大数据与智慧物流——“交通7+1论坛”第三十七次会议纪实

张国伍

(1.北京交通大学 中国综合交通研究中心,北京100044;2.中国交通运输系统工程专业委员会,北京100044)

大数据与智慧物流
——“交通7+1论坛”第三十七次会议纪实

张国伍*1,2

(1.北京交通大学 中国综合交通研究中心,北京100044;2.中国交通运输系统工程专业委员会,北京100044)

大数据所涉及的信息量规模巨大，大数据技术使得人类认识世界的思想及方法发生变革.智慧物流是利用集成化、智能化、移动化技术，使物流系统具有思维、感知、学习、推理判断和自行解决物流中的某些问题的能力，它包含了智能运输、自动仓储、动态配送及智能信息的获取、加工和处理等多项基本活动，为供方提供最大化的利润，为需方提供最佳的服务，同时也应实现消耗最少的自然资源和社会资源，从而形成完备的智慧物流综合管控体系.论坛的主题是大数据与智慧物流，面向大数据技术在智慧物流领域的应用问题，着重研讨大数据背景下智慧物流体系、理论和方法，推动我国现代物流行业健康有序协调发展.

物流工程；物流系统；大数据；智慧物流；智能交通；物联网

“交通7+1论坛”第三十七次会议于2014年12月27日下午在北京交通大学召开.参加会议的除了论坛核心理事石定寰、刘小明、段里仁、于景元、张国伍、李学伟、孙守光、关积珍、郭继孚、王江燕，主题发言专家王喜富、苏树平、粟日、杜勇、文维，还有傅志寰院士，以及荣朝和、贾顺平、陈禹、赵坚、葛昱、肖星、索沪生、叶龙、宋瑞、钱大琳、沈培钧、苑宝义、侯文奇等专家学者、政府部门决策者、企业界管理者共60余人.会议的主题为“大数据与智慧物流”.会议由北京交通大学交通运输学院物流工程系、北京泛太物流有限公司承办，石定寰、郭继孚主持.

王喜富：大数据技术使得人们认识世界的思想和方法发生了变化.21世纪是数据信息大发展的时代，移动互联、社交网络、电子商务等极大拓展了互联网的边界和应用范围，各种数据正在迅速膨胀并变大.目前主流的信息技术当中，除了SOA架构技术以外，物联网技术为研究交通和物流提供了架构技术，云计算是一种手段或者是方法，大数据就是一种思想.

智慧物流，让物流具有智能性，让物流系统具有思维、感知、学习和自行解决问题的能力，最重要的是，智慧物流主要从供需平衡角度出发，为供方就是物流企业提供最大化的利润，为需方提供最佳的服务，这就是智慧物流的本质，同时在供需平衡前提下资源利用最大化.

智慧物流业包括最大限度减少社会资源和自然资源的消耗，最终形成完备的综合管控体系.2013年称之为大数据元年，2014年称为移动互联元年.在这个背景下，有必要分析研究大数据技术在物流领域的应用.智慧物流基于智慧制造，包括智慧工厂、智慧设备、智慧产品.第二是互联，设备和制造设备的互联，产品和制造设备的互联，还有集成，纵向集成是产业链的集成，横向集成是制造企业之间的集成.在智慧制造背景下，研究智慧物流是非常必要的.

大数据思想从三个层面来理解，第一个层面就是人们认识世界由因果关系变成相关关系.二是原来做抽样调查，现在讲数据全面性.三是现在不再追求精确性，而是追求复杂性或者混杂性.大数据出现的背景就是信息爆炸，或者数据爆炸.除了传统的数据以外，社交网络、电子商务、移动互联等海量数据的诞生出现了大数据.这些数据的出现，让我们必须面对怎么样处理这些数据，是我们各个行业面临的问题.

大数据处理技术包括五个环节：数据捕捉、存储管理、计算处理、数据分析、知识展现.2013年全球大数据市场规模180亿美元，中国2013年达到11.2亿元人民币，预计到2015年，大概能达到100亿左右，这是中国大数据市场的规模和发展趋势.

从现代物流的发展角度上看，智慧物流的起源可概括如下五个过程：粗放型物流——系统化物流——电子化物流——智能物流——智慧物流.其中，粗放型物流属于现代物流的雏形阶段，系统化物流是现代物流的发展阶段，电子化物流是现代物流的成熟阶段，而现代物流的未来和希望是由智能物流向智慧物流发展.

智慧物流要求具备信息化、数字化、网络化、集成化、可视化等先进技术特征，依据大数据对物流信息处理流程，总结大数据背景下的智慧物流信息技术主要包括智慧物流信息捕捉技术、智慧物流信息推送技术、智慧物流信息处理技术、智慧物流信息分析技术、智慧物流信息预测技术.

