摘要：众包物流作为一种新型的末端配送方式，与其他商业模式相比，其本身蕴藏着巨大的风险，很难具有稳定性与持续性。本文从智慧物流角度出发构建众包物流平台，其核心就是使得多个独立的物流信息数据系统间能够无缝衔接与调用，实现“合理准入、智能决策、实时监控、科学评价”的应用模型设计，完善和丰富了智慧物流的应用范畴。

　　关键词：智慧物流;众包物流平台

　　一、引言

　　在传统的企业自建物流团队越来越不能满足激增的庞大订单量时，众包物流以其最大限度地整合社会资源、提高配送效率、降低成本等优势，强势的赢得了社会各方的关注。与其他商业模式相比，众包物流很难具有稳定性与持续性，其本身蕴藏着巨大的问题，包括[1-3]：(1)法律问题。众包物流平台与自由快递人之间不具备雇佣关系且法律关系不明确，因此当出现超时、货物破损或丢失等配送事故时，消费者维权变得困难。(2)道德问题。由于缺乏完善的信用体系，众包平台的准入门槛非常低，导致泄露消费者隐私、掉包等潜在风险滋生。(3)监管问题。自由快递人群体的不确定性加上规范运作机制的缺乏使得监管者很难把控配送的效率与质量。(4)能力风险。网络的屏障导致平台与自由快递人之间很难实现信息对称，使得接包方的能力很多时候并不能匹配任务要求。(5)技术壁垒：众包平台的订单合并、动态定价以及响应速度水平等会直接影响自由快递人的配送体验，进而影响其持续参与意愿。这些风险已经成为制约众包物流服务质量提升的关键因素，因此本文将基于智慧物流技术，探讨对其中一些风险进行防范与化解的可行举措。

　　二、智慧物流概述

　　互联网高速发展，物联网、大数据、云计算等相关技术日益成熟，均推动着物流业走向信息化技术发展的崭新阶段。由此，智慧物流这一概念应运而生，其包括三层技术架构[4]：

　　1.感知层：感知层是智慧物流系统对物理世界感知的基础。常用的感知技术有：编码技术、自动识别技术、传感技术、追踪定位技术等。

　　2.网络层：网络层是智慧物流系统的神经网络。智慧物流利用大数据、云计算、人工智能等技术对感知层所收集到的数据进行分析处理，制定优化决策，进而向对应的执行系统下达指令。

　　3.应用层：应用层是智慧物流系统的应用系统。其将网络层下达的指令付诸于实施，以达到统筹线下资源，快速响应需求的目的。

　　三、基于智慧物流技术的众包平台建设研究

　　在传统众包物流配送功能基础之上[5-6]，结合智慧物流的运行机理及技术，构建出众包智慧物流平台的应用模型，包括：供需集中、优化决策、实时监控、科学评价4个功能。

　　(一)供需集中

　　自由快递人数量少、任务量缺乏是传统的众包配送的痛点，也就是所说的供需信息不互通。而智慧物流平台的本质就是为社会各方提供单个企业无法实现的信息收集、资源整合，并提供一整套的流程化、标准化的数据交互和业务协同服务，实现四流合一。与此同时，为了避免更大的信用危机，对于自由快递人的准入，不能局限于对其身份进行审核，要对其历史信用情况进行深入挖掘，以多方位对其道德规范、配送能力、业务规范等进行评价。

　　(二)智能决策

　　在拥有了供需信息后，如何制定最优化决策以提升众包各主体的满意度是整个众包物流过程的关键。在云计算智慧物流模式下, 自由快递人需提供自己的物流设施水平、地理位置信息、终点位置信息等，平台可根据这些信息进行快速匹配、并单、路径规划等，与此同时，将路况、天气、时效等考虑在内，进行动态定价，而用户只需通过智能手机等终端设备方便快捷地使用数据和服务，享受高性能的计算能力和应用服务。

　　(三)实时监控

　　随着物联网技术的普及，数据收集方式已经从受容量限制前提下对静态数据进行提取转变为从海量动态数据中获取数据并分析，并洞察出大量隐藏信息。自由快递人群体的复杂性决定了平台不可能以传统的监控方式对其服务质量进行监督。在众包配送阶段，现在一些企业仅利用GPS实时更新上传实现了地理位置的可同步性，随着物流技术的发展，希望实现全程配送的透明化。

　　(四)科学评价

　　对于众包物流服务质量的评价，目前的主动权依旧掌握在消费者手中，这就导致许多恶意评价滋生，直接影响了自由快递人的服务体验，进而影响其持续参与行为。众包平台要借助物联网、大数据与云计算技术，通过全程对订单的跟踪，对自由快递人的服务效率、服务质量、服务评价等进行综合考量，以记录其信用等级，并以此作为奖惩的依据。C

　　(作者单位：北京物资学院)

　　参考文献

　　[1] 颜晓乐,贺亚吉,张亮亮,章忠亮.B2C电商物流末端众包配送服务质量管控研究[J].重庆科技学院学报(社会科学版),2017(09):36-39.

　　[2] 陆丹.互联网时代下众包风险的识别与规避[J].物流工程与管理,2013,35(04):118-120+126.

　　[3] 石月红,殷燕楠.众包模式分析及风险管理——以京东众包为例[J].市场周刊(理论研究),2015(08):32-33.

　　[4]欧阳小迅.智慧物流的发展特点及技术体系分析[J].物流工程与管理,2019,41(10):1-3+22.

　　[5] Matthias Hirth,Tobias Ho?feld,Phuoc Tran-Gia. Analyzing costs and accuracy of validation mechanisms for crowdsourcing platforms[J]. Mathematical and Computer Modelling,2013,57(11-12).

　　[6]石荣丽.基于大数据的智慧物流园区信息平台建设[J].企业经济,2016(03):134-138.