“绿水青山就是金山银山”理念(以下简称“两山”理念)已经成为习近平生态文明思想的重要组成部分、重要价值遵循;而绿色供应链是保障绿色低碳、高质量发展，推进“两山”理念落地转化的创新模式。绿色供应链通过将绿色环保理念融入供应链管理中，打造覆盖供应端、物流端、消费端、数据端和回收端并融为一体的全域绿色循环体系;通过科学化管理与调度，保证了产品在整个生命周期中，资源消耗最少、带来的生态环境负面影响最小，并最终实现经济效益、社会效益、生态效益的持续协调优化。
我们认识到，绿色供应链在“数字中国”和新基建建设浪潮中，与产业互联网深度融合，驱动传统产业升级和数字经济高质量发展，实现供应链内外物质流、信息流、资金流以及知识流贯通;同时我们应该构建数字化的生态体系，为绿色供应链的智能化提供技术支撑和价值实现场景。本文将围绕绿色供应链数字化平台的系统集成特点，重点探讨大数据与人工智能、云与边缘计算、区块链与价值互联网等三大模式。
一、 绿色供应链基于大数据与AI技术的集成模式
1. 大数据与AI技术的特点
大数据技术从计算机数据诞生后就在不断演进和发展，现在已经形成了一套完整的“数据+业务+需求”的概念、方法、与解决方案。一个相对简化的流程就是：1. 业务分析;2.数据分析;3.数据挖掘;4.机器学习;5.人工智能。而一个目前普遍被接受的概念为：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低的4大特性，亦即“4V”(volume，variety，value，velocity)。
正因为大数据的“4V”特性，传统人工处理方法已不适应海量、价值密度低的数据集合的处理，于是我们将需求、人工处理模式、计算机擅长的迭代优化等相关领域知识结合起来，设计了深度学习来对数据集的价值进行挖掘，重点放在 “相关性”上，进而构建出展示事物运行规律和真实价值的模型、驱动创新模式并不断优化的引擎，起到代替人进行分析，为人的决策提供支持。
在传统供应链或农业等领域，机器学习足以支撑人工智能的需求和目标，但在绿色供应链领域，由于形成了生态体系，传统人工智能技术在面对诸如文字，图像和声音等非结构数据时处理能力明显不足，而深度学习训练的模型更多、复杂度更高，使机器在一定程度上模仿视听和思考等人类的活动，进而解决很多复杂的模式识别难题。
大数据和AI技术在绿色供应链中的应用模式
绿色供应链“五端合一”有效整合囊括第一产业、第二产业、第三产业的多个行业及其产品的全生命周期的各个环节，所产生的数据具备“大数据”的特征，而且“数据端”是有效服务于绿色供应链体系全过程的要素支� | 
