当下，我们正站在一个被赋予“AI时代”之名的全新篇章起点上，其核心特征在于人工智能（AI）与大数据分析的深度融合与全面整合。这一强大的技术合力正以前所未有的态势，广泛而深刻地渗透到社会经济的各个层面。
在众多领域中，物流供应链管理领域所经历的变革尤为显著且深刻。
尤其是在当今国内外经济环境日趋复杂、不确定性和不稳定因素明显增加的背景下，传统的物流供应链体系面临着前所未有的冲击与考验。而AI技术凭借其卓越的数据分析能力、高效的决策支持功能以及智能化的运营管理优势，为国内供应链的稳定运行注入了强大的动力，为实现经济的可持续增长提供了坚实的保障。
然而，进入AI时代的旅程并非没有挑战，特别是物流供应链存在环节多、链条长、场景多样的特点。因此，AI落地除了要面对技术挑战，还面临场景选择难、数据基础薄弱、缺乏统一操作标准等多重障碍。
01
从实验室向产业化跃进
应用呈多层级
前不久，中国物流与采购联合会智慧物流分会发布的《中国物流与供应链领域AI应用研究报告》（以下简称《报告》）指出，AI技术被广泛地应用到供应链管理、安全合规管理、智慧仓储、运输优化、无人配送等物流供应链的细分场景，同时通过物流装备与AI能力的叠加，升级货运车辆、物流机器人等传统物流设备设施，以提高物流效率、降低物流成本，提升客户服务质量。
“当前，我国物流行业处在转型升级、提质发展的关键期、窗口期。AI技术的跨越式发展为物流行业应用奠定了基础。”近日，中国物流信息中心党委书记、主任，中国物流与采购联合会智慧物流分会秘书长刘宇航接受《中国物流与采购》杂志记者采访时表示，DeepSeek凭借“开源模型+算法突破+成本重构”带动了国内AI普惠化发展，降低了企业应用门槛。
可以预见，未来物流供应链领域AI应用将加速发展，头部企业进一步强化技术优势、扩大应用范围、加速深耕垂直模型与行业模型，将AI能力产品化、平台化，为行业赋能，提供AI产品与服务；中小企业也将在链主企业牵引下，从对AI技术的“观望”步入点状应用，带动数智化能力提升。
的确，AI技术的逐步成熟和算力成本的下降为产业规模发展奠定了基础。从AI技术发展阶段来看，过去两年，以大模型为代表的通用人工智能实现突破，具备多模态内容生成、逻辑推理和复杂任务执行能力。同时，算力基础设施完善与数据要素价值释放加速技术迭代，推动AI技术从实验室向产业化跃迁。
日前，中国人民大学商学院教授宋华接受《中国物流与采购》杂志记者采访时认为，当下，AI正以前所未有的深度和广度渗透到物流行业的各个环节，但这场变革背后，蕴含着一系列值得深入剖析的深层次逻辑，这需要从AI的发展阶段着手分析：
第一个阶段是机器学习阶段。这一阶段最基本原理深深扎根于统计学方法，通过对海量历史数据的深入挖掘和细致分析，试图揭示隐藏在其中的内在规律。目前，这种方法在物流行业中得到应用。例如通过历史数据预测物流需求、优化库存水平或者对运输线路进行动态优化。
第二个阶段是深度学习阶段。与机器学习阶段相比，深度学习不仅优化了物流的单个环节，而且针对整个流程进行了革命性的改进，例如有效配置卡车和仓库以最大化流程管理效率，并管控作业活动和风险。
第三阶段是深度融合阶段。在此阶段，人工智能已具备重塑物流供应链的能力，但未来仍需进一步发展，特别是提升供应链的韧性，自动判断并解决可能的问题，有效配置资源。
“从整个物流和供应链流程来看，AI技术已经深度嵌入到各个环节，实现了从计划采购、制造、交付、退货到回收的全流程应用场景。”近日，中国（深圳）综合开发研究院供应链管理规划研究所所长王国文接受《中国物流与采购》杂志记者采访时认为，从整体上看，AI技术赋能物流和供应链的终极目标，是实现物流和供应链的自我认知、自我学习、自我提升，构建一个完全智能化的全供应链体系。