智慧物流信息捕捉技术.在智慧物流过程中，及时、准确地掌握货物在物流链中的相关信息是实现物流信息化的核心之一，物流信息能否实时、方便、准确地捕捉并且及时有效地进行信息传递，将直接影响整个物流系统的效率及物流信息化的发展.

智慧物流信息推送技术.传统智慧物流信息推送主要通过移动通信网、互联网、无线传感器网络完成信息传输.经过十余年的快速发展，移动通信、互联网等技术已比较成熟，基本能够满足物流数据传输的需要.

智慧物流信息处理技术.最核心的就是实时性.

智慧物流信息分析技术.利用数据挖掘技术对物流市场数据进行聚类分析，能够有效帮助物流企业规避风险、做出合理决策.

智慧物流信息预测技术.预测技术的发展是近一两年需要特别关注的问题.比如说预计路径，运输路线和配送路线，首先预测客户的需求，根据客户的需求，将商品物流环节和客户的需求同步进行.

关于智慧物流的业务模式.首先是数据的分类划分.第一是微观层面，包括了运输、仓储、配送、包装、流通加工登记处数据的分类.第二是中观层面，就是供应链、采购物流、生产物流数据分类.第三是宏观层面，基于商品管理，把商品分成不同的类型做数据分析.

大数据技术对物流业务的一个显著影响就是横向流程延拓，纵向流程压缩简化.智慧物流供应链如何设计呢？微观层面智慧物流，包括智能运输，自动仓储、动态配送和信息，中观层面物流供应链，宏观层面供需平衡.一体化服务，涉及到资源整合，企业协作，信息共享等问题.还有一种服务模式就是云物流的服务模式.目前，现代物流业正处于蓬勃发展时期，人们对物流业提出了更高的要求，物流业逐步迈向数字化、信息化、自动化、协同化、一体化和智能化.在大数据背景下，智慧物流运营呈现出新的趋势与特点.

大数据背景下，智慧物流的服务强调的是移动端的服务，移动端如何提供服务呢？最重要的是运营框架，从微观层面、中观层面、宏观层面提出了智慧物流的运营框架.我们对智慧物流信息平台业务体系、功能体系和结构都已经做了设计方案.比较重要的是平台的运营模式，主流运营模式：一是政府主导，二是企业主导，三是委托第三方，随着互联网经济还有政府管控力度放松，政府和市场主导型是核心.

对于物流来说，物品的智能化应该从制造开始，所有这些环节的智能化，就是真正的智慧物流阶段的到来，智慧物流的发展方向：信息化，我的理解就是包括基于空间的信息化，还有基于时间的信息化.智能化，从决策出发，从企业决策和领导决策出发.绿色化，从节约自然资源和社会资源出发.全球化和国际化，服务的优质化.再一点就是协同化，交通行业需要协同，物流领域更需要协同.

总之，智慧物流的发展，还是需要在智慧制造基础上，我建议关注德国工业4.0，在智慧制造的基础上，在物流载体智慧化的基础上，才能真正实现智慧物流.

苏树平：我们关注近期中国铁路的发展，特别是近十年高铁的迅速发展，带来了一些新的机遇.铁路有一个完整发达的路网和通讯能力，以及运输信息的系统，也有全国铁路网络体系.经过长期锻炼经验丰富的技术人才，以及遍布全国的铁路仓库和现有的设备，同时具备完备统一的国家铁路运营管理组织，以及完善的规章制度，管理技术，具备物流组织运行的条件.

从1978–2012年中国统计数据显示，铁路货运在近年增长稳定，但是增长速度趋于平稳，远远低于其他几种运输方式.铁路货运占货运行业的总量比例降低，铁路运输发挥长距离运营优势，与空运和海运相比具有一定的长距离的运输优势.铁路运输货运结构趋势，1998–2012年主要承担了国民经济第一产业以及第二产业部分设备，包括能源、钢铁、农产品及资源性产品，还有一部分是工业品，但是目前在高附加值产品，工业设备和民用消费品比例，尚低于其他交通方式，未来具有较大的提升空间.

中国铁路在运输方面还面临着三个方面的竞争压力：一是来自于铁路以外的其他运输方式的竞争.二是来自于海外运输资本的竞争.三是来自国内非公有资本的竞争.2005年7月铁路开放四大领域，鼓励国内非公有资本进入，铁路建设、铁路运输、铁路运输装备制造、铁路多元经营领域.

