數字時代已經到來，物流企業的數字化轉型是每個經營者必須認真面對的問題。本文對物流供應鏈企業的數字化路徑進行了分析，給出了三條路徑：一是作為數字化部署的供應方，向行業提供物流數字化公共平臺云服務；二是企業內部自建物流數字化系統；三是作為數字化部署的接受方，接受物流公共平臺云服務。

物流數字化是時代的產物，從時代的發展趨勢來看是不可逆的，在物流數字化的過程中主要表現為節點物聯網化、端到端數字化、業務網絡智能化三種趨勢。

物流數字化的演進

物流過程包含著眾多環節，使得物流的銜接協調往往較為復雜，因此物流對于數字化的需求尤為迫切，數字化對于高效物流的實現至關重要。物流數字化建立在一定的技術基礎上，沒有這些技術前提，物流數字化將成為空中樓閣。

談到物流數字化的開端，20世紀六七十年代EDI的采用可以視為一個標志，雖然它的主要作用僅僅局限在外部信息交換，但無疑揭開了以IT技術為支撐的物流信息化的序幕。自20世紀末以來，伴隨著互聯網技術的大發展，物流信息系統開始出現并不斷完善，在信息采集、數據傳輸、應用開發等層面的技術應用日漸成熟，物流企業的數字化水平也在不斷提高。

物流數字化的主體是企業，正是這些企業對信息技術深入而廣泛的應用，才使得社會物流總成本在得到有效控制的同時，物流服務效率也持續提升。物流數字化的前提是技術進步，從物流自動化設備技術、物流信息跟蹤技術、物流信息采集技術、物流軟件技術、移動通信技術到區塊鏈技術，等等，正是基于這些日趨進步的技術基礎，物流數字化才成為可能。

物流數字化的主要內涵

物流數字化的主要內涵有兩個方面：一是物流業務數據化，二是物流數據業務化。

1.物流業務數據化

即將線下物流業務信息轉化為線上信息的過程，實現業務相關環節或流程能夠以數據方式存儲，包括數據的采集、存儲、傳輸以及呈現等過程，從傳感器的信息采集，到諸如OA、CRM、TMS、ERP系統等在內的信息平臺的呈現，都屬于物流業務的數據化。對于物流業務數據化而言，將信息流實現數字化存儲只是開始，接著還需要數據達到可分析利用的程度。

2.物流數據業務化

它是物流業務數據化的進一步延伸，也可以看作是升華，是對數據進行分析處理和挖掘商業價值的過程，也就是通過對數據進行一定方式的運營來反哺業務，從而發揮數據真正的價值。既可以利用大數據技術來對相關情況進行分析，對業務開展提供一定的指引，也可以采用一定的智能算法驅動業務決策，實現智能化，還可以挖掘數據本身的商業價值。

總而言之，基于業務產生數據，基于數據助力業務，兩者是緊密相關的。

物流數字化的趨勢特征

物流數字化是時代的產物，從時代的發展趨勢來看是不可逆的，在物流數字化的過程中，主要表現出以下三種趨勢特征。

一是節點的物聯網化。物聯網(IoT)是新一代信息技術的重要組成部分，強調物體之間通過互聯網進行廣泛的連接。在物流領域體現在對于人、車、貨、倉等信息的及時采集，進一步實現物流過程各個節點的可視可控，將原有的線下物流信息轉變為線上物流數據資源。

二是端到端的數字化。從動態的視角來看，物流過程體現為一定的業務流程，是一種端到端的過程，它涉及業務流程的不同階段、不同參與者，具體的工作內容、業務的時效表現，等等。端到端的數字化就是實現業務流程透明，促進供應鏈上下游之間的業務協同，保證了供應鏈的高效銜接和有序運轉，從而提升整體效率。

三是業務網絡的智能化。在數字化時代，數據已經成為企業的核心資源，通過對大量積累的數據進行分析，能夠驅動業務網絡的智能運轉。業務網絡的智能化主要體現在兩個方面，一是數據的分析，二是自主的決策。數據分析的過程就是提取數據所蘊含的價值的過程，自主決策則是智能化的更高級階段，通過算法輔助決策，讓機器具備靈魂。

