智慧物流系统中的新技术应用及案例分析

杨北　杜艳平　朱磊　刘冠　张媛

摘要：近几年来，由于人们对于物质的需求不断上涨，物流业的发展也随之呈指数级的趋势增长。从传统的物流业到现在，已经经历了数字化、信息化、智能化的发展阶段，即将实现智慧化物流。智慧物流自从提出到现在，引发了社会各界专业人士的广泛关注，特别是在物联网、大数据、云计算和人工智能等高新技术的支撑下，让物流业有了更大的发展前景。本文主要介绍了智慧物流的概念及相关技术，并在此基础上讨论了智慧物流的体系框架及发展模式，并给出几个典型应用案例进行参考。

关键词：智慧物流;物联网;大数据;云计算;人工智能

中图分类号：F252，TP18 文献标识码：A 文章编号：1400 （2019） 06-0035-10

引言

由于传统的物流在各个环节都是彼此孤立存在的，从而引发一系列的弊端和问题，其中最大的弊端就是信息化程度不高，信息不畅通。大多数传统的物流企业并没有建立完整的信息系统，很多环节仍旧采用人工的管理方式，这样不仅会增加工作量还会造成管理困难。各个部门、企业之间无法及时地进行数据交换，实现信息共享，从而无法达成共识来应对市场变化带来的问题，导致成本增加，不利于企业之间的竞争[1]。针对以上问题，物流业需要进行根本上的变革才能适应行业发展的趋势。现在的一些高新技术，如物联网、移动通信、大数据、云计算、人工智能等都开始广泛应用于物流业中，智慧物流时代即将到来。对此，国内外许多相关企业和学者都开始进行相关的工作和研究。

美国物流模式强调的“整体化的物流管理系统”是一种打破以往的按部门分管体制，从整体上进行统一规划管理的方式。美国注重物流企业在信息技术方面的研究，因此在物流信息发展领域享有很高的声誉。欧洲国家的“第三方物流”市场的总体规模越来越大，很多企业认为物流是影响其竞争能力的关键因素，因此，他们将精力主要放在掌握关键技术、核心业务和市场控制能力等方面，而在物流管理等非核心业务和技术方面则采用外包的方式与第三方企业进行合作，利用外部的专业化物流服务，使企业的组织结构得到优化，提高自身的竞争力[2]。

我国作为全球第二大经济体，第一制造业大国，带动物流业飞速发展。截至2017年，我国物流业总金额到达252万亿元，总费用超过12.1万亿元，成为全球最大的物流市场。越来越多的企业加大技术装备改造升级力度，行业信息化、自动化、机械化及智能化趋势明显。物流基础设施也正在发生深刻变革，我国高速公路和高速铁路里程分别达到13.4万公里和2.5万公里，双双位居世界首位，交通线路和园区节点等物流基础设施编制形成互联互通的物流网络[3]。

本文主要是在前人的基础上进一步对智慧物流系统的内涵、特征和体系框架做了简单的介绍，然后对物流行业中正逐步开始应用的各种技术做了详细的探讨，并分别列举了典型案例进行说明，最后从技术角度对智慧物流的发展趋势和未来前景进行了分析和展望。

1智慧物流的概述

这一章主要从智慧物流的概念、主要特征、所包含的五个维度以及体系框架四个方面对智慧物流进行了详细探讨。

1.1智慧物流的概念

我国物流业经历了粗放型物流、系统化物流、电子化物流和智能物流后，现在正步入新的发展阶段——智慧物流[4]。目前，各界人士对智慧物流的定义还存在一定的分歧。在大多数研究者看来，智慧物流是指将物联网技术，如RFID、GPS、传感器网络等广泛应用于整个物流系统的运输、仓储、配送等基本环节，实现物流业的智能化模式与自动化管理。

IBM公司对智慧物流的理解，智慧物流是在互联网和物联网技术的应用基础上，利用先进的现代化信息处理和分析技术，智慧化地完成物流的多项环节，并能及时反馈整个物流系统的信息状态，对货物进行实时监控，这样不仅能为消费者提供更高效快捷的服务，还能降低成本，为供应方获得更多经济效益，从而大大提高了对自然资源和社会资源的合理分配，最大限度地节省资源和保护好自然生态环境，引导智慧物流朝绿色方向发展[5]。

基于对智慧物流的不同理解，作者认为：智慧物流就是在传统物流的基础上，将物联网、大数据、云计算、人工智能等高新技术广泛应用于物流的各个环节，通过移动通信技术将整个系统的信息实现共享，能够自我感知、自我学习、自我决策，在很大程度上代替人工操作，从而使整个物流系统更加智慧化。