现代化物流所需要的举措基于四个方面：一是铁路基础设施的建设，二是完善的运输组织，三是建立货物运输服务体系，四是发展物流信息平台.铁路运输发展现代物流的四个新动向：第一传统铁路货运站点转型综合物流基地.第二加快国内及国际铁路网络的建设布局.第三加快建设铁路信息化及物联网.第四建设绿色铁路.

铁路信息化技术，从客运方面，客票防伪的识别，包括车站信息的共享，货运方面涉及集装箱的跟踪、管理和监督，物联网包括大数据和智慧物流会发挥重要的作用.集装箱追踪管理和监控，实际上运用物联网RFID射频监控技术，能够大大提高铁路集装箱利润率和效率及安全性.

欧亚跨国铁路联运和海路多式联运，在这方面带来新的机遇和变革.从地缘政治考虑，中国南海承载了中国进口能源通道，从马六甲海峡，石油及矿产和其他农用产品进入中国市场，由于地缘政治的瓶颈造成海洋运输的成本极高，海洋运输的安全性给我们提出了挑战.在资源互补上，沿途各国禀赋各不相同，地处欧亚大陆中心位置的中亚地区幅员辽阔，战略地位重要.俄罗斯和中亚具有丰富的石油、天然气和矿产资源，与中国的农产品，民用工业制成品形成强大的互补效应.铁路运输时间和成本及运力稳定和通关的便捷，物流枢纽的集中度，以及供应链系统的联动，会给我们带来巨大的商业机会.

一是成本优势，运输的时限，可靠的质量保障，包括保税区的服务，对绿色环保的贡献.由于欧亚铁路的优势，可以给我们带来成本上的优势及资金效益上的优势.

二是可靠的质量保证，从装卸、仓储、铁运到当地的转运，全程的质量保证.适用于大宗散杂货以及冷链和专业化的运输，通过物联网技术，以及供应链的协同能力，可以保证冷链、蔬菜及精密仪器安全和过程的管理，能够将这些数据动态可视化全程追踪.

欧亚大陆一旦能够实施以后，在通关和物流枢纽基地一体化服务上，能够给我们带来一些综合效益：与物流枢纽的结合，一次清关、单一结算，铁路运输能够保证全年的全覆盖运营管理，这种运输方式要比海运、空运更为节省能源，对环境的贡献是巨大的.

粟日：阿里巴巴之所以为社会所关注，并不一定因为财富的聚集能力，主要体现在对人类生产、生活改变.大家都可以感觉到，现在我们的生活方式已经被信息经济和信息时代完全改变了.首先就是生活方式，原来在传统百货店买东西，现在越来越多的人到网上买东西，国内电子商务交易额已经达到了社会零售总额的10%，也就是说当社会上十件东西卖出去的时候，有一件东西式从电子商务平台卖出去的，这样的比例在全世界排第二，英国排第一，13%，但中国绝对量比英国大很多，绝对量全世界第一.

越来越多的人从网上购买东西，物流的路径会产生变化，大商业体系是集货运输，成批量的，把东西运到商业实体网点.电子商务经济是把销售物流碎片化，更多商品以单个方式配送到消费者本人的手中.虽然买卖双方信息越来越对称，电子商务的本质还是商务，终究要涉及到商品的流动，所以物流还是绕不过去的问题，淘宝网和其他的电子商务平台交易，75%是要实际物流的，也就是说还有20%在卖服务，比如说搬家要淘宝网找一个搬家公司，这就不涉及到实物，电话也可以在网上充值，不涉及到物流，但是75%的交易额涉及到物流，物流这一块是绕不开的.

原来只是以为信息时代改变人类的生活方式，但是慢慢在改变生产方式.在工业时代，信息由中间商垄断的.但信息时代解放了生产者，生产过程不是由中间商而是由消费者驱动，消费者决定生产商应该生产什么，生产商不再盲目生产一些他认为可能会销售出去的产品.没有电子商务的时代，个性化生产成本是非常高的，信息链被打通，很多消费者会有同样的个性化的需求，这样就能分摊生产成本，电子商务和互联网经济已经改变了生产，出现淘工厂，专门为网络订单生产，甚至已经改变到人口的流动，现在出现很多的淘宝城，今年有两百多个淘宝村，在工业经济体制下不可能存在，工业体制下没有规模效益不能发展起来，现在是可以的.比如说一些农民在自己家里生产家具，通过互联网的方式，能把家具卖出去.电子商务不断改变人们的生活，也在改变生产，最本质的是改变了供应链.

