物流管理信息系统- 课件 第3章-支撑物流管理的前沿信息技术

物流管理信息系统第3章支撑物流管理的前沿信息技术

目录CONTENTS大数据技术物联网技术3.13.23.33.4云计算技术区块链技术3.5人工智能技术知识要点掌握程度相关知识大数据技术了解大数据的来源：来自人类活动、计算机、物理世界等；大数据的4个处理流程以及4种分析方法重点掌握大数据的定义和5个特征：体量大、处理速度快、多样化、具有价值、具有真实性熟悉大数据技术在物流中的应用物联网技术重点掌握物联网的概念了解物联网的发展历史和三层架构模式熟悉物联网技术在物流中的应用：仓储管理、运输管理、配送管理、产品追溯性管理等云计算技术了解云计算的起源与发展阶段；云计算的部署模型以及云的技术实现重点掌握云的定义以及云的特征：弹性服务、资源池化、按需服务、服务可计费、泛在接入熟悉云计算技术在物流中的应用区块链技术了解区块链的产生与发展；区块链的核心技术重点掌握区块链的定义及特征熟悉区块链技术在物流中的应用人工智能技术重点掌握人工智能的基本概念了解人工智能发展的5个阶段及其应用领域熟悉人工智能技术在物流中的应用01....................................3.1.1大数据的来源3.1.2大数据的定义和特征3.1.3大数据处理流程3.1.4大数据分析方法3.1.5大数据技术在物流中的应用（1）来自人类活动的大数据。这类大数据指人们通过社会网络、互联网、健康、金融、经济、交通等活动所产生的各类数据。（2）来自计算机的大数据。这类大数据指各类计算机信息系统产生的数据，以文件、数据库、多媒体等形式存在，也包括审计、日志等自动生成的信息。（3）来自物理世界的大数据。这类大数据指各类数字设备、科学实验与观察所采集的数据。大数据（Bigdata）通常为PB或EB级的大小。这些数据来源多元化，包括传感器、气候信息、公开信息（如杂志、报纸、文章等），还包括购买交易记录、网络日志、病历、军事监控、视频和图像档案、大型电子商务等。大数据的来源大数据的主要来源大数据的定义对于大数据，研究机构Gartner给出了这样的定义：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡公司在《Bigdata:TheNextFrontierforInnovationCompetitionandProductivity》报告中对大数据进行了定义：大数据指的是大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集。它同时强调，并不是说一定要超过特定TB级的数据才算是大数据。大数据的定义和特征维基百科认为，大数据是指在承受的时间范围内使用通常的软件工具捕获和管理的数据集合。《科学》杂志认为：大数据代表着人类认知过程的进步，数据集的规模是无法在可容忍的时间内用目前的技术、方法和理论去获取、管理、处理的。大数据的“5V”特征数据体量大（Volume）这是大数据的首要特征，大数据通常指10TB规模以上的数据量，伴随着互联网在社会各行各业的广泛应用，数据呈爆炸式增长，收集和分析的数据量非常大。在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，形成PB级的数据集，甚至EB级的数据集。数据具有价值（Value）大数据的核心特征是价值，但价值密度的高低和数据总量的大小是成反比的，即数据价值密度越高数据总量越小，数据价值密度越低数据总量越大。处理速度快（Velocity）数据的增长速度和处理速度是大数据高速性的重要体现。前者得益于互联网和云计算等交换和传播方式的出现，大数据的生产和传播数据的速度是非常迅速的；后者由于大量的数据很难进行存储，且需要对数据进行实时分析这一标志性特征，大数据技术对数据的运转速度提出了更高的要求。数据具有真实性（Veracity）大数据的真实性是指数据的准确度和可信赖度，代表数据的质量。但不同的数据源可靠性和可信性是可变的。数据多样化（Variety）数据来源的广泛性，决定了数据形式的多样性。大数据可以分为3类：结构化数据；非结构化的数据；半结构化数据。大数据的定义和特征定义大数据处理流程是对经由数据源获取的数据进行数据清洗、转换和集成的过程，它将大量的数据存储到分布式并行数据库，利用分布式计算架构进行处理，使用大数据分析方法进行分析，最后将分析结果向用户展现。大数据处理流程大数据处理的第一步是从数据源采集数据，并进行预处理和集成操作，为后续流程提供统一的高质量数据集。数据采集手段有：传感器收取、射频识别RFID、条形码技术以及数据检索分类工具（如百度和谷歌等搜索引擎）等。大数据的采集与预处理大数据存储与管理需要为上层应用提供高效的数据访问接口，存取PB甚至EB级的数据，并且对数据处理的实时性、有效性提出了更高的要求，常规技术手段无法应对。目前，一批新技术的问世可应对大数据存储与管理的挑战。大数据存储与管理大数据计算模式指根据大数据的不同数据特征和计算特征，从多样性的大数据计算问题和需求中提炼并建立的各种高层抽象或模型，它的出现有力推动了大数据技术和应用的发展。