为了更好地阐明上述智慧物流的概念，本文对传统物流和智慧物流进行了对比，以更透彻地说明作者所提出的智慧物流。相较于传统物流，智慧物流所具有的绝对优势也正是其内涵所在，二者的比较见表1。

因此，与传统的物流相比较，智慧物流在管理模式、技术应用、市场竞争等方面确实有了很大的改进。

1.2智慧物流的特征

智慧物流在物聯网和互联网结合的基础上，发挥各自的优势，使整个物流系统的信息实现畅通，共享，对整个物流环节进行全程追踪和管理。与传统的物流相比，智慧物流给人们带来了更多便利，它主要有以下几个特征：

1.2.1互联互通

整个物流系统的各个环节通过网络信息技术彼此连接成为一个整体，不再是孤立的状态。信息纳入的范围广，各个环节彼此互联互通，从而实现信息通畅，信息共享[6]。

1.2.2高效节约

利用GPS、传感器、RFID和移动通信等高新技术可以对整个物流的运行实现全程监控，这样可以大大地提高物流效率，节省成本，将经济效益最大化，从而提高物流的服务质量[7]。

1.2.3智能可控

整个物流系统形成了一整套以信息技术为载体的完备体系，充分体现了物流系统的自动化、信息化、可视化、可控化、智能化和网络化[8]。

1.3智慧物流的五个维度

1.3.1对象

人、货、车、场。人包括供需双方、货车司机等一切与整个物流过程相关的技术人员、管理人员、配送人员等。货也分好多种，如食品、化妆品、服装、电子设备等。这里的“车”不只是货车，它指的是整个物流过程中所用到的各种运输、搬运等操作工具。场就是为货物提供生产、包装加工、储存、装卸搬运等环节的场地。

1.3.2流程

运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送和信息处理等。运输和储存分别解决了供需双方之间在场所和时间上的分离，创造了物流的“时间价值”和“场所价值”。包装、装卸搬运对于完善物流系统、完善物流活动必不可少，它是影响物流成本的功能要素。流通加工是物流过程中形成物流增值效应的功能要素。配送最能体现物流系统的最终的总体服务功能。信息处理功能起到支持物流运作的支撑平台作用，是促使物流合理化的功能要素。

1.3.3技术

物联网（RFID、GPS、传感器、移动通信），大数据，云计算，人工智能等，关于各个技术的具体介绍及应用将在下一章做详细探讨。

1.3.4组织管理模式

新技术的诞生必定引发物流企业组织管理模式的变化。传统的组织管理模式已经不能适应现在飞速发展的智慧物流，需要寻求新的管理模式，智慧物流最大的优势在于信息的流通与共享[9]。智慧物流不是单个生产、销售部门或企业的事，而是包括供应商、批发商、零售商等有关企业在内的整个统一体的共同活动，通过物流带动信息流、资金流，实现信息化、智能化、网络化管理模式。

1.3.5发展阶段

传统阶段，数字化、信息化阶段，智能化阶段，智慧化阶段。下面是物流的发展阶段图，横坐标是时间点，纵坐标是物流业随时间变化而所处的不同的阶段。传统阶段的物流发展较为落后，主要体现在信息不畅通，技术落后，服务范围小等;进入数字化、信息化阶段后，由于计算机技术和信息技术的介入，信息变得更加畅通;智能物流和智慧物流在概念上容易混淆，但又存在本质的区别，智能物流强调的是部分环节或设备实现自动化、智能化，而智慧物流是全流程全系统的整体智能化。

本文主要从技术的角度来分析和讨论智慧物流，下面是智慧物流发展模式图：

1.4智慧物流体系框架

智慧物流在物理体系框架上分为三层，如下图所不：

1.4.1感知层

这一层是物流系统对运输中的货物进行感知的基础，是智慧物流的起点。常用到的感知技术有很多，如条形码技术、RFID技术、传感器技术、GPS技术、红外感知技术、语言能感知技术、机器视觉感知技术等。

1.4.2网络层

网络层相当于物流系统的神经网络。它将感知层所收集到信息传输到网络层，利用大数据、云计算、人工智能等高新技术对这些数据进行分析，产生决策指令，再通过通信技术将指令下达给执行系统llol。

