中国物流的总体规模已占据全球第一位，物流行业市场空间和市场容量大，截止2016年11月底，中国社会物流总额为208.8万亿元。物流行业细分市场主要有商品销售型、园区服务型、零担货运型、配送/快递型、仓储型等，其中零担货运型是指具有运输工具、主要从事货物运输业务的企业，货运车辆约有1500万辆，司机约2300万人；配送/快递型指具有全国或本地的揽收、配送网络的企业，快递企业约有7000家，配送企业82万家，从业人员850万；园区服务型市场，包括有物流中心、物流货物集散地，园区约782家，有180万从业人员。
当前信息化技术不断演进，“工业4.0”、“互联网+”、“大众创业、万众创新”等成为人们关注的热点，本文从这几个方面来分析物流信息化的发展，重点对物联网技术在物流方面的新应用进行分析，探讨下一步从技术层面推动智慧物流的发展趋势。
物流有五大物理要素，分别是人、货、车、节点、线路，这些物理要素由于当前信息化技术的发展而受到业界各方的广泛关注，物流企业由此开始走向信息化。人们将实体经济和虚拟经济在物流环节进行结合，从虚拟走向实体，走实体走向虚拟，这些物理要素自身价值加上其背后交织的大量经济关系、社会关系、资金流、信息流，形成了物流生态的各种链条和网络。
从物流与“工业4.0”、互联网+、创新创业三个热点的结合来看，物流进入了一个依托新的信息化技术，促进物流各生态链相互融合发展的时期。物流各环节机电设备自动化、商品与货物的信息自动采集与处理、物流环节中的数据互联互通、物流大数据分析应用成为物流全链条中各生态环节相互融合的推力，通过物流这个生产环节，企业产品流、信息流和资金流可形成高效融合协同的局面。
“工业4.0”时代，客户需求高度个性化，产品创新周期和生产节拍不断加快，这对支撑生产的物流IT系统提出新的要求。智能物流是“工业4.0”的核心部分，在“工业4.0”智能工厂框架内，智能物流是连接供应和客户的中间环节，也是构建未来智能工厂的基石之一。未来智慧工厂的物流控制系统将负责生产设备和加工对象的衔接工作，在整个制造系统中起着承上启下的作用。
智能制造与智能物流二者的相互融合成为发展趋势，智能制造要求物流传送更快捷化且生产适应小批量定制。物流将融入智能制造工艺的流程中，使智能制造与智能物流的系统相互集成；自动物流机电装备以及智能物流IT信息系统是构建智能物流的核心元素。通过物联网的射频识别、红外感应、超声波感应、激光扫描、视频识别、智能数据采集网关等信息传感技术，将物流中的“人、货、车”与互联网连接起来，带来智能物流的九大信息化应用：订单处理传递自动化、在途跟踪自动化、在途异常报警、路况、库况、车库联动、车车联动、车单联动、运输计划合理化、运输路径动态优化。
“互联网+”带来物流生态链的革新，从制造商、供应商、分销商、交付环节、零售商、消费者各个环节、上下游及与最终客户的交互等方向进行信息化改革，促使物流打通信息化各链条，推动生态链的优化。其中传统的干线物流、零担货运主要发力于车方面的信息化提升，仓储与园区则集中力量于货物信息化，线下的上门收件、快递配送等“最后一公里”方面的信息化。
“互联网+智慧物流”要求构建物流信息共享互通的IT体系、建设智能感知仓储系统以及完善智能物流配送调配体系。
◆构建物流信息共享互通的IT体系：从行业代表菜鸟网络、顺丰、圆通、中通、京东等物流IT系统建设分析，标准化、开放化、共享化、平台化成为新IT系统的建设重点。
◆建设智能感知仓储的机电系统：通过二维码、无线射频、智能车载终端等物联网感知技术以及智能化物流机电装备来提升仓储中运输、分拣、包装等操作的无人化程度。
◆完善智能物流配送调度体系：硬件上开发相应的车载或手持的智能终端，提供GPS定位能力、智能调度处理能力等，物流平台需具有配送的综合信息处理能力，由此可降低货车空驶率、提高配送效率、提高“最后一公里”配送时效。
互联网+智能物流，实际上就是发挥互联网作为平台开放、交互的优势，促进各方信息进行有效对接，从而有效服务物流，最大程度提高效率、降低成本。共建开放协同的智慧物流生态链，物流企业、制造企业、商贸企业以及互联网企业需有效协同，构建物流信息互联共享体系，推进车货匹配最佳优化，实现物流车辆、物流网点、用户等精准调度对接。