“这个长远目标的核心在于，一条供应链是否具备自我学习、自我更新、自我认知和自我设计的能力。”王国文强调，人工智能的本质特征是由系统代替人做决策，如果系统无法完成这一任务，那么它仅仅是大数据和物联网的应用，而非真正的人工智能。因此，决策能力是人工智能的核心问题。
可见，人工智能的底层逻辑在于如何实现系统的自主决策，而不是简单地将以前的信息加工、分类整理再输出。
不过王国文提醒道，从软件角度来看，传统软件与融入人工智能的软件之间的区别在于传统软件基于输入数据给出既定的输出结果，而融入人工智能的软件则结合传统数据和现有数据，通过掌握的大数据形成新的判断，从而形成新的自主决策机制。因此，他认为这是人工智能在物流和供应链赋能的底层逻辑。
02
AI技术加速渗透
亟需构建行业知识图谱
《报告》显示，我国物流与供应链领域人工智能渗透率不断攀升并呈现加速趋势。
据刘宇航介绍，调研发现，当前行业头部企业均在探索、推动AI技术应用落地，但应用深度与广度参差不齐，AI技术整体渗透率超过37%，其中运输场景应用渗透率最高为78%，运输环节成为企业推进人工智能技术落地的优选场景，传统物流企业通过引入人工智能技术，推动运输调度、运输规划、货物装载等场景的智慧化升级；安全合规、智慧仓储分列第二、第三位，渗透率分别为52.73%和47.27%，其中，货物的全流程安全管理以及运输、仓储等单一环节的安全管理是企业AI应用关注的重要场景，通过计算机视觉、自然语言处理、大模型等人工智能技术与传统数字化技术的融合应用，提高货物与运营安全，提升物流服务质量。
宋华认为，人工智能对物流的影响体现在四个层级：
第一层是效率提升：通过技术手段，如AI，提高物流作业环节的效率，例如提升集装箱装载率和运输效率。
第二层是成本优化：AI能精准预测和调度资源，降低整体物流成本，不仅限于单一环节，而是整个供应链的优化。
第三层是增强韧性：面对突发事件和市场波动，AI可增强物流体系的适应性和韧性。
第四层是提升客户满意度与创造价值：AI在提高客户服务水平和帮助实体经济增值方面发挥重要作用。
“AI大模型与数字孪生和物联网的融合是数字化发展的重要趋势。其中，AI大模型与数字孪生和物联网的融合，关键在于感知层、流程层和决策层的有机融合，这种融合性是人工智能发展和整个数字化发展的未来。”宋华强调，我们在探讨这一融合过程时，需要从整个数字化体系的角度来审视，具体而言：
一是感知层。这是数字化体系的基础，主要涉及物流过程中大量实体性的时间和空间移动所产生的数据要素。在物流行业中，如何及时、无阻碍地获取物流现场的第一手数据至关重要。这涉及到RFID、IoT等技术的广泛应用，以及摄像头等设备的使用。感知层为后续的数字孪生和AI应用提供了基础数据支持。
二是流程层。物流和供应链涉及多个主体，信息不对称会导致交易成本增加。因此，保障各主体之间的信息对称，实现数据平权，是流程层的关键任务。这需要借助区块链、智能合约等数字技术，确保数据的公平获取和使用，避免AI的垄断，促进各环节的协同运作。
三是决策层。以边缘计算和人工智能为基础，为整个系统的优化提供支撑。AI的应用不仅能够提高工作效率，如提高装载率和优化网络，更重要的是，它改变了物流流程和组织方式，对物流产生深刻影响。
就目前来看，大型物流企业，虽然有能力解决感知层和流程层的问题，并对决策和资源配置产生影响，但它们仍然需要与产业企业紧密结合。因为物流本质上是为实体经济服务的，不同垂直行业如大宗物资和家电等都有其独特的行业知识。
对此，宋华表示，AI为决策流程优化、组织方式和资源配置提供了有效手段，但同时也需要物联网和其他技术的支持来解决“物”的管理问题，保持信息对称。
值得提到的是，单一公司想要完全实现这些层面的变革并不现实，而是需要多方合作，包括物流公司、科技公司、金融公司以及实体产业等，通过联合和联盟的形式共同推动AI在物流产业中的应用和发展。
“当下，构建基于行业知识的模型至关重要，没有这种模型，就不存在通用的大模型。而未来的人工智能发展面临着如何与行业知识图谱深度结合的重要挑战。”宋华强调，每个行业都有其特定的规律、特点和经营状态。因此，基于行业知识图谱的人工智能显得尤为重要。
