总体上看，我国物流业已步入转型升级的新阶段。但是，物流业发展总体水平还不高，发展方式比较粗放。主要表现为：一是物流成本高、效率低。2013年全社会物流总费用与国内生产总值的比率高达18%，高于发达国家水平1倍左右，也显著高于巴西、印度等发展中国家的水平。二是条块分割严重，阻碍物流业发展的体制机制障碍仍未打破。企业自营物流比重高，物流企业规模小，先进技术难以推广，物流标准难以统一，迂回运输、资源浪费的问题突出。三是基础设施相对滞后，不能现代物流发展的要求。现代化仓储、多式联运转运等设施仍显不足，布局合理、功能完善的物流园区体系尚未建立，高效、顺畅、便捷的综合交通运输网络尚不健全，物流基础设施之间不衔接、不配套问题比较突出。四是政策法规体系还不够完善，市场秩序不够规范。已经的一些政策措施有待进一步落实，一些地方针对物流企业的乱收费、乱罚款问题突出。体系建设滞后，物流业从业人员整体素质有待进一步提升。
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相比较而言，对于已处于可解决范畴内的问题，机器学习可以基于训练数据库自动执行操作(本文后续关于监督学习的部分将对此进行讨论)。基于其允许任务自动执行这一特性，人工智能尤其是机器学习对许多供应链管理人员来说都是一项值得关注的重要技术。对于今天的许多企业来讲，制定并实施供应链相关的人工智能战略，将使其随着技术的逐渐成熟，提升自身的生产力、速度与效率。一、人工智能的发展现状人工智能近期的迅猛发展，得益于以下因素的共同作用。
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而我国现有的愈发密集的高铁网络正在缓解经济圈内城际间的货物的快捷运输需求。在此背景下，+高铁的联运将很好地完成跨区域的运输对接，将各种运输方式有效地结合起来，各取所需而又扬长避短。2018年5月10日，民用局与铁路总公司签署《推进空铁联运战略合作协议》(以下简称《协议》)，《协议》的签署标志着民航与铁路的合作进入新阶段。根据该协议，双方就合作的工作目标、合作内容、沟通机制三方面达成了战略共识。
在多方服务探索下，智能快递柜的角色从物流末端智能终端发展成为社区基础设施，这符合新《邮政普遍服务》标准对各类便民惠民普遍服务内容的要求，进一步凸显了便民服务属性，在未来或许还能够实现社区场景消费一体化。当然，除了智能快递柜功能和应用场景的丰富，各大企业深耕多年之后，已经不乏远见者进行探索。其中，产品矩阵的丰富就是智能快递柜行业构建智慧物流商业化探索的一大基础。如中邮速递易围绕物流两端推出的智能快递柜、小黄筒、智能信报箱、大型自提柜等一系列智能终端。
目前来看，随着快递末端服务设施建设的加强，未来在快递”最后一百米〓务领域，将形成”快递员+智能快递柜+服务站“三种模式共存共生的格局，给用户带来更多选择和体验。