传统工业经济时代的供应链，集中运输、大规模运输的方式，将原料和半成品运到制造企业、制造企业给批发商，批发商给零售商，零售商给消费者.现在出现了一些新的现象，不再由制造企业到批发商再到零售商这条集货的运输路线了，而是从制造企业到电商，电商以分发和碎片化的形式，通过快递把商品递送到消费者这里，改变了后端供应链的结构.大数据成熟之后，商品从制造业企业出来不再经过个体电商，而是电商的仓储进行集约化的整合，电商仓储是非常靠近消费者的，因为可以通过大数据预测到这个地方的消费者买什么样的东西.货运到电商的仓储，由快递企业和电商物流企业进行最后一公里的配送.

淘宝网有一个统计，95%以上的消费者会选择快递的方式递送商品，可以说快递就是我国电商下游行业，这跟国外是不一样的.去年92亿件的总量，规模相当大，今年有可能会达到130亿，规模越来越大，每年超过50%的速度在增长.以至于规模大到包裹产生的污染，一个包裹拆掉的话就是一个废旧件，100亿个废旧的箱子会对环境产生一定的压力，从一个侧面反映了电子商务繁荣的现象.

2014年双十一，天猫销售额是570亿，去年是350亿，双十一当天产生的快件量达到2.78亿个包裹，也有一个新的现象，双十一跟平时数据来看，电商物流包裹量增长速度非常快，以至于比电商交易额的速度增长还要快，今年双十一期间，电商包裹增长80%以上，但是交易额只增长60%多，证明每一个包裹价值量在下降，电商包裹更加的碎片化，原来每个包裹的价值大概200元左右，现在只有150元到160元之间，证明消费发生碎片化的事实.

我们和欧美发达国家电商物流发展的路径不同，美国1907年有快递这个行业，1999年美国IBM公司提出电子商务的概念.我们是1993年才开始出现快递这个行业，1999年创立阿里巴巴公司，2003年才有淘宝.美国快递在发展一百年之后才有电子商务，我们的电子商务和快递是同时出现，必然会出现这样的矛盾.电商物流还有一些其他的问题，比如说地缘上的问题，中国西部发展比较落后，导致国内贸易体系逆差和顺差特别大，东部严重的顺差，西部是严重的逆差，东部地区都是出货，西部地区都是接货.电商物流的车辆从东部跑到西部有货，从西部回来没有货.造成西部布点的积极性不高.美国经济发展相对均衡，不会出现我们这种现象.

在工业经济时代，信息的传播是单向的，当广播台向电视和收音机发出信号的时候，接收端不能产生任何的互动.在信息时代则不是这样，信息时代不再是单向的，信息的传播者向接收者传播信息的时候，接收者也可以反馈一些内容到云端.数据的可追溯性，任何一个上网用户或者消费者在网上做了什么事情，说了什么，都会被严格记录下来，这就是数据的可保存性，做了什么，会有人看到，天天统计，形成一个档案，这是整个大数据的基础，也是取决于基础科学的发展.

就像一个雪地，有一只猫在雪地上走了一个脚印，这是有可追溯性，我知道有一只猫来过这里，这是单个信息没有价值.大数据时代是这样的，这只猫从西走到东，而且每天都来，中间就有规律了，中间可以挖掘出很多有价值的信息.消费者在网上购买一个什么东西，我们可以看到它的规律，甚至我们可以拉着消费者，推销一些东西.更大规模数据出现的时候，信息图景变得非常复杂，传统的数据分析软件已经不能分析这样复杂的现象，所以我们要通过大数据的方式进行数据分析和挖掘.在海量信息图景下，单个数据价值会小，这就需要有数据筛选能力.

手持终端的作用，把单个物流数据做实时的收集，收集到信息平台，将来的发展趋势可能会向RFID比较高端的技术发展，手机做移动终端的实践.分拣方面，快递发送到中转站之后，会有自动的平台把快件做渠道上的划分，让快件达到自动分拣的效果.在物流网点上做一些数据的监测，如果发现任何一个地方签收压力过大，会进行资源方面的倾斜，会将物流压力以数据的方式进行分隔.还有一些创新，比如无人机的实践，向边缘地区和交通不便的地区进行配送.还有配货机器人，基于大数据的应用，经过分析和系统的实时匹配使机器人自动完成仓储配货的功能.

还有一些实践，比如说社会化物流趋势，实际上基于大数据社会资源实现了协同，让路人帮忙送快递，知道哪个路人顺路去哪里，这样的话会向人推荐要不要送一个东西，这个包裹就是顺路被送到的.用计程车送货，出租车不是每时每刻有客，没客可以送快递，优化出租车路线规划.

