来源/王继祥（ID：qq1900915002）

作者/王继祥

引言

在当今快速发展的时代，物流行业正经历着深刻的变革。从最初的人工操作、传统运输，到如今融入先进科技，物流行业不断进化。信息化、数字化、智能化、数智化和智慧化等概念相继涌现，它们不仅代表着技术的升级，更推动着物流行业运作模式和管理理念的革新。以智慧物流发展为主线，深入剖析这些概念的区别与联系，以及智慧物流系统在不同阶段的发展变革路径与趋势，对物流行业把握未来方向、提升竞争力意义重大。这不仅有助于物流企业优化运营、降低成本、提高服务质量，还能推动整个物流行业向更高水平迈进，适应经济社会发展的新需求。

信息化、数字化、智能化、

数智化和智慧化的内涵解析

（一）信息化：物流信息的基础构建

信息化是通过计算机、通讯和网络等信息技术手段，将各种信息资源组织、处理、传递和利用的过程。在物流领域，信息化的核心是搭建信息系统，实现物流信息的记录、存储、传输和共享 。可以说，现代物流就是随着信息化的发展而催生的。古代没有物流概念，只有仓储、运输等割裂的物流功能性的作业，信息的链接，让我们可以对物流全链路进行信息沟通，进而计划与控制，让物流割裂的功能性作业连接起来形成系统，产生了现代物流。现代物流也是随着信息化发展而不断发展变革的。

例如，企业构建的物流管理信息系统（LMIS），涵盖订单管理、库存管理、运输管理等模块。订单管理模块可实时记录订单的生成、修改和发货状态；库存管理模块能精准监控库存数量、出入库记录；运输管理模块则可跟踪货物的运输路线、预计到达时间等信息。通过这些模块的协同运作，企业能够实时掌握物流各环节的动态，实现信息在企业内部各部门以及与合作伙伴之间的流通，从而提高物流运作的效率和准确性。信息化侧重于业务流程的线上化，主要依赖计算机系统和网络技术，关注数据的记录和计算，在现有的业务逻辑基础上进行提速和优化。
（二）数字化：物理物流世界的数字映射
数字化是将模拟信号或复杂多变的信息资料转化为数字信号的过程，是信息化的高级阶段。信息化与数字化的根本区别就在于物流机器系统能否可以自动采集和处理信息。随着物联网技术应用，当物流系统机器可以自动采集与处理信息的时候，信息化就发展到了数字化阶段。

在物流行业，数字化是把物流活动中的各种信息，如货物的属性、运输车辆的状态、仓库的布局等，转化为数字形式进行存储、处理和传输 。例如，将纸质的物流单据转化为电子文档，利用传感器将货物的位置、温度、湿度等物理信息转化为数字信号。通过数字化，物流信息能够更高效地被计算机处理和分析，实现信息的精准复制和广泛共享。数字化更关注数据的分析和挖掘，借助数据挖掘、机器学习等先进技术手段，为后续的智能决策和业务优化提供数据基础。
（三）智能化：物流决策的自主执行
智能化是通过引入先进的算法和人工智能技术，使机器或系统能够自主学习、分析并做出决策的过程，数字化与智能化的区别就在于此。当进入数字化阶段，但机器系统信息数字化处理后还需要由人来决策，那就仍然停留在数字化阶段；只有机器系统能够参与决策，就代表机器系统已经进入智能化阶段。在物流场景中，智能化体现在多个方面。

例如，智能仓储系统中的自动导引车（AGV），它能根据预设的程序和实时的环境信息，自主规划行驶路径，完成货物的搬运任务；智能分拣系统利用图像识别技术和机器人手臂，能够快速准确地对货物进行分类和分拣；智能运输调度系统可根据实时路况、车辆状态和订单需求，自动优化运输路线和车辆调配方案 。智能化赋予机器或系统感知能力、记忆和思维能力、学习能力和自适应能力、行为决策能力，通过智能化技术优化和重构业务模式和服务方式，代表着技术的自我演化，是更高层次的应用。

