王国文：5G应用与智慧供应链的发展前景

　　建国70年来，尤其是改革开放40余年来，中国物流装备产业得到了迅猛发展，中国市场已发展成为世界上物流装备行业单个体量最大的市场。目前，这个市场中新企业、新技术、新应用不断涌现，更有跨界玩家携各类风险投资入局，行业市场的竞争日趋激烈。面对如此竞争形势，同时在国家宏观环境和政策的引领下，已有越来越多的中国物流装备企业勇敢走向国际市场，寻找新的增长点，由此形成了中国物流装备行业走向国际、升级发展的全新发展阶段。

　　在此背景下，12月13日，由《物流技术与应用》杂志主办的“2019全球物流装备产业发展大会暨2019全球物流装备企业家年会”在昆山隆重召开。本次大会以“国际视野、创新发展、回归本质”为主题，来自相关部门和行业协会的领导，以及物流装备领袖企业、物流装备典型用户等业界精英近400人齐聚一堂，围绕“物流装备产业的机遇与挑战”、“物流装备企业如何实现高质量发展”、“物流装备企业如何走出去”、 “中国物流装备产业未来趋势”等话题展开深入研讨，引领物流装备行业走向下一个发展高潮。

　　在本次大会上，中国（深圳）综合开发研究院物流与供应链管理研究所所长、美国供应链管理专业协会（CSCMP）中国首席代表王国文教授以《5G应用与智慧供应链的发展前景》为题带来了演讲，精彩观点整理如下。

一、供应链的数字化与智慧化

　　我们正处于数字化转型的过程当中，其背后是周遭所有一切的数字化。1976年瓦特发明蒸汽机后，人类进入了机器时代；现在通过数字化阶段，我们进入了第二个机器时代。这一时代的主要标志是机器生产机器。机器为什么变得这样聪明呢？主要就是数字化的功劳。

　　现在我们的家居、工作、出行等等都已完全呈现出数字化的过程，在供应链方面同样如此。其实，早在2012年就已出现“云供应链”的概念，将物理环节上所有过程数字化上升到云端，目的是做全范围内的仿真分析。而这些数字上升到云端，必须来自于所有的传感器，不仅仅是靠人输入的数字，更多是机器产生的数字，今天我们看到的视频识别、条码识别等等，全是通过机器感知对信息数字化的过程。

　　在仿人计算的基础上进入到大数据的阶段，我们所使用的工具已有所不同。传统的仿真分析，已无法管理庞大的数字，特别是看到一些外部的非规范性的使用数字，例如社交媒体的数字、微信朋友圈的数据等等，都是没有办法直接应用的，我们必须要用大数据的分析方法。现在不同类型的分析工具，主要分为三类：第一种是描述类的工具，就是知道过去发生了什么，例如今天很多案例都是通过手机“扫”一下就知道发生什么事；第二种是预测类的工具，可预知下一步发生什么事情；第三种是归置类的工具，就是要让事件以我们的意愿去发生。

　　利用大数据的分析手段，在整个供应链的流程上都可以发挥重要作用。例如，在公司的战略治理和架构的设定层面，我们需要有一个数字化执行的战略手段。在产品的研发层面，大数据可以用作产品的设计、消费人群的喜好的预测、产品内容的预测等等。在供应链计划的阶段，大数据可用来供应链的优化分析；进入到采购阶段的时候，大数据可以做销售和交易的分析。在生产制造环节，比如劳动力布局、生产过程的优化、资产的管理、库存的管理，都可以用到一些大数据分析的手段。在交互环节，运输和配送、库存的计划、库存的优化、库存的优化，也都可以用大数据分析来做；在市场营销环节，可以利用大数据实现对客户和经营者行为的分析、社交的营销的刺激机制的分析，还有优化销售激励机制的分析。在客户服务阶段，可以分析大数据客户人群的大数据，包括售后的数据。在跨流程当中，对营销的组合分析，供应链的分析和预测性质量的控制，这些都是大数据应用的过程。在运作的环节里，例如排产、库存计划、需求预测、仓储的运营，也可能用到一些大数据手段。

　　如果数字化达到一定程度后，机器便具备了一定智能的成分，例如我们今天可以看到很多摄像头具有视觉识别的功能，其终极目标是让机器具备人的神经系统，可称之为“数字化的神经系统”，即具有流量温度、振动所有感知的能力。我们所说“人工智能”的目标，就是让机器具有这样完整的系统。

　　当机器具备了这样的系统，并应用到整个供应链环节的时候，供应链也就变得和以前不一样。从上世纪80年代作为功能型的供应链，到90年代的供应链1.0，再到2000年代的整合供应链，进而发展到2010年代的数字化供应链，如今即将迎来2020年代认知型的数字化供应链阶段。

　　认知型的供应链，也就是说整条供应链具有自我改正的能力。未来的供应链，不仅要有整体的协同和创造性、一致性、可控性和感知性，还要能够降低成本，而且是以客户为中心。

　　当将数字化和人工智能融入到仓储、物流和供应链里面的时候，我们看到整个流程是可以看得见，能够说话，能够思维，并具有一定的感知性。

　　我们最近发现一个最典型的案例是货运物流业的“优步化”，即利用APP和软件平台进入货运物流业，典型特点包括智能手机的大规模应用、传感器边际成本大幅度降低，并且大数据、机器学习大规模应用。我们可以发现，这一网络具有自我愈合的能力。如果路径上出现断裂、拥堵，或者是出现订单的缺失更正的时候，这个网络可以及时地自我愈合、自我校正，保证连续的货载不间断，所以庞大的数据分析就在其中发挥了重要的作用。