1.4.3应用层

应用层是智慧物流中的应用系统，它主要是对网络层生成的指令进行具体执行。

2智慧物流关键技术及典型应用

2.1物联网技术及典型应用

物联网这个词是凯文·阿什顿在1999年的一次演讲中率先提出的，他是美国麻省理工学院最初的自动识别中心的创始人之一。顾名思义，物联网就是万物相连，具体来说，就是一种将互联网、传感器网络、无线射频识别（ RFID）、全球定位系统（GPS）、移动通信技术和嵌入式系统等多种技术结合起来的新范式，将物理世界与数字世界联系在一起，从而成为物理世界和数字世界之间的一座桥梁[11]。物联网的主要思想就是将所有的对象都都通过互联网连接在一起，形成一个由许多设备组成的庞大网络，这样就可以对任何一个物体进行远程管理和控制，甚至可以通过接收和发送信息以及感知周围环境来相互交流，并通过智能技术进行一定的反应[12]。

物联网其实是一个技术体系，并非一个具体的技术。下面具体介绍一下物联网中所涵盖的具体的技术。

2.1.1RFID技术

RFID是目前物流行业中应用最广泛也是最有前途的信息采集技术，由三部分组成：标签、阅读器和天线[13]，RFID作为一种非接触式自动识别技术，有一个存储大量信息的芯片，并提供对物理对象的唯一标识，实现物品上信息与信息之间的交互与处理，从根本上建立起了物理世界与数字世界之间的桥梁。在物流行业中，每个物体都会被附上一个电子标签，它就像人一样有了身份，通过阅读器对电子标签进行识别，我们就可以知道这个物体的相关信息，然后通过天线传输到与其连接的计算机上进行处理。此外，它的读取阶段速度非常快和完全自动化[14]。RFID技术已经适应了智慧物流的方方面面。它可以对产品进行独特的识别，控制整个物流系统的各个环节，有效地保护合法利益。

2.1.2无线传感网

到目前为止，传感器的发展已经经历了很多阶段，我们通常按照功能可以将传感器分为温度传感器、压力传感器、速度传感器、光线传感器、液位传感器等。传感器就像是人身体各个部位的感觉器官，可以用来感知我们所生活的这个物理世界。为了保證收集到的信息的准确性，通常需要数以千计甚至更多这样的传感器节点以分布的方式构成无线传感器网络[15]。传感器网络主要包含了传感器节点、汇聚节点和管理节点。汇聚节点能够实现传感器网络与其他外部网络的转换。管理节点可以实现对于无线传感器网络的资源的访问[16]

在物流行业中，对于一些易腐蚀、易变质的食品，在运输过程中环境温度的变化会在很大程度上影响到食品的质量，因此，我们可以利用温度传感器来实时感知食品所处环境的温度，从而采取相应的措施来进行控制，保证食品到达消费者手中不会变质，保证经济效益。 2.1.3GPS技术 GPS（Global Positioning System，全球定位系统），是指通过卫星使用户能够确定其位置的无线系统。它最早于20世纪70年代服务于美国军方，后来经相关部门共同协商才开始慢慢进入民用化阶段。GPS由空间卫星系统、地面监控系统、用户接收系统三大子系统构成，具有全天候、高精度、自动化、高效益等特点，为用户提供全球范围、准确性高、实时的监控数据及准确的定位数据[17]。GPS技术广泛应用于物流运输领域，已成为物流管理中进行调度货物、定位监控、跟踪防盗、行车安全等管理的一种有效的技术手段。它可以实时指挥和引导车辆前进，有效控制车辆运行，提高车辆效率，降低车辆管理成本，防范风险。此外，使用定位系统还可以使客户提前知道车辆什么时候到达，以便有足够的时间做好相关准备工作。

2.1.4移动通信技术

移动通信技术的应用也是未来发展的一个重要方向，需要促使其成为物联网中较为核心的重要目标，避免成为限制物联网应用效益的因素。随着当前物联网的不断发展，对于相关数据信息传输的要求也越来越高[18]。通信技术属于物联网技术体系中的网络层，它的主要作用就是将感知层所采集到的信息进行实时传输，保证信息的实时性和准确性。

在我国，物流业发展迅速，特别是在中小型第三方物流企业中，出现了物流信息不对称、信息传播效率低、成本高，用户很难实现高效的信息交互等问题。一个高效的物流信息平台可以保证大量业务的实时信息交换，并同步信息流和物流[19]。从而帮助中小第三方物流企业改进业务流程，实现实时高效信息，提高物流效率。案例——物联网技术在美国达美航空公司中的应用