（四）数智化：数据与智能的深度融合

数智化是数字化、信息化与智能化的深度融合，是在数字化基础上，利用智能算法对数据进行深入分析、解释和利用，实现数字智能化；同时把人类的知识与智能数字化，嵌入机器系统，辅助机器系统决策，最后实现数字智能化与智能数字化融合，就是数智化。

在物流行业，数智化强调数据驱动的智能决策和业务优化。例如，电商物流企业通过对数以亿计的用户购买行为数据、商品销售数据、物流配送数据进行深度挖掘和分析，运用机器学习算法预测不同地区、不同时间段的商品需求，从而提前调整库存布局，优化配送路线。数智化不仅关注数据的转换和整理，更注重数据的深度挖掘和智能决策，将数据转化为有价值的信息和知识，并基于这些信息和知识进行决策和行动，实现业务流程的高效、智能。
（五）智慧化：物流生态的全面协同
智慧化是物流行业发展的高级阶段，它不仅仅是技术的应用，更是一种理念和生态的构建 。智慧物流通过大数据、云计算、智能硬件等智慧化技术与手段，实现物流系统思维、感知、学习、分析决策和智能执行的能力全面提升，达成整个物流系统的智能化、自动化水平的飞跃，让系统具有自我学习与训练提升。智慧物流具有互联互通、数据驱动以及深度协同、高效执行的特点。所有物流要素互联互通并且数字化，以“数据”驱动一切洞察、决策、行动；跨集团、跨企业、跨组织之间深度协同，基于全局优化的智能算法，调度整个物流系统中各参与方高效分工协作。

例如，在一个智慧物流生态中，供应商、生产商、物流企业、零售商和消费者通过统一的信息平台紧密相连，实现信息的实时共享和协同运作。各方能够根据市场需求的变化，快速做出响应，共同优化供应链流程，提高整体效益。

智慧物流系统在不同阶段的

发展变革路径

（一）信息化阶段：物流信息系统的搭建与普及
在物流信息化阶段，企业主要致力于物流信息系统的搭建。早期的物流信息系统相对简单，功能主要集中在订单处理和库存管理。随着技术的发展，运输管理系统（TMS）、仓储管理系统（WMS）等逐渐普及。这些系统实现了物流业务流程的线上化，提高了信息传递的速度和准确性。例如，通过TMS系统，企业可以实时跟踪货物的运输状态，及时调整运输计划；WMS系统则能有效管理仓库的货物存储和出入库操作，提高仓储空间的利用率。信息化阶段为物流行业的发展奠定了数据基础，使得物流企业能够对业务数据进行记录和初步分析，为后续的发展提供了支持。但这一阶段的物流系统主要是对传统业务流程的电子化复制，缺乏对数据的深度挖掘和智能应用。
（二）数字化阶段：物流数据的深度挖掘与应用
进入数字化阶段，物流企业开始注重对物流数据的深度挖掘和应用。一方面，大量的传感器、物联网设备被应用到物流环节中，实现了物流数据的全面采集。例如，在运输车辆上安装GPS定位设备、温度传感器、湿度传感器等，能够实时获取车辆的行驶位置、货物的运输环境等数据；在仓库中部署智能货架、电子标签等设备，实现对货物库存的精准管理。另一方面，企业利用大数据（三）智能化阶段：物流作业的自动化与自主决策

