【摘要】大模型時代，傳統物流行業正在通過數字化轉型及人工智能技術融合實現產業迭代，構建“人工智能+物流”的新型行業生態。智能程度與泛化能力日益提升的人工智能模型能夠統籌云計算、大數據、物聯網等多方技術資源，進一步推動物流行業與制造業、零售業、互聯網商業等多維產業的深度融合與智能化升級。然而，“人工智能+物流”這一模式在網絡空間與物理空間的落實與擴張也正在面臨升級成本不低廉、平臺構建不完善、數據保護不充分、政策配套不全面等現實障礙。為實現“人工智能+物流”的推廣應用與高質量發展，應當完善定價機制、深化產業融合、突破技術困境、著眼數據安全，以可持續產業政策繼續推動物流行業的智能化演進。

【關鍵詞】“人工智能+物流” 技術張力 新質生產力 結構性優化

【中圖分類號】D92 【文獻標識碼】A

當前，人工智能作為新質生產力的典型代表，正在推動社會各領域的數字轉型與智能重組。在“人工智能+”的不同應用場域中，物流行業作為規范性高、安全要求高、作業強度高、運行規律性較強的基礎性服務行業，已經成為人工智能應用的主要垂直領域之一。

初期，人工智能僅作為路徑優化和倉儲管理的基礎工具介入物流行業。其后，伴隨大數據、物聯網、云計算和機器學習方法的成熟，人工智能在物流領域的應用范圍與適配場景迅速擴張，涵蓋從需求預測、路徑規劃、自動倉儲到智能配送等多個場景。同時，結合無人機、自動駕駛與智能機器人等新興技術的成熟化發展，人工智能正在作為新型創新資源推動如無人機配送等全新物流形式的快速涌現。從產業進展的視角來看，“人工智能+物流”的穩步發展與積極應用改變了依賴人為線性管理的傳統物流模式，正在推動物流行業向智能化、自動化與高效化方向的產業能級躍進。然而，“人工智能+物流”模式的進一步推廣與完善也同樣面臨數據安全、成本增加等方面的實質困境。在此背景下，應綜合運用技術、產業和政策等手段，促進大模型時代下“人工智能+物流”模式的戰略性布局與結構性優化。

“人工智能+物流”的現實背景、技術支持與智能化轉型需求

一方面，大型語言模型時代下智能程度高速提升的人工智能模型能夠更高效地完成泛化社會領域中的復雜任務，為“人工智能+物流”的發展模式提供現實背景與技術支持。當前，人工智能模型的性能與結構復雜度正在隨著算力等級和數據分析能力的演進持續提升。①以ChatGPT、Gemini、Claude為代表的大模型能夠在轉換器架構等基礎上處理復雜的通用任務，文心一言、通義等國產旗艦大模型也正在展現優良的運算性能與多模態能力。此外，時間序列預測模型、長短期記憶網絡、門控循環單元等專門化算法也能與物流等垂直領域的特定需求深度嵌合，實現需求預測、優化調度、路徑規劃、智能倉儲等任務導向下的產業化功能。

另一方面，物流作為密切關聯多領域的基礎性服務行業，正在占據更為重要的功能性地位，且面臨智能化轉型的迫切需求。根據中國物流與采購聯合會發布的調查報告，2023年中國物流業總收入已經達到13.2萬億元。在經濟全球化的時代背景下，信息交互與數據共享等物流服務需求也在進一步升級。當前，體量龐大的傳統物流行業作為關聯互聯網商業、傳統制造業、零售業的中樞性產業，對經濟結構和產業生態的智能重塑起到核心作用。在全球市場競爭日益激烈、消費需求快速多變以及企業追求降本增效等時代性挑戰下，物流行業亟需進一步加深與智能化技術的融合程度，加快推進物流行業的數字化進程。

物流行業的數字化程度伴隨數字技術的發展不斷提升。20世紀后期，中小型物流企業在提供運輸服務時已經涉及對數據的管理和利用，這一能力隨著數據倉庫、專家系統和企業內部知識管理系統等數字化應用的發展逐步提升。2006年，谷歌推出了“Google 101計劃”，并正式提出“云”的概念和理論。2007年10月，谷歌、IBM聯合了美國6所知名大學幫助學生在大型分布式計算系統上進行開發，明確將云計算作為一個新概念提出。2010年，IBM發布《智慧的未來供應鏈》并延伸出“智慧物流”這一整合性概念，指出物聯網時代人工智能等新興技術可以在物流行業用于提高信息采集全面性并優化行業運作流程。②在“人工智能+物流”的全新模式下，人工智能可以在全物流生態流程中整合多方技術資源，實現物流行業降本增效等基本需求，并進一步實現物流服務的優化升級。

