人工智能如何赋能智慧物流转型升级，实现全链路精细化管理

当前，人工智能不仅广泛应用于智能货架、自动化拣货系统、智能运输等智能物流设备，还实现了采购、仓储、运输、配送等物流业务数智化和精细化管理，这有利于物流业的降本增效和高质量发展，对物流业打通供需大循环和实现“韧性”增长具有重要价值。同时，在建设智慧物流的标准化体系、完善智慧物流发展的基础设施以及培养智慧物流的专业人才等方面，智慧物流转型仍存在短板。有效降低全社会物流成本，增强产业核心竞争力，提高经济运行效率，健全提升产业链供应链韧性和安全水平制度。如何落实好这一系列重大决策和部署，切实推进物流业降本增效，人工智能的赋能至为关键。

一、智慧物流发展存在的问题

一是智慧物流的标准化体系有待加快建设。智慧物流以物联网、大数据、云计算、区块链等信息技术为手段，链接设施、设备、货物、人员、信息等要素，从而达到全面感知、精准识别、实时跟踪、智能决策的技术、服务和管理要求。智慧物流的标准化体系不仅包含编码与标识、数据资源、软件、定位系统等标准，还包含数据文件格式、数据传输交换等标准。建立完善的智慧物流标准体系，须借鉴先进经验，从我国的实际情况出发，建立满足实际要求的标准化体系，使其引领智慧物流规范快速发展。

二是智慧物流基础设施有待进一步完善。智慧物流基础设施、智能物流及仓储设施都是影响供应链数智化转型的重要因素。一些与物流相关的中小微企业往往更重视硬件设施建设，对软件设施建设的投入不足，这不利于其接入智能化的仓储管理系统、货物监管系统等平台。此外，末端物流配送效率不高、物流大数据整合水平有待提升等也是影响我国智慧物流发展的重要因素。

三是智慧物流的专业人才存在缺口。近年来，物流业产教融合如火如荼地展开，呈现向好态势，但在现实推进中尚未完全适应人工智能的创新与变革，影响了复合型物流专业人才的供给。首先，目前的物流业产教融合相对侧重专项技能训练，容易忽视人工智能的应用能力训练。物流专业人才培养应及时响应物流行业的人才需求，持续增强学生的全面竞争力与持续成长力。其次，高校物流专业师资队伍的数字化素养有待进一步提升。人工智能技术类型繁多、发展迅速，如果教师不了解基本的人工智能模型和技术操作，就难以深度利用智慧物流技术。人工智能的迭代速度与教师的学习接受之间存在时间差，一些学校开展的数字化培训多以专家讲座为主，培训互动不足、内容针对性不强、指导教学实践性偏弱，导致教师的学习获得感不强，新的技术难以及时被掌握运用。最后，数字化基础设施不完善，如一些高校网络硬件配置滞后，教学互动未能充分发挥数智技术的潜能。校企合作、产教融合一定程度上存在目标分离等现象，影响了融合的深度与广度。

二、人工智能如何赋能物流发展

人工智能是新质生产力发展的重要引擎，是我国建设现代化经济体系、实现高质量发展的重要支撑。当前，人工智能正在显著推进物流业的智能化和数字化转型，其不仅广泛应用于智能货架、自动化拣货系统、智能运输等智能物流设备，还实现了采购、仓储、运输、配送等物流业务数智化和精细化管理，有利于促进物流业降本增效和高质量发展，对物流业打通供需大循环和实现“韧性”增长具有重要价值。

一是赋能采购系统的科学构建。采购是物流链条的起点，环节多、过程长，是关系资金使用效率、企业生产成本与效益的关键环节。运用计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器学习、大数据等人工智能技术，可以对采购业务中的历史数据进行挖掘和分析，智能开展采购需求的预测和采购计划的制订，精准地实现采购目标，降低采购成本，提高采购效能。运用AI智能识别技术，可以对采购品项的数量、质量进行智能检验，提高验收速度和质量。

二是赋能仓储系统的高效精准。仓储是现代物流的重要支柱。采用图像识别、数据分析、专家系统，可以精准确定最优储位，实现快速高效入库。采用电脑视觉等技术，可以高效精准清点储存的货物。采用自动立体化储存系统，可以实时监控库存、及时下达采购指令，随时优化储位。采用智能仓储系统可以下达排序最优的拣选任务，采用分拣机器人可以精准执行拣选任务。

三是赋能运输配送的智能优化。运输配送是现代物流管理的核心功能。智能运输平台可以对订单量、距离、货物类型等进行数据分析、预测，统筹匹配不同运输方式和运力，规划出最优路线，智能分配合适的配送车辆和司机，提高资源利用率和配送效率。无人配送车、无人机等智能配送设备的使用，也能够有效降低运输成本。

四是赋能客户关系的便捷管理。快速响应客户需求是物流企业生存和发展的基础。通过智能客服、个性化推荐、预测性分析和自动化流程等应用，物流企业可以更加精准地了解客户需求和行为特征，制定个性化的营销策略和服务策略，提高客户满意度和忠诚度。