物流業務數據化的整體技術架構

物流業務數據化的過程，建立在一定的技術結構基礎上。結合當前的技術發展趨勢，筆者認為，物流業務數據化的整體技術架構可以從以下四個層面來理解：一是IoT層；二是平臺層；三是中臺層；四是業務功能層（見圖1）。

IoT層是指通過傳感器、射頻識別技術、全球定位系統、信息通信技術等各種裝置與技術，實時采集聲、光、熱、電、生物、位置等各種需要的信息，實現對物品的智能化感知、識別和管理，它是一個普通物理對象形成互聯互通的網絡。IoT層主要包含兩個方面，設備側和管理側。設備側主要是與硬件設備直接關聯的技術解決方案，主要包括：

（1）移動通信技術，如4G、5G；

（2）LoRa（Long Range， 遠距離)，是一種低功耗、遠距離的局域網無線標準，具有低功耗、遠距離、低速率的特點；

（3）NB-IoT（窄帶物聯網），它具有覆蓋廣、連接多、速率快、成本低、功耗低、架構優等特點，可以廣泛應用于多種垂直行業；

（4）芯片及其他硬件，如通信芯片、AI芯片、控制芯片；

（5）感知技術，如傳感器、識別技術；

（6）互聯網應用生態，如安卓生態；

（7）邊緣計算，它意味著許多控制將通過本地設備實現而無需交由云端，處理過程將在本地邊緣計算層完成，這不僅可以提升處理效率，而且能夠為用戶提供更快的響應。管理側主要是對設備側的管理，主要包括IoT網關，其功能主要有在感知層和網絡層之間的協議轉換、對網關以及子網節點的管理以及廣泛的接入能力。

平臺層指的是服務器平臺的開發與部署環境，主要包括容器管理、立體監控、持續集成、持續運維、自動化測試等。其中容器管理是對容器的管理，主要解決平臺層應用隨基礎資源層彈性伸縮而帶來的批量、快速部署問題，基于鏡像標準實現跨主機、跨環境的隨意遷移；立體監控強調對于系統運行有無異常進行判斷；持續集成強調開發人員提交了新代碼之后，立刻進行構建、（單元）測試，并且根據測試結果確定新代碼和原有代碼能否正確地集成在一起；持續運維強調平臺資源的運營與維護；自動化測試是把以人為驅動的測試行為轉化為機器執行的一種過程，能夠有效節省人力、時間或硬件資源，提高測試效率。

中臺層與前臺、后臺對應，指的是系統中被共用的中間件的集合，它涉及資源的融合，目的在于提升對前臺的支持，更多的體現為對前臺碎片化場景的賦能，主要包括技術中臺、數據中臺。技術中臺主要包括通用框架、核心引擎、基礎組件等方面。通用框架提供了一種標準的方式來構建并部署應用，比如微服務框架、快速開發框架；核心引擎作為一種高度抽象的業務執行邏輯，具有一定的普適性，能夠幫助開發者更專注自身獨有業務的開發，促進開發的簡化，如實時處理引擎、工作流引擎、報表引擎、規則引擎；基礎組件是對數據和方法的簡單封裝，如緩存組件、配置組件、前端組件。數據中臺主要包括數據服務、AI算法、數據存儲、數據治理等方面。數據服務強調數據服務的實現形式，如數據接口、數據可視化；AI算法意味著一系列解決問題的清晰指令，如VRP類算法、輔助決策、智能預測；數據存儲強調數據的存儲方式，如結構或非結構化存儲、區塊鏈；數據治理旨在通過有效的數據資源控制手段，進行數據的控制，以提高數據質量進而提升數據變現的能力，如ELT（抽取、轉換、加載）、血緣分析、作業調度、數據質量。

業務層面向實際用戶，主要為信息系統用戶提供交互式操作界面，側重于具體使用功能的實現，它是系統應用價值的最直接反映。業務功能層包括用戶角色管理、設備管理、調度管理、車輛監控、訂單監控、倉店監控、運單監控、計費管理、電子簽收、車人倉店元信息、物流地圖、預約管理等。