首先，就物流行業的底層邏輯而言，降低成本與提升效率始終是效益提升與產業優化的核心命題，引入人工智能技術有助于實現降本增效的基本目標。一方面，物流領域的垂直人工智能系統能通過數據分析、運算決策與智能預測實現對天氣、交通、訂單變化等配送要素的預測和分析，實現運輸路線優化和載貨率提升等目標，③在有效減少運輸、倉儲等主體成本的同時通過減少碳排放以推動綠色物流的發展。此外，生成式人工智能還能運用良好的自然語言處理能力，通過接管客服聊天、優化行政節點等方式降低人工成本、管理支出和行政費用。另一方面，人工智能在降低成本的同時也被用于減少人工干預與操作錯誤，相比傳統手動管理方式能夠實現更高的效率和準確率。特別是在應對突發事件或市場波動時，人工智能可更快、更準確地通過成本控制和運營效率提升等方式提高物流行業運行效率。

其次，從關聯技術的統籌融合而言，人工智能可促進多類型技術的互聯耦合，作為智能中樞提升數字技術在物流行業的參與深度。“智慧物流”這一整合性概念關聯大數據、云計算、物聯網、工業互聯網等多種產業技術形態，人工智能則可以作為技術樞紐賦能多模態技術的有機融合、效能升級與智能優化。當前，泛化性能更強的人工智能可與不同垂直領域的技術形態實現有機結合并實現嵌入部署。從技術路徑的角度出發，影響人工智能的關鍵要素包括數據、算法、算力，人工智能可結合云計算與大數據分析等方法，錨定物流需求、精準推進供需的最大程度整合。④此外，人工智能與自動導引運輸車（AGV）、射頻識別（RFID）等尖端實體技術的適配度同樣良好。在此基礎上，通過推動多種技術形態的深度協同與一體化融合，人工智能可實現物流領域的技術資源協同利用，構建以技術融合、生態協同為特征的產業生態圈。

最后，從物流服務的持續優化而言，人工智能可運用智能化、自動化渠道優化物流行業的現有服務形式，并助力物流行業的體驗升級與創新性發展。例如，瑞典的金融科技公司Klarna在2024年2月底推出AI助手，其上線一個月后接管了三分之二的客服聊天，錯誤率更低，重復咨詢量下降了25%。可見，在事務性、結構性任務集中的服務范疇，人工智能可幫助減少人工錯誤，提高物流訂單服務處理的準確性和處理速度。此外，無人機與無人車技術也可能代表物流配送的未來方向，相比人工配送方式在時效性、靈活性、可達性、安全性、精準性等方面存在優化可能。未來，更加智能的多模態模型與智能機器人可以適配大部分物流場景與環節，通過實現物流行業的智能升級進一步優化用戶體驗與提升服務滿意度，這將成為物流行業創新優化的核心驅動力。

“人工智能+物流”在全球范圍的典型應用與發展態勢

結合美國聯合包裹運送服務公司（UPS）、中外運敦豪國際航空快遞有限公司（DHL）、亞馬遜公司（Amazon）等全球領先企業的既有經驗，“人工智能+物流”的營運模式已在全球范圍展現出相對成熟的發展態勢。

一方面，人工智能可直接提高物流運輸與配送環節的效率，同時降低相應成本。例如，亞馬遜公司引入人工智能驅動的無人機與無人車技術，通過對實時交通狀況和天氣條件的分析，實現運輸配送路線優化并實質性推動“最后一公里”物流難題的智能化解決。同時，亞馬遜公司還進一步構建能自主完成移動搬運任務的Kiva機器人系統，結合人工智能路徑規劃功能進一步推進物流訂單處理與貨物搬運的自動化。根據亞馬遜倉庫管理報告（Amazon Warehouse Management Report），Kiva機器人系統使亞馬遜公司配送中心的訂單處理時間縮短50%的同時降低了30%的處理成本。可見，通過更高水準的流程自動化能力、實時動態優化表現和預測分析性能，人工智能可在多流程環節推進降本增效目標的實現。