菜鸟网络实际上是阿里巴巴线下经济实体，菜鸟并不是物流公司，也不是自建物流，而是打造信息平台，让大家都来参与，从而实现整个社会物流资源的协同.

菜鸟布局是这样的，包括天网、地网和人网.天网就是数据平台，通过跟商家和物流公司、消费者数据对接，把数据全部整合进去之后，实现物流供应链的优化.地网是这套系统线下的承载实体，就是仓储和物流园.人网是神经末端，菜鸟和便利店合作就是菜鸟驿站，解决末端配送压力的问题.

天网就是云供应链服务平台，通过数据整合的方式，预测协调整合社会物流资源.菜鸟双十一预警雷达的应用，打通了商家、快递企业和消费者中间的信息链条，在双十一消费量爆增的时候，快递公司有一点茫然，不知道哪个地方会突然增长件量，菜鸟通过历史数据预测今天哪个地方会出现多少件量，这些件量分别位于什么位置，甚至预测到是什么东西，帮助快递企业提前获取这些信息，从而提前把物流资源进行一定的配置和整合.双十一预警雷达可以达到95%的预测准确度.

除了数据预测之外，菜鸟天网平台还有协调资源和提效的能力，数据预测告诉你提前怎样准备，协调资源通过打通信息链协调物流公司配合做一些事情.比如说现在协调14家快递公司能够实现错峰发货.还选取一万条干线和五万多末端监测，优化、选择和整合供应链资源.现在阿里巴巴集团只能整合消费者、商家和物流公司数据，交通综合体系并没有接入进去，这是后期要做的事情.

光有天网数据不行，地网就是线下的实体，选择十几个城市作为物流节点，在节点上建立仓储，仓储是开放的，不是阿里巴巴自营的，让商家和快递公司把货放进来，它是平台的作用.通过菜鸟对社会物流起到什么样的优化作用呢？没有菜鸟之前，信息不通畅，有很多的过度运输，一个商家在北京，工厂在广东，消费者在浙江，没有菜鸟平台，商品会从广州到北京再从北京到浙江，这中间就是资源的浪费.菜鸟平台把信息链打通之后，商品从广州直接发到浙江菜鸟的仓储，仓储由商家所有，浙江仓储经过最后一公里配送到消费者手里，这就解决了过度运输的问题.

菜鸟布局规划，有物流园的仓储，还有产业园的布局，淘宝线上在阿里做生意，线下原来在自己家里，现在到菜鸟的产业园里从而形成集聚的效应，众多的商家在一起分摊基础设施成本和物流成本，这是有好处的.

人网部分，利用靠近社区的终端社会化资源，铺建菜鸟驿站网点，提供自提，寄件和退货等服务，让消费者的网购及快递物流体验更便利，快捷和稳定.我们跟很多线下节点，比如说高校和便利店形成合作关系，通过快递方式把货放到离消费者最近菜鸟驿站，消费者有时间把东西提走，这涉及到一个问题，因为在中国快递是需要许可的，菜鸟驿站如果是便利店的话，没有快递经营的资质，所以菜鸟驿站合作网点是不收费的，不收费不涉及到经营，所以就不存在许可的问题.

杜勇：交通运输行业信息化建设到目前为止已经是四个阶段，第一个阶段是部门型.这个阶段从业务角度，信息化就是支撑一个部门自动化.第二个阶段是整合型，实现不同业务间的协同.三是平台型，支撑了城市综合交通运输体系构建，更多体现的是各个不同的交通业务领域协调联动.四是智慧型，是起步阶段，背景是大数据和移动互联网等.

当前，互联网与大数据技术已经融入生活方方面面，深刻改变了人们的生产和生活方式.各类应用与服务层出不穷，具有鲜活的生命力，取得了很大成功.交通行业“智慧型”信息化建设的推进，也将处在这个大潮之中，受到越来越深的影响.互联网产生了大量的数据，并催生了一大批大数据处理的运算平台.随着车联网和新型城市交通技术等相关技术的迅猛发展，交通大数据成为新的焦点.

一是运输行业信息化技术架构，从采集方案的角度，从一个设备单独的采集，到更注重设备与设备之间协同的采集.出租车运营设备，原来GPS传数据，现在做到通过一个设备，把一辆车的状态关联起来，统计采集上来.二是网络，原来更多是对固定设备的采集，现在变成移动式的，车辆，货物，客流，通过移动的模式采集.三是处理，过去一套应用系统对一套固定的设备，现在用云技术，把这些设备和资源共用，由物理的设备变成专业虚拟的设备.

