智慧物流仓储定义对偶内涵互映技术实践并进
随着科技的飞速发展，物流业正逐步走向智能化与自动化。智慧物流作为当前行业研究的热点，其核心是什么？如何在技术实践中应用？
商品经济迅猛增长使得物流在供应链中的重要性日益凸显。“智慧物流”概念由IBM提出，并在2009年12月由中国物流技术协会信息中心、华夏物联网、《物流技术与应用》编辑部共同推出。
目前，智慧物流尚无统一定义，但通常被理解为利用智能技术对运输和仓储进行高效规划、管理和控制的一种方式。
智慧 物 流 可 以 理 解 为 在 物 流 系 统 中 采 用 物 联 网、大 数据、云 计 算 和 人 工 智 能 等 先 进 技 术，使整个系统运行如同人脑指挥下一般智能、高效地收集并处理信息，做出最优决策实现最优布局，每个单元能实现高质量、高效率、低成本分工协同合作。
其核心是将人工智能与业务结合，以实现更好的管理和自动化控制，以及精细化仓储管理和过程优化。
例如，大型企业可以利用AI分析客户需求及数据预测路线和送达时间，同时使用机器人进行仓储管理搬运任务。这可降低成本提高效率减少错误，让复杂的仓库操作变得简单易懂。因此，智慧 物 流 实际上是一种全面的服务提升措施。
（1）阶段一：关注功能上的智能，如路线优化选址基于算法设施规划实时数据驱动预测。
（2）阶段二：强调整个运作过程的智能跨资源分配至关重要，如引入先进系统实现仓库全过程自动化。
（3）阶段三：从供应链角度全面优化通过创新新兴技术构建综合平台加强伙伴间互联共享。
（4）阶段四：以智能模式整合跨供应链资源配置优化投资自动非手段规划建设网络城市枢纽等。
智慧 Material Handling 赋予了新的追踪属性、新功能。这些新特性颠覆了运营模式框架。新技术应用决策是推动发展两大驱动力。
（1）干线主要无人驾驶卡车，无人驾驶卡车改变现有格局正在商用前测试
（2）末端主要无人机3D打印两大类，无人机成熟预计成为区域末端配送方式。3D尚处于研发期仅有亚马逊UPS进行准备
（3）末端主要快递柜已商用但受限于成本习惯未来仍不确定
（4）底盘大数据分析对商流数据进行收集提取规律趋势通过算法预测需求库存部署等方面
大数据分析是关键手段可通过大量数据提取规律趋势通过算法预测市场供需情况及库存策略
智能网络优化保持货信息跟踪更新所有货品更新节点布局提高服务水平降低成本
智能仓储传感器RFID监控提高精度效率根据历史流量销售量需求调整库存
分拣视觉传感器机器分类提高速度准确性减少错误客户满意度提升
运输GPS传感器监控同时天气交通预测最适路线规划提高效率精度
挑战包括AI/IIOT硬件普及程度不足以及安全问题。在未来的升级中，将以连接体验绿色升级推动供应链升级，为企业提供必修课题解决方案
