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(Amazon)、谷歌、Facebook、微软(Microsoft)等大型科技公司已经将机器学融入到他们的产品和服务中，为用户提供：相关度更高的网络搜索内容，更好的图像与识别技术以及更智能化的设备。机器学与数据分析(收集、转换及数据分析的流程)之间有一些相似之处。两者都需要一个经过清理的、多样化的、大型的数据库才能有效地运作。然而，主要的区别在于，数据分析允许用户从数据中得出结论，进而要求用户采取相应措施来改善其供应链。
在激励的市场竞争环境下，货运企业面临着越来越多的不确定因素，市场态势瞬息万变，先进货 运信息系统的开发和应用无疑为货运企业的发展提供有利的支持。货运信息化具有通过货运信息 网络，使货运各环节的成员实现信息的实时共享，改善货运系统的时空效应，提高货运系统的快 速反应能力等诸多优势。然而，由于信息管理的对象存在着固有的局限性，难以实现货运系统智 能化的目标，更加难以为货运系统带来创新价值。只有通过创新，货运企业才能打造出极具竞 争力的服务产品，永泰久顺能获得企业的长足发展。创新是人类的知识和经验在不断的积累、应用、 过程中智慧的闪光。知识管理是企业竞争力的源泉，货运企业只有对知识进行有效的管理， 才能够实现其独特的创新功能，从而使货运系统发生质的变化。
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朱玉说。智慧物流时代挑战依旧专家预测，随着科技的日益成熟和政策的催化，2018年，智慧物流有望进入加速普及和推广期。但在智慧物流的推进过程中，企业仍面临许多困难。金晶认为，数据的对于智慧物流的发展至关重要，整体上来说物流行业缺乏科技感，公司积累的数据量虽然很大，但这些数据更多是存在于一些报表之中，其形态不足以支撑大数据分析、人工智能等方面的应用。同时，技术与应用的结合与落地也是智慧物流面临的巨大挑战。
货运信息化以信息技术的应用、信息的收集、处理和传递为重点。管理的对象主要是业务信息， 即显性知识。只能“使信息成为行动的基础的方式”，而不能使信息通过个人或组织自身知识的 作用转化成更有效的行为。然而，信息管理人员在接收到包头信息后，必须要结合自身的工作经 验、教训，经过思考，做出行为决策。对于同种信息，不同的人会做出不同的决策，不同的决策 又会产生不同的效益。由此可见，员工的经验、教训以及思维方式等知识对企业决策起着实 质性的影响。这些看不见、摸不着的知识是货运信息化利用信息技术无法收集的。同时，货 运员工也难以利用货运信息系统借鉴和参考其他员工的实践经验和工作技巧，进行知识复用和知 识创新。
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为了给货运决策提供更有价值的知识，提高员工知识水和业务运作效率，企业必须充分利用隐 含于人头脑中的知识，不仅要将它以可视、规范的形式在货运系统里传递，还要发挥自身知 识的作用以挖掘信息中隐藏的知识，真正实现知识共享。这种管理理念的转换要求管理对象 从以显性知识为主转向以知识为主，即转向知识管理。
佛山到浙江省湖州市南浔物流公司快捷欢迎咨询如今，在企业提供的方案支持下，来自的包裹均5天便可抵达消费者手中。事实上，这一合作开展起来并不容易。2013年3月，阿里速卖通在进行大促销，产生了17万个包裹。彼时，邮政日处理能力只有3万件包裹，仅用了一个月，海关便堆积了500吨包裹，不少用户时间被至半年之久，邮政遭到的。从那时开始，中俄双方团队走到了一起，在从到这个复杂的物流链路中，寻找解决方案。