应用层面技术的创新.比如路网能耗.构建道路能耗水平数据库，实现路网能耗区域分布实时监测与服务，用于政策制定和充电桩规划建设.轨道交通在线服务，研究开展对于轨道运行的历史规律发掘，构建日常和突发事件下的客流预测模型，研究构建轨道交通的监测评价指标体系，为广大出行者提供更为丰富的信息服务，为管理部门提供精细化管理的手段.慢行交通出行服务，研究构建慢行服务水平的评价指标体系和评价模型，为居民的慢行出行提供多路径规划服务和区域慢行环境评价，提升慢行出行者出行的通达性、便捷性和舒适性.一体化门到门的服务，从哪儿到哪儿，采用什么样的交通方式，获得什么样的交通信息应该是一体化的服务.实现动态路况信息、公交到站预测、轨道交通换乘、出租车分布、自行车租赁等多种交通方式的一体化信息服务.

推进模式的创新.从规模化、多样化和可持续化交通信息服务推进.综合性的交通信息资源的整合力度和覆盖的程度要求非常高，数据整合是当前面临的问题.政府对应社会的信息服务，也体现了现在的模式，所有信息化项目都是政府立项、投资，什么特点呢？周期长、投入大，有一个好的想法，可能一两年之后才能实施，把服务推上以后，老百姓需求很快变了，后续力量又不能支撑不断的迭代，这是从模式上带来的问题.政府整合了大量的数据，这些数据能否公开？还有安全保障和监管，因为数据涉及到个人的出行隐私和运营车辆的安全.

怎么办呢？总体思路应该是这样几个方面，建设资源平台，打造核心技术体系、安全体系和标准体系，还要引入市场机制.从行业和企业之间一定要形成信息服务生态链和资金链，数据和资金形成有效的循环，才是可持续的发展方式.

文维：在智能交通领域核心工作就是三件事情：一是数据的采集，二是数据的集成与分析，三是应用与发布.深圳智能交通工作思路就是构建基于云环境的综合交通信息集成与服务体系.我们和交管局合作构建了智能交通骨干网，在全市范围内构建若干个数据节点，通过骨干网将其串联起来，实现了信息共享.

采集、接入和共享是数据汇集三大法宝，采集方面GPS和RFID都是采集手段，采集工作必须要做，有些是政府做，有些是企业做，别人做的事情你不要重复做.平台接入是我们重要的动作.我们希望把政府部门和行业信息系统全接入，以综合交通数据资源中心为载体，希望打通政府部门、交通行业，以及交委内部各单位和企业的信息共享.

构建全方位的地理信息平台，围绕着交通专业的GIS—T，在地图平台做交通方面的事情.有将近30个系统在上面，系统实时产生数据实时更新，这个球越滚越大.是支撑整个大数据运行和共享的基础环境，在云环境下构建.分析层面逐渐在构建一系列的交通模型.

在具体的项目上，实时GPS监管平台，接入全市110家企业GPS平台，实际在线GPS数量接近30万台，运算大概10万台.视频联网监测，打通深圳交委、各个区、交管局视频系统.出租车也实现客运监测，政府管企业，企业管车，通过GPS终端构建监管平台.道路设施管理纳入交委，规划、建设、运行、管理都在交委，全生命周期的管理，从前期规划、设计图、施工图到施工完成交付使用到养护过程中每一年健康状态检测，数据都在其中.还有一个很重要的系统就是智慧交通管理系统，第一时间发现问题，第一时间处置问题，第一时间检修问题.覆盖全交委19个部门20几个项目，实现大数据运行和处理，每天产生的量也是非常大的.

在信息服务方面，我们打造五屏战略，目前比较有效果实施的是三种，一是手机屏，二是电脑屏，三是电视屏.推出了一个APP，活跃度非常高涵盖了公交、地铁、城市交通和对外交通，包括出租车等，是基于位置的城市交通服务.把高速公路、铁路、民航、水运和长途客运全部整合在一起，把票务信息和所需要的路径规划信息放在上面，这是目前正在整合的一块工作.

傅志寰：大数据、云计算听起来离我们很远，但是几个报告，根据他们的实践，应该说迈了很大一步，交通领域有些工作是开拓性的，对工作，包括教学和研究都是非常有益的.我比较关心铁路，铁路运集装箱到欧洲，价钱比海运可能要高一点，运输的效益如何？现在各个城市都对铁路运输集装箱到欧洲有补贴，如果取消补贴，是否可持续呢？从义乌到马德里用火车大概21天的时间，换轨要换几次，从俄罗斯到欧洲要换标准轨，从法国到西班牙又换宽轨，要花不少的时间，成本也会增加很多.海运是30天.节约9天的时间，成本是多少呢？将来怎样使铁路运输和海运有竞争力？铁路时间有优势，但在成本、节能减排上有很难有优势.