三、智慧物流发展趋势

人工智能技术的应用，不仅极大地提升了物流作业的自动化水平，还通过优化流程、精准预测、智能决策等手段，显著提高了物流效率和服务质量。未来，可以从政策引导、基础建设、产教融合、伦理法律四个方面进一步推动物流行业数字化、智能化转型发展。

一是加强政策引导与支持，促进人工智能与物流产业深度融合。加强政策引导与支持，制定相关规划和政策措施，推动人工智能在物流行业的广泛应用。加大财政投入和税收优惠力度，降低物流企业智能化转型的成本和风险。此外，加强行业监管与标准制定工作，确保物流行业智能化转型规范有序进行。鼓励行业协会、研究机构等社会力量积极参与物流行业智能化转型的推动工作，形成政府引导、企业作为主体、社会参与的良好发展格局。

加强政府、企业、高等教育院校和科研机构的紧密协作，聚焦物流人工智能技术的深度研发，全面提升物流产业链条的智能化程度，进而实现成本节约与效率提升的双重目标。发挥政府引领作用，规划并出台一系列旨在促进人工智能与物流产业深度融合的政策措施，为产业发展筑牢坚实的政策基石。

首先，为加速技术创新步伐，可以设立专项科研基金支持高校与企业间的深度合作，共同探索物流智能化的前沿科技；通过定期举办行业技术交流会，促进知识资源的高效流动与共享；鼓励校企共建创新智能实验室，加速科技成果从实验室到市场的转化进程，并持续深化物流行业的市场化改革，为产业发展松绑减负。

其次，明确界定各方职责与权益，优化激励机制设计，充分激发企业参与产教融合的内在动力。具体而言，全面梳理并整合现有产教融合政策资源，形成政策合力，同时加强政策宣传与解读工作，提升政策透明度与可及性。针对企业兴办产业学院的新趋势，应及时出台相应的管理办法与指导意见，明确办学标准与责任划分，确保产业学院的高质量发展。同时，深化高校以及科研机构科技成果转化机制改革，优化课题收入分配结构，引导高校更多地关注企业实际需求，发挥校企在新技术、新产业领域的协同创新优势。

二是重视人工智能基础设施建设，加强智慧物流的硬件支撑。加速物流基础设施的智能化升级，包括智能仓库、智能分拣中心、智能运输车辆及无人机配送系统等。通过引入物联网（IoT）、射频识别（RFID）、传感器等技术，实现对物流全链条的实时监控与追踪，构建高效、透明的智能物流网络。加强数据中心和云计算平台建设，为物流大数据的存储、处理与分析提供坚实支撑。

深化数据应用，实现精准决策与预测。物流行业涉及海量数据，包括订单信息、库存状态、运输轨迹等。利用人工智能技术对这些数据进行深度挖掘与分析，可以为物流企业提供精准的决策支持。例如，通过机器学习算法预测商品需求、优化库存布局、调整运输路线等，可以减少库存积压、缩短配送时间、降低运营成本。此外，结合自然语言处理技术，可以自动处理客户咨询、投诉等信息，提升客户服务体验。

推动自动化与智能化作业，提升物流效率。自动化与智能化作业是物流行业智能化转型的核心。通过引入自动化仓储系统、智能分拣机器人、无人驾驶车辆等设备，可以大幅减少人工操作，提高作业精度与效率。同时，利用AI算法优化作业流程，实现任务调度、路径规划、资源分配的智能化，进一步提升整体物流效率。例如，智能调度系统可以根据实时路况、车辆状态等信息，自动调整运输计划，减少等待时间和空驶率。

三是深化物流业产教融合，加大复合型专业人才培养和供给力度。高校应围绕“国家需要怎样的物流人才，应该怎样培养物流人才”命题，为智慧物流的发展培养高素质复合型人才。

紧跟产业发展，深化教育教学改革。以产教融合为主线，高校与企业共同制定培养计划，实现人才培养侧与供给侧的有效对接。高校可以与头部物流企业、科技集团等携手共建产业学院，将企业场景搬进校园，把企业真实业务和数据带进课堂，把企业运营团队请进基地，构建真场景、真实践、真平台，搭建“前店后厂”的全场景智慧物流与供应链生产性实践基地。高校还可以与企业联合开发课程、编写教材，培养学生的创新思维和实际操作能力，推动产教融合向纵深发展。一方面，优化课程设置，增加人工智能、大数据等前沿技术课程；另一方面，改革教学方法，采用项目制教学、案例教学等方式，增强学生的实践能力，在数智化供应链实践、智能仓储规划以及智能仓储设备集成等方面优化教学内容，丰富校内智能仓储数字化教学平台资源，做到“数实结合”。

智慧物流作为物流行业发展的新趋势，正逐步改变着传统的物流运作模式，为行业带来了更高的效率、更低的成本和更好的服务体验。通过明确发展重点方向，实施关键路径，可以推动智慧物流的快速发展，为经济高质量发展提供有力支撑。未来，随着技术的不断进步和应用的不断深入，智慧物流将展现出更加广阔的发展前景。