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以公路運(yùn)輸為核心并延伸到物流倉儲、電商倉配服務(wù)，堅(jiān)持以客為本智慧流通、低耗高效、節(jié)能環(huán)保，致力于做社會信賴的物流行業(yè)

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很多人可能不太理解我說的生態(tài)概念，也并不認(rèn)為中國的制造業(yè)真的就那么強(qiáng)大，以至于連美國、日本這樣的全球制造業(yè)強(qiáng)國所采取的措施，都可以充耳不聞。那好，我請你看完此文之后，再跟我辯論。1制造業(yè)的競爭力，分為三個(gè)維度。個(gè)維度是技術(shù)，這就好比說，別人掌握了煉鋼技術(shù)、技術(shù)、技術(shù)，而你還處在農(nóng)耕、游牧?xí)r代。那么別人就會對你形成技術(shù)代差優(yōu)勢，西方的一挺，二十個(gè)，就可以在中國橫掃清廷萬人騎兵。這就是典型的，“落后就會挨打”。制造業(yè)競爭力的第二個(gè)維度是規(guī)模。當(dāng)大家都可以生產(chǎn)的時(shí)候，如果你一天內(nèi)能生產(chǎn)一百挺，而對手只能生產(chǎn)十挺，那你就具有了規(guī)模優(yōu)勢。你去看，二戰(zhàn)美國是以何種速度建造的，你就知道日本在戰(zhàn)略上，不可能是美國的對手。

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與微軟Azure云平臺的深度合作，物聯(lián)云倉基于微軟re技術(shù)架構(gòu)開發(fā)的SaaS具有性能強(qiáng)大、穩(wěn)定性高、數(shù)據(jù)安全、可跨系統(tǒng)部署、可快速迭代等特性;與此同時(shí)，物聯(lián)云倉正在與微軟不斷加深多維度、深層次的科技開發(fā)合作，以推出更加優(yōu)質(zhì)的物流系統(tǒng)服務(wù)。另外一方面來講，物流SaaS系統(tǒng)是實(shí)踐出來的系統(tǒng)，一定要經(jīng)過行業(yè)客戶的實(shí)踐驗(yàn)證，才能確保其適配性。經(jīng)過多年的客戶服務(wù)經(jīng)驗(yàn)。物聯(lián)云倉的SaaS系統(tǒng)已高度適配快消、物資、零售、酒水、美妝、鞋服、家居、家電、生鮮、食品等行業(yè)的復(fù)雜業(yè)務(wù)場景。以物聯(lián)云倉的典型客戶案例來看，其服務(wù)的國內(nèi)某大型物流企業(yè)的物資倉儲配送網(wǎng)絡(luò)，全方位應(yīng)用了物聯(lián)云倉的SaaS系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化、智慧化升級。

但還有很多人口居住在偏遠(yuǎn)地區(qū)，而這些偏遠(yuǎn)地區(qū)的人口，隨便拿出一個(gè)省，都是中等規(guī)模國家的人口，中國的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，從目前整個(gè)物流成本的角度來看，是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。我在開篇當(dāng)中說，同樣的距離，中國的快遞成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于美國，那是因?yàn)橄窬W(wǎng)購這種，其物流成本主要是人工成本，中國的人工成本是美國的八分之一。所以網(wǎng)購便宜。但真正的制造業(yè)物流成本，除去人工的話，中國的物流成本非常高，在美國，如果你用汽車公路運(yùn)輸。油價(jià)比中國便宜，極少有過橋費(fèi)、過路費(fèi)等；如果你用火車，美國的電費(fèi)又比你便宜；如果是水路，中國水運(yùn)所輻射的范圍也沒有美國那么廣。具體來說，比如中國已建成的油氣里程也就萬公里左右，其中天然氣管道7萬公里，而美國有大約萬英里（約合萬公里）的石油管道和超過萬英里（約合萬公里）的天然氣管道。

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是觀念層面的。中國現(xiàn)在很多人還存在“節(jié)約用電”這種觀念，我不是說這種觀念不好，而是這種觀念背后，是一種匱乏型經(jīng)濟(jì)，是會阻礙消費(fèi)型社會到來的。這就好比說，改革開放初期，很多人還穿著打滿補(bǔ)丁的衣服，但現(xiàn)在就算街上的流浪漢，也不會穿打補(bǔ)丁的衣服了。你不能說這就是浪費(fèi)。你去看美國人的家電消費(fèi)習(xí)慣，空調(diào)基本上只要打開，就不會關(guān)了。中國現(xiàn)在很多地方的冬天，還需要燒爐子來取暖，如果燃?xì)鈨r(jià)格足夠低。電的價(jià)格足夠低（非火電），就會降低對煤炭的使用，就會刺激更大規(guī)模的家電消費(fèi)，也會更好的管理環(huán)境問題。我要說的，其實(shí)還不僅僅是大家用電成本的問題。未來的制造業(yè)，一定是人工智能的時(shí)代，而人工智能是一套自運(yùn)行系統(tǒng)，對電的消耗會以指數(shù)級提升。

文章來源：網(wǎng)絡(luò) | 更新日期:2021-04-03 10:42