大数据计算模式与系统由于大数据呈现多样化、动态异构，且比小样本数据更有价值等特点，因此需要是大数据分析技术来理解数据的语义，并提高数据质量和可信度。针对非结构化或半结构化数据的挖掘问题，可采用大规模文本文件的检索与挖掘技术。数据分析与挖掘大数据处理流程麦肯锡的报告指出，用于大数据分析的关键技术包括A/B测试、关联规则挖掘、分类、数据聚类、众包、数据融合和集成、数据挖掘、集成学习、遗传算法、机器学习、自然语言处理、神经网络、神经分析、优化、模式识别、预测模型、回归、情绪分析信号处理、空间分析、统计、监督式学习、无监督式学习、模拟、时间序列分析、时间序列预测模型等。大数据分析方法1.深度学习大数据分析的一个核心问题是如何对数据进行有效表达、解释和学习，深度学习就是利用层次化的架构学习对象在不同层次上的表达，这种层次化的表达可以帮助解决更加复杂抽象的问题。深度学习的“深度”是指从“输入层”到“输出层”所经历层次的数目，即“隐藏层”的层数。层数越多，深度也越深。2.知识计算对数据进行高端分析，就需要从大数据中先抽取出有价值的知识，并将其构建成可查询、分析和计算的知识库。知识计算的基础是构建知识库，这包括三个部分，即知识库的构建、多源知识的融合与知识库的更新。目前，世界各国建立的知识库多达50余种，从构建方式上，可以分为手工构建和自动构建。3.社会计算社会计算包括在线社会网络的结构分析、在线社会网络的信息传播模型、社会媒体中的信息检索与数据挖掘。4.可视化为分析大规模、高维度、多来源、动态演化的信息，并辅助实时决策，可以依赖的手段有两种，即数据转换和视觉转换。大数据技术在物流中的应用大数据在物流管理流程中的应用物流管理涉及的常见流程为运送、仓储、配送等环节，而大数据技术在上述环节均得到广泛应用。除此以外，在大数据作为技术支持，结合其中技术如射频识别、条形码、电子数据交换等实用技术来提升物流管理效能。大数据在企业物流决策中的应用以大数据作为技术支持前提，企业拓展物流管理则一定要创新物流决策。经由大数据整合线上电商及线下物流，在提交商品交易的同时可直接完成商品向消费方的运输，随后利用大数据关注商品运送及派发动态，将物流信息同步于云端后汇集整合，使物流信息更新更流畅，降低了传统电子商务物流配送的不足，使线上电商与线下物流的一条龙服务链条化。大数据在物流人才培训中的应用大数据在物流管理中的广泛应用，归根结底是依赖于人才。而专业技术型物流人才是大数据技术得以充分利用并发挥优势的根本，更是企业以大数据为依托实现物流管理水平提升的关键。大数据在物流发展战略中的应用就企业开展物流决策来说，大数据技术可为其提供科学的发展战略决策依据。大数据的物流应用与物流管理的各个流程及环节息息相关，因此大数据收集到的物流在经过充分挖掘和筛选后，可以从出提炼出与后续发展决策相关的关键性信息。这些关键信息则可以为企业优化物流决策提供根本保障。大数据在物流智能预警中的应用物流业务的突出特点为随机性、不可知性等，经由大数据技术的全面分析，企业能够了解并掌握消费终端潜在的消费倾向，继而提出备好货品分配，使物流路线规划最优化，提升物流高峰阶段的运输及派送效率。023.2.1物联网的基本概念3.2.2物联网的三层架构模式3.2.3物联网技术在物流中的应用....................................物联网的定义物联网（Internetofthings，IoT），字面理解为“物物相连的互联网”，这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。深层次理解则体现了多种技术的大融合。麻省理工学院的KevinAshton首次提出物联网的概念：把RFID技术与传感器技术应用于日常物品中形成了一个“物联网”。国际电信联盟（ITU）将物联网定义为：通过二维码识读设备、射频识别装置、红外感应器、全球定位系统和激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。IBM则提出：把传感器设备安装到各种物体中，并且普遍连接形成网络，即“物联网”，进而在此基础上形成“智慧地球”。综上，物联网是在互联网基础上延伸和扩展的网络，是新一代信息技术的重要组成部分，其按照约定的协议，结合多种信息传感设备，将万物与互联网相连进行信息交换和通信。物联网的基本概念物联网的发展历史1991年，剑桥大学的“特洛伊咖啡壶”事件轰动一时。特洛伊实验室的研究员为查看楼下的咖啡是否煮熟，在咖啡壶旁设置了一个摄像头，通过内部网络进行实时视频监测，这个咖啡壶便是对物联网的初步构想。1998年，麻省理工学院建立“自动识别中心”，提出一个以射频识别技术支撑“物联网”的构想，使万物皆可通过网络互联。2005年，国际电信联盟发布《ITU互联网报告2005：物联网》，正式提出“物联网”的概念。该报告指出，无所不在的“物联网”通信时代即将来临，世界上所有物体都可以通过互联网进行信息交换，而不是仅仅基于射频识别技术。