嘉定区全速智能物流标准

两年后，2011年8月，《办公厅关于促进物流业健康发展政策措施的意见》持续强调，加强物流新技术的自主研发，重点支持货物跟踪定位、无线射频识别、物流信息平台、智能交通、物流管理软件、移动物流信息服务等关键技术攻关。适时启动物联网在物流领域的应用示范。两项政策都从国家宏观层面，强调了发挥地理信息系统等关键信息技术，在物流信息化中的作用。在中国2009年8月7日，在无锡提出了“感知中国”的理念，表示中国要抓住机遇，大力发展物联网技术。11月3日，再次指示要着力突破传感网、物联网关键技术。进入2010年，物联网成为当年“”的热门话题，“积极推进‘三网’融合，加快物联网的研发应用”也写入工作报告。据了解，2010年一系列物联网发展相关的产业政策将陆续出台。快速分单：使用GIS地址匹配技术，搜索定位区划单元，将地址快速分派到区域及网点。嘉定区全速智能物流标准

物流智慧化和共享化具有天然耦合“基因”,共享物流“智慧化”、智慧物流“共享化”是未来物流企业发展趋势,物流企业的“智慧+共享”耦合运作、共融共生将打破传统行业企业边界、实现多方利益主体的协同合作,打造互联共享的智慧共享物流生态圈。物流是在空间、时间变化中的商品等物质资料的动态状态。因此，很大程度上物流管理是对商品、资料的空间信息和属性信息的管理。在以物联网为基础的智能物流技术流程中，智能终端利用射频识别RFID技术、红外感应、激光扫描等传感技术获取商品的各种属性信息，再通过通信手段传递到智能数据中心对数据进行集中统计、分析、管理、共享、利用，从而为物流管理甚至是整体商业经营提供决策支持。黄浦区耐用智能物流分类二是移动通讯技术，包括4G网，甚至5G网等移动无线通讯技术；

过去创建信息系统就是管好自己的流程和资源，建一个开放的系统，有社会信息、外部信息的交换共享，同时还要有自身信息向社会发布的机会，这种开放性是提高运营水平的一个必然的趋势。在这个开放的过程中，一些热门技术，像定位技术、传感器技术等，将会成为实现开放性的关键技术手段。同时，我们还要认识到制约开放的主要问题是安全性。而现阶段要解决安全的问题，一要靠技术，二要靠流程，三要靠法律，四要靠内部管理。安全的问题也在不断变化，包括对安全问题的认识、承受程度等。这种变化使开放性和安全性之间的平衡状态不断调整，这也会促进系统自身逐渐地开放。在新的时代要建开放性的系统，而开放性的系统和安全性之间怎样平衡，考虑这两方面的关系，以及涉及到的相关技术、资源等，都是在推动系统开放性时需要考虑的因素。

信息化趋势信息网络技术的发展和不断普及，推动传统物流方式向物流信息化转变。物流信息化是现代物流的，是指信息技术在物流系统规划、物流经营管理、物流流程设计与控制和物流作业等物流活动中而深入的应用，并且成为物流企业和社会物流系统竞争能力的重要组成部分。物流信息化一般表现为以下三方面：1、公共物流信息平台的建立将成为国际物流发展的突破点 公共物流信息平台(Public Logistic Information Plat-form PLIP)：是指为国际物流企业、国际物流需求企业和其他相关部门提供国际物流信息服务的公共的商业性平台。其本质是为国际物流生产提供信息化手段的支持和保障。公共物流信息平台的建立，能实现对客户的快速反应。现代社会经济是一个服务经济的社会。建立客户快速反应系统是国际物流企业更好的服务客户的基础。公共物流信息平台的建立，能加强同合作单位的协作。智能传递技术应用于物流企业内部，也可实现外部的物流数据传递功能。

GIS是打造智能物流的关键技术与工具，使用GIS可以构建物流一张图，将订单信息、网点信息、送货信息、车辆信息、等数据都在一张图中进行管理，实现快速智能分单、网点合理布局、送货路线合理规划、包裹监控与管理。GIS技术可以帮助物流企业实现基于地图的服务，比如：1、网点标注：将物流企业的网点及网点信息（如地址、电话、提送货等信息）标注到地图上，便于用户和企业管理者快速查询。2、片区划分：从“地理空间”的角度管理大数据，为物流业务系统提供业务区划管理基础服务，如划分物流分单责任区等，并与网点进行关联。其本质是为国际物流生产提供信息化手段的支持和保障。嘉定区质量智能物流行价

智能处理技术应用于企业内部决策，通过对大量数据的分析，对客户的需求，商品库存，智能仿真等做出决策。嘉定区全速智能物流标准

人工智能就是探索研究用各种机器模拟人类智能的途径，使人类的智能得以物化与延伸的一门学科。它借鉴仿生学思想，用数学语言抽象描述知识，用以模仿生物体系和人类的智能机制，主要的方法有神经网络、进化计算和粒度计算三种。 神经网络：神经网络是在生物神经网络研究的基础上模拟人类的形象直觉思维，根据生物神经元和神经网络的特点，通过简化、归纳，提炼总结出来的一类并行处理网络。神经网络的主要功能主要有联想记忆、分类聚类和优化计算等。虽然神经网络具有结构复杂、可解释性差、训练时间长等缺点，但由于其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点，以及各种网络训练算法如网络剪枝算法和规则提取算法的不断提出与完善，使得神经网络在数据挖掘中的应用越来越为广大使用者所青睐。嘉定区全速智能物流标准

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