我看到很多文章说物流成本很高，有的说18%，发达国家物流成本比较低，只是GDP的10%，数据是对的，但是原因可能是多方面的.因为中国物流运输量太大了，比如钢铁有8亿吨，美国是1亿吨，水泥是24亿吨，占全世界的60%，在这样的发展阶段，低附加值的运量非常大，周转量远远超过美国，主要原因是经济结构的问题.在现在的发展阶段，单位GDP产生的运量非常大，不都是物流体系产生的问题.过几年随着钢铁和水泥大宗物资的减少，物流成本可能要大幅度降低.

王伟：我是规划院的，平时做规划工作.我一直在想一个问题，政府经常做很多的物流园区和配送站、物流中心等，以规划师习惯性的思维落地之后，发现市场最终会惩罚我们的，我们做得东西大部分没有实现.很多的工作按照传统的思路和技术研究手段做出来，最终不是被市场所认可的，这是当前规划领域一直在反思的问题.

最近在机场边上做了很大的航空物流园区，地也划了，技术指标也做了，前不久反馈回来的消息是，圈了地很长时间不用，物流公司打着航空物流园区的牌子把地占了，什么也没有做.我们也在反思，传统方法做出来的东西，很可能不是市场或者说企业所需要的东西.用传统方式一直做的话，危机是非常大的，这是很大的体会.

粟日：菜鸟选址的方式根据货量大小，电商物流的货物量比较大的话，优先在这个地方选址，比如我知道宁波这个点货量很大，一定要在宁波布点，微观选址上，并不是说一定要在最佳位置买地的.我会划一个最佳的位置，电商在哪里，货量在哪儿，离那个地方越近越好，那个地方没有地的话，会退远一些找一些相对比较合适的地.

为什么政府规划产业园没有人进去，其他的地方产业集群就生长出来了.有两个因素：一是政府的思路变化比较慢；二是优惠政策导致，以物流园或者产业园方式出让有很多的优惠政策，有人用这个名义圈地，但是不是干这件事，因为有优惠政策，有利益在这里.

说到思路的问题，最典型的案例就是电商仓库和转运中心的案例，如果大家看会发现，中国电商仓储没有特别大的，都是断开的，因为中国建筑和防火规划有一套标准，每隔一定空间要划防火分区，但是从德国或者从瑞士进口设备，动不动就几万平米的设备，显然是超标的，必须用防火墙隔起来，只能把设备切断，这个断口就是政策或者说理念和市场实际的断口.

李学伟：今天的主题是大数据、智慧物流.数据不简单的是能收集到的数据，还有信息.数据到信息，信息到知识，最重要的是数据，和交通有关的数据，交通行为数据，有不确定性的数据，模糊的数据，粗糙的数据如何收集？数据转换为知识颗粒的时候如何描述？第二个问题，模型方法，涉及分析、模拟仿真等一系列基础理论问题.第三个问题应用智慧的开发，应用如何上下一起结合，将应用的智慧、思考研究得更深更多呢？这才是它的目的，如果这条不到位的话，何来智慧物流和城市呢？从政府和和企业也需要做这件事情.

刘小明：移动互联网对交通运输、物流发展有根本性的变化，包括生产、生活方式，政府和互联网企业，我一直持有一个观点，支持、合作和规范.首先抱着支持的态度，现在社会发生深刻的变化，技术所带来的信息和移动互联网给社会运行、政府管理产生很深刻的影响.所以在这样的情况下，首先是支持，在这个过程里边共谋合作，然后再规范.像商务专车，出租快递，业界跟原来的划分完全不一样了，企业的创新能力比政府强得多.在这个过程中，需要企业家和企业输入一些新鲜的东西，社会才会有前途.

交通是基础设施.运输成本在物流成本里边占到52%，这十年物价涨了，油价涨了，人工成本涨了，但是十年之前一吨公里公路的运价0.45–0.5元，铁路是0.4元，一直没变.原来运力紧张、运力难的问题解决了，但出现了很多新的问题，包括超载、超限，恶性竞争.我们现在要系统研究，这样才能把问题解决.物流是因为经济发展阶段，同样一个GDP，所产生的物流货运周转量相当于美国和德国的6–8倍，按照这个比下来物流成本并不高.