2009年1月，在美国总统圆桌会议上，IBM总裁首次提出“智慧地球”计划，建议政府投资新一代的智慧型基础设施，见左图。物联网的基本概念物联网的发展历史2009年8月，温家宝总理提出建立“感知中国”中心，物联网被正式列为国家五大新兴战略性产业之一，并写入《政府工作报告》。2013年，云计算、物联网被列入我国的重大科技规划。2015年，美国宣布投入1.6亿美元推动“智慧城市”计划，将物联网应用实验平台的建设作为首要任务，并组建“智能制造创新机构”，以推进先进传感器、控制器，平台和制造建模技术的研发。2018年，物联网开始进入以基础性行业和规模消费为代表的第三次发展浪潮，5G、低功耗广域网等基础设施加速构建，人工智能、边缘计算、区块链等新技术加速与物联网结合，物联网迎来跨界融合、集成创新和规模化发展的新阶段。物联网的基本概念物联网从架构上可分为三个层次：感知层、网络层、应用层，如左图所示。1.感知层通过自动识别技术、传感技术、定位技术实现对物体的信息感知、定位和识别，类似于人的眼、耳、鼻、喉和皮肤。（1）自动识别技术：通过特定的识别装置，自动获取物体本身的特征（如条形码、声音等），并提供给后台的计算机系统进行后续处理。（2）传感技术：从仿生学观点，如果把计算机看成处理和识别信息的“大脑”，把通信系统看成传递信息的“神经系统”的话，那么传感器就是“感觉器官”。（3）定位技术：如果物品自身能释放信息，那么通过定位技术就可以准确地判断物体的位置。定位技术分为卫星定位、无线电波定位、传感定位等，它已被广泛应用于寻找失物和追踪贵重物品。物联网的三层架构模式物联网从架构上可分为三个层次：感知层、网络层、应用层，如左图所示。2.网络层由私有网络、互联网、有线和无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成，它们负责传递和处理感知层获取的信息。（1）无线通信技术。无线接入网是以无线通信为技术手段，在局端到用户端进行连接的通信网。（2）有线通信技术。有线接入网技术主要有基于双绞线传输的接入网技术、基于光传输的接入网技术和基于同轴电缆传输的接入网技术。（3）移动互联网。移动互联网是移动通信和互联网两者的结合体。移动互联网具有以下要素：终端、网络、平台、应用、定价。物联网的三层架构模式物联网从架构上可分为三个层次：感知层、网络层、应用层，如左图所示。3.应用层应用层为物联网提供了丰富的应用，是物联网发展的根本目标。应用层是物联网和用户的接口，是信息技术与行业专业技术的结合，它包含支撑平台子层和应用服务子层（如医学领域的医学物联网，交通领域的智能交通）。它实现了跨行业、跨应用、跨系统之间的信息协同、共享和互通，达到了物联网真正的智能应用。物联网的三层架构模式物联网技术在物流中的应用仓储管理在物流仓储中应用物联网技术，组成能够提高货物基础效率的智能仓储管理系统、增加储存量、降低人力强度，降低人力强度和成本，并可实时显示、监控货物的进出量，提高发货精度，完成收货入库、盘点和调拨、拣货出库及全系统数据查询、备份、统计、报表制作、报表管理等工作。运输管理通过在物流车辆管理系统中使用物联网技术，可以完成车辆和货物的实时定位跟踪，监控货物状况和温湿度状况，同时监控运输车辆的燃油消耗、行驶速度、驾驶行为等情况。在货物运输过程中将货物、司机、车辆驾驶状况等信息有效结合起来，提高运输效率，降低运输成本，更好地组织运输流程。配送管理配送中心可利用物联网技术，实现货物进出、库存、配送的一体化管理。在配送过程中，智能软件系统根据客户需求自动安排货物出库计划，可在物联网中实现智能码垛机器人、无人搬运车等智能物流终端设备与操作软件相结合，进一步提高物流配送中心的智能化程度。产品追溯性管理应用物联网建立一个可追踪的智能系统，主要目的是在智能物流流程中实现质量管理和责任问责。利用产品追溯系统，可在物流中实现产品质量、效率等智能化保障。物联网技术在物流行业的应用实质是整合物流信息化，逐步把信息技术的单点应用集成到物流管理系统中，整体推进物流系统的自动化、目视、受控、智能化、系统化、网络化发展，最终形成智慧物流系统。033.3.1云计算的起源与发展3.3.2云计算的定义和特征3.3.3云计算的部署模型3.3.4云计算的体系结构与技术支持3.3.5云计算技术在物流中的应用....................................云计算的起源云计算是继20世纪80年代大型计算机到客户端—服务器的转变之后的又一次巨变。它是分布式计算、并行计算、效用计算、网络存储、虚拟化、负载均衡、热备份冗余等传统计算机和网络技术发展融合的产物。1983年，SunMicrosystems公司提出“网络是计算机”的概念；2006年3月，Amazon推出弹性计算云（ElasticComputerCloud,EC2）服务；2006年8月9日，Google首席执行官埃里克·施密特在搜索引擎大会首次提出“云计算”的概念，该概念源于Google工程师克里斯托弗·比希利亚所做的“Google101”项目中的“云端计算”。