物流供應鏈企業實現數字化的三條路徑

物流過程包括著多個環節，這使得物流的銜接協調較為復雜困難。物流業務數據化建立在一定的技術基礎上，沒有這些技術前提，物流業務數據化將成為空中樓閣。

但也要看到，不同的企業實現物流業務數據化的路徑有著一定的差異。對于任何一家企業而言，究竟選擇哪種路徑需要結合自身的實際情況。從實現數字化的視角看，物流企業實現業務數據化的路徑主要有三條。

1.第一條路徑，向行業提供物流數字化公共平臺云服務

通過互聯網提供物流行業所需要的一種特定公共服務，成為服務物流行業的互聯網公司。由于互聯網本身的高度壟斷特性，這類公司數量不會很多。這類公司是科技企業，是服務物流行業的互聯網公司，不是物流公司，不做具體的物流業務。物流科技企業所提供的物流云服務主要包括SaaS、PaaS、Iaas三種云服務形式（見圖2）。

SaaS（軟件即服務）是互聯網公司直接提供應用程序，這些應用程序大多數構建在遠程服務器上。對于物流企業客戶而言，可以直接通過Web瀏覽器進行使用，不需要在每臺計算機上下載和安裝應用程序。

PaaS（平臺即服務）是互聯網公司的云組件服務，主要為應用程序提供支持。PaaS提供了一個軟件創建平臺，它使物流企業客戶的技術開發人員可以自由地專注于創建軟件，同時不必擔心操作系統、軟件更新，存儲或基礎架構。

IaaS（基礎架構即服務）由高度可擴展和自動化的計算資源組成，通過虛擬化技術為物流企業提供云計算基礎架構，包括服務器、網絡，操作系統和存儲等。IaaS提供與傳統數據中心相同的技術和功能，物流企業客戶無需對其進行物理上的維護或管理。

總體看來，IaaS 是云服務的最底層，側重于基礎資源的管理，主要面向大中型企業；PaaS 是云服務的邏輯部署層，側重于應用的管理，是目前出現最晚但潛力較大的云計算服務，它包括軟件開發工具、開發部署和測試環境，具有較高的整合效應，能夠對數以萬計的應用軟件提供支持，同時也具有非常高的經濟性和靈活性；SaaS 是云服務的應用層，側重于應用的直接使用，不涉及軟件的開發、部署，作為出現最早，最普遍的云計算服務，SaaS的市場份額最高，能夠快速以低成本的方式實現信息化，因此對于眾多中小微企業而言具有較大的吸引力。

應當看到，在這三種云服務中，PaaS的市場開發前景尤其廣闊，某種程度上可以將其看作SaaS的加工廠，在未來，PaaS作為連接應用開發商與最終用戶之間的橋梁作用將越來越突出。

2.第二條路徑，自建內部物流數字系統

對于部分規模較大的物流企業，自己有很強的業務話語權，經濟體量足夠大，可以考慮構建自己業務體系內的物流數字化系統，這類公司是一些規模較大的物流公司。

3.第三條路徑，接受物流公共平臺云服務

對于廣大的中小物流企業，自己的經濟體量，經濟實力不足以獨自構建系統，需要接受第一類物流互聯網公司的公共服務實現自己業務運作的數字化。這類公司往往是一些規模不大的物流公司。

結語

綜上所述，物流供應鏈企業必須意識到數字化轉型的重要價值。在數字化轉型的實際過程中，結合自身的具體情況找尋適合的發展路徑。

極少數能提供公共數字化服務的企業，可以物流數字化公共服務平臺作為自己的發展路徑。

自身有足夠大的業務量，經濟實力雄厚，可以持續在IT技術上大量投入的物流企業，可以考慮把上下游合作伙伴納入自己的數字化業務處理系統，構建服務自己業務體系的封閉式數字化系統。

對于廣大資源有限的物流企業，盡管開發獨立的系統不夠現實，但也要跟上數字化發展的趨勢，要善于利用物流行業的公共數字化平臺服務來提升自己的數字化水平，通過公共數字化平臺給自己賦能，提高競爭力。