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随着新一代信息技术和制造技术融合程度的不断加深，全球制造业的产业数字化和数字产业化不断推进，智能制造技术取得长足发展。我国《“十四五”智能制造发展规划》中指出：要“加快构建智能制造发展生态，持续推进制造业数字化转型、网络化协同、智能化变革”[1]。
在智能制造发展生态中，智能物流是不可缺少的一环。智能物流的发展将满足智能制造的供应链协同供给需求，成为智能制造的重要支撑[2]。同时，随着物流技术数字化、智能化水平的提升，物流数据量的不断增大，如何通过软件和硬件技术手段，使智能物流进入数字经济的数据治理框架成为重要课题。
目前，我国对数据治理的研究多停留在数据治理框架构建、机制研究等宏观方面，缺少对于各行业智能技术支撑数据治理实现的具体分析。智能物流数据治理离不开顶层系统设计、中间操作结构和底层数据支撑，所以开展智能物流数据治理研究，必须紧密结合智能物流技术的发展。
本文首先从概念、技术的角度明确智能物流数据治理与技术的发展特征。随后，借鉴业内成熟的企业案例，总结提出智能物流发展建议和未来方向展望，为我国智能物流领域在治理层面和技术层面的发展提供参考。
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作者信息：
房殿军1，2，黄一丁1，蒋红琰1，2，4，洪 晟3，郑卓远1
(1.同济大学 机械与能源工程学院，上海200092；2.青岛中德智能技术研究院，山东 青岛266000；
3.北京航空航天大学 网络空间安全学院，北京100191；4.江苏科技大学 机械与动力工程学院，江苏 镇江212000)
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