本書是一本全球物流技術發展的大型報告類書籍，報告構建物流技術框架，闡述物流技術內涵，研判物流技術發展趨勢，分享物流技術優秀案例，總結多年來物流技術發展成果經驗，旨在能夠成為研究物流技術的必備工具，成為全球物流技術創新交流的廣闊平臺，幫助行業指導普及推廣先進技術，引領物流技術創新發展，助力物流業轉型升級。
2023年我國物流業保持韌性恢復，實現物流市場規模穩定增長，物流服務供給質量不斷提升�，F代物流體系高質量發展需要尋求新的突破，對于物流技術向高質量、高端化創新升級也提出了更高要求�！吨袊锪骷夹g發展報告》是一本全球物流技術發展的大型報告類書籍，截至2023年已經連續出版了7年，本報告構建物流技術框架，闡述物流技術內涵，研判物流技術發展趨勢，分享物流技術優秀案例，總結多年來物流技術發展成果經驗，旨在能夠成為研究物流技術的必備工具，成為全球物流技術創新交流的廣闊平臺，幫助行業指導普及推廣先進技術，引領物流技術創新發展，助力物流業轉型升級。
2023年是全面貫徹落實黨的二十大精神的開局之年，是三年新冠疫情防控轉段后經濟恢復發展的一年。這一年，著力擴大國內需求、加快建設現代化產業體系成為重點任務，提升產業鏈供應鏈韌性和安全水平成為關鍵，物流作為確保國民經濟循環暢通的重要產業面臨著新的機遇和挑戰。這一年，我國經濟波浪式發展、曲折式前進，呈現前低、中高、后穩態勢，前三季度國內生產總值同比增長5.2%，全年有望保持在5%以上的增速，經濟總體回升向好。我國物流業保持韌性恢復，實現物流市場規模穩定增長，物流服務供給質量不斷提升，社會物流成本穩中有降，在支撐國民經濟高質量發展方面發揮了至關重要的作用。
科技創新作為國民經濟高質量發展的強大驅動力，其戰略意義近年來被提升到新的高度。黨的二十大報告明確提出“堅持創新在我國現代化建設全局中的核心地位”，2023年中央經濟工作會議進一步強調“以科技創新引領現代化產業體系建設”，均表明科技創新、高質量科技供給對支撐現代化經濟體系建設的重要作用。聚焦到物流領域，科技創新的重要性也日益凸顯�！丁笆奈濉爆F代物流發展規劃》明確指出當前我國面臨的形勢之一是新一輪科技革命要求加快現代物流技術創新與業態升級。如今，物流技術創新已經成為物流業提升供給質量、創造新需求、推進高質量發展的核心驅動力。
近年來，5G、大數據、物聯網、云計算、人工智能、無人駕駛、數字孿生、新能源等技術在倉儲作業、干線運輸、城市物流、末端配送等眾多物流場景中應用日趨成熟，推動著物流與供應鏈的數字化、智慧化、綠色化發展�？傮w來看，主要表現在如下方面：一是自動化、智能化、無人化技術裝備加快應用。自動分揀系統、無人倉、無人碼頭、無人配送車、物流機器人、智能快件箱等技術裝備的應用減少了人工操作、全面提高了作業效率。二是新能源、新技術助力綠色物流發展。綠色包裝、新能源重卡、綠色托盤等科技帶來的裝備綠色升級成為物流行業節能減排的重要手段。三是技術集成推動行業發展。多種物流硬件設備與軟件功能模塊通過網絡系統集成，形成互聯互通的有機整體，實現設備協同、多機器人集成調度，有效提高了物流系統整體作業效率。與此同時，我們也要看到，我國現代物流正在進入“溫和”增長階段，突出表現在行業需求增長放緩，供過于求局面短期內難以扭轉�，F代物流體系高質量發展需要尋求新的突破，對于物流技術向高質量、高端化創新升級也提出了更高要求。
《中國物流技術發展報告》截至2023年已經連續出版了7年，記錄了我國物流技術自“十三五”以來的成長軌跡，旨在展現年度物流技術發展的新特點、總結物流技術研發與應用的新進展、分析物流技術未來發展的新趨勢。在總結前7年報告編寫經驗的基礎上，充分聽取行業相關人士、專家及讀者建議，借鑒中國物流與采購聯合會物流裝備委員會的行業實踐和2023年全球物流技術大會及物流技術相關前沿發展資料，《中國物流技術發展報告（2023）》（以下簡稱《報告》）如期與各位讀者見面了。《報告》延續了2022年的總體章節結構，保持了系列特色，在編寫過程中秉持著以下原則：一是全面性，《報告》力求覆蓋物流技術各方面，既包括運輸、儲存、包裝、信息等功能類物流技術，又包括大宗、汽車、冷鏈、醫藥、服裝、快遞等專業場景與特色物流技術。二是實時性，《報告》充分結合時代發展情況，展現物流技術最新發展成果與發展趨勢。三是實用性，《報告》不僅展現各領域嶄新的物流裝備技術，而且著重反映新裝備技術下新的物流運營組織技術，盡可能多地為讀者勾勒出技術的應用場景。四是可讀性，《報告》摒棄晦澀難懂的專業技術表述，力求用通俗易懂的語言展現各項物流技術的特性用途和應用場景。