美国达美航空公司对行李的追踪和定位成功率可以达到99.9%，它是美国第一家使用物联网技术进行行李跟踪的航空公司，他们通过这项技术让旅客能够随时知道他们的行李在什么地方[20]。对于货运处理中的物流，通过使用RFID电子标签、RFID阅读器、无线传感器网络和GPS基站系统，机场能够建立起一个新的流程，以自动跟踪所有航空货物的流向，保证数百万货物的安全运输及流动。（图4）

货物出港时，机场会在接到航空公司的货运信息后，提前安排好货物卸货车位，这是根据货物的名称、类别、航班、航线以及卡车号码等信息来安排的，货车到达机场后进入停车场，等待卸货车位。机场控制中心依据货物相关信息、航班及卸货车位排队情况来合理的调度卸货车位，保证货物能被及时装卸。这个过程都通过RFID技术来实现，根据读取的货物电子标签的数据信息进行相关工作的安排与调度。另外，通过无线传感器网络技术可以实现实时监控，以保证某些特殊货物能完好的到达目的地。GPS基站系统还可以为现代物流管理系统提供支持，可大幅度提高原有设备的定位精度，使得管理系统对管理目标的监控和调度更为有效，并保证运行中目标位置的准确定位，为机场的安全和后勤保障车辆及物流系统高效率运作奠定坚实基础[21]。

因此，基于无线传感器网络、RFID和GPS的监控系统，应用于机场物流中可以实现对机场货物相关信息的采集以及实时跟踪定位，并实现实时远程控制，从而使得货物的流向可以得到有效监管，很大程度上提高了机场物流的管理水平[22]。

2.2大数据和云计算及典型应用

近年来，大数据和云计算的出现受到了广泛的关注，大数据时代已经到来。在这个时代，人们几乎能够从任何数据中获得可以推动和改变人们生活方式的有价值的信息。因此，大多数学者认为大数据集可以提供更高形式的智慧和知识，能够产生以前不可能的洞察力，具有真实感、客观性和准确性。

Demchenko等人认为，大数据具有如图6所示的五个特征：

今天已经开发了许多工具和技术，以“理解”这些数据之间的相关性。过去两年所收集到的数据比以往人类历史上所有的数据都要多，对于这些大量的数据如果不能很好地存储和管理，数据就会显得很松散，也就不能发挥其自身价值，因此大数据技术就显得尤为重要[23]。

大数据和云计算就像是一个硬币的两面，两者相辅相成。大数据分析能够提供有价值的信息，从而激发新的创新，推动收入增长。云计算可以提高业务灵活性，同时提高效率和降低成本。云计算作为一种计算范式和分布体系结构出现，其主要目标是提供安全、快捷、方便的数据存储和网络计算服务，所有计算资源都可视化为服务并通过Internet交付[24]，如圖7所示，云计算具有以下几个特点：

随着互补技术云计算的出现，大数据已经成为现实，准确的预测分析变得更加普遍。为了确保实时供应链运营的虚拟和现实世界，Yan提出了基于云的集成框架，以实时分享信息，已建立信息共享、灵活协作和敏捷性的智慧物流体系[25]。

许多物流界的专业人士在云计算中看到了一种新的工具来优化他们的流程，这是一个资源被虚拟化和动态弹性的概念。基于云计算的物流系统能够更好的协作，更好的监控供应链，为客户提供更好的服务[26]。

在我国，大多数企业的物流业务都是企业承担的，以往的物流信息过于松散，资源无法整合，导致了资源的巨大浪费。许多物流企业的信息化程度较低，信息技术落后，许多功能并没有发挥其作用[27]。因此，有必要整合企业和社会现有资源，实现资源共享。案例——大数据在印度苏拉特牛奶公司中的应用

由于牛奶的保质期很短，而且在运输途中可能被偷窃，所以必须要按时操纵车辆，监控车辆和员工也是成功运作的关键。此外，如果司机偏离指定的路线，牛奶厂的生产周期就会严重受到影响，从而影响到牛奶的供应。员工的不道德行为反过来会导致执法部门扣押车辆，比如燃料参假、影响环境和效率、公共冲突等，从而造成整个物流系统操作延误。在对外物流中，由于产品保质期短，公司周期短，所以及时发货是很重要的。由于车辆要穿过很多地方，路途遥远，因此员工的安全非常重要。路线上的任何偏差都可能预示着风险和破坏[28]。

