【觀察】從“外掛”到“大腦”，AI如何重塑物流形態

路上跑的無人送貨車、天上飛的快遞無人機、手機上可追溯的物流全鏈條……近年來，智慧物流場景普及程度不斷提高，許多人切身體會到了人工智能（AI）+物流帶來的便利。

AI為傳統物流行業帶來了哪些改變？如何進一步促進智慧物流新場景、新應用落地？圍繞以上問題，科技日報記者采訪了多位專家。

人工智能深度融入物流環節

在甘肅天水5G+智慧物流園，寬敞明亮的分揀車間里幾乎看不到人。一件件包裹在自動化分揀線上有序“排隊”，實現了精準分流、自動入倉。今年5月，這一智慧物流園的全面投產使用，將成為西北地區物流智能化升級的重要節點。

“自動化分揀與搬運是‘AI+物流’的核心應用場景之一，這是一場精準、高速、低誤差的物流作業革命。”北京郵電大學郵政發展研究中心主任趙國君說。基于深度學習的視覺識別技術，智能系統能快速讀取條形碼、二維碼甚至無標識包裹的外觀特征，引導分揀機器人精準分揀。自動導引車、自主移動機器人能在AI規劃的路徑下自主導航，避開障礙，完成裝卸與轉運。

AI與物流的深度融合，還體現在智能倉儲管理、智能運輸調度等場景中。

在AI助力下，倉儲管理實現了從“人找貨”到“貨找人”的躍遷。趙國君介紹，在智能倉儲管理場景中，智能倉儲系統可自動識別貨物尺寸、品類與出入庫頻率，動態優化存儲位置，減少搬運距離。不僅如此，AI可通過光譜分析對農產品進行成熟度分級，實現對不同熟度產品的智能分揀，在提升分揀效率的同時，降低分錯率。此外，AI還能通過貨品聚類分析，將關聯度高的商品集中存放，極大縮短跨貨架揀貨路徑。

在供應鏈預測與風控場景中，AI的應用讓商家的決策由“經驗驅動”升級為“數據預判”。通過歷史銷售情況、市場趨勢、天氣、交通等數據，構建的需求預測模型，可指導商家制訂備貨與運輸計劃。利用智能庫存系統可實現動態補貨，避免缺貨或積壓。同時，AI還可用于實時監測自然災害等外部風險，并自動調整備貨和運輸方案，減少供應鏈中斷損失。

在智能運輸調度場景中，AI助力實現“車—貨—路”最優匹配。AI可發揮整合作用，動態規劃最優運輸路徑；自動駕駛無人車、無人機等設備，解決配送“最后一公里”難題。

從倉儲到配送、從調度到預測，越來越多的“AI+物流”場景持續涌現。“AI不僅提升了單點效率，更實現了全鏈路協同優化，物流將向‘零延遲、零誤差、零碳排’持續邁進。”趙國君說。

智慧物流面臨"成長煩惱"

場景持續豐富、應用不斷成熟的同時，專家直言，智慧物流在技術適配性、系統協同性與規模化落地等方面仍存在提升空間。

以智能倉儲管理場景為例，趙國君分析，大部分智能倉庫當前仍是“遙控狀態”，依賴預設規則執行任務，尚未實現真正的“自感知—自決策—自執行”閉環。“此外，對于中小物流企業來說，智能倉儲系統成本高的問題在短時期內難以破解。”趙國君說。

對于自動化分揀，現有AI分揀系統在標準件處理上表現優異，但對超大、超重、軟包、易碎等特殊件和異形件的識別處理仍極大依賴人工干預。

對于智能調度來說，最大的“攔路虎”是跨系統協同。“受限于倉儲、運輸、訂單等系統間接口不統一的問題，AI調度系統常無法實現端到端的協同。”趙國君告訴記者，目前，因為數據孤島現象，當前中小企業普遍面臨“有算法、無數據”的困境，無法實現全鏈路協同模式。

對于目前技術較為成熟的無人配送，路權是制約其規模化推廣的主要原因。記者了解到，目前全國給予無人車路權的城市十分有限，即使有路權的城市也多限于封閉園區或低速路段。在城市復雜路況下，存在路權缺失、臨時禁行、非機動車道占用等難題。

“這些問題充分說明，下一階段，AI在物流應用中的突破，不在于單點技術的精進，而在于跨系統、跨企業、跨生態的智能化協同。”趙國君說。

協同創新成破局關鍵

如何推動AI從物流系統的“外掛助手”，升級為內生于物流網絡的“內生大腦”？

國家郵政局發展研究中心戰略規劃研究部主任劉江認為，要形成“AI+物流”的完整閉環，關鍵在于推動技術、場景、數據、價值、生態各環節相互貫通、協同發力。他建議從標準引領、場景驅動、成本優化三方面入手，協同推進智慧物流規模化發展。

“在標準制定方面，要推動相關行業主管部門協同制定數據接口、設備互聯、安全隱私等基礎共性標準，降低技術適配門檻。”劉江認為，要以標準為引領，打通倉儲、攬收、運輸等環節的信息孤島，建立應用產生數據、數據反哺算法、算法優化應用的良性循環。同時，鼓勵先行先試，在重點領域形成一批團體標準、企業標準，成熟后上升為行業或國家標準。還要依托國際標準化組織創新物流技術委員會等平臺，積極參與智慧物流國際標準制定，提升全球影響力。

在場景拓展方面，要以場景為牽引，推動AI技術從示范應用轉向規模化落地。“要圍繞倉儲、運輸、配送等核心環節，打造一批典型應用場景，形成可復制、可推廣的解決方案。同時，支持頭部企業與科技企業共建聯合實驗室、創新聯合體、成立合資企業，推動技術與業務深度融合。”劉江說。

此外，劉江特別提到，要降低AI應用成本，實現智慧物流的“廣落地”。在他看來，要積極推廣云服務、邊緣計算、開源平臺等，減少重復投入；還可以探索設備租賃、按效付費等靈活商業模式，降低企業一次性投入壓力。

來源 | 科技日報 作者 | 吳葉凡 版式 | 麥兜