2008年年初，CloudComputer正式被翻译为“云计算”。2008年，我国第一个获得自主知识产权的基础架构云（IaaS）产品BingoCloudOS（品高云）发行1.0版。2009年，NIST（美国国家标准与技术研究院）发布了被业界广泛接受的云计算定义“一种标准化的IT性能（服务、软件或者基础设施），以按使用付费和自助服务方式，通过Internet技术交付”。云计算的起源与发展云计算的发展2010年工信部联合发改委联合印发《关于做好云计算服务创新发展试点示范工作的通知》，2015年工信部印发《云计算综合标准化体系建设指南》的通知。云计算由最初的美好愿景到最终的概念落地，目前已经进入到广泛应用阶段。纵观云计算的发展过程，可以将云计算的发展分为理论完善阶段（1959～2005年）、发展准备阶段（2006～2009年）、稳步成长阶段（2010～2012年）和高速发展阶段（2013年至今）4个阶段。云计算理论完善阶段。1959年克里斯托弗·斯特雷奇提出虚拟化的基本概念，云计算的相关理论逐步发展，云计算概念逐渐清晰，部分企业开始发布初级云计算平台，提供简单的云服务。云计算准备阶段。云计算概念正式提出，用户对云计算认知度仍然较低，云计算相关技术不断完善，云计算概念深入推广。云计算稳步成长阶段。云计算产业稳步成长，云计算生态环境建设和商业模式构建成为这一时期的关键词，越来越多的厂商开始介入云计算领域，出现大量的应用解决方案，成功案例逐渐丰富。云计算高速发展阶段。云计算产业链、行业生态环境基本稳定；各厂商解决方案更加成熟稳定，提供丰富的云计算产品。用户云计算应用取得良好的绩效，并成为IT系统不可或缺的组成部分，云计算成为一项基础设施。云计算的起源与发展效用计算1961年，人工智能之父麦肯锡提出了“效用计算”这个概念，其核心借鉴了电厂模式，具体目标是整合分散在各地的服务器、存储系统以及应用程序来共享给多个用户，让用户能够像把灯泡插入灯座一样来使用计算机资源，并且根据其所使用的量来付费。电厂模式电厂模式是利用电厂的规模效应来降低电力价格，并让用户使用起来更方便，且无须维护和购买任何发电设备。云计算云计算的核心与前面的效用计算和网格计算非常类似，也是希望IT技术能像使用电力那样方便，并且成本低廉。但与效用计算和网格计算不同的是，云计算的发展更踏实稳健。云计算的起源与发展网格计算网格计算是研究如何把需要巨大算力才能解决的问题分成许多小的部分，然后把这些部分分配给诸多低性能的计算机来处理，最后把这些计算结果综合起来攻克难题。云计算技术经历的4种模式云计算的定义“云”实质上就是一个网络，狭义上讲，云计算就是一种提供资源的网络，使用者可以随时获取“云”上的资源，按需求量使用，并且可以看成是无限扩展的，只要按使用量付费就可以。从广义上说，云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种服务，这种计算资源共享池叫做“云”，云计算把许多计算资源集合起来，通过软件实现自动化管理，只需要很少的人参与，就能让资源被快速提供。2006年，谷歌（Google）、亚马逊（Amazon）等公司提出“云计算”的构想。根据美国国家标准与技术研究院（NIST）的定义，云计算是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷访问共享资源池（如计算设施、存储设备、应用程序等）的计算模式。计算机资源服务化是云计算重要的表现形式，它为用户屏蔽了数据中心管理、大规模数据处理、应用程序部署等问题云计算的定义与特征云计算的特征弹性服务服务的规模可快速缩放，以自动适应业务负载的动态变化。在一些场景中，所提供的服务可以自动地，快速地横向扩展，在某种条件下迅速释放，以及快速横向收缩，避免了因为服务器性能过载或冗余而导致的服务质量下降或资源浪费。服务可计费监控用户的资源使用量，并根据资源的使用情况对服务计费。付费的计量方法有很多，比如根据某类资源（如存储、CPU、内存、网络带宽等）的使用量和时间长短计费，也可以按照每使用一次来计费。资源池化以共享资源池的方式统一管理资源。提供商提供的计算资源被集中起来通过一个多客户共享模型来为多个客户提供服务，并根据客户的需求，动态地分配或再分配不同的物理和虚拟资源，资源的放置、管理与分配策略对用户透明。泛在接入用户可以利用各种终端设备（如台式机、笔记本电脑、智能手机等）随时随地通过互联网访问云计算服务。云计算的定义和特征按需服务以服务的形式为用户提供应用程序、数据存储、基础设施等资源，并可以根据用户需求，自动分配资源，而不需要系统管理员干预。公有云公有云是指基础设施被一个销售云计算服务的组织所拥有。该组织将云计算服务销售给广泛群体。公有云被认为是云计算的主要形态，公有云通常指第三方提供商为用户提供的能够使用的云，让具有权限的用户可通过Internet使用。公有云价格低廉，其核心属性是共享服务资源。目前，市场上公有云占据了较大的市场份额，在国内公有云可以分为以下几类。