物流技术的螺旋式发展
首先我们看一下，物流在过去4000多年它所走的路。 早在古埃及时期，在建金字塔的时候，物流就已经是一个非常重要的角色。 物流在过去推动人类进步，尤其在推动工业进步发挥了非常重要的作用。
从工业3.0开始，给大家展示物流技术进步和产业革命之间的关联。 尤其是到工业4.0时期，这时候我们对未来做了展望即到工业4.0时期哪些技术应该是工业4.0所需要的，哪些对推动工业4.0发展起着核心作用的技术。
我们为什么有这个能力能够预测未来、能够知道未来技术往哪个方向发展呢？就是我们从物流技术的进化论角度来去看，它是有因的，与技术的关联是相辅相成的。
我们去看技术的进步，总是从点到泛再到简的过程。从最初的机械装置到所谓机电一体化，再到现在工业4.0时期讲的虚实融合，也就是信息物流系统，我们正在走向基于AI的智能物流系统。这是一个走向，大家可以看到它对我们整个物流发展起到的引导作用。
研究物流就是研究物流它的发展基因。从70年代到2015年期间整个发展历程，在这期间可以看到物流发展背后有基本基因。首先，物流要以客户为导向，因为物流是贯穿整个产业流程的横向服务。也就是说，从供应链的最上端开始，经过我的工厂，最后配送到客户手上去，整个全流程都是有物流技术的支撑。
客户导向为主，全流程的拉通与协同是我们要去追求的主要目标。因为只有这样的话，你才能够实现低成本。工业4.0的核心愿景就是要实现低成本的个性化定制。
我们去看的时候发现物流是一直沿着这个思路往前走，它与技术关联在于技术每提升一步，对物流发展又周而复始的往前发展，它是螺旋式的发展，但是在另外一个层面的螺旋式上升，这是我们对物流基因的分析。
在物流基因分析的基础上去看新技术的出现，也是经过大家对这个事情的“炒作”，我们把它叫做“炒作”，大家也认为中国人非常喜欢追求时髦、追求新的技术。这个时髦总是会有一个起落的过程。
相对来说，我们的群智能已经上升到被炒作一定高度。包括数字孪生技术、机器学习、深入学习技术已经被炒作到最高点，往下就开始进入到失望期。所谓的工业4.0、所谓的区块链，实际上这些已经进入失望期。进入到失望期低点的这些会逐步的有些技术被淘汰，因为它没有办法进入实用，成本太高或者技术不够成熟，需要下一轮的发展。
从物流技术、物流科技进化角度去看，发展总是从低端的人工柔性技术，逐步的走向了自动化的柔性技术。咱们可以看到现在一些工业4.0时期需要自动化的系统，它已经不再是刚性的自动系统，这就是在未来我们要去推动发展的主要方向。
也就是说，柔性到刚性，从刚性再到柔性，它是一步步螺旋式上升的。最初的柔性是靠人来去实现的，上升到现在高度的柔性是靠机器人来实现的。这两个柔性都是我们所需要，不同的是：一个是人、一个是机器人。螺线式上升对我们来讲，可以看到的物流产业技术要走的发展方向。
在过去研究当中，从集中控制到分散控制再到群智能趋势也是非常明显的。最初咱们可以看到传统的AGV搬运机器人，这些机器人是中心控制的，车辆的数量是有限的，可以用一套中心控制系统来去完成整体的系统控制。它的优势在于说可以整体做优化，效率应该说在车辆到达一定程度之后就会受到算法的影响，就会出现一些不能够满足自动化、柔性化方向发展的趋势。
往后面走的时候就开始走向分散、离散式控制的方式。比如说，智能搬运机器人，可以在地面上行驶，也可以在货架上行驶，它已经实现了高柔性。只不过在货架上行驶的时候要有垂直提升装置把它提升上去，垂直提升可能是一个瓶颈。
