大家下午好！我演讲的题目是“从智慧物流到智慧城市”，因为我来自产业界，所以对理论的东西可能不会过多地涉及，我对智慧城市的概念也接触不多，所以没有太多的发言权。下面我想从产业界的角度，从物流的智慧化角度谈一些观察和思考，看能不能对智慧城市产生一些启发。

我讲三个问题，第一个是智慧与智能的关系问题。因为在物流界相关的概念有两种，一种叫智慧物流，另一种叫智能物流，它们之间是有区别的。2008年IBM最早提出智慧地球的概念，与此同时提出了智慧供应链的概念。国内很快就接受了智慧物流这样的概念，并一直发展到今天。2009年国家发改委委托中国工程院做了一项物联网发展规划的研究，课题成果确定了物流作为物联网应用的一个重点领域，并且提出了智能物流是物流发展的一个目标。从此以后在很多场合，智能物流就作为一个新概念流行起来。到底是智慧物流还是智能物流呢？这不仅涉及智能和智慧这两个概念有什么区别、有什么关系的问题，而且也会影响实践中究竟用什么名称更能够代表物流及其信息化的发展方向。

智能和智慧既有联系，也有区别。它们都是基于对人的能力属性的描述扩展开来的。但是层次有所不同，内涵也不尽相同。智慧这个概念包括的内容可能更广。IBM最初提出的智慧供应链实际上包括三个因素。第一是感知，所谓的感知是指不经过人工干预就能够自动地生成数字化的信息。信息是遍地都有的，但是要解决采集的技术问题，并不是通过人去采集，或者说通过人工去统计。感知要解决的是信息采集的实时、客观、低成本、精细化等问题。第二是互联互通。从应用的角度来看，不可能所有的信息都基于自行采集得到，必须建立信息的交换与共享机制，这样信息才能够整合在一起，即可以互联互通。这里既要解决相关各方的利益关系问题，也要解决技术上数据异构的矛盾，所谓互联互通应达到语义关系层面的深度，否则只是数据的堆积，并没有实际意义。第三是应用开发，前两层主要是建立数据基础，应用层面才涉及智能化，即代替人的管控和决策。这样看来智慧包含智能。

对智慧的认识也处在不断发展之中。现在看来，人的智慧大概有三层。第一层是选择能力，最初被作为人和机器之间的基本差别。因为人是会做判断和选择的，而机器不会。所以早期的智能产品首先体现在比传统的机器多了一些自动选择的功能，比如普通相机和智能相机有什么区别？智能相机可以采集当时现场的信息以确定光圈、距离和速度等，有一个采集信息和替人做选择的功能。这样的智能是最浅层的，是按照人类已经认知的逻辑关系和因果关系来代替人做更有效的选择。后来发展到第二层，即会学习的能力。此时出现了更高级的机器人，高级的智能机器不仅可以对已知的成果做一些选择、判断，而且还会发现一些新的逻辑关系，因此它有学习的功能。最典型的例子就是机器人可以打败世界象棋冠军，其下棋能力可以超过人，这样的学习功能反映了智慧的第二个层次。第三个层次是创造能力。人的智慧不仅会基于原有的因果关系和逻辑关系做选择，还会创造，但是到目前为止我们对创新还没有发现成熟的规律，可以用于去复制创新。有一些外部条件，比如说对人要进行素质的培养而不是知识的填充，要有保护知识产权的制度建设，要有风险投资的资本环境等，这些都有利于创新，但并不是这些东西加在一起就必然会有创新，这还不是非常确切的一个规律。到目前为止我们还不知道人的智慧在创新这一层遵循什么样的规律，对智慧的认识还没有到那个层次。

如此看来，智慧物流的概念更宽泛，可能更适合指导现在物流信息化的深化，也更有代表性。从智慧物流的任务来看，它确实包括感知的任务、数据整合和互联互通的任务，以及智能性的开发应用任务这三个层次，只有这样才能全面地把物流信息化的深化和连续性发展概括起来，所以用智慧物流这样的概念，可能比智能物流更好一点。智能物流偏重于技术，而智慧物流涉及很多利益关系和规则规范，所以它带来的复杂性对我们智慧城市涉及的问题可能更具借鉴意义。