基于“互联网+智能物流”实现网络协同、数据同步传输、信息流与物流同步等，提升了服务质量。基于客户需求大数据进行分析，并根据客户需求完成整个物流配送过程，从订单到商品达到客户手中，实现效率和准确率的提升。物流体系设计从传统大仓库存储升级为智能化分拣、包装、运输、反馈等整个一系列智能化物流系统，将更加高效。
现如今，物流行业已成“创新创业”的主战场之一。在物流传统重资产领域，带有IT基因的创新力量小公司在逐渐渗透进来。目前，通过统计进入A轮以后融资成功的物流创新公司估计全国有1000家，这些创业公司可分为四大类型。
(1)在干线领域需解决整车货运信息化问题，在干线领域最大的难点是为司机“找货”，为避免空载问题的发生，一系列“货运信息网”类创业公司应运而生，如物流QQ、运商行物流、货运e家、物流邦、云马物流、物流小秘等。
(2)在支线领域需要众包快递、限时速递等新“运”法，在指定的区域范围，可选择多样送货方式，让发货者实时掌握送货者的位置信息，并采取限时速递等模式；除此之外还有无人机送货等新兴模式，可让货物被小型飞机“空运”，同时机器人也有望成为快递员。相关企业有如壹米滴答、快书包、快牛配送等。
(3)在落地环节采用储物柜、社区店替代收货的方式，如收货宝、天天快递、指尖快递、人人快递等企业发布了“最后一公里”相关的解决方案。
(4)在管控环节实现精细化、智能化大数据处理。针对中小电商进行“物流BI”的数据处理，可预知物流信息进而进行货物调配，提高仓储利用率。一些大型电商如京东、菜鸟等自行开发基于大数据的物流分析系统，优化物流资源配置，进行货物的预调度。
未来也许一个小的切入点都可能会形成一个创新的物流业务。这些新兴的创业企业有创新的信息化手段和商业模式，在得到资本的支持下，可能会快速扩张。
物联网技术能帮助实现物流业务中自动识别、人工智能、GIS定位、数据挖掘等4个功能，在物流行业中有4个典型的应用场景：
1.货物的可视化追溯：基于RFID实现货物追踪、识别、查询、信息采集与管理等功能。
2.智能监控调度：使用GPS、RFID、传感技术等，实现车辆定位、运输物品监控、在线调度与配送可视化与管理。如连接传感器的定位标签，可以实时监测运输过程中货物的状态(温度、压力、湿度等)，并伴有报警功能；定位标签还可以连接GPS和GPRS，实现运输途中车辆、货物的定位和数据上传。运输监控则充分运用车联网技术是对传统运输行业的改造升级，车联网网关由此成为物流生态链中数据的关键节点。
3.仓储自动化：基于RFID的物流仓储管理可实现自动堆垛、自动分拣。如在仓储中，通过在物流托盘、货箱上贴RFID标签，可在电子地图上呈现该物品所处位置；给贵重资产贴上RFID标签可实现对标签货物的实时追踪监管，有效防止资产丢失。
4.智慧供应链：满足个性化订单需求，实现订单、生产、物流、客户服务一体化及快速响应。
3GPP在2016年6月已推出首个NB-IoT版本，属于LPWAN(Low Power Wide Area Network，低功耗广域网络)的技术类型之一，为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。NB-IoT技术具有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗少、架构优等特点。NB-IoT技术在现有电信网络基础上进行平滑升级后便可大面积适用于物联网应用，能大幅提升物联网覆盖的广度、深度，在运营商和通信设备商的支持下，NB-IoT走入了推广试用阶段，将改变未来连接的格局。
NB-IoT可推动具有物流跟踪能力的应用的发展。NB-IoT覆盖范围广，其基站覆盖范围远超3G、4G；可支持海量联接，NB-IoT每扇区可以提供10万个联接；在安全性和抗干扰上比没有授权频谱的LoRa、Sigfox技术要佳；成本方面，NB-IoT模组成本未来有望降至5美元之内。随着物流车、物流分拣、物流仓储中传感器的大规模应用，物流跟踪物联云将逐渐形成，广泛地连接人、车、货，形成可视化的全过程跟踪，目前主要在冷链物流、医药物流、贵重物流、物流托盘等方面具有较好的应用发展前景。