传统的电信基础设施运营商建设的云计算平台，如中国移动、中国联通和中国电信等提供的公有云服务。政府主导建设的地方性云计算平台，如贵州省建设的“云上贵州”等，这类云平台通常被称为政府云。国内知名互联网公司建设的公有云平台，如百度云、阿里云、腾讯云和华为云等。部分IDC运营商建设的云计算平台，如世纪互联云平台等。部分国外的云计算企业建设的公有云平台，比如MicrosoftAzure,AmazonAWS等。云计算的部署模型私有云私有云是云基础设施被一个单一的组织拥有或租用，该基础设施完全由该组织管理。私有云是企业内部建设和使用云计算的一种形态，私有云是在企业内部原有基础上部署应用程序的方式。由于私有云是为企业内部用户使用而构建的，因而在数据安全性以及服务质量上自己可以有效地管控，私有云可以部署在企业数据中心的防火墙内，其核心属性是专有资源私有云可以搭建在企业的局域网上，与企业内部的公司的监控系统、资产管理系统等相关系统进行打通，从而更有利于企业内部系统的集成管理。私有云虽然数据安全方面比公有云高，但是维护的成本也相对较大（对于中小企业而言），因此一般只有大型的企业会采用这类的云平台。另外一种情况是，一个企业尤其是互联网企业发展到一定程度之后，自身的运维人员以及基础设施都已经充足完善了，搭建自己私有云成本反而会比购买公有云服务来得低。云计算的部署模型混合云混合云的基础设施由私有云和公有云组成，每种云仍然保持独立，但用标准的或专有的技术将它们组合起来，具有数据和应用程序的可移植性。混合云融合公有云与私有云的优劣势，近几年来快速发展起来。混合云综合了数据安全性及资源共享性双重考虑，个性化的方案达到了节约成本的目的，从而获得越来越多企业的青睐。但在部署混合云时需要关注下面几个问题。数据冗余方面：对企业数据而言，做好冗余以及容灾备份是非常有必要的。但混合云缺少数据冗余，因此实际上数据安全性也不能得到很好的保证。法律方面：由于混合云是私有云和公有云的集合，因此在法律法规上必须确保公有云和私有云提供商符合法律规范。SLA（ServiceLevelAgreement）方面：混合云相比于私有云而言在标准统一性方面会有欠缺。成本方面：混合云虽然兼具私有云的安全性，但是由于应用程序编程接口（ApplicationProgrammingInterface，API）带来的复杂网络配置使得传统系统管理员的知识、经验及能力受到挑战，随之带来的是高昂的学习成本或者系统管理员能力不足带来的额外风险。架构方面：基于混合云的私有网络（VirtualPrivateCloud，VPC）要求对公有云的整体网络设计进行重构，这对企业来说是很大的挑战。云计算的部署模型属性建设地点服务对象数据安全功能拓展服务质量弹性扩容成本核心属性云类型私有云企业内部内部用户高高强差维护成本高专有公有云互联网外部用户低低中强数据风险成本高共享混合云企业内部+互联网内部用户外部用户高中差中学习成本高个性化配置公有云、私有云与混合云的比较云计算的体系结构与技术支持云计算的体系架构云计算可以按需提供弹性资源，它的表现形式是一系列服务的集合。云计算的体系架构包括三层，分别是核心服务层、服务管理层、用户访问接口层。（1）核心服务层核心服务层将硬件基础设施、软件运行环境、应用程序抽象成服务，这些服务具有可靠性强、可用性高、规模可缩放等特点，以满足多样化的应用需求。可以分为三个子层：基础设施即服务层（IaaS）、平台即服务层（Paas）、软件即服务层（Saas）。IaaS提供硬件基础设施部署服务，为用户按需提供实体或虚拟的计算、存储和网络等资源。PaaS是云计算应用程序运行环境，他提供应用程序部署与管理服务。SaaS是基于云计算基础平台所开发的应用程序。云计算的体系结构与技术支持云计算的体系架构云计算可以按需提供弹性资源，它的表现形式是一系列服务的集合。云计算的体系架构包括三层，分别是核心服务层、服务管理层、用户访问接口层。（2）服务管理层服务管理层为核心服务提供支持，进一步确保了核心服务的可靠性、可用性与安全性。包括服务质量（QoS）保证和安全管理等。一是服务质量保证。云计算需要提供可靠性高、可用性高、低成本的个性化服务。二是安全管理。数据安全是用户关心的问题。根据云计算服务特点，云计算环境下的安全与隐私保护技术（如数据隔离、隐私保护、访问控制等）是保证云计算得以广泛应用的关键。除了QoS保证、安全管理外，服务管理层还包括计费、资源监控等管理，这些管理措施对云计算的稳定运行同样起到重要作用。云计算的体系结构与技术支持云计算的体系架构云计算可以按需提供弹性资源，它的表现形式是一系列服务的集合。云计算的体系架构包括三层，分别是核心服务层、服务管理层、用户访问接口层。（3）用户访问接口层用户访问接口层实现端到云的访问。实现了云计算服务的泛在访问，包括命令行、Web服务、Web门户等形式。命令行和Web服务的访问模式既可为终端设备提供应用程序开发接口，又便于多种服务的组合。通过Web门户，云计算将用户的桌面应用迁移到互联网，从而使用户可以随时随地通过浏览器访问数据和程序，提高工作效率。