物流业是支撑一个国家的国民经济发展的基础性、战略性产业。随着中国经济的高速成长，中国物流行业近年来也保持着较快增长，产业体系初步形成，已经成为国民经济的重要组成部分。2009-2016 年，全国社会物流的总费用在 GDP 中的占比由 18.1% 下降 15.5%，但与发达国家物流费用占 GDP 约 10% 的比例相比还有很大差距，提高物流效率，降低物流成本成为政府、物流企业与其客户力争实现的目标。2016 年，国家发展改革委员会发布：《物流业降本增效专项行动方案》， 同时，交通运输部也规划从基础设施建设等四方面着手帮助促进物流业降本增效。
智慧物流是指通过智能硬件、物联网、大数据等智慧化技术与手段，提高物流系统分析决策和智能执行的能力，提升整个物流系统的智能化、自动化水平。智慧物流集多种服务功能于一体，体现了现代经济运作特点的需求，即强调信息流与物质流快速、高效、通畅地运转，从而实现降低社会成本，提高生产效率，整合社会资源的目的。根据中国物流与采购联合会数据，当前物流企业对智慧物流的需求主要包括物流数据、物流云、物流设备三大领域，2016 年智慧物流市场规模超过 2,000 亿元，到 2025 年，智慧物流市场规模将超过万亿。
当前，智慧物流的需求主要来自于新型商业模式与物流产业运作模式的革新两个方面，而面向下一代大数据智慧物流信息技术，储备并面向智慧物流专业的数据分析人才，是物流企业实现智慧物流成功的关键。
大数据与新一代人工智能技术
随着无人机、机器人与自动化、大数据等已相对成熟，即将商用；可穿戴设备、3D 打印、无人卡车、人工智能等技术在未来 10 年左右逐步成熟，将广泛应用于仓储、运输、配送、末端等各物流环节。除了传统物流行业的仓内技术，干线技术，最后一公里配送，及末端技术以外其，基于大数据与人工智能的智慧数据底盘数据分析，则是智慧物流时代的数据分析人才培养目标的重中之重。智慧数据底盘，是指利用大数据分析技术，通过对商流、物流等数据进行收集、分析，主要应用于需求预测、仓储网络、路由优化、设备维修预警等方面，如京东与菜鸟物流网络，采用数据预测方式，提前洞察消费者需求，并进行预先分仓备货。
如今，大数据已经成为众多企业重点发展的新兴技术，多家企业已成立相应的大数据分析部门或团队，进行大数据分析、研究、应用布局，各企业未来将进一步加强对物流及商流数据的收集、分析与业务应用，正因如此，面向大数据的智慧物流信息系统分析人才，也成为当前物流企业业务部门的投资重点。
跨象乘云™物流大数据创新实验平台（简称：KXCY-LAB-LG），基于 —— 跨象乘云™可视编程机器学习平台（简称：KXCY-ML-VP）与跨象乘云™大数据可视化探索平台（简称：KXCY-BD-VIZ），结合广泛覆盖物流行业及与其紧密相关的仓储，运输，零售行业方向的权威真实数据集，为物流大数据数据分析专业师生提供高质量的数据分析素材。同时，面向物流行业，研发多个利用数据挖掘与数据可视化技术，实现物流大数据分析的创新实验。