对此，我们可以利用大数据分析系统来识别和缓解中断的问题。我们可以将物联网设备安装在所有的运输车辆上，使系统能够跟踪车辆数据，文中采用Fleeton车辆跟踪软件系统，它不仅能预测供应链中的风险和中断问题，而且还能在经验丰富的专业人士的引导下，通过大量数据来帮助缓解这种情况。

Fleeton系统预置了所有冷却单元的位置（图8）、地理围栏（图9）和所有车辆分配的路线（图10）的Fleeton屏幕快照所能看到的数据。该系统实时记录了参与物流的车辆和人员的行为。Fleeton系统还与供应链管理人员的手机相连接，从而使管理人员能够获得关于供应链活动的实时信息。当决策者更新了这些信息后，通过在物流和供应链管理中采用大数据分析，他们就可以预测风险并减轻这些风险。

2.3人工智能及典型应用

人工智能（ AI，Artificial Intelligence）于1956年在达特茅斯会议上提出，它是一项使用机器代替人类实现认知、识别和决策等功能的技术，其本质就是模拟人的思维，即未来能像人类一样思考[29]，其主要技术体系见表2。Deep Blue系统击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫、阿尔法、Siri和Google汽车自动驾驶技术等都从不同的角度证实了人工智能的强大[30]。

人工智能技术在智慧物流中也得到了广泛的应用，如未来人工智能可以根据现实环境的种种约束条件，进行充分的优化与学习，从而给出最优解决方案。利用机器学习等技术来识别人、物、设备、车的状态和学习优秀管理人员的指挥经验和决策等，逐步实现辅助决策和自主决策。利用计算机图像识别、卷积神经网络提高订单识别率和准确率，大幅度减少人工干预和出错可能。人工智能等诸多技术的应用使物流业真正实现智慧化。

案例——基于带视觉识别的机械臂的快递企业分拣系统设计

此案例是作者所在科研团队的初步研究成果，重点研究了基于双目视觉识别的可移动抓取搬运平台，用于快递企业的分拣操作[31]。通过摄像机对传送带上进入工作区的物品进行图像采集，然后对图像预处理分析，随即进行角点检测、边缘检测，接着用不变矩对物品进行快速识别，用Hough链码识别算法对物品进行轮廓提取，最后通过三维重建等算法计算出物品的空间位置，引导机器人对工件进行识别、抓取和搬运等分拣工作。

该研究以杂乱放置的长方体纸箱为抓取对象，通过对平面图像进行预处理、角点检测、边缘检测、轮廓提取等操作，识别出抓取目标。通过高斯滤波对图像的处理，有效地缓解了抑制噪声和保留细节之间的矛盾，为下一步的角点检测提供了处理较为容易的图像。

选用FAST算子进行图像的处理，图中分布着白色的点即为角点，通过角点可以对有具体定义的、或者是能够具体检测出来的特征点进行处理。

采用Roberts边缘检测算子对其进行处理，清晰的显示出了所需要抓取物品的整个轮廓，根据物品的轮廓，对图像进一步的分析就可以得到目标物品的最终轮廓。

以抓取纸箱为例，得到目标物体的二维轮廓为矩形，通过轮廓识别、霍夫变换等方法，可以得到矩形轮廓的四个顶点坐标，由此计算该矩形在空间中的位置描述，进而确定目标物体的抓取位置。图中红色的区域即为提取到的轮廓。得到目标特征如图12所示：

3结论

智慧物流是物流业发展的重要方向，文中详细阐述了在智慧物流体系架构以及所涉及到一些关键技术，并给出相应的案例分析。虽然有些技术已经开始被广泛地应用于该领域，但是仍然存在很多的问题需要去解决，从广义上说：由于成本限制导致很多新技术的推广不顺利，应用规模有限;有些技术只应用在单个环节，受实际条件限制无法全流程推广;有些是为了用而用，噱头大于实际效用等等。从更细的技术层面上说，GPS的普及率还有待进一步提高;大数据方面的数据安全和信息安全保护需要提高，对数据的挖掘深度不够;人工智能的理论成果很多，但应用效果不理想。此外，以物联网等为代表的多种现代化高新技术在物流领域的应用率较低。众多学者和专业人士也在不断地克服、突破各种技术瓶颈。

随着全球一体化的深入发展和现代化技术的深入应用，人们的生活方式将发生翻天覆地的变化，物流业将迎来一个全新的历史发展机遇。

参考文献：

[1]鲍琳，张贵炜基于扎根理论的智慧物流体系构建[J]企业经济，2018（04）：140-144

[2]国外物流行业发展现状分[EB/OL].http：//wwwchinabgao.com/k/wuliu/29875.htrnl， 2017-11-3/2018-8-24