另一方面，人工智能還能通過供應鏈管理、風險控制、實時路徑優化等，有效提升物流全流程生態的高效性和可靠性。例如，美國聯合包裹運送服務公司的年度報告指出，其ORION系統通過對全球范圍數百萬條路徑數據進行實時分析，實現貨車行駛路線的優化，降低了燃油和運營成本。在倉儲管理方面，中外運敦豪國際航空快遞有限公司的Resilience360系統基于人工智能建構供應鏈風險管理平臺，可以對全球物流網絡歷史數據與實時事件進行監控、分析，進而預測自然災害、政治動蕩和市場波動等可能影響供應鏈的潛在風險并制定應急計劃，這一系統使公司在應對供應鏈中斷時的反應速度大幅提升。此外，中外運敦豪國際航空快遞有限公司還通過實時分析庫存數據和人工智能機器人分揀，在大幅減少人工操作錯誤率的同時有效提升倉儲效率并實現智能倉儲的高度自動化。

國內層面，“人工智能+物流”模式已展現出相對成熟的應用與發展態勢，且積極適配我國物流行業現狀特征。⑤例如，順豐將人工智能與大數據結合，實現精準的需求預測與物流網絡優化。又如，京東物流在其智能物流“青龍系統”中廣泛應用人工智能技術，通過自動化分揀與智能配送機器人提升物流效率，類似模式也在阿里巴巴的菜鳥網絡中有所體現。以京東模式為例，人工智能可對以往的營運數據和消費者數據進行深度挖掘，根據預測需求提前布局以實現供應鏈優化，這在應對“雙十一”等大規模促銷活動時的物流曲棍球效應更為有效。在倉儲管理方面，京東的人工智能系統可挖掘并構建基于時間序列的數據立方體，萃取穩定可信的商品關聯信息以實現倉庫布局最優化。⑥在運輸路線規劃方面，人工智能也能在倉庫商品布局與實時路由優化的基礎上，指導車輛采用最佳路由進行跨城運輸與同城配送。

當前，以大語言模型為代表的人工智能技術正在進入發展高峰。在邁向通用人工智能的技術歷程中，⑦人工智能制造的“智能爆炸”效應也正在為“人工智能+物流”的深化發展提供新的可能。例如，OpenAI在2024年9月發布的推理模型o1在部分邏輯領域擁有超過人類專家的推理性能，且特別擅長完成涉及大規模變量的復雜任務。未來，這類后訓練擴展律范式下運算性能更為強大的推理模型可更有效地處理物流網絡這一復雜系統，通過對海量數據的精準運算實現大范圍物流活動的路徑優化與風險控制。此外，GPT-4o等多模態模型正在展現極為良好的自然語言處理能力與實時對話性能，未來或將能比人類客服更有效地即時解決客戶復雜的個性化需求。最后，Figure 01等智能機器人與“具身智能”的發展進一步提升物理空間復雜任務的操作準確性。未來，適用性更強的智能機器人可以滿足更為復雜的任務需求，完成復雜空間的配送任務并實現普及推廣。高速發展的人工智能技術有望成為物流行業未來發展的創新驅動力，憑借其快速發展所產生的廣泛社會化應用及強大影響力，推動物流盈利模式的優化，持續挖掘并釋放物流領域的新型價值。

“人工智能+物流”在深化發展與推廣應用中面臨的現實障礙與應用困境

成本投入是企業必須考量的關鍵因素，也是“人工智能+物流”模式進一步推廣的關鍵阻力。大規模人工智能系統或大體量智能機器人的開發、部署與維護均需要大量資金的持續支持。其中，關聯成本不僅涉及技術開發與設備投入的傳統成本，還需涵括傳統業務與新興技術在整合過程中所涉及的技術兼容性成本，⑧以及現代化人工智能系統運行所必需的算力、能源與硬件成本。在此背景下，高昂的初期投入、技術整合與兼容難度、數據標準化與共享機制缺乏等因素共同增加了企業實施“人工智能+物流”模式的難度與復雜性。