智能化阶段是智慧物流发展的关键阶段，物流作业实现了自动化和自主决策。在仓储环节，自动分拣设备、AGV、机器人手臂等自动化设备广泛应用，大大提高了仓储作业的效率和准确性。在运输环节，智能调度系统根据实时路况、车辆状态和订单信息，自动规划最优运输路线，实现车辆的智能调配。一些先进的物流企业还在探索自动驾驶技术在物流运输中的应用，进一步提高运输的安全性和效率 。此外，机器学习、人工智能等技术在物流预测、风险预警等方面也得到了广泛应用。通过机器学习算法，对大量的物流数据进行学习和训练，建立预测模型，提前预测物流需求、设备故障等情况，为企业的决策提供支持。智能化阶段使得物流系统能够自主感知、分析和决策，减少了对人工的依赖，提高了物流运作的智能化水平。
（四）数智化阶段：物流全流程的智能优化与协同
数智化阶段强调物流全流程的智能优化与协同。在这一阶段，物流企业通过构建一体化的智能物流平台，实现了物流数据的全面整合和共享。平台利用大数据、人工智能、云计算等技术，对物流全流程进行实时监控和智能分析，实现了物流资源的优化配置和业务流程的智能协同 。例如，在供应链协同方面，数智化物流平台能够实时获取供应商、生产商、物流企业和零售商的库存、生产、运输等信息，通过智能算法进行分析和优化，实现供应链各环节的协同运作，降低库存成本，提高供应链的整体效率。在客户服务方面，利用自然语言处理技术和智能客服系统，实现对客户咨询和投诉的快速响应和处理，提升客户满意度。数智化阶段使物流企业能够实现从传统物流向智能物流的转型升级，提高企业的核心竞争力。
（五）智慧化阶段：构建智慧物流生态体系
智慧化阶段是智慧物流发展的高级形态，旨在构建一个全面协同、高效运作的智慧物流生态体系。在这个生态体系中，物流企业、供应商、生产商、零售商、金融机构、政府部门等各方通过数字化平台紧密相连，实现信息的实时共享和业务的深度协同 。例如，通过区块链技术，实现物流信息的不可篡改和可追溯，增强各方之间的信任；利用智能合约，自动执行物流交易中的各项条款，提高交易的效率和安全性。智慧物流生态体系还注重绿色环保和可持续发展，通过应用新能源技术、优化物流包装等方式，降低物流活动对环境的影响。此外，智慧物流生态体系还能根据市场需求的变化和技术的发展，不断进行自我优化和创新，实现物流行业的高质量发展。

