结合数字物流相关的理论分析，按照数字技术发展的梯度对数字物流系统架构进行重新设计：数字物流系统的架构按照状态感知、实时分析、科学决策和精准执行为主线搭建是符合实际的。其中状态感知与精准执行都集中在智能作业端（一硬），实时分析和科学决策在信息系统（一软）。在此基础上逐层演进。其次，一硬与一软可以组成单元级智慧物流终端，按开放式单元化系统执行层面三个层级进行演进，即：单元层数字物流设备与产品，系统层数字物流系统集成模块和平台层的数字物流综合运营平台。

　　三、开放式物流系统相关大数据算法研究

　　开放式单元化系统模型产生的大量数据，运用数字技术及设计模型和指定算法进行存储、计算与优化，通过系统分析改进物流与供应链的流程方案。拟参考和采用的大数据算法：K-Means算法、CART算法、。

　　1、K-Means算法模型原理：将某一些数据分为不同的类别，在相同的类别中数据之间的距离应该都很近，也就是说离得越近的数据应该越相似，再进一步说明，数据之间的相似度与它们之间的欧式距离成反比。这就是k-means模型的假设。

　　有了这个假设，我们对将数据分为不同的类别的算法就更明确了，尽可能将离得近的数据划分为一个类别。不妨假设需要将数据{x i }聚为k类，经过聚类之后每个数据所属的类别为{t i }，而这k个聚类的中心为{μ i }。于是定义如下的损失函数：

　　k-means模型的目的是找寻最佳的{t i }，使损失函数最小，之后就可以对聚类中心{μi}直接计算了。由此可见，它既是聚类的最终结果，也是需要估算的模型参数。

　　2、CART算法（分类与回归树算法）：CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限个单元，并在这些单元上确定预测的概率分布，也就是在输入给定的条件下输出的条件概率分布。

　　CART算法由以下两步组成：（1）决策树生成：基于训练数据集生成决策树，生成的决策树要尽量大；（2）决策树剪枝：用验证数据集对已生成的树进行剪枝并选择最优子树，这时损失函数最小作为剪枝的标准。

　　CART决策树的生成就是递归地构建二叉决策树的过程。CART决策树既可以用于分类也可以用于回归。本文我们仅讨论用于分类的CART。对分类树而言，CART用Gini系数最小化准则来进行特征选择，生成二叉树。

　　Gini指数的计算：其实Gini指数最早应用在经济学中，主要用来衡量收入分配公平度的指标。在决策树算CART算法中用Gini指数来衡量数据的不纯度或者不确定性，同时用Gini指数来决定类别变量的最优二分值得切分问题。在分类问题中，假设有K个类，样本点属于第k类的概率为Pk，则概率分布的Gini指数的定义为：

　　如果样本集合D根据某个特征A被分割为D 1 ，D 2 两个部分，那么在特征A的条件下，集合D的Gini指数的定义为：

　　这Gini指数Gini(D,A)表示特征A不同分组的数据集D的不确定性。

　　Gini指数值越大，样本集合的不确定性也就越大，这一点与熵的概念比较类似。所以在此，基于以上的理论，我们可以通过Gini指数来确定某个特征的最优切分点(也即只需要确保切分后某点的Gini指数值最小)，这就是决策树CART算法中类别变量切分的关键所在。是不是对于决策树的CART算法有点小理解啦！其实，这里可以进一步拓展到我们对于类别变量的粗分类应用上来。比如我某个特征变量下有20多个分组，现在我只想要5个大类，如何将这个20多个类合并为5个大类，如何分类最优，以及如何找到最优的分类。这些建模初期的数据预处理问题其实我们都可以用Gini指数来解决。

　　四、快递行业未来发展趋势分析

　　根据国家邮政局发布的2021年中国快递发展指数报告显示，2021年中国快递业务量首次突破千亿件，同比增长29.9%，业务增量再创历史新高。

　　值得注意的是，过去一年，快递物流行业在业务增长的同时，产业生态也在日益完善，服务质效稳步提升，专业化、精细化服务能力有所增强，科技创新进一步加速。我国快递业务量规模继续稳居世界首位，在全球占比超过40%，对世界快递业务量增长的贡献率达60%，我国已经成为全球快递市场发展的新引擎。

　　展望2022年，在国家“双碳”战略下，以及新冠疫情、国际局势等不确定性因素持续影响下，物流科技领域将会呈现一些新的变化。现代前沿科技的飞速进步大力推动着物流与供应链业务的数字化、智慧化、绿色化发展，对助力企业商业模式加速转型升级和物流行业建设发挥着至关重要的作用。

　　趋势一：快递信息全程数字化。物流行业由于作业环境的复杂性，射频识别的准确率一直在80%左右，无法应用到现实场景当中。2021年，菜鸟物流通过优化芯片与识别算法，将RFID精准识别技术的准确率提高至99.8%。这一关键技术的突破使RFID技术在物流领域的大规模商业应用成为可能，有望成为继条形码、二维码之后的第三代识别技术，推动物流供应链数字化战略升级。目前，菜鸟在物流绿色循环箱和跨境包裹的追踪定位环节，已经广泛使用该技术。借助RFID等创新技术打造的全新供应链管理方案，能实现物流信息的全程数字化，让人、货、场等要素的信息透明度得到加强。

　　趋势二：人工智能（AI）让快递物流真正进入“无人时代”。近些年，人工智能技术取得了高速发展，其中以运筹优化算法、计算机视觉为代表的AI技术，在物流行业的应用显著提升了物流运作效率。特别是在疫情期间“无人”、“远程”解决了诸多社会性难题，同时加速了物流行业向智慧化演进。未来快递物流行业借助其仓配流程摄像头覆盖广的优势，将成为视觉识别应用的主要场景。借助算法技术的不断突破，视觉传感器的像素提高和成本下降，视觉计算的应用将会得到进一步推广。随着数字化技术持续突破，快递物流行业有望成为人工智能技术最重要的落地场景之一。