虽然用户可以通过访问接口使用便利的云计算服务，但是由于不同云计算服务商提供的接口标准不同，导致用户数据不能在不同服务商之间迁移。为此，在Intel、Sun和Cisco等公司的倡导下，云计算互操作论坛（CCIF）宣告成立，它致力于开发统一的云计算接口（UCI），以实现“全球环境下，不同企业之间可利用云计算服务无缝协同工作”的目标。摩尔定律硬件产业的发展一直遵循摩尔定律，芯片、内存、硬盘等设备在性能和容量方面得到了极大提升，同时，这些设备的价格也比过去便宜。可以说，摩尔定律为云计算提供了充足的“动力”。网络设施由于宽带和光纤的普及，网络带宽从过去平均50千字节/秒增加到平均1M/S以上，基本满足了大多数服务的需求。再加上无线网络和移动通信的不断发展。人们在任何时间、任何地点都能利用互联网。可以说，互联网已经成为社会的基础设施，并将终端和云端紧紧地连在了一起。Web技术随着AJAX、jQuery、Flasb、Silverlighe和FITML5等技术的发展，Chrome、Firefox和Safari等性能出色、功能强大的浏览器的不断涌现，Web不再是简单的页面。Web越来越接近桌面应用，用户只要通过互联网连接到云端，就能通过浏览器使用功能强大的Web应用。云计算的技术支持云计算的体系结构与技术支持系统虚拟化x86芯片的性能已经非常强大，但每台x86服务器的利用率却非常低，在能源和购置成本等方面浪费极大。随着VMware的vSphere和开源的Xen等基于x86架构的系统虚拟化技术的发展，一台服务器能承受过去多台服务器的负载，从而提升硬件的利用率，并降低能源的浪费和硬件的购置成本。更重要的是，这些技术提高了数据中心自动化管理的程度，从而减少企业在管理方面的投入，使云计算中心的管理更智能。移动设备随着iOS和Android智能手机系统的发展，手机这样的移动设备不再只是一个移动电话，更是一个完善的信息终端。通过它们，人们可以访问互联网上的信息和应用。由于移动设备整体功能越来越接近台式机，人们通过这些移动设备能够随时随地访问云中的服务。云计算的技术支持云计算的体系结构与技术支持当一个企业承担物流的全部功能时，实际上是承担了所有的物流活动。第三方或是第四方物流出现以后，通过对物流活动进行细分，实现物流作业专业化，提高物流活动效率。第三方或第四方能够提高物流效率的本质，实际上是对物流活动进行重新组合（即业务重构），实现了业务活动的专业化。所以，与快递行业一样，业务重构对提升效率起到了巨大的作用。在业务重构过程中，云计算是可以利用的工具。目前，在物流领域有些运作已经有“云”的身影，例如车辆配载、运输过程监控等。借助云计算中的“行业云”，多方收集货源和车辆信息，并使物流配载信息在实际物流运输能力与需求发生以前得以发布，加快了物流配载的速度，提高了配载的成功率。“云存储”也是可以发展的方向之一，利用移动设备将在途物资作为虚拟库存，即时进行物资信息交换和交易，将物资直接出入库，并直接将货物运送到终端用户手中。从快递业应用物流云的实例来看，物流云的作用主要体现在物流信息方面。在实际运作中，快递行业中的某个企业首先搭建一个“行业云”的平台，集中行业中的私有数据，即集中来自全球发货公司的海量货单；其次，对海量货单和货单的目的路径进行整理；再次，指定运输公司发送到快递公司，最后送达收件人。在这一过程中，物流云对快递行业的收货、运输、终端配送的运作模式进行了整合，实现了批量运输，部分解决了我国运输行业长期存在的空驶（或是半载）问题，提高了运输公司的效率，降低了成本。云计算技术在物流中的应用043.4.1区块链的产生与发展3.4.2区块链的定义与特征3.4.3区块链的核心技术3.4.4区块链技术在物流中的应用....................................12008年11月1日，比特币协议及其相关软件的创始者中本聪（化名）发表了一篇名为《比特币：一种点对点式的电子现金系统》的论文，描述了一种被他称为“比特币”的电子货币及其算法，其中出现了区块（Block）一词。2009年1月3日第一个序号为0的创世区块诞生，2009年1月9日出现序号为1的区块，并与序号为0的创世区块相连接形成了链，标志着区块链的诞生。此时的区块链称为1.0，其主要功能是数字货币，它构建了去中心化的数字支付系统，实现了快捷的货币交易、跨国支付等多样化的金融服务，并降低了中心化体系的成本。但该阶段很少有人关注数字货币的应用和区块链技术，更多人的关注点是在于数字货币的投资上。在区块链2.0时代，其应用范围扩展到可编程金融，智能合约、交易方面的创新，即以太坊为代表智能合约，使用算法来代替传统合同，可视为是对整个市场的去中心化，区块链2.0定位于应用平台，在该平台上，可以针对各个垂直行业开发针对性的智能合约，实现区块在各个垂直行业的应用。在区块链3.0时代，基于区块链的可编程社会，即区块链在其他行业的应用。其致力于构建一个完全去中心化的社会网络，将所有人和机器都连接到一个全球性的社会网络中。这意味着，区块链3.0之下，人与人、人与物间的连接都构建于去中心化的技术之上，以去中心化的方式配置全球资源，让价值交换直接挂钩，重塑信用社会。