本文聚焦 AI 在物流行业的应用，阐述其正全面重塑物流格局。从仓储环节的空间高效利用、库存精准管理，到运输过程的智能路线规划、车辆实时监控，再到供应链管理的需求预测、供应商评估及配送任务优化，AI 均发挥关键作用。文中提及诸多企业应用案例，如中邮科技将 AI 用于物流分拣提升效率与准确率，货拉拉推出货运无忧大模型及 AR 识货技术赋能业务，京东物流在无人车、智能配送等方面的 AI 实践，以及望谟县物流中心引入 AI 分拣技术带来业务量增长等。同时指出 AI 应用面临数据安全、技术人才短缺等挑战，但随着技术进步与人才培养，其在物流行业前景广阔，将推动行业向高效、智能、绿色方向发展。

“现在已经不是靠单一企业来竞争，而是供应链与供应链的竞争。”在广州举办的第 27 届中国供应链技术与管理发展高级研讨会上，宝供物流董事长刘武如此概括当下物流行业格局的转变特点。他认为，中国经济走向高质量发展后，传统 “大而全、小而全” 的模式已无法支撑物流企业有效应对需求变动与竞争升级，必须从供应链视角来推动资源协同与效率提升。

中国物流与采购联合会会长何黎明也表示，供应链不仅是企业核心竞争力的体现，也同样属于国家间竞争的重要领域，“要特别重视数字化、绿色化和韧性化建设，才能在不确定的内外循环中寻求新的增长动能”。在本次研讨会上，“创新” 与 “协同” 已被参会各方视为破局关键。

一方面，何黎明强调，推动数字技术与现代物流深度融合已成必然趋势，行业要从信息化迈向智能化，通过实时数据采集与统筹指挥，实现降本增效与快速响应。另一方面，不少与会嘉宾指出，宏观环境要求供应链必须强化风险预警与应急能力，在贸易摩擦、自然灾害以及极端气候等因素频发之际，构建多元化网络和充分的备选路径。同时，为满足可持续发展需求，绿色低碳理念需要贯穿到仓储、运输、包装等环节，以降低对环境的冲击。“未来的竞争，是看谁的供应链反应快、效率高、韧性强，而不是靠物流成本如何低这一点。” 刘武强调。

打破系统封闭性，AI 物流成竞争关键

在当下的物流行业竞争中，能否借助 AI 打破原有系统的封闭性，并利用外部数据实现实时共享，是企业能否抢占先机的关键。企业若持续依赖封闭的系统与惯性思维，终将难以有效应对当下的市场变化。“过去的软件多是局限在‘小圈子’，只能做一些相对简单的数据处理。这在如今需求日益多元、各环节动态变化的行业环境下，就会出现捉襟见肘的状况。” 刘武进一步指出，引入 AI 技术后，物流企业需要借助开放式数据平台与算法模型，将库存、运输乃至终端消费信息进行无缝衔接与实时分析，“只有用 AI 去打通上下游，才能让整个链条都‘动’起来”。

何黎明从行业宏观视角，强调了 AI 技术在 “从碎片化到平台化” 转型过程中的重要意义。他指出，物流领域数据来源复杂，包括仓储、运输、订单、营销等多维度信息。若缺乏统一的标准和接口，任何先进技术都只能停留在局部试点。只有将结构化、半结构化、非结构化的数据进行归集与共享，AI 才能真正完成对供应链全流程的精准分析与决策支持。他同时呼吁，物流行业要加强对算法风险的评估，确保在追求效率的同时，也兼顾数据安全与合规性。
 