《報告》由何黎明主編，張曉東、馬增榮、王沛任副主編。何黎明提出頂層設計，張曉東、馬增榮負責確定《報告》總體框架和章節結構，并明確技術要點、把握報告邏輯�！秷蟾妗酚芍袊锪髋c采購聯合會和北京交通大學交通運輸學院物流工程系的相關人員參與編寫。其中，第一章由張曉東、馬增榮、趙啟昕、蔡新銳編寫；第二章第一節由左新宇、李艷東、方興國編寫，第二節由王沛、陶研銘編寫，第三節由張曉東、汪世杰編寫，第四節由張曉東、趙啟昕編寫，第五節由馬增榮、蔡新銳編寫；第三章第一節由馬增榮、朱應、邵思倩編寫，第二節由左新宇、房宇軒編寫，第三節由張曉東、房宇軒編寫，第四節由左新宇、王坤、邵思倩編寫；第四章第一節由王沛、陸錚編寫，第二節由王沛、王迦堯編寫，第三節由李艷東、王迦堯編寫，第四節由王沛、王迦堯編寫，第五節由李艷東、陸錚編寫，第六節由馬增榮、陸錚編寫；第五章第一節由張曉東、蔣卓玲編寫，第二節由吉瑩、丁洋、蔣卓玲編寫，第三節由左新宇、汪世杰編寫；第六章第一節、第二節、第三節由左新宇、馬嬌嬌編寫，第四節、第五節由李艷東、呂晨菲編寫；第七章第一節、第二節由張曉東、劉世鈺編寫，第三節、第四節、第五節由左新宇、萬輝編寫，第六節由朱應、劉世鈺編寫；第八章第一節由呂忠、代辛倩編寫，第二節由宋夏虹、張晉姝、代辛倩編寫，第三節由秦玉鳴、劉飛、代辛倩編寫，第四節由秦玉鳴、郭威、魏然編寫，第五節由施偉、魏然編寫，第六節由劉宇航、王沛、胡嵐、章凱祥編寫，第七節由萬瑩、魏然編寫，第八節由萬瑩、李勝、章凱祥編寫，第九節由徐東、張曉東、范學兵、郭志偉編寫，第十節由張煒、章凱祥編寫；第九章由左新宇、鄧彬、楊佳俊編寫。
《報告》在編寫過程中，得到了國內外許多物流技術裝備企業和物流企業以及專家、學者的大力支持，獲得了寶貴的一手資料，編寫組認真研讀、精心組織，盡可能將資料的價值最大化地呈現給讀者。此外，中國財富出版社有限公司的編輯在時間緊、任務重的情況下，加班加點工作，保證了《報告》如期出版。在此，對為《報告》編寫提供幫助的各企業、專家和中國財富出版社有限公司表示衷心感謝。
物流技術體系龐大且發展日新月異，加之編者時間和能力有限，《報告》中難免存在不足與疏漏之處，衷心希望讀者諒解并提出寶貴意見，以便在今后的報告中不斷改進與完善。
何黎明，高級經濟師，碩士研究生學歷�，F任中國物流與采購聯合會會長（法定代表人）、黨委書記、中國物流學會會長、中國汽車流通協會會長、中國國際貿促會物流行業分會會長、亞太物流聯盟主席、國際采購與供應管理聯盟副主席等職。主要從事物流與采購以及生產資料流通工作，參與了國務院《物流業調整和振興規劃》的起草和討論工作，主持了國家發改委、國務院國資委、財政部、商務部、工業和信息化部等部門多項重大研究課題。
社會工業化發展的進程中，底層基礎技術和軟件的發展極為重要。在運籌優化領域，“求解器”發揮了極其重要的作用。求解器技術屬于典型的底層技術領域，技術門檻高、研發難度大、投入時間長且風險較高。種種條件制約下，從1957年紐厄爾和西蒙等人開始研究一種不依賴于具體領域的“通用問題求解器”到現在，六十多年發展，全球主流求解器市場仍被美國公司的產品所壟斷，并且構筑了極高的市場競爭門檻。由于求解器在工業場景中的重要作用，近幾年國產求解器研發領域也在蓬勃發展，一些新興科技公司和大廠研發的求解器嶄露頭角，并在線性規劃求解方面實現突破，達到全球領先地位。物流作為一個數據量大、數據關系復雜的行業，與優化求解器有著天然的契合關系。運籌優化求解器在物流領域的應用是行業發展的必然結果，也將為解決物流實際問題提供有效的解決方案。
一、求解器的理論基礎：數學規劃問題
數學規劃是運籌學的一個分支，用于研究在給定的約束條件下如何按照某一衡量指標（即目標函數）來尋求最優的方案。數學規劃是優化問題建模的第一步，也是最重要的一步，因為它界定了問題的類型和求解難度。在數學模型的基礎上，求解器可以對問題進行求解并尋找問題的最優解。簡而言之，求解器是用來求解數學規劃問題的一類軟件，在現實生產生活中具有重要價值和意義。