“技術鴻溝”之下，較高的技術升級門檻限制甚至排除了部分中小企業和初創企業向人工智能化轉型的可能性。部分中小型物流企業往往不具備規模化部署人工智能技術的技術能力與資源支持，其面向的公共物流信息平臺也尚未建立。部分中小企業基礎設施能力與專業人才匱乏、大范圍升級成本與資金布局的不均衡可能導致物流領域壟斷市場的形成，少數頭部物流企業可能借助實體與智能資源的集中化效應進一步制造物流行業“智能壟斷”的格局，這一局面的形成或將不利于良性市場競爭機制的形成與后續創新的持續涌現。

算法模型與智能機器人的固有機制難以與物流行業的現實需求實現充分適配。例如，“算法黑箱”問題是當前以轉換器架構為代表的大型語言模型難以攻克的一大難題。現代化人工智能結構復雜度的提升進一步加劇了算法解釋的難度，物流行業關聯海量信息的復雜推理運算過程則更難滿足有效監管所需的透明化要求。此背景下，模型透明度與可解釋性的進一步下降可能對物流行業的風險管理和合規性造成挑戰，制造不可預知的安全風險。此外，將成本高昂的無人機、智能機器人等設備用于末端配送同樣涉及運輸安全與財產安全相關問題。如何保證物流機器人等智能配送工具充分適應城鄉地區的復雜地理空間，并確保運輸配送過程中居民與機器人的最大化安全，仍需技術與應用層面的進一步探討。

數據隱私與數據安全方面存在的風險同樣是“人工智能+物流”推廣應用的一大障礙。當前訓練范式下，人工智能模型的性能提升依賴對物流行業更大規模既往數據與實時數據的深度挖掘和分析，這一過程密切關聯用戶隱私與數據利用的合規性問題，也可能關聯企業內部的商業機密與涉及國家安全的公共數據。智能化、規模化、集中化的物流數據中樞可能加劇數據安全與隱私方面的風險挑戰，如何針對可控性、可解釋性更低的復雜算法設立安全機制，平衡并化解模型訓練與運行過程中的多維風險仍是“人工智能+物流”的一大挑戰。同時，對海量數據的合規利用還可能涉及數據標準整合、數據可用性、數據噪聲等問題。此外，可用于規模化物流模型訓練的公共物流數據平臺尚未完善，各企業物流數據間存在“信息孤島”，難以產生“人工智能+物流”賦能的規模化效應。

“人工智能+物流”的進一步應用同樣受到產業、法律與政策等層面的影響與限制。一方面，為避免人工智能技術的分散應用與規則失序，運輸公司、倉儲公司和科技服務商等眾多物流行業參與者的高效合作需要更為精準有效的技術規范、行業標準與合作機制的介入和制約。然而，關聯數據標準等問題的標準化體系與新型問題的責任歸屬問題尚不明晰。另一方面，客戶數據利用與公共信息平臺構建等問題也受到《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》等數據與安全領域的法律法規和技術標準的嚴密規制，部分企業合規難度與成本較大，跨國物流服務還將進一步受到數據流動等方面國際貿易政策與標準的約束。此外，政府政策導向與激勵措施的針對性與有效性也將影響“人工智能+物流”的發展速率與應用普適性。

“人工智能+物流”的機制迭代與產業優化

完善供應與定價機制，激發全領域變革動力。可持續發展的基礎在于投入的回報預期、持續的激勵機制與正反饋的生態體系。為激發人工智能技術在降本增效這一核心目標中的效用價值，以企業為主體的物流服務市場應當對“人工智能+物流”的供應與定價機制進一步作出完善。一方面，通過自主研發與規模化智造，推進關鍵核心技術的成本控制與廣泛部署。其中，技術自研能力是影響技術變革成本的關鍵變量。未來，應進一步鼓勵物流企業與高校和科研機構進行技術合作，推動人工智能賦能下機械臂、無人倉庫、物流傳感、自動化倉儲、智能機器人和智能運輸車輛等設備和系統的自主研發，并依托現代化制造資源形成規模化供應鏈。另一方面，依托“智能動態定價系統”，進一步發展人工智能驅動的供應鏈管理系統并提高整體運營效率和技術績效。同時，通過庫存管理精準化、需求預測智能化和路徑規劃最優化，提高定價系統精度和企業的市場競爭力。例如，因為陸路運輸行業服務輸出主體龐雜，不同主體之間缺乏有效的協同機制，所以在定價權的掌握上較為分散，對于性價比的優化也缺乏足夠的改革決策動力，最終致使成本面臨倒掛挑戰。通過人工智能決策支持深度導入動態定價機制，可以實時分析市場需求、競爭態勢和運營成本，快速調整價格策略，實現陸運利潤最大化。整體而言，需要建立良性的成本控制與收益分析機制，運用智能分析工具挖掘潛在市場機會，通過持續性技術迭代和行業內數據共享構建動態改進機制，提升“人工智能+物流”的可實現性與可期待性。同時，做好行業宏觀領域的成本控制與環節監管，避免技術升級造成的壟斷與定價權濫用。