移动互联网、金融创新，将会使交通运输发生深刻的变化，甚至是革新性的变化.国家运输量增长3%–4%，但是快递业的发展，基本每年都是50%以上的增长，从一个侧面来讲，对消费运输带来很大的变化.在这个过程当中，倒逼政府、倒逼服务、倒逼社会诚信体系建设.交通基础设施包括传统的公、铁、水、航空，也包括信息的基站、客户端、移动终端基础设施，另外就是装备.基础设施出现的问题，多方的原因，还有规划的问题，甚至价格的问题.铁路运价提高了以后，铁路运输运能没有释放，货运量是下降的，各种运输方式市场起什么样的作用，需要很好进行研究.

除了价格以外，还有装备的标准化，铁路、公路、水运集装箱如何进一步进行有效衔接和管理，再一点就是信息互联互通.交通部做了信息平台，想通过这个平台做政府的事情，让服务商，无论是物流的企业，还是信息平台，所谓第四方的物流，可以做大量的沟通.政府可以把企业的诚信，运政管理搁上去，是一个准公共服务的平台.第一互联互通，第二就是共享.如何进一步规范用户、服务商等行为和标准，必须在这一方面充分研究.新常态情况下，消费的个性化、多样化，企业的小型化、智能化确实有很大的变化.

“中国系统工程学会交通运输系统工程专业委员会”第八届委员会暨《交通运输系统工程与信息》期刊第六届编委会成立

2015年1月11日，“中国系统工程学会交通运输系统工程专业委员会”第八届委员会暨《交通运输系统工程与信息》期刊第六届编委会成立大会在北京交通大学胜利召开.

“中国系统工程学会交通运输系统工程专业委员会”自1986年成立以来，在大家的支持下，学会发挥了民间智囊的作用.学会主办的“中国交通高层论坛”、“交通‘7+1’论坛”，以及“交通运输研究国际会议(ICTTS)”日趋红火，在交通运输行业产生了广泛的影响，为学术研究、决策、实践起到了很好的参谋作用.学会主办的《交通运输系统工程与信息》期刊自2000年获得国家正式批准以来影响力不断提升，2013年起被EI收录，已经成为国内最好的学术期刊之一.

换届会议由张国伍教授主持.中国系统工程学会副理事长黄海军教授代表学会对会议的召开表示祝贺，北京交通大学副校长张星臣教授代表挂靠单位对各位代表的到来表示欢迎，对会议召开表示祝贺.会议听取了专业委员会秘书长、学报主编毛保华的工作报告.上届理事长与编委会主席王庆云教授宣布了本届专业委员会和本届编委会名单，并畅谈了国民经济发展新常态下专业委员会与编委会工作的新形势、新目标与新任务.接下来，本届理事会理事长与编委会主席石定寰教授对本届委员会与编委会的工作提出了要求，对如何发挥专业委员会与学报在国家综合交通研究、建设与发展中的智库作用提出了设想.

本届会议上还举行了“运通杯”优秀论文颁奖仪式.同济大学杨晓光教授、北京交通大学关伟教授、南京航空航天大学胡荣副教授、上海海事大学真虹教授发表在《交通运输系统工程与信息》期刊（2010-2014）上的4篇论文，经编委会投票表决，获得由“中国系统工程学会交通运输系统工程专业委员会”和《交通运输系统工程与信息》期刊编委会联合颁发的第五届“运通杯”优秀论文证书，论文作者在会上作了精彩的学术报告.

来自全国各地的委员与编委近70人参加了本次换届会议.

Large Data and Intelligent Logistics

ZHANG Guo-wu1,2
(1.Integrated Transport Research Center of China,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China;2.Transportation System Engineering Committee of Systems Engineering Society of China,Beijing 100044,China)

The large data involves a large amount of information,and the large data technology changes the thought and method for human to understand the world.The intelligent logistics is to make the logistics system has the ability such as thinking,perception,learning,reasoning and judging,and to solve some problems in logistics,using integrated,intelligent and mobility technology.The intelligent logistics contains many items basic activities such as intelligent transportation,automated storage,dynamic distribution,and acquisition,processing and treatment of intelligent information.It provides the maximum profit for the supplier,provides the best service for the consumer,and consumes the least natural resources and social resources,thereby form ing the integration of management and control for intelligent logistics.The 37th conference of“Traffic and Transportation 7+1 Forum”sets its theme as“Large Data and Intelligent Logistics”.To the application problem for large data technology in intelligent logistics field,it puts emphasis on the system,theory and method of intelligent logistics under the background of large data.It promotes the healthy development of modern logistics industry in China.

logistics engineering;logistics system;large data;intelligent logistics;intelligent transportation;internet of things

1009-6744（2015）01-0002-09

：U1

：A

2014-12-30

：2015-01-25录用日期：2015-01-27

张国伍(1929-)，男，河北雄县人，教授. ＊

：gwzhang@center.njtu.edu.cn