根據問題的性質和處理方法的差異，數學規劃又可分成許多不同的分支，如線性規劃、非線性規劃、整數規劃、混合整數規劃等，各種數學規劃問題分類及其之間的關系如圖7-13。
圖7-13 常見的數學規劃問題分類
資料來源：https://mp.weixin.qq.com/s/ZIVfnAYFNYhK7njiJxJQVQ
數學規劃在國防、工業制造、交通物流、資源管理、金融、集成電路設計、電力管理等生產生活各個領域都有著十分廣泛的應用，是在實際應用中創造價值最巨大的優化方法。現實中各種類型優化問題，小到快遞員路線選擇、商鋪選址，大到工廠生產排程、物流路徑規劃等，都可以抽象成數學規劃問題，采用數學定義的方式，定義出優化問題三要素：決策變量、優化目標以及約束條件，然后建立不同的數學模型，并利用求解器進行求解優化。數學規劃問題，是求解器運行的理論基礎。
二、主流求解器及其對比分析
目前主流求解器市場主要分為商用求解器、開源求解器兩類，全球知名的商用求解器主要有Gurobi、Cplex、FICO Xpress，而開源求解器主要有SCIP、GLPK。在國內，著名的商用求解器包括杉數科技COPT求解器、阿里云MindOpt求解器、華為天籌AI求解器OPTV，而開源求解器主要有上海財經大學LEAVES求解器、中國科學院CMIP求解器等。這些優化求解器以工業軟件的形式，把數學規劃方法用于大規模復雜問題的優化求解，是解決各種數學規劃問題的核心工具，在實際生產生活中具有重要價值和意義。
（一）國外主流求解器
1. Gurobi
Gurobi是由美國Gurobi Optimization公司開發的大規模優化器。在理論和實踐中，Gurobi優化工具被證明是全球性能領先的大規模優化器，可以為客戶在開發和實施中極大降低成本，具有突出的性價比。它廣泛應用在金融、物流、制造、航空、石油石化、商業服務等多個領域，為智能化決策提供了堅實的基礎，成為上千個成熟應用系統的核心優化引擎。Gurobi是全局精確優化器，支持的模型類型包括：連續和混合整數線性問題、凸目標或約束連續和混合整數二次問題、非凸目標或約束連續和混合整數二次問題、含有對數、指數、三角函數、高階多項式目標或約束，以及任何形式的分段約束的非線性問題、含有絕對值、最大值、最小值、邏輯與或非目標或約束的非線性問題。
2. CPLEX
CPLEX最初版本開發于1988年，2009年納入IBM產品體系，如今發展成為IBM決策優化系統IBM ILOG CPLEX Optimization Studio（簡稱COS）。作為COS系統中的關鍵組件，CPLEX Optimizer為線性規劃、混合整數規劃、二次規劃和二次約束規劃問題提供靈活的高性能數學規劃求解器。此外，求解器還包含了用于混合整數規劃的分布式并行算法，支持利用多臺計算機來解決難題，可求解具有數百萬個約束和變量的優化模型。
3. SCIP
SCIP（Solving Constraint Integer Programs）是一款開源規劃問題求解器，主要由德國ZIB研究所開發。SCIP是目前混合整數規劃和混合整數非線性規劃最快的非商業求解器之一，其使用的算法思想為分支定界法。與大多數商業求解器不同，SCIP允許用戶對求解過程進行完全控制，并允許用戶訪問求解器內部的詳細信息。
4. GLPK
GLPK（GNU Linear Programming Kit，GNU線性編程工具）是GNU下的一個項目，用于建立大規模線性規劃和混合型整數規劃問題，并對模型進行最優化求解。
5. Xpress
Xpress于1983年發布，是第一個在筆記本電腦上運行的商業線性規劃和混合整數規劃求解器。1992年推出了并行計算版本，五年后擴展到分布式計算。Xpress還是第一個跨越十億決策變量閾值的混合整數規劃求解器，于2013年首次實現了并行對偶單純形方法的商業實現。Xpress支持多種類型規劃的求解，主要包括：線性規劃、混合整數線性規劃、二次規劃、二次約束二次規劃、二階錐規劃、混合整數非線性規劃、混合整數二次規劃、混合整數二次約束二次規劃、混合整數二階錐規劃、一般非線性規劃，一般混合整數非線性規劃、約束規劃等。
6. LINGO