突破技術與數據困境，強化全流程融合智造。在技術層面，自動化倉儲管理系統和智能路徑規劃系統等已被證明能直接提升經濟效益的技術可優先與人工智能實現進一步融合。利用智能程度與推理性能更強的人工智能模型，優化智能預測、實時調度和路徑優化等任務，實現需求預測與動態調度的技術能級躍升。⑨在技術選擇上，需要進一步跟進社會大環境下的物流系統融合工程，通過國家標準的制定與面向社會的服務體系融合，幫助企業完善自身智能物流業務的相互兼容性，確保人工智能新模式能夠與現有系統無縫集成，避免頭部企業壟斷整體服務帶來的系統支持與服務成本等后期技術成本飆升。同時，積極發掘人工智能技術在智能分析、智能決策方面的優勢，聯動倉儲信息管理系統、實時配送監控系統等，提升各流程環節的作業自動化水平與智能程度。此外，在數據層面，在傳統數據存儲共享模式改革的基礎上，人工智能可結合區塊鏈、云計算技術推動建立去中心化的物流數據存儲系統。在優化模式下，物流各環節參與方都可以在相應節點上存儲數據，同時利用智能合約實現數據訪問和共享規則，進而確保物流數據在多方之間有效流通而不依賴于單一中心化存儲。通過去中心化模式進一步提升數據的透明性、隱私性與不可篡改性，使物流參與者可以更有保障地共享和存儲數據，同時促進物流行業各環節的數據聯動與協作，助力高質量物流數據共享生態的形成。

強化節點與系統整合，促成產業鏈整體升級。通過合理的系統優化與產業鏈整合，人工智能可在多個物流節點上發揮重要作用，進而提升整體效率。首先，人工智能可促進包含采購、倉儲、運輸等跨環節層面的協同調度，強化從原材料到最終制品運輸和分銷的智能化管理，建立以原材料為主的大宗商品為始、以工業最終制品的運輸和分銷為終的產業結構。通過人工智能的實時監控與數據分析能力，促進各個環節的協調運行以有效減少物流延誤，提高交付周期的穩定性。其次，強化物流節點與系統整合，利用人工智能技術促進上下游企業的信息共享與協同，通過建立智能物流網絡，形成更具彈性的供應鏈體系。借助人工智能模型智能決策與執行的能力，“人工智能+物流”架構下的彈性供應鏈可以有效應對突發事件和市場變化，進一步提高整體抗風險能力并保障產業的持續穩定發展。最后，通過人工智能賦能的整體性物流管理，推動物流產業與相關產業的末端協同發展。通過智能協同平臺的構建與通用化人工智能模型的末端協調，改善當前末端協同程度較低導致的“最后一公里”配送成本高、效率低的問題。同時，運用“人工智能+物流”積極推動“新零售”模式的成熟，推動線上線下銷售配送一體化，在提升運輸效率的同時促進產業鏈的平衡運作，助力經濟持續增長，實現更高水平的產業協同與智能化升級。

