對于菜鳥來講，IOT是我們的技術戰略，同時也是菜鳥“一橫兩縱”業務戰略中的“一橫”，我們要打造數字化引擎，IOT對菜鳥甚至對整個阿裡經濟體意味着新的數字化技術手段和突破方向。今天所有的IOT都必須與AI、大資料、業務結合在一起，才能發揮它的作用，就像原子核如果不作為核武器來使用，可能也爆發不出它強大的能量。IOT不是目的，IOT隻是手段，數字化也不是目的，數字化也隻是手段。數字化是為了管理經營的透明化，以及面向智能化的遷移。對于物流來說，絕大多數物流企業還是成本型企業，不是面向機會型的，是以我們的目的又會回歸到提效、降本、發現新機會等方向。
随着資料化概念越來越深入，随着營運精細化，IOT是所有物流企業都要擁抱的大方向，這會提高我們未來的核心競争力。很多時候，當我們做場景智能化和精細化管理時，等用到資料時捉襟見肘，或是因為資料很小，或是因為資料品質差，如果我們擁有垃圾資料庫，處理得到的也是垃圾結果，對于數字化來講，我們可以拿到足夠多有用的資料，且是否足夠與現實比對，這就涉及到數字孿生，實體世界和數字世界有非常強的比對關系，數字世界在實體世界都能找到對應關系，實體世界發生所有的行為在數字世界都有所回報，然後在數字世界模組化進行大資料分析和智能化推導。
網際網路向産業網際網路更新
在過去十多年發生了兩件事，一是快速資訊化，一是移動化。那麼，接下來二十年會發生什麼？網際網路階段會延伸到産業網際網路階段，網際網路階段的很多事情都是做資訊加工，比如基于資訊系統的建設去拿到資料做供需比對和全局優化，但網際網路和産業結合在一起時，就不僅僅是資訊管理問題，真正站在産業角度去優化産業時會發現，過去的模式、業務資料及管理方式，都是值得改變的，是以，産業網際網路會面臨資料更新。首先，資料增量會變得很多，其次，以前看不到的資料現在要想辦法看到。基于真正的産業大資料做供需比對和全局優化，這樣才可以把網際網路真正的加到産業中去，今天我們對IOT也有另外的了解，物聯網是為了另外的IOT（Industry Of Technology），我們希望基于技術和新的場景化設計，把整個産業放在其中重新思考，在各個環節各個流程和模式上進行改變，IOT是阿裡和菜鳥進行數字化轉型的必要條件。
數字化經曆了幾個過程，開始是系統化，我們關心的是怎麼用一套系統管理業務，系統化的核心是為了基于系統實作監督和管理的作用，在過去的二十年，整個資訊化高速公路都是朝着這個方向鋪下去的，系統化是把你的思維、管理需要、管理意志力翻譯出來變成系統，這個階段系統本身還是個工具，到下一階段我們要實作數字化，在此階段可以收集大量資料并管理它們，基于已有的資料，我們的營運成本、價值洞察、經營管理都會發生很大的差別，以前我隻知道我想要什麼資料，然後被資訊化管理了，而今天很多資料是因為節點重要被數字化了，甚至我看到了從來沒看到過的東西，這會實作整個過程和管理的透明化，以及不斷深入下去的機器化。數字化不是目的，隻會讓雲上資料存儲的更多，是為大資料分析和智能化應用做準備的。系統化通過數字化真正走向智能化時，我們擁有足夠多的資料和管理細節，不論是做供需比對、全局優化和商業洞察，都會發生很大的變化。IOT背後代表的是數字化，IOT是數字化非常關鍵的技術手段。
數字化是一切精細營運和智能優化的基礎