第二个问题是智慧物流有什么新的发展。这个问题也分三个层面：感知层面、数据整合和互联互通层面以及应用层面。

第一个层面是感知层面。从感知层面来讲，它是所有行业数据信息源建设的一个基础环节，但是这个环节对物流来说区别于很多其他产业，也决定了物流的信息化有很大的行业特点。各行业大部分的信息化措施或者说技术都是差不多的，但是物流的感知层是独特的。第一个特点是信息的获取主要依靠IT技术在流程中获取，而不是依靠人工在流程之外采集；第二个特点是流程中的信息传导和共享机制。流程的原始信息来自客户，物流流程中产生的物流信息需要与客户的物品信息整合，特别是要进行对应、捆绑，这是物流管理的依据，非常重要，捆绑也涉及共享机制。因此物流信息中有直接采集的部分，或称原始信息，更有叠加、共享、捆绑、数据交换、数据共享，这样共同形成丰富的物流信息。物流信息包括的范围会越来越广，因为影响物流的因素会越来越多。现在要决策和选择的因素越来越多，已经无所不包，但信息具有的时空属性最为重要。因为物流原本就是要解决供需双方在物品供需上的时空矛盾的，所以物流管理在本质上就是管理时空的，不含时空信息的数据基本上不能帮助物流解决问题。话说回来，任何信息只要捆绑上时空信息，就一定会涉及物流管理，涉及时空管理。所以物流信息会越来越成为一种动态变化的数据地图，表现为在地图上带有空间和时间的属性，或者说物流信息是一类动态的数据地图，将来的物流数据库就是这样一种形态。

物流采集信息环节的基本技术是智能终端，可分为两种：一种是跟着货走的，可称之为车载终端或者是货载终端，主要反映物品的状态、属性；另一种是跟着人走的，就是手持终端，固化了人对货物管理的要求。这两类采集信息端都会集成几项基本的技术，第一个是身份识别技术，用条码也好，用RFID也好，用其他标识也好，总之要有身份识别，这是一项基础技术，体现管理的颗粒度和精细化程度。第二个是位置识别或定位技术，就是采集人或物的位置信息，因为物流是要管空间的。第三个是各种各样的传感器，根据不同的管理要求，可能采集视频，可能采集音频，也可能采集温度和压力等。以上三种信息再加上一种移动通信技术就构成了物流移动终端最基本的功能，移动终端要解决的问题就是身份识别、位置识别，传感一些必要的信息，然后用无线通信的方式传出去。随着采集的信息越来越多，它的价值将朝着动态和个性化的方向发展，就是说将来物流管理的提升方向是如何让管理控制实时地动起来，以及实现个别化的控制和个别化的管理。未来的物流管理将呈现方向性的变化，实时化和个性化管理是物联网技术的新价值。

第二个层面是数据整合和互联互通层面。这个层面实际上涉及一个云平台的概念，云平台是一种新的公共服务。在以往的信息化建设中我们在信息平台方面投资了很多，但是失败的案例也很多，原因就是至今还没有找到公共信息平台建设的基本规律，甚至在一些基本问题上还没有达成共识，所以在云平台的建设上依然会有很大的盲目性。从物流公共信息平台建设的实践来看，在信息的整合集聚过程中一般会有两个障碍，一个是利益的问题，另一个是技术的问题。利益的问题表现在公共平台怎么才能把别人的数据采集到自己的数据库里来，这实际上是要靠一种有价值的公共服务来交换的，即用你的服务来换取别人信息的出让。这种公共服务是依靠创新的，当别人愿意使用你提供的服务时，你就可以采集到使用服务方的信息。这个过程要进行良性循环，不断加大服务的深度，采集更多的信息，实际上这是一个服务跟管理良性循环的过程，这样循环发展起来的平台就可以解决利益矛盾问题了。第二，技术问题，也就是说从各方面采集来的数据能不能变成一个整合的数据源。这里主要的技术难点在于数据的异构，既来自不同技术基础的信息源，也来自同一种信息源里的不同的数据结构。比如说物流中有流程的作业信息与财务管理的数据，但是这两者在结构上是不匹配的。现在无法对每一个流程中的每一批货的每一个动作或每一个人的成本进行核算，因为财务数据的结构不支持物流流程的结构，这就是我们碰到的数据结构上的问题。解决数据同构的方法不是唯一的，因为同构总是相对的，是从特定需求和角度来定义的。物流中的有些基本要素可以作为同构的基础，例如物品、责任人、时间和空间等。新的技术正在研究之中，其中基于语义的原理建立信息的同构框架值得关注。

解决了这个问题，将使物流管理更加精细、更加动态、更加个性，这些技术问题跟利益问题要同时得到解决，这样平台才能建立起来。在移动互联网技术发展的背景下展望未来的平台，应该提供的将可能是一种标准化的自助型服务，就是用嵌入式的方法把平台的公共服务封装为标准化功能模块，客户可将相应模块嵌入个性化的用户系统中，而不是像现在这样必须上一个平台网站。