二、5G在物流与供应链上的应用

　　5G的出现加速了供应链智慧的过程。手机所谓的1G时代，其实就是“大哥大”时代，从1G到2G是从模拟机到数字机，从2G到3G是数字字机到智能机，而4G之后就开始移动数据大规模的爆发。如今每个人的手机，在十几、二十年以前都是一部超级电脑。因为智能手机拥有超大的计算能力，我们看5G时代来临的时候，它的速度并不是简单的一个代际的增加，基本上是每隔十年我们看到一个通讯时代的来临。

　　今年在美国召开的全球供应链大会上，有一个环节专门对5G进行了探讨，包括什么是5G？5G大规模应用的障碍是什么？对现有服务的影响是什么？5G就是安全的吗？美国的供应链管理专业协会对5G在智慧供应链上的应用判断，分为近期（0至3年）和长期（3年以上）两个阶段。

　　3年之内，在操作执行上，5G可用于增强现实的面罩计算机或者头盔计算机，还有就是仓储规划的虚拟现实（VR），还有辅助驾驶、增强司机仪表板、实时高分辨率车辆视频监控等等。规划和管理阶段，主要包括多角度、高分辨率、视频与智能分析和即时报警，高分辨率或3D视频或触觉反馈与热传感器，另外就是远程质量检验和诊断，还有就是基于传感器数据分析的关键设备的预测维护。在附加服务里面，有跨供应链的高安全性加密，还有就是基于云的物流跟踪、智能和编排服务，还有就是为客户和物流合作伙伴关系提供实时定位和视频访问；另外就是先进的计量基础设施（AMI）和用于移动的固定资产的智能电表。

　　3年之后的5G应用发展，我们会看到可以完全沉浸在AR和三维彩色显示与传感地图的人、物体和地方等等。

三、区块链应用与人工智能的融合

　　区块链应用大家关注比较多，实际上从物流到供应链的时代之后，我们已经发现了供应链的多主体性，上下游的多层次的交易关系。这种多主体、多层次的交易关系，在区块链没有被应用前，我们的交流效率很难提升，而且信息和信任安全机制没有得到保证的。

　　我们把区块链融入到供应链之后，就会发现多主体之间的点对点加密信息传输，而且上下游主体之间相互的加密认证，可以写在每个人都持有的一份公开帐本上，这就是区块链融入到供应链之后新的单词：“区块供应链”。

　　早在2007年，我们就提出区块供应链时代即将来临。当时我们发现区块链在研发、计划、采购、交付、制造、回收流程里面全都有区块链应用的场景。比如说采购流程上对供应商的认证，对采购合约、合约材料这些单证进行编码化，转变成智能合约，我们把货款的交易和结算用区块链来记录和实现。在交付流程里面，同样有电子仓单、运单的区块链化，这就是我们看到今天国内应用比较多的场景。从2018年开始，很多的企业包括金融机构用区块链来做电子仓单和电子存证和支付结算，回收的流程也都包括了授权的过程和跟踪的过程。

　　2016年之后，我们才发现有更多的在供应链上的应用，这些应用的场景既包括快递包裹、水产、水果、医药、零售等等，2017年海运、港口也开始用到区块链的技术。

　　从行业分布来看，2018年区块链技术分布只是集中在部分行业，如金融业、制造业之中。今年我们看到贸易、零售、农产品、酒类、物流，还有钢铁、科技、港口、海运都已经有非常丰富的区块链场景的应用，这里面比例占得最大的还是金融，占到了整个比例的31%。

　　在功能性的应用方面，物流和供应链金融占了一半的比例，如仓单、运单、结算用的比较多。另外就是物流的追踪和商品的溯源，是第二大功能性的应用。其他的方面，包括供应链的协同，流程的无纸化等等都有应用。

　　我们可以看到，区块链在供应链上的应用，正从碎片化的场景向联盟化、平台化方向演进。原来仅是在某一个环节、某一个领域应用的区块链方式，而现在我们看到许多大企业都在尝试建立平台化的供应链体系，满足上下游多主体之间和不同行业之间的供应链的需求。

　　我们可以预见，区块链大规模应用时期即将来临。从去年到今年看，区块链的应用场景逐渐丰富，而且区块链环节逐渐加多，链条逐渐家常，正在向多主体的复杂交易进行演进。实际上，还有一些问题是需要解决的，主要包括：

　　第一就是数据的可操作性。实际上最关键的问题就是数字标准，如果供应链没有实现数字化就不可能走向编码化，而现在我们还停留在没有把供应链的体系进入流程化和数字化阶段，如何实现编码化是需要首先考虑的问题。

　　第二就是数字化的基础。我们如何创造更多的电子数据，让区块链运行？参加本次大会来自于不同行业的物流装备供应商们正在用自己的技术手段实现自动化的同时创造数字的过程，只有足够的数字才能让区块链进行运行。

　　第三，数据的验真和安全性的问题。区块链的特点决定了如果输入了一个“脏”的数据到编码当中，就会改不掉。我们要把数据“洗干净”再上链，这是非常重大的挑战。

　　第四就是区块链和人工智能的结合。区块链作为颠覆性技术，最关键的问题是人工智能底层的编码技术，让人工智能的传递更加安全和可信，提高传递的效率。以区块链在冷链领域的应用为例，我们应用传统RFD和二维码是完全实现冷链的可跟踪的，但是这种可跟踪没有解决所有的交易环节过程里面每个人留下交易密码和指纹的问题。区块链的应用，则是为了强化物联网真实的体系。

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