從業務和技術兩個角度來看IOT，都是要形成智能物流與供應鍊系統。對于業務模組化來說，我們在解決××的生産環境中用××的生産要素對××的生産任務進行加工，業務思考的是今天的生産對象哪些是本來應該數字化而沒有數字化的，今天的生産環境中有哪些應該被數字化而沒有數字化，當然不可能所有的東西都要數字化，但是核心的要素和環節是必須數字化的，這是一開始做數字化模組化就要基于自己的業務模式和場景建構出來的一套業務模型，這是菜鳥正在做的主力電商物流思考的大方向。接下來菜鳥很多IOT的産品和場景解決方案都圍繞圖中架構進行的，哪些地方是最關鍵的要素而沒有被數字化的，比如LEMO的PDA最早是想看到移動的人，對移動的庫工進行數字化，接下來倉庫中的貨、場地、容器等都應該被數字化。對于技術模組化來說，所有要被數字化的對象都可以從幾個角度去看，一是對象是動态還是靜态的，這對技術選型會産生很大的影響；二是距離，連接配接是一個核心問題，連接配接本身跟發射距離是有關系的，其中我們要思考除了做場景化産品、智能硬體之外，底層最應該投入的基礎技術是什麼；三是主動和被動數字化，被動數字化就是全程不斷的上傳資料，主動數字化是需要人主動去實作的，主動和被動數字化也是我們思考技術模型的一個重大方向。
數字孿生
數字實體模組化，對實體實體進行抽象歸一。數字實體互聯互通，形成實體世界的“數字孿生”。
數字孿生即是從實體實體的數字化到數字實體的智能化整個方向，核心就是怎麼讓兩個世界發生關系，實體世界的東西怎麼在數字世界結構化，數字世界的東西怎麼能驅動實體世界的人或物。髒、亂、差的資料是做不出智能化的效果，有效數字化才能形成資料智能，并與雲端智能形成自回報閉環。
數字孿生是數字化必須要走到的一個程序，對于數字化來講，一定會在雲端有一個對應關系，數字化到數字孿生圍繞着資料收集、虛拟映射及整合呈現、分析決策到實體影響與改造，核心都會圍繞人、機量返還進行改造，這一定會帶來實體和管理決策的改變。IOT+數字化，并不能直接應用解決業務問題，數字化整合串聯才能和業務緊密結合。
數字孿生設計階段包括以下四個階段：
1.實體映射可視化：關鍵物流要素和資料可視化協同關鍵角色，挖掘創新點，激發概念點。
2.低數字孿生：從單子產品出發，進行子產品組合實作過程中的産品運作的管控及仿真模拟。
3.全要素數字化與仿真模拟：全物流要素及資料數字化使用實體與虛拟互相影響的仿真模拟，實作産品全生命周期管控。
4.數字孿生生态：協同全行業及所有角色和要素，幫助實作全鍊路要素的數字孿生。
我們所有的努力方向都要追求第四個階段，每一步要做什麼需要和生産流程結合在一起設定目前的目标。
數字倉和數字驿站
未來我們在不斷建構的就是數字倉、數字分撥、數字驿站和數字網點等場景，都會基于數字實體世界、IOT中台和産品矩陣，建構出數字倉和數字驿站等解決方案。
物流IoT領域的若幹技術問題
物流IOT領域有很多問題在未來值得去推進，對于物流來講都是基礎性問題，從人、車、貨、場幾個次元去看，比如貨物的定位和安全問題，這是核心問題，如何找到一個環境穩定、低成本的物品定位技術，這是我們未來在物流行業需要突破的技術；比如自動化提升效能，在複雜環境下的高可靠網絡通信技術是什麼樣的，還有分布在海内外的裝置安全和運維技術是什麼樣的。誠然，對于物流和供應鍊環節需要的新IOT技術遠遠不止這些，企業應該更多的思考自己物流環境真正需要的底層核心技術是什麼，因為這會給我們企業在管理上、生産上、經營上帶來極大的改變和突破，菜鳥也在積極地與行業一起思考在哪些方向上尋求突破，這也是IOT在基礎技術方面投入和沉澱的大方向。