賦能初創與中小企業，推動生態圈有機重塑。首先，政府可以通過提供硬件支持、數據資源與開放的技術平臺，幫助中小型物流企業運用開源的人工智能技術和公共平臺在較短周期內提升物流效率、降低運營成本，實現模式、體驗與供應鏈的一體化升級。在此過程中，政府可以提供開放的技術平臺和數據資源，幫助中小企業利用人工智能提升物流效率并降低運營成本。通過構建統一的數據共享平臺，幫助中小企業及時獲取市場信息和運輸狀態，實現精準決策。政府也可以協助中小企業運用人工智能技術優化生產環節中原材料的集散管理過程，運用數據分析和預測模型幫助企業在原材料采購和庫存管理上作出更科學的決策，進而減少庫存積壓、提高資金周轉率。其次，鼓勵中小企業之間的合作與協同，通過共享資源和信息實現聯合配送和倉儲共用，促進互利共贏。同時，進一步強化技術普惠與知識共享的概念，積極舉辦相關培訓和研討活動，加快行業技術人才的聯合培養，支持中小企業掌握智慧物流的相關技能和知識，確保企業能夠及時適應行業變化。最后，可以在制造業集中的物流集散區域，向中小企業與供應鏈環節制造商提供標準化且收費合理的智慧物流服務。積極運用公共智慧物流中心的模式，避免中小企業受制于智慧物流系統的門檻與風險，充分展現集約帶來的成本優勢。在此基礎上，通過完善公共智慧物流體系與物流數據共享平臺，在幫助中小企業成長的同時推動整個行業的智能化轉型和升級，形成良性的行業生態。

優化產業與政策措施，實現可持續良性循環。在經濟全球化與數智化共同作用的時代背景下，與物流領域密切關聯的電子商務平臺、電子物流平臺、電子政務平臺、政府平臺建設可被進一步完善。首先，為確保人工智能技術在物流行業的可持續發展，應當建立良性的內部機制，包括人工智能加持的技術升級、技工培訓和行業內數據共享機制。其次，政府應在推動人工智能技術應用于物流行業方面發揮積極的指導和監管作用。進一步制定行業標準，提供政策支持和財政激勵，推動數據共享和跨主體合作，主動減少企業在環節和流程上的成本，促進人工智能技術的廣泛應用。在幫助企業降低物流相關人工智能技術實施的風險和成本的同時，使物流企業間的服務融合與技術競爭狀態長期持續，有效加速人工智能技術的推廣應用和相互融合。此外，進一步完善物流電子政務平臺，通過有效的監督和監管機制維護數據安全與隱私。在應用效果和風險防控層面，有效引導人工智能技術在物流行業中的應用進程，進一步在供應鏈、需求鏈整合的產業鏈條中嵌入有效的政府審查機制。最后，在法律與倫理的復合視角下推動人工智能立法與物流行業的針對性立法，針對“人工智能+物流”的獨特需求與潛在風險建立更完善的法律框架，在數據隱私保護、算法透明性、責任歸屬等關鍵領域進一步細化相關規定并強化執行力保障。通過在安全、合規的基礎上推進“人工智能+物流”模式的積極應用與可持續發展，加快培育和形成以人工智能為引擎的新質生產力與智慧物流產業，提升我國戰略性新興產業和未來產業的國際競爭力。

（作者為浙江大學光華法學院教授、博導，浙江大學國際戰略與法律研究院常務副院長，網絡空間國際治理研究基地執行主任、首席科學家，數字法治研究院首席專家）

【注釋】

①程樂：《生成式人工智能治理的態勢、挑戰與展望》，《人民論壇》，2024年第2期，第76—81頁。

②郭繼武：《智慧物流轉型升級的現狀及方向》，《人民論壇》，2024年第1期，第87—89頁。

③Boute,Robert N.and Maxi Udenio."AI in logistics and supply chain management." Global logistics and supply chain strategies for the 2020s: Vital skills for the next generation.Cham: Springer International Publishing,2022.49-65.

④程樂：《生成式人工智能的法律規制——以ChatGPT為視角》，《政法論叢》，2023年第4期，第69—80頁。

⑤何黎明：《中國智慧物流發展趨勢》，《中國流通經濟》，2017年第6期，第3—7頁。

⑥趙松嶺、陳鏡宇：《發展智慧物流的路徑探索》，《人民論壇》，2020年第8期，第108—109頁。

⑦程樂：《“數字人本主義”視域下的通用人工智能規制鑒衡》，《政法論叢》，2024年第3期，第3—20頁。

⑧高俊：《人工智能技術在智慧物流的應用研究》，《物流科技》，2024年第16期，第73—79頁。

⑨Liu,Qiurui,et al."Artificial intelligence for production,operations and logistics management in modular construction industry:A systematic literature review."Information Fusion (2024):102423.

責編/靳佳 美編/楊玲玲

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