[3]何黎明我國智慧物流发展现状及趋势[J].中国国情国力，2017（12）：9-12

[4]王继祥智慧物流发展路径：从数字化到智能化[J].中国远洋海运，2018（06）：36-39

[5]李欣越我国绿色物流的发展及对策分析[J]市场研究，2018（02）：6-8

[6]乐烨互联网+时代智慧物流的应用及前景分析[J]物流工程与管理，2016，38（10）：19-20+62

[7]龚关信息技术视角一构筑智慧物流公共信息平台开启智慧物流新时代[J]物流技术，2013（18）：87-90

[8]郭伟军互联网+时代智慧物流的应用和前景分析[J]物流工程与管理，2017，39（11）：35-36

[9]吴秀奎.传统物流企业经营管理存在问题及其转型升级路径[J].物流技术，2015，34（13）：92-93+169

[10]黄雁浅析物联网技术在智慧物流中的应用[J].数字技术与应用，2017（08）：230+232

[11] Amine Rghioui，Abdelmajid Oumnad. Internet ofThings：Surveys for Measuring Human Activities from Everywhere[J].2017，7（5）：2474-2482

[12] Xu G， Ding Y， Zhao J， et al.Research on the Internet ofthings （IoT）[J]. Sensors&Transducers， 2013， 160（12）：463-471

[13]宋大成，陶天平RFID在供应链管理中的应用综述[J]管理观察，2017（16）：57-58

[14] Kirch M， Poenicke O， Richter K RFID in Logistics andProduction - Applications， Research and Visions for SmartLogistics Zones☆[J]. Procedia Engineering， 2017， 178：526-533

[15]梁桂英浅析无线传感器网络应用技术[J].信息记录材料，2017，18（04）：50-51

[16]杨磊，田立伟基于无线传感器网络的物流跟踪管理系统研究[J].电脑知识与技术，2016，12（22）：203-205

[17]李静GPS技术在现代物流管理中的应用[J].电子商务.2015（04）：54-55+94

[18]肖俊物联网中移动通信技术的应用简述[J].科技经济导刊，2018，26（16）：48

[19] Huang Z， Yang Y. The Construction of LogisticsInformation Platform Based on Mobile Social NetworkService[C]// International Conference on Business Computing& Global Informatization. IEEE， 2012：758-761

[20] GPS技术在机场建设和运营管理中的应用[EB/OL]http： //ishare.iask.sina.com.cn/f/31bbqg4PcH6.htrnl，2018-3-16/2018-9-5[21]这些航空公司和机场是如何使用物联网技术的[EB/OL] .https：//www.traveldaily.cn/article/115503，

2017-6-26/2018-9-5

[22]李婷基于无线传感器网络和RFID的监控系统在机场物流中的应用[J]物流技术，2013，32（09）：443-445

[23] Biswas S，Sen J A Proposed Architecture for Big DataDriven Supply Chain AnalyticsU]. Social Science ElectronicPublishing， 2017

[24] Russo I，Confente I，Borghesi A Using the big data inthe supply chain context： opportunities and chanllenges[J]Logistics Engineering& Management，2015：649-656

[25] Zhou Z Y. Construction of Integrated LogisticsResources Servic-e Platform Based on Cloud Computing[J]Applied Mechanics& Materials， 2013， 401-403：1817-1821

[26] Dubey S， Rawat T Exploring Cloud Computing Servicesfor Supply Chain Management[J]. International Journal ofAdvanced Research in Computer Science， 2014

[27] Benotmane Z，Belalem G， Neki A A Cloud ComputingModel for Optimization of Transport Logistics Process[J]Transport& Telecommunication Journal， 2017， 18（3）

[28] Mani V， Delgado C， Hazen B T， et al. MitigatingSupply Chain Risk via Sustainability Using Big DataAnalytics： Evidence from the Manufacturing Supply Chain[J]Sustainability， 2017， 9（4）：608

[29]曾毅，劉成林，谭铁牛类脑智能研究的回顾与展望[J]计算机学报，2016，39（01）：212-222

[30]顾险峰人工智能的历史回顾和发展现状[J].自然杂志，2016，38（03）：157-166

[31] Xu W， Lei Z，Yuan Z，et al Research and Developmentof Target Recognition and Location Crawling Platform basedon Binocular Vision[C]// Materials Science and EngineeringConference Series. Materials Science and EngineeringConference Series， 2018