许多消费者发现，近年来，快速交付的交付时间已缩短，他们经常“昨晚下订单并今天早上到达”。州邮局最近发布的Express公共满意度排名表明，今年第三季度用户Express Services的公共满意度得分为82.2点，同比增长2.4分； JD Express，SF Express，邮政EMS等。在80分以上得分。
由于物流行业的多个链接中智能的逐步实施，快速交付的速度变得更快。随着自动化，数字化和智能升级和转型的逐步加深，智能物流已成为物流行业发展的主流趋势之一。
有效解决“空清算”的问题
包裹在传送带上运输，通过设备自动扫描QR码，并将其转移到相应的交货区的邮件袋中……在JD物流中，位于Shaanxi Province的JD Logistics Asia No.1 No.
根据负责JD物流的相关技术人员的说法，“ Beidou New Warehouse”采用了以商品为核心的流采摘模型，将手动静态静态选择任务分配转换为完全自动的动态任务分配，从而大大提高了采摘效率。在简化此操作过程的背后，我们需要使用新开发的智能“大脑”。这种“大脑”深刻整合了机器学习，大数据，操作研究和视觉识别等尖端技术，可以在0.2秒内计算出300多个机器人的680亿可行路径，并做出最佳选择。在其指挥和派遣下，无论它有多忙，智能分类机器人都不会碰撞或“战斗”。
随着人工智能，大数据，云计算和物联网等技术的发展，物流行业逐渐实现了多个链接的情报和智能。
Smart Logistics使用智能设备和系统来替换物流周期所有链接的手动完成。在明确的分类过程中，通过将技术设备（以智能排序设备作为核心）应用于核心的广泛应用，困扰该行业多年的“存款清算”问题已经有效地解决了。在位于省会省Cixi City的Bull Smart仓库中，现在有4人和1个班次可以选择12,000个盒子，而20人曾经通过依靠传统方法来完成相同的工作。
在运输和分销过程中，智能技术的应用有助于企业在效率，成本和安全方面增加其收益。据报道，今年，交通运输部与企业共同开发了Beidou Intellighent Greatigation预防和保护软件。通过整合Beidou卫星的智能视频监视，物流全息图和水，铁路和道路网络跨模式运输，它已经建立了一个智能物流平台，该平台不仅可以准确地定位并智能地为驾驶员分配商品，还可以为客户推荐最佳的运输方法。
深层改变生产和生活
打开转弯信号，采取主动行动避免行人，开车一边……在位于江苏省南京市的吉林科学技术大学的校园里，一辆无人驾驶的快速送货车在大道上稳步开车。当您步行到宿舍的建筑物时，它会迅速发出“准备放慢脚步，请注意”后慢慢停止。”然后，一个学生走出宿舍大门，在汽车后部的屏幕上单击并操作，打开了汽车门并进行了快递。
非接触式交付方法正在迅速流行，一些快递公司已经开始使用无人车辆来交付包裹。上述无人车为“小米”的交付效率很高，并且在Express Exprine业务高峰期间每天可以交付2,400个订单。据汽车开发商自动驾驶实验室的操作员说，“小米”将人工智能和自主驾驶技术整合在一起，并可以在仅0.01秒内确定100多个行人和车辆的行动意图。
在许多高级技术的支持下，诸如传感器和识别，大数据，人工智能和地理信息系统的支持，智能物流为物流行业以及人们的生产和生活带来了巨大变化。对于消费者而言，人们不仅可以享受更快，更高质量的物流服务，而且可以不断改善绿色和健康的消费和生活概念。以今年的“ Double 11”为例，快速交付服务专注于提高服务质量。例如，Cainiao Express提高了其挨家挨户的交付工作，而SF Express已承诺在全国50个大型和中型城市中承诺，“如果不交付，将支付报销费用”。为了解决Express包裹，电子账单，可回收的帆布袋和可回收的Express盒的环境保护问题，已成为某些Express Expracterlets的“标准配置”，这导致许多消费者练习绿色的生活方式。
建立一个物流信息服务平台
今年10月发布的“中国现代物流发展报告”表明，从20121年到2021年，中国的总社会物流和社会物流总费用从177.3万亿元和9.4万元人民币增加到335.2万元人民币和16.7元人民币和16.7亿元的平均年增长率，平均每年的增长率分别为6.6％和6.6％的市场，并分别为6.6％和6.6％的市场。同时，一些分析师认为，在法律和法规，数据共享，行业监督，政策支持等方面，物流行业仍然存在许多瓶颈和困难。
国务院在今年年初发布的“ 14届五年计划”数字经济发展计划提议大力发展智能物流，加速数字化转型和升级传统物流设施，建立跨行业和跨区域物流信息服务平台，并建立智能仓库系统。
“面对新的情况，现代物流的高质量发展是实现现代物流高质量发展的唯一途径。”中国物流和采购联合会主席Liming认为，现代物流高质量发展的重点反映在以下新变化中：在舞台上，从广泛规模的扩张到精益质量和效率的改善；在任务中，从简单地降低物流企业的成本到降低整个供应链过程的物流成本的转变；在模型中，从传统物流模型转变为新的数字经济和低碳经济模型。
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