随着物联网技术在仓储机器人、无人机运输等方面的广泛应用，智能物流仓储系统成为物流信息化发展的重点之一。2016年度，全国已累计建成自动化立体库3000多座，机器人将改变传统电商物流“人找货、人找货位”的模式，通过调动机器人，可实现“货找人、货位找人”的模式，整个物流中心库区将逐渐形成无人化。
目前菜鸟、京东都在试点推广无人化，京东计划要实现无人仓储、无人快递和无人机送货，据悉京东今年已在公司内部新成立了一个项目组，主要攻克未来在实现无人仓储、无人快递和无人机送货方面的问题。在京东固安3c仓库，每日有超过30万峰值自动分拣任务，无人仓储计划由智能机器完成入库、理货、出库、分拣等操作取代传统的人力搬运。菜鸟增城物流园区专门为天猫超市提供仓储和分拣服务，从收到订单到包裹出库均实现自动化。2015年亚马逊已经将机器人数量增至10000台，Kiva系统作业效率要比传统的物流作业提升2-4倍。
在仓库环境内使用智能机器人比在室外使用无人机的可行度要高得多，但无人机仍是当前物流创新领域最吸引眼球的应用。
目前城市物流车的空载率达到40%，故需利用大数据解决配送空载率高的问题，减少公路上无效车辆的流动。解决物流运力的共享是大数据在物流行业的应用之一。实现数据驱动的供应链协同平台：菜鸟网络物流数据平台通过整合物流公司、商家、消费者以及第三方社会机构的数据，致力于实现物流过程的数字化、可视化，使物流公司和商家的信息对称化程度得到极大提升，实现数据驱动的云供应链协同平台。海尔表示“我们希望海尔就是一个大物流服务平台，包括产品平台、货源平台以及解决方案平台等。将供应链管理、定制需求、通用需求结合起来，形成一个智慧物流生态。”
大数据驱动的智能拣货和智能算法：京东在分析各地电商客户的购买习惯之后，结合电商平台中相应的促销信息，对入库的热销货物进行预先调配与堆放；这样，当消费者在电商平台的订单生成，系统将自动给出物流仓储中最优的商品分拣路线，并迅速打包、出库，将货物送运到客户手中。京东电商依托自行积累的用户电商行为大数据建立了一个内部仓储配货出错评估体系，对智能分拣、包裹运行及分拣中心处理的号单和核心节点之间的差错实施实时的监控和比对评估，找出可能的配货错误。
大数据可有助于化解城市“最后一公里”配送难题。阿里巴巴研究院通过收集、整理、分析淘宝用户电商行为大数据，可得到每一个客户的购物记录，并预测出该客户下次可能的购物目标，通过在工厂预先生产备货，即可不必经过电商，直接从生产厂家将货品发送到物流仓库，在几分钟内实现“买家下单—卖家发送配货指令—物流企业发货”的“闪电”物流配送。
由于我国人口红利消失，人工成本越来越高，一旦超过机器成本，在物流生产中大规模采用机器迭代人工就会迅速普及。在仓储、分拣、干线运输和末端配送上，自动化操作将越来越有优势，这是由成本驱动带来的发展趋势。
目前很多物流都是从品牌商仓库发出去的，未来通过大数据分析形成物流数据互联互通后，部分商品或货物将可直接从生产厂家发货，货物不动数据动，做到物流路径最优。
如同Uber、Mobike、停车场共享等，未来依托共享IT平台，每一个人、每一个辆车、每一个闲置的仓储库房，都有可能成为物流的共享环节，物流资源将向云计算资源一样，按需付费，碎片化的运力、仓储资源都有可能会参与到物流环节中。通过信息化IT共享平台，实现物流共享经济，可降低社会交易和物流的成本。信息化、智能化、集约化、小批量定制是未来物流的发展趋势，智能物流根据消费者个性定制可更灵活地满足消费者需求。智能物流以客户需求为中心，消费者需求什么就运输什么，以此灵活地调节物流。互联网拓展了营销渠道，消费者也可通过互联网及时反馈需求信息，信息将快速到达生产企业指令中心。智能物流促进了资源配置的优化与高效，根据物流订单来生产产品可减少企业库存、避免浪费。电商大数据提高物流配送效率，所有订单信息发送到企业配送仓库，智能仓储可在最短时间内检索到商品摆放位置，然后自动搬运输送商品到仓库窗口，快递部门根据订单数量装车，无人驾驶飞机或汽车自动运输到指定位置，节约了成本，提高了效率。