此外，降低全社会物流成本并非仅仅是企业的责任，而是涉及到供应链的所有环节。这需要整个社会共同努力，通过优化产业结构、提高运营效率等方式来实现。
03
标准支撑尤为关键
需多方协作形成合力
“AI技术正逐步渗透到各个行业，无论是供给方还是需求方，都面临着如何有效利用AI技术的挑战。即便是规模庞大的央企国企，也无法独自构建完善的AI系统或彻底解决所有问题。”宋华强调，当前，众多企业正积极构建各自的行业模型，不过整体而言这些模型的知识存在固有局限性，各行业都需要遵循统一的操作标准，基于管理标准来推动技术标准的制定与实施。
其一，物流规范方面，即数据治理问题。人工智能对物流的优化基于产业链和供应链的数据化标准，若无此标准，其难以真正促进物流发展，而数据来源多样，知识也来自不同方面，所以数据治理是人工智能发展中亟待解决的问题。
其二，数据标准和要素标准化方面。在通关报关中，人工智能常无法准确识别关键要素，如价格、通关及商检信息等，要素差异大会导致人工智能识别率大幅降低。此外行业知识大模型也是标准的一部分，未来如何推动其探索值得探讨。
“领先性的行业标准和规范对于人工智能技术、系统和服务至关重要。它们能确保在性能、安全、伦理等多方面达成一致性与互操作性，有力推动AI技术的健康发展，提升市场透明度，增强用户信任，为监管机构提供坚实依据。”刘宇航介绍表示，推动物流行业AI技术应用广泛，标准支撑尤为关键。
以智能客服、海关报关、智能决策等场景为例，构建相应的技术应用规范或指南来指导行业应用必不可少。这不仅有助于企业在开发进程中减少失误与重复劳动，还能保证所有团队成员迅速领会并适应项目需求，进而显著提升整体生产效率，促进物流行业的智能化升级与发展，使其在市场竞争中更具优势，更好地服务客户与社会。
据了解，2024年，工业和信息化部等四部门联合印发了《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》，对人工智能的技术、应用、伦理等不同维度的标准进行了顶层规划。
“数字化底盘作为人工智能未来应用的重要基础，具有极强的借鉴意义。我们需要加快构建这一现代化基础设施体系，以支撑AI技术的广泛应用和发展。只有这样，我们才能更好地适应AI时代的到来，实现各行业的智能化转型和升级。”王国文补充表示，目前，许多企业的商业流程尚未实现标准化，这导致信息系统难以统一，进而阻碍了人工智能的标准化应用。
面对这一挑战，王国文认为，一是要勇于尝试新的技术和方法，通过多点突破来积累经验和知识。二是要努力构建网络体系和标准体系，将各个点连接成线，形成完整的体系架构。“这一过程中，建立现代化的基础设施体系至关重要，它涉及交通、数字、金融、科技和新能源等多个领域的联动与协同。”王国文强调。
也就是说，若人工智能企业均局限于使用自身模型，可能会引发大模型的偏差问题。因为，这些模型往往只能覆盖特定领域，而非全局视角。构建行业级的大规模知识模型是未来建设中的关键标准，也是提升至更高层次的必由之路。
诚然，当前AI确实亟待发展，但我们必须理性看AI并不能解决行业所有问题，这显然是不切实际的。毕竟，目前我们仍面临诸多基础设施建设的挑战，如数据治理、数据要素的管理、标准化工作以及行业大模型的构建等。
如此看来，物流行业的AI发展之路依然漫长。”未来的发展依赖多方协同，尤其在AI领域。要发挥AI在物流、产业融合、产融结合及政府关系管理中的作用，需各主体紧密合作。如物流企业协同、物流与产业融合、产融对接及与政府的良性互动。“宋华坦言，在此背景下，利用大模型技术管理、监督和优化复杂流程，并利用前瞻性资源决策至关重要。AI的数据处理和分析能力可承担此重任，但需多方协作形成合力。（本文刊载于《中国物流与采购》杂志2025年第10期）