AI 在物流行业的多元应用实例

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分享了自己在美国出差期间，利用大语言模型（ChatGPT）结合供应链管理流程标准进行二次训练的详细案例。“我先把供应链端到端的流程输入给 ChatGPT，再对它进行多轮问答和纠正，让它学会行业标准。” 王国文介绍，模型在经过深度训练后，不仅能识别供应链中的核心痛点，还可以根据已有经验不断推演改进方案。“我专门搭建了一个‘供应链先知’的 AI 平台，让它去生成供应链优化的思路，包括采购、制造、仓储、运输、回收等各个环节，发现它给出的建议比想象中更具实操意义。” 他表示。在王国文看来，通用大模型若想真正服务于物流，需要 “在碎片化业务场景中做更多专业化训练”，而不是止于理论层面的泛泛而谈；同时，这种 “深度学习 + 场景训练” 的融合模式，也为物流与供应链的数字化升级提供了一条可行路径。

G7 易流创始人翟学魂表示，公路运输领域常面临复杂多变的路况与风险，若能在车辆终端布设智能化系统，实时捕捉司机驾驶行为与环境数据，并借助云端模型进行识别和分析，就可在事前预测异常路段或危险操作，从而显著降低事故率。例如，通过在货车上安装传感器，收集车速、急刹车频率、行驶路线等数据，AI 模型可以分析出司机的驾驶习惯是否安全，以及车辆在哪些路段容易出现故障，提前进行预警和维护。
 

物流AI助力物流绿色化发展

AI 除了带来效率红利，也能让供应链更 “绿色”。比如，通过算法精准匹配运力，减少空驶率与无效消耗。满帮集团作为数字货运平台，凭借数字化、标准化、智能化的特性，缩短车货匹配耗时，提升配送效率，降低公路货运中的 “空驶、空载、空置” 现象。其通过 AI 提升车货匹配和运力调度的效率，帮助司机提高车效、增加收入，帮助货主降低物流成本。数据显示，满帮 2024 年第四季度实现营业收入 31.7 亿元创新高，同比增长 31.8%，平台履约活跃司机数量攀升至 414 万人 。

在仓储环节，自动调度可降低仓储与运输过程的能源浪费。一些物流仓库利用 AI 智能调度系统，根据货物的出入库频率、存储时间等因素，合理安排货物的存储位置和搬运路径，减少叉车等设备的运行距离和时间，从而降低能源消耗。智能识别和包装优化则可帮助实现环境友好，例如通过 AI 图像识别技术，对商品进行精准测量和分析，设计出最适合的包装尺寸和材料，减少包装材料的浪费。

AI物流落地物流行业的挑战与应对

何黎明提出，目前物流与供应链的 AI 应用尚以单一场景为主，“碎片化试点” 并不少见，但要走向系统性应用，需要数字底座、数据标准和组织文化等多重升级。从数字底座来看，物流企业需要升级硬件设施，如采用更先进的传感器、物联网设备等，确保数据的实时采集与传输。在数据标准方面，行业需要统一数据格式、接口规范等，使得不同企业、不同环节的数据能够顺畅流通与共享。而组织文化的变革则意味着企业内部要打破部门壁垒，培养员工对新技术的接受与应用能力，形成适应数字化、智能化发展的企业文化。

刘武亦强调，唯有建立跨部门、跨企业的协同机制，打破传统信息孤岛，AI 的潜能才可最大化释放。例如，在一些大型物流项目中，涉及仓储、运输、配送等多个环节，需要仓储部门、运输团队、配送网点等不同部门之间密切配合，同时也需要与上下游企业，如供应商、客户等共享数据。通过建立协同机制，利用 AI 技术整合各方信息，实现整个供应链的高效运作。

物流 AI 实验室推动行业变革
 

在现代物流领域，人工智能和数字化技术的应用正日益深化，推动着行业向智能化、高效率的方向发展。清华大学与行业巨头合作建立的物流 AI 实验室，在运输智能调度算法领域取得了显著进展。数智物流研究中心成立于 2023 年 1 月，由清华大学与国铁集团合作共建，主要研究方向包括 “公铁水多式联运” 物流网络及物流园区规划与工艺科学布局、企业供应链网络科学研究应用、物流场景人工智能数字化应用等。物流 AI 实验室作为其下设机构，专注于 AI 技术及理论知识研究，致力于探索人工智能在物流行业中的应用，提高物流运营的智能化水平和效率。