234区块链的产生与发展维基百科认为：区块链是一个分布式的账本，区块链网络系统无中心地维护着一条不停增长的有序的数据区块，每一个数据区块内都有一个时间戳和一个指针，指向上一个区块，一旦数据上链之后便不能更改。该定义中，将区块链类比为一种分布式数据库技术，通过维护数据块的链式结构，可以维持持续增长的、不可篡改的数据记录。中国区块链技术与产业发展论坛给的定义为：区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。数据中心联盟给出的定义为：区块链是一种由多方共同维护，使用密码学保证传输和访问安全，能够实现数据一致存储、无法篡改、无法抵赖的技术体系。区块链的定义与特征区块链实质上是由多方参与共同维护的一个持续增长的分布式数据库，是一种分布式共享账本（DistributedSharedLedger）区块链通过智能合约维护着一条不停增长的有序的数据链，让参与的系统中任意多个节点，通过密码学算法把一段时间系统内的全部信息交流数据计算和记录到一个数据块（Block）中，并且生成该数据块的指纹用于链接（Chain）下一个数据块和校验，系统中所有的参与节点共同认定记录是否为真，从而保证区块内的信息无法伪造和更改。其核心也就在于通过分布式网络、时序不可篡改的密码学账本及分布式共识机制建立交易双方之间的信任关系，利用由自动化脚本组成的智能合约来编程和操作数据，最终实现由信息互联向价值互联的进化。区块链的特征01去中心化（分布式）去中心化是区块链最突出的本质特征。区块链数据的存储、传输、验证等过程均基于分布式的系统结构，与传统集中记账方式不同，整个网络不依赖一个中心化的硬件或管理机构。02开放性任何节点都能够拥有全网的总账本，除交易各方的私有信息被加密外，区块链的数据对所有人开放，因此整个系统信息高度透明。03独立性基于协商一致的规范和协议，整个区块链系统不依赖其他第三方，所有节点能够在系统内自动安全地验证、交换数据，不需要任何人为的干预。04开源可编程分布式账本的数字性质意味着区块链交易可以关联到计算逻辑，并且本质上是可编程的，代码高度透明，公共链的数据和程序对所有人公开，任何人都可以通过接口查询系统中的数据。区块链的定义与特征05时序不可篡改区块链通过密码学算法和共识机制保证前后相互关联，篡改的难度与成本非常高，进一步提高了区块链的数据稳定性和可靠性。06可追溯性区块链通过区块数据结构存储了创世区块后的所有历史数据，区块链上的任何一条数据皆可通过链式结构追溯其本源。07安全性区块链技术采用非对称密码学原理对交易进行签名，使得交易不能被伪造；同时利用哈希算法，借助分布式系统各节点的工作量证明等共识算法形成强大的算力来抵御破坏者的攻击。08准匿名性区块链系统采用与用户公钥挂钩的地址来做用户标识，不需要传统的基于PKI（PublicKeyInfrastructure）的第三方认证中心（CertificateAuthority）颁发数字证书来确认身份。区块链的特征区块链的定义与特征分布式账本分布式账本指的是交易记账由分布在不同地方的多个节点共同完成，而且每一个节点记录的是完整的账目，因此它们都可以参与监督交易合法性，同时也可以共同为其作证。密码学智能合约共识机制密码学中典型技术包括非对称加密技术和哈希算法。在非对称加密技术中，存储在区块链上的交易信息是公开的，但是账户身份信息是高度加密的。哈希算法可以将任何信息以高的效率方式转换为固定长度的二进制代码，从而保证了数据的安全和个人的隐私。智能合约是一种旨在以信息化方式传播、验证或执行合同的计算机协议。它基于这些可信的不可篡改的数据，可以自动化地执行一些预先定义好的规则和条款允许在没有第三方的情况下进行可信交易，这些交易可追踪且不可逆转。共识机制可以在非常短的时间内通过投票确认交易，这既是认定的手段，也是防止篡改的手段。区块链提出了四种不同的共识机制，适用于不同的应用场景，在效率和安全性之间取得平衡。区块链的核心技术区块链技术在物流中的应用时间参与机构应用领域应用价值2016年10月沃尔玛、IBM、清华大学、京东食品安全打造安全食品区块链溯源联盟2017年阿里巴巴食品安全打造基于区块链技术的跨境食品供应链2017年京东防伪追溯发布区块链防伪追溯开放平台，面向京东生态内的品牌商免费开放2018年2月天猫国际、菜鸟物流跨境电子商务基于区块链技术进行跨境商品的信息追踪、上传、查证，为每个经由天猫国际售卖的跨境进口商品打上独一无二的身份标签2018年3月腾讯、中国物流与采购联合会技术应用推出区块供应链联盟及运单平台。2018年4月京东金融物流金融京东金融研究院和中国信通院云计算和大数据共同撰写并发布了《区块链金融应用白皮书》，其中包括供应链金融的应用场景2018年5月京东物流区块链应用技术标准京东金融成立了国内首个“物流+供应链技术应用联盟”，旨在联合政府部门和相关机构推动建立区块链在物流领域应用的统一标准2019年5月顺丰科技食品信息溯源顺丰科技推出的“丰溯”平台，基于区块链技术，联合顺丰速运、第三方质检机构、农业部分共建农产品数据联盟链，旨在为消费者提供安全可信的食品溯源服务053.5.1人工智能的基本概念3.5.2人工智能的发展历程3.5.3人工智能技术的应用领域3.5.4人工智能技术在物流中的应用....................................