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在專家看來，2018年，更大力度的環(huán)保政策將延續(xù)，這也將倒逼倉儲、運(yùn)輸以及物流平臺發(fā)生根本性變化，以滿足環(huán)保和綠色的要求。王曉平指出，近年來，快遞量的逐年攀升、商品的過度包裝，給環(huán)境造成了沉重負(fù)擔(dān)，日益增多的快遞物流車輛則進(jìn)一步加大了交通壓力。綠色物流將成為2018年物流業(yè)發(fā)展的重要趨勢，并得到加快推廣。與此同時(shí)，低效的、不綠色的物流企業(yè)和物流方式將逐漸被淘汰。劉大成認(rèn)為，環(huán)保政策持續(xù)加碼對京津冀相關(guān)產(chǎn)業(yè)影響頗大。

物流的概念早是在美形成的，起源于20世紀(jì)30年代，原意為“實(shí)物分配”或“貨物配送”。1963年被引入日本，日文意思是“物的流通”。20世紀(jì)70年代后，日本的“物流”一詞逐漸取代了“物的流通”。

的“物流”一詞是從日文資料引進(jìn)來的外來詞，源于日文資料中對"Logistics"一詞的翻譯“物流”。

的物流術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)將物流定義為：物流是物品從供應(yīng)地向接收地的實(shí)體流動過程中，根據(jù)實(shí)際需要，將運(yùn)輸、儲存、裝卸搬運(yùn)、包裝、流通加工、配送、信息處理等功能有機(jī)結(jié)合起來實(shí)現(xiàn)用戶要求的過程。

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Ng指出，人工智能研究人員經(jīng)常發(fā)布和分享們的想法，并公布們的代碼，因此們可以很便捷地接觸到理念及進(jìn)展。相反，稀缺資源是數(shù)據(jù)和人才，而這兩點(diǎn)對企業(yè)制定人工智能策略獲取競爭優(yōu)勢極為關(guān)鍵。在數(shù)據(jù)源已經(jīng)被連接到了對應(yīng)的輸出信息的情況下，復(fù)制一款軟件比獲得原始數(shù)據(jù)要簡單的多。因此，具有鑒別與獲取有價(jià)值的數(shù)據(jù)并有能力根據(jù)實(shí)際情況修改軟件參數(shù)以化利用這些數(shù)據(jù)的人員，將是制定人工智能策略過程中關(guān)鍵而具有差的組成部分。

物流 英文名稱：logistics 定義：供應(yīng)鏈活動的一部分，是為了滿足客戶需要而對商品、服務(wù)以及相關(guān)信息從產(chǎn)地到消費(fèi)地的、低成本流動和儲存進(jìn)行的規(guī)劃、實(shí)施與控制的過程。

物流：以倉儲為中心，促進(jìn)生產(chǎn)與市場保持同步。

物流管理（Logistics Management）是指在社會生產(chǎn)過程中，根據(jù)物質(zhì)資料實(shí)體流動的規(guī)律，應(yīng)用管理的基本原理和科學(xué)方法，對物流活動進(jìn)行計(jì)劃、組織、指揮、協(xié)調(diào)、控制和督，使各項(xiàng)物流活動實(shí)現(xiàn)的協(xié)調(diào)與配合，以降低物流成本，提高物流效率和經(jīng)濟(jì)效益?，F(xiàn)代物流管理是建立在系統(tǒng)論、信息論和控制論的基礎(chǔ)上的。

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物流是指為了滿足客戶的需求，以的成本，通過運(yùn)輸、保管、配送等方式，實(shí)現(xiàn)原材料、半成品、成品或相關(guān)信息進(jìn)行由商品的產(chǎn)地到商品的消費(fèi)地的計(jì)劃、實(shí)施和管理的全過程。物流是一個控制原材料、制成品、產(chǎn)成品和信息的系統(tǒng)，從供應(yīng)開始經(jīng)各種中間環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)讓及擁有而到達(dá)終消費(fèi)者手中的實(shí)物運(yùn)動，以此實(shí)現(xiàn)組織的明確目標(biāo)。現(xiàn)代物流是經(jīng)濟(jì)化的產(chǎn)物，也是推動經(jīng)濟(jì)化的重要服務(wù)業(yè)。世界現(xiàn)代物流業(yè)呈穩(wěn)步增長態(tài)勢，歐洲、美、日本成為當(dāng)前范圍內(nèi)的重要物流基地。
　　物流行業(yè)起步較晚，隨著民經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，物流行業(yè)保持較快增長速度，物流體系不斷完善，行業(yè)運(yùn)行日益成熟和規(guī)范。

金臺工程機(jī)械運(yùn)輸量大優(yōu)惠如果需要整合來源于多個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，那接下來要面對的挑戰(zhàn)就是數(shù)據(jù)集成。也就是說，要確保所有來源于不同倉儲運(yùn)作相關(guān)的系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)可以被整合成一種可以用來機(jī)器學(xué)習(xí)的形式。這就需要與供應(yīng)商緊密合作，以了解對方的運(yùn)營能力以及整合來自車隊(duì)管理、員工管理、倉庫管理、企業(yè)資源管理等不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)的潛力。這就為支持?jǐn)?shù)據(jù)分析以及客戶定制化的人工智能應(yīng)用奠定了數(shù)字化基礎(chǔ)。在技術(shù)上具有挑戰(zhàn)性，但許多系統(tǒng)中嵌入的API接口簡化了這一任務(wù)。