LINGO是Linear Interactive and General Optimizer的縮寫，即“交互式的線性和通用優化求解器”，是由美國LINDO系統公司（Lindo System Inc.）推出的專門用于求解最優化問題的軟件包。其特色在于內置建模語言，提供許多常用函數方便使用者建立優化模型時調用，并提供與其他數據文件（如文本、EXCEL、數據庫等）的接口，易于方便地輸入、求解和分析大規模最優化問題。LINGO支持求解的規劃類型為：線性規劃、非線性規劃、二次規劃、二次約束規劃、二階錐規劃問題、半定規劃問題、隨機和整數規劃問題等。
7. MOSEK
MOSEK是由丹麥MOSEK ApS公司開發的一款數學規劃求解器，也是公認的求解二次規劃、二階錐規劃和半正定規劃問題最快的求解器之一，廣泛應用于金融、保險、能源等領域。其支持求解的模型包括線性規劃，二次約束凸規劃，二階錐規劃，半正定規劃，一般可分離凸規劃和混合整數規劃等。
8. BARON
BARON（Branch And Reduce Optimization Navigator）是一種通用的非線性優化器，能夠將非凸優化問題求解到全局最優。其決策變量可以是連續的、整數的或兩者的混合。BARON已應用于化學過程工業、制藥、能源生產、工程設計和資產管理等領域。其支持求解的模型包括：線性規劃、一般非線性規劃、混合整數規劃、一般混合整數非線性規劃等。
（二）國內主流求解器
1. 上海財經大學LEAVES求解器
LEAVES優化求解器是上海財經大學并行優化國際合作實驗室與杉數科技共同牽頭建設的一個運籌學與人工智能基礎算法平臺。它目前的功能分為三大模塊，即傳統運籌學的根基數學規劃、大規模機器學習算法的高效實現和運籌學的實際應用。其中數學規劃求解器的部分，LEAVES是第一個成規模的華人運籌學優化算法求解器，可以解決線性規劃、半正定規劃、幾何規劃、線性約束的凸規劃等常見的大規模優化算法求解問題，對其中多個經典模型的求解速度和效率達到國際一流水平。
2. 中科院CMIP求解器
CMIP求解器由中歐科學院CMIP團隊研發，于2018年3月發布1.0版本。目前其代碼總量已經超過五萬行，涵蓋國際現有求解器預處理、啟發式、割平面、分支、節點選擇、區域傳播等各種功能模塊，并已經較好地具備了求解大規模整數規劃問題的能力。求解器采用團隊自主研發的一種廣義系數縮緊割平面技術，對于一般的整數規劃問題具有一定的改善效果，尤其對于網絡設計問題效果顯著。
3. 杉數求解器COPT
杉數求解器COPT（Cardinal Optimizer）是杉數自主研發的針對大規模優化問題的高效數學規劃求解器套件，也是支撐杉數端到端供應鏈平臺的核心組件。COPT是目前同時具備大規�；旌险麛狄巹潯⒕�性規劃（單純形法和內點法）、二階錐規劃、半定規劃以及凸二次規劃和凸二次約束規劃問題求解能力的綜合性能數學規劃求解器，為企業提供了更多高性能求解的選擇。
4. 阿里云MindOpt求解器
MindOpt是阿里達摩院決策智能實驗室自主研發的一款具備線性規劃等多種功能的數學規劃求解器套件。它通過對大規模線性規劃的快速穩定求解，為客戶提供從數據到決策的全鏈路建模和求解能力，可廣泛應用于云計算、電力能源、工業制造、交通物流、零售、金融等領域，能幫助做方案設計、生產方案優化、資源合理分配、輔助決策等。其支持求解模型主要包括線性規劃、非線性規劃和混合整數規劃等。
5. 華為天籌AI求解器
天籌（OptVerse）AI求解器將運籌學和人工智能相結合，突破業界運籌優化極限，針對線性和整數模型尋找最優解，以通用形式描述問題，高效計算最優方案，助力企業量化決策和精細化運營，提升資源利用率和運轉效率，增強決策水平和競爭力。其獨特優勢在于融合了先進的人工智能技術，可根據問題特征自適應進行參數調優和求解策略選取，實現最大30%的求解效率提升。
（三）主流求解器優勢特點對比
從求解器的類型來看，商用求解器求解效率明顯高于開源求解器，以制造業中的生產排程為例，在保證數據準確性的前提下，采用商用求解器計算的排產指標可縮短至分鐘級。隨著運籌優化問題的不斷細分，不同的求解器在各類數學規劃問題求解中表現出不同的優勢特點。
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