人工智能自人类诞生以来，就力求根据当时的认识水平和技术条件，企图用机器来代替人的部分脑力劳动，以提高人类智能的能力。经过科技漫长的发展，一直到进入20世纪以后，人工智能才相继地出现了一些开创性的工作。1936年，年仅24岁的英国数学家图灵（A.M.Turing）在他的一篇名为“理想计算机”的论文中提出了著名的图灵机模型，1950年他又在“计算机能思维吗？”一文中提出了机器能够思维的论述，可以说正是他的大胆设想和研究为人工智能技术的发展方向和模式奠定了深厚的思想基础。1956年在美国Dartmouth大学一次历史性的聚会被认为是人工智能科学正式诞生的标志，从此在美国开始了以人工智能为研究目标的几个研究组。这其中最著名的当数被称为“人工智能之父”的约翰·麦卡锡（JohnMcCartney），人工智能的概念正是由他和几位来自不同学科的专家提出来的，这门技术当时涉及数学、计算机、神经生理学、心理学等多门学科。至此，人工智能技术开始作为一门成型的新兴学科开始茁壮地成长。人工智能的基本概念人工智能自人类诞生以来，就力求根据当时的认识水平和技术条件，企图用机器来代替人的部分脑力劳动，以提高人类智能的能力。经过科技漫长的发展，一直到进入20世纪以后，人工智能才相继地出现了一些开创性的工作。美国斯坦福研究所人工智能中心主任N.J尼尔逊对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”我国《人工智能标准化白皮书（2018年）》中也给出了人工智能的定义：“人工智能是利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器，模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统。”以上这些说法都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容，即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能的基本概念、知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。常识，自然为人们所关注。有关常识的表达和处理已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。知识表示问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。搜索可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。自动推理和搜索方法机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习人工智能的基本概念人工智能的主要研究内容、知识获取是指在人工智能和知识工程系统中，机器（计算机或智能机）如何获取知识的问题。狭义知识获取指人们通过系统设计、程序编制和人机交互，使机器获取知识。广义知识获取是指除了人工知识获取之外，机器还可以自动或半自动地获取知识。知识获取知识处理系统主要由知识库和推理机组成。知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。知识处理系统自然语言处理是使用自然语言同计算机进行通讯的技术，因为处理自然语言的关键是要让计算机“理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理解，也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。自然语言处理人工智能的主要研究内容人工智能的基本概念、计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步地说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。计算机视觉智能机器人之所以叫智能机器人，这是因为它有相当发达的“大脑”。在脑中起作用的是中央处理器，这种计算机跟操作它的人有直接的联系。最主要的是，这样的计算机可以进行按目的安排的动作。正因为这样，我们才说这种机器人才是真正的机器人，尽管它们的外表可能有所不同。智能机器人自动程序设计，是采用自动化手段进行程序设计的技术和过程，后引申为采用自动化手段进行软件开发的技术和过程。其目的是提高软件生产率和软件产品质量。按广义的理解，自动程序设计是尽可能借助计算机系统（特别是自动程序设计系统）进行软件开发的过程。按狭义地理解，自动程序设计是从形式的软