在数智物流研究中心成立之初，便专注于 AI 智能算法在物流场景中的落地实施，经过半年的技术攻关，于 2023 年 6 月完成了 “智源” 物流 AI 大模型与运输智能调度算法的 V1.0 版本，并获得了国际认可。该模型基于人工智能大模型，构建供应链业务场景模型，将物流供应链各节点基地、仓库、客户、需求、供应能力，通过采购、生产、运输路径串联起来，并赋予库容、产能、成本等相关计划制约条件，实现了成本最优供应计划，以自动化协作方式完成产品转仓计划，降低手工作业的频率。

物流行业积极拥抱AI，迈向新发展阶段

如今，众多物流企业积极投身智慧物流发展，不断探索 AI 技术的应用。菜鸟持续布局 “AI + 物流”，其研发出的业内首个自动驾驶高性能大规模强化学习规划器被国际顶级学术会议 CVPR 2025 收录，该规划器将提升菜鸟无人车应对复杂场景的能力 。同时，菜鸟还升级了县域快递处理中心解决方案，其自主研发的直线窄带分拣机和无人车已在多个县域快递处理中心及网点部署，分拣效率显著提升，有的网点运输成本下降 30% 。

百世集团宣布在行业内率先接入 DeepSeek 大模型，将其与企业十多年积累的专属知识库与实时订单数据库深度融合，构建了一个动态更新的智能中枢，实现了在线客服、跨境物流、数字化经营等多业务场景的智能化升级。在跨境物流中，百世 AI 大模型能够自动解析多种格式的单据，使跨境单据的自动审核率提升了 30% 以上，还可实时联动企业数据库与政策数据库，实现客户咨询的智能化响应 。

随着 AI 技术在物流行业的不断渗透与应用，物流行业正加速从传统模式向智能化、绿色化、协同化的现代供应链模式转变。在这个过程中，虽然面临诸多挑战，但通过行业各方的共同努力，积极探索创新，建立协同机制，完善技术标准，物流行业有望在 AI 的驱动下，实现供应链效率与韧性的双重提升，在全球供应链竞争中占据更有利的地位。

挑战与未来：AI落地的三重门槛‌
 

‌物流AI数据治理难题‌

行业数据显示，72%的物流企业存在数据标准不统一问题。G7易流创始人翟学魂指出：“若车辆终端数据与仓库管理系统无法互通，再先进的算法也无用武之地。”

‌技术-业务协同鸿沟‌

何黎明提醒，当前AI应用多停留在“技术演示”层面，需推动业务部门深度参与模型训练。例如，某快递企业将分拣员操作习惯数据纳入AI学习库，使包裹分拣准确率从92%提升至99.5%。

‌伦理与安全风险‌

“智源”团队负责人透露，实验室已建立‌AI伦理审查机制‌，对算法偏见、数据泄露等风险进行全生命周期监控，并在跨境物流场景中部署联邦学习系统，确保数据主权合规。

 

物流AI发展趋势展望：2030年物流业AI渗透率或超60%‌

据麦肯锡预测，到2030年，AI技术将推动全球物流业降本1.2万亿美元。在中国市场，三大趋势已显现：

‌生成式AI普及化‌：2024年将有30%的供应链企业引入类ChatGPT工具，用于需求预测与客户服务；

‌绿色智能融合‌：算法驱动的“碳足迹追踪系统”将成为标配，预计使行业碳排放强度下降35%；

‌生态级平台崛起‌：类似“智源”的开放型AI系统将连接制造商、物流商与消费者，形成价值万亿的智能供应链网络。

从“成本战”到“效率与韧性战”，AI正重构物流竞争规则。清华大学“智源”大模型与行业实践表明，中国物流业已迈入“全局智能”时代，这场变革不仅是技术升级，更是国家供应链战略的关键跃迁。