第三个层面是应用层面。大数据的处理能力会给我们带来越来越多的新结果、新规律、新模型的提炼机会。同时，也会使更多的理论模型得到数据的验证，使理论模型能够指导实践操作。因为很多过去的理论模型都只有指导意义。比如供需决定价格，这在过去是一个纯理论的原理，实际上无法采集到时间、空间相匹配的供给与需求数据。但是在大数据时代，完全可以定量化地模拟价格的决定机制，使之变成一个可操作的管理模型。所以大数据并不仅会增加数据的数量和提高数据的精度，而且能够使许多过去看来不可为的事情变得可行或可能，开拓出很大的发展空间，这一类数据开发应用更是我们未来的关注方向。智能应用领域还有很多变化，其中最突出的变化之一就是在很多情况下数据开发方法将凸显数据相关性优于因果性。原来对数据的处理比较重视数据的前因后果，但是在大量的数据面前，在快速的处理面前，相关性可能优于因果性，我们可能不知道数据之间有什么联系，但是从相关性里我们可以发现一些新的成果，可以直接加以应用。于是我们的应用可能呈现为一个黑匣子，我们只知道输入什么就会输出什么，而不清楚甚至不关心黑匣子到底是怎么形成的。这成了大数据应用非常重要的一种形式。在物流管理中，我们可能很难准确地把握瞬息万变的环境可能对流程产生的影响，但是有了大数据的基础和快速处理能力，就可以只要求对结果有一定程度的控制，从而实现流程的稳定和优化。物流要处理的问题可以说是千变万化的，但是始终不变的是物流的一些基本问题。其中网络与流程就是两个最基本的问题，网络问题实际上是资源管理问题，重点是布局和调度，要依靠均衡的原理来解决成本问题。流程问题实际上是服务和价值问题，通过协同的原理来创造新的价值。合起来，如何控制成本，如何创造新的价值，就成了物流最重要的两件事情。体现在物流上就是网络管理技术和流程协同技术，这是始终不变的。物流的流程将会提升精细化管理和协同水平，这是智能物流发展过程中的变化及未来的趋势。

最后我讲一下从智慧物流到智慧城市的思考和启发。智慧城市与智慧物流之间有很多共性可以借鉴，比如信息采集、整合、开发这几个环节的技术，对人才的新要求，信息的动态化、个性化方向以及信息安全等，这些问题在大数据时代或者说智慧时代是一些共性问题。但稍微不太一样的是，智慧城市可能将面对更大的挑战。物流领域不规范的监管现在是一个非常大的障碍，表现为极其普遍的乱罚款和乱收费现象，随意的行政处置已经造成极大的物流成本，也破坏了市场的游戏规则。公共管理存在的问题并不是物流领域独有的。在很多情况下此类矛盾很容易用信息化的办法来解决，但是由于种种原因这个问题并没有得到解决，因为这对现有的管理体制是一个挑战。当前我国的城市管理处在较低的水平上，监管不完善、不规范的情况很严重，更重要的是已经形成了利益格局，改革非常困难。我们前面所讲的物流监管就是这样的情况，不是不能管，不是没有技术，而是因为会牵涉到某些人的利益，协调不过来。

大数据使社会越来越透明，这种透明会直接挑战现存的公共管理体制。过去依赖信息不对称形成的话语权将越来越弱化，可能的趋势是谁有数据谁就有发言权，话语权将直接影响管理权、决策权，可以预见，信息化将对公共管理的秩序产生很大的冲击。所以智慧城市的进展，可能会受制于城市公共管理的现有模式的变革，智慧城市的关键是城市管理体制在信息化基础上的现代化。如果只把智慧城市理解为丰富多彩的便民服务，则是对信息化进程的风险和规律缺乏充分的认识的表现。

我们处在一个网络经济时代，相对应的是网络社会的形成。什么是网络社会的本质？从物流领域来看，信息化改变了物流的资源整合方式，同时也促进了社会分工。例如物流要用到车、库和其他各种资源，但并不需要拥有这些资产，只要可以使用就行了，只要知道这些资源是不是空闲、在什么位置、什么价格就行了。社会出现了越来越多依靠信息技术来整合社会资源的网络，使资源的利用更充分、管理更专业、成本也更低。同时，我们也会看到在一个物流流程里，分工越来越细，合作也越来越紧密。比如制造企业，它可以把物流需求整体外包给物流企业，物流企业形成方案以后，可以把运输部分的作业外包给运输公司，运输公司也可以不拥有自己的车，可以整合外部的车辆，开这些车的司机可能也不自己买车，而是租赁租车公司的车，所以整个链条里的分工越来越细致，合作也越来越紧密。这种局面背后的原理，是信息化降低了社会交易成本，促进了社会的专业化分工与合作，信息化网络可以支撑经济网络化、社会关系网络化。

从经验角度来看，网络经济将改变传统的产业发展格局，过去那种垂直的产业集中模式会变成扁平化、分布式的。小企业大市场的成功将很普遍，企业发展将沿着专业化和社会合作两个方向形成竞争力，同时市场竞争关系会变成竞合关系，越来越多的协同经济体形成，多元利益主体存在的格局必将出现。

从社会角度来看，网络社会也需要形成新的治理结构，原来那种自上而下的高度统一的管理体制会不适应，而分布式、协同、社会自治这样一些要素、文化、趋势可能会越来越受欢迎。将来我们到底怎样管理城市，这是智慧城市面临的一个新挑战，应该在进行智慧城市建设的顶层设计时就进行充分的研讨和部署。