智慧物流系统发展变革的趋势

（一）技术融合趋势：多技术协同推动智慧物流创新发展
未来，智慧物流系统将呈现出多技术融合的发展趋势。大数据、人工智能、物联网、云计算、区块链等技术将相互协同，共同推动智慧物流的创新发展。大数据为人工智能提供丰富的数据资源，使其能够学习和分析物流业务中的各种模式和规律，实现更精准的预测和决策；物联网实现物流设备和货物的全面感知和互联互通，为大数据采集和人工智能应用提供基础；云计算为海量物流数据的存储和处理提供强大的计算能力；区块链则保障物流信息的安全和可信，促进物流各参与方之间的协同合作 。例如，在智能仓储中，利用物联网技术实现货物和设备的实时感知，通过大数据分析优化仓储布局和货物存储策略，借助人工智能实现自动化设备的智能调度和协同作业，运用区块链技术确保仓储信息的安全共享。这种多技术融合的发展趋势将使智慧物流系统更加智能、高效、安全。
（二）绿色发展趋势：可持续理念贯穿智慧物流全过程
随着全球对环境保护的关注度不断提高，绿色发展将成为智慧物流系统发展的重要趋势。智慧物流将在各个环节融入可持续发展理念，从运输工具的选择、物流包装的设计到物流设施的建设，都将朝着绿色环保的方向发展 。在运输环节，新能源车辆将得到更广泛的应用，如电动货车、氢燃料电池货车等，以减少碳排放；同时，通过智能调度和优化运输路线，降低能源消耗。在物流包装方面，将推广使用可降解、可回收的环保包装材料，减少包装废弃物对环境的污染；利用人工智能优化包装设计，实现包装材料的轻量化，降低包装成本和资源消耗。在物流设施建设中，采用节能设备和技术，提高能源利用效率，建设绿色物流园区和仓库。绿色发展趋势不仅符合社会发展的需求，也将为物流企业带来新的竞争优势。
（三）个性化服务趋势：满足客户多样化物流需求
市场竞争的加剧和客户需求的日益多样化，使得个性化服务成为智慧物流系统发展的必然趋势。智慧物流系统将借助大数据分析和人工智能技术，深入了解客户的需求和偏好，为客户提供定制化的物流解决方案 。例如，对于电商客户，根据其销售数据和客户评价，提供个性化的仓储和配送服务，如优先配送、定时配送、上门安装等；对于生产企业，根据其生产计划和供应链特点，提供定制化的物流供应链管理服务，包括原材料采购、生产物流、成品配送等环节的优化。此外，智慧物流系统还将通过智能客服和客户反馈机制，及时了解客户的需求变化，不断调整和优化服务内容，提高客户满意度。个性化服务趋势将使物流企业能够更好地满足客户的需求，提升客户忠诚度，增强企业的市场竞争力。
（四）全球化趋势：智慧物流助力全球供应链协同发展
随着经济全球化的深入发展，智慧物流系统将呈现出全球化的发展趋势。智慧物流将打破地域限制，实现全球范围内的物流资源整合和协同运作，助力全球供应链的高效协同发展 。物流企业将通过建立全球物流网络和信息平台，实现货物的跨国运输、仓储和配送；利用大数据和人工智能技术，优化全球供应链的布局和运作，提高供应链的响应速度和灵活性。例如，通过智慧物流平台，实时监控全球货物的运输状态和库存情况，根据市场需求及时调整供应链策略；利用区块链技术实现全球供应链信息的共享和信任，促进国际贸易的便利化。全球化趋势将使智慧物流企业能够在全球范围内配置资源，拓展市场，提高企业的国际竞争力，同时也将推动全球物流行业的一体化发展。
（五）人才需求趋势：培养复合型智慧物流专业人才
智慧物流系统的发展对人才提出了新的需求，培养复合型智慧物流专业人才将成为未来的重要趋势。智慧物流涉及物流、信息技术、人工智能、数据分析等多个领域，需要既懂物流业务又具备相关技术知识的复合型人才 。这些人才不仅要熟悉物流运作的流程和管理方法，还要掌握大数据分析、人工智能算法、物联网技术等先进技术的应用，能够运用技术手段解决物流实际问题。为了满足这一人才需求，高校和职业教育机构将加强相关专业的建设和课程设置，培养适应智慧物流发展的专业人才；物流企业也将加大对员工的培训力度，提升员工的技术水平和业务能力。此外，企业还将积极引进跨领域的专业人才，组建多元化的团队，推动智慧物流的创新发展。

结论

信息化、数字化、智能化、数智化和智慧化在智慧物流系统的发展进程中，既各自独立又紧密相连，层层递进。从最初信息化阶段物流信息系统的搭建，到数字化阶段对物流数据的深度挖掘，再到智能化阶段物流作业的自动化与自主决策，接着数智化阶段实现物流全流程的智能优化与协同，最终在智慧化阶段构建起全面协同的智慧物流生态体系，每一个阶段都为物流行业的发展带来了质的飞跃。

展望未来，智慧物流系统将沿着技术融合、绿色发展、个性化服务、全球化以及培养复合型人才等趋势不断前行。技术融合将推动智慧物流创新发展，绿色发展理念将贯穿物流全过程，个性化服务满足客户多样化需求，全球化助力全球供应链协同，复合型人才为智慧物流发展提供智力支持。物流企业应紧跟这些趋势，积极引入先进技术，优化业务流程，加强人才培养，以适应市场的变化和竞争的需求，在智慧物流的新时代中实现可持续发展，为经济社会的发展做出更大的贡献。

来源/王继祥（ID：qq1900915002）

作者/王继祥