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除了行业竞争之外，冷链运输效率低、投入成本高等问题，也是制约冷链产业发展的重要因素。3.3供给与需求矛盾当前在行业的供给端，冷链物流企业的发展不均衡且不充分，各冷链企业的运力、仓储能力和服务质量也存在一定的差异，部分企业可提供高品质的储运服务。目前需求端对冷链物流的需求潜力很大，并且正在快速增长，特别是生鲜电商的高增长对冷链需求十分强烈。当前冷链物流供应链的上下游存在一个非常突出的矛盾，即冷链企业可提供高标准的服务，然而需求端对冷链服务质量要求却很低，导致冷链供需标准不匹配。
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。
据传化方面数据显示，通过传化网车辆平均排队提货时间从3小时下降到0.6小时，供应链协同效率提升30%，物流管理费用下降至少20%，支付成本降低至少50%，综合成本费用降低20%。杨达卿认为，各类主体都在物流流程的各个环节布局，但未来物流发展一定是超级大脑的全流程管控，其中重要的驱动力就是沉淀的数据。因此，相比之下，拥有商流、物流、资金流的大平台会将更加拥有优势。网易考拉物流团队负责人表示，未来的物流将以客户需求和供应链效率为中心，数据化能力成为必须;仓储模式将发生改变;配送标准也将继续提升。
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