如果我们用可以攀爬的机器人就可以让它的柔性进一步提升，当然这种攀爬的机器人每一个都是自己控制的，每一个都是独立的个体。它的攀爬，应该说，在货架里面的取货和运动完全都是自主来去实现的，这就实现了我们在控制领域可以大量使用，车辆的数量可以大量的增加，而且柔性在进一步的提升。
因为每一辆车都可以自己决定取哪些货，怎么运输，走哪条路线，这对我们来讲都是很好的提高柔性的方式。另一个方面去看，如果车辆再继续增加，如果没有一些规则、规范，增加到一些相互之间靠纯相互之间的交互来去完成的话，我们也发现它也存在效率的问题。
工业4.0时代的物流也有相应发展路径。在这地方可以看到工业3.0时期的发展是已经走过来了，工业4.0开始首先要去实现的是全流程的数字化。数字化是前提，你连数字化都没实现，也就你连实时的数据都没拿到之前，你所做的任何的决策都是无用的或者都是危险的。一旦我拿到了实时的数据之后，第二步就要对这些数据进行分析。
数据分析不光是可视化，而且要知道后面是在发生什么。一旦我的系统出现了一些效率问题或者出现了干扰，我能够随时知道干扰是在哪块，所以第二步是透明化的问题。第三步一定要通过对历史数据的分析，对大数据的挖掘，要对未来能够有一个很精准的把控。
因为我还要知道明天要发生什么，后天要发生什么，只有这样才能够对我的物流系统有一个有效的控制，才能够实现物流的高校、低成本的运作。当然最后一步就是是所谓物流科技产业终极目标就是实现全部的智能化。
进入人工智能时代，物流科技产业应该如何应对呢？这是我们大家都会去问的一个问题。实际上，从解决问题的方法上还是一样，首先还是要实现全流程的数字化，当然还要在数字化基础上实现全流程的自动化。
这是做人工智能的基础，也就是全流程、业务流程这一块必须通过数字化整个全流程的自动化建设。在这基础上，我们会建立一些大数据的挖掘技术基础，对智能和深度学习提供一个基础。
最后发展到利用机器自学习的能力来去实现物流系统智能化的发展。现在好多智能化的软件，包括刚才给大家演示的都属于人来去编程实现的，里面好多的优化、算法也都是人来帮着他预先设置好的。如果将来走向机器自学习，也就是这里面好多它的一些优化，这些程序方面的东西都是机器自己来去完成的。编程的过程都是自己完成的时候，这个时候才进入了人工智能的时代。
人工智能时代要做的符合人类利益的做法，它不是要来取代我们人类。在这过程当中，实际上，德国人是特别注意对社会整体进行一定的对话，来去讨论人工智能对我们人，尤其是对我们的就业，对一些法律，包括对我们的一些伦理、文化方面的影响都会进行相应的分析。只有这样子，我们才能够做到一个更加负责任的、有效的人工智能的推动。
进入了人工智能时期之后，发现传统的教育体系已经不能够满足未来的需求。因为有些非常好的行业，白领，甚至是金领，完全可能一夜之间被一个新的技术，被人工智能技术所取代。过去在分析领域，包括在股票投资领域好多的一些资深的分析师们。应该说，他们现在都有很好的位置，但是未来这些都完全可能被人工智能取代。
举一个例子，比如说，中国是一个物流大国，中国现在有2000多万卡车在完成国内物流的运输，其中有3000多万卡车司机靠开车，靠卡车运输来去吃饭。当这些实现自动驾驶之后他们的岗位就会被取缔，那这些人他们要做什么？过去有一句老话叫“活到老、学到老”。
确实现在到人工智能时代变成了非常现实，成为了我们必须要去做的。那我们建立什么样的体系才能够应对这样子的挑战，才能够在未来人工智能时期有些非常优秀的人由于他的岗位被人工智能取代，通过什么样子的体系能够让他们在重新进入到发挥他能力新的就业岗位。这是我们要去研究的一个事情。