一、传统物流之困

     传统仓储管理依赖大量人工操作，货物的入库、存储、分拣、出库等环节不仅效率低下，而且容易出现人为错误。例如，在货物分拣时，人工分拣员可能会因为疲劳、疏忽等原因，导致分拣错误，影响货物的准确配送。仓储空间的利用率也较低，由于缺乏科学的存储规划，常常出现货物堆放杂乱、空间浪费的情况。据相关数据统计，传统仓库的空间利用率平均仅为 30% - 50%，这无疑增加了仓储成本。

     运输是物流的核心环节之一，但传统物流运输存在诸多问题。运输路线规划不合理，往往依赖司机的经验或简单的地图导航，无法实时根据交通状况、天气变化等因素进行调整，导致运输时间长、成本高，空驶率居高不下。

      据估算，我国物流货车的空驶率长期维持在 40%左右 ，这不仅浪费了大量的能源和资源，也增加了物流企业的运营成本。运输过程中的货物跟踪和监控也较为困难，客户难以实时了解货物的位置和状态，降低了客户体验。

      物流行业涉及众多的上下游企业和环节，包括供应商、生产商、经销商、物流企业等，各环节之间的信息沟通和协同合作至关重要。然而，在传统物流模式下，各环节之间往往存在信息孤岛，数据难以共享和流通，导致供应链协同效率低下。

      例如，生产商无法及时了解原材料的库存情况，可能会导致生产中断；物流企业无法准确掌握客户的需求，可能会造成配送延误。这些问题严重影响了整个供应链的运行效率和效益。

二、“AI + 物流”带来的变革

       AI 赋能仓储管理，打造智能仓储新范式

在仓储环节，AI 驱动的机器人正逐渐取代传统的人工操作。仓储机器人通过先进的传感器、摄像头和智能算法，能够实现自主导航、避障和精准定位，自动完成货物的搬运、分拣、存储等工作。它们可以 24 小时不间断运行，工作效率远远高于人工，且准确率极高。在一些大型电商仓库中，仓储机器人能够在短时间内完成大量货物的分拣和搬运任务，大大提高了仓储作业的效率。

      AI 技术使得货架变得更加智能，能够自动识别货物的状态和数量，并根据实时数据动态调整存储策略。通过对历史销售数据和市场需求的分析，AI 可以预测货物的需求趋势，提前调整库存水平，优化货物存储位置，提高仓库空间的利用率。这样不仅可以减少库存积压和缺货现象的发生，还能降低库存成本。结合视觉识别和物联网技术的 AI 智能分拣系统，能够根据订单需求自动进行货物分拣。它可以快速准确地识别货物的种类、规格和目的地，实现高效、精准的分拣作业。与传统的人工分拣相比，智能分拣系统的处理速度更快，准确性更高，能够大大提高仓储处理速度和效率，满足电商等行业对快速配送的需求。

       AI 引领运输变革，构建智能运输新体系随着自动驾驶技术的不断发展，无人车、无人机等自动化运输工具在物流行业的应用逐渐增多。自动驾驶车辆可以在无人驾驶的情况下，根据预设的路线和实时路况信息，安全、高效地完成货物的运输任务。它们不受疲劳、情绪等因素的影响，能够 24 小时不间断运行，有效提升了运输的时效性和安全性。在一些偏远地区或交通拥堵的城市，无人机配送也成为一种可行的解决方案，能够实现快速、便捷的货物投递。

      基于 AI 的智能调度系统可以实时收集和分析各类数据，包括交通流量、天气

状况、运输需求等，自动优化运输路线和调度计划。通过智能调度，物流公司能够实现实时、动态的运输管理，根据实际情况灵活调整运输方案，降低空驶率，提高运输效率。当遇到突发的交通拥堵或恶劣天气时，智能调度系统可以迅速为司机规划新的路线，确保货物按时送达。

      AI 技术使得物流企业能够对车队进行实时监控，通过对车辆状况的分析和保养预测，提前发现潜在的故障隐患，及时进行维修和保养，降低车辆故障率和维修成本。AI 还可以根据运输任务的需求，自动调度合适的车辆，合理安排车辆的使用，提高车辆的利用率。

      AI 优化供应链协同，铸就智能协同新生态。AI 通过对海量的历史数据、市场趋势、客户需求等信息的分析，能够实现精准的需求预测。物流企业和上下游企业可以根据 AI 的预测结果，提前做好库存准备，优化库存结构，避免库存积压或缺货现象的发生，提高供应链的响应速度和灵活性。借助 AI 技术和物联网平台，供应链各环节之间可以实现实时的信息共享和沟通。供应商、生产商、物流企业和客户等各方可以实时了解货物的生产进度、运输状态、库存情况等信息，从而能够做出更加协同的决策。生产商可以根据物流企业提供的运输信息，合理安排生产计划；物流企业可以根据客户的需求变化，及时调整配送方案。

      AI 可以对供应链中的各种风险因素进行实时监测和分析，如市场波动、自然灾害、政策变化等，提前发出风险预警，并提供相应的应对策略。当预测到某个地区可能会发生自然灾害时，物流企业可以提前调整运输路线，将货物转移到安全的地方，避免损失。通过智能风险预警与应对，能够提高供应链的稳定性和抗风险能力。

三、“AI + 物流” 发展中的关键问题

      虽然 AI 技术在物流行业具有巨大的应用潜力，但在实际应用过程中，仍然面

临一些技术难题。物流行业的数据质量参差不齐，存在大量的 “脏数据”，这会影响 AI 模型的训练效果和预测准确性。物流数据的标准化和规范化程度较低，不同企业和系统之间的数据格式和接口不统一，导致数据难以共享和整合，阻碍了 AI 技术的广泛应用。

     为了解决这些问题，物流企业需要加强数据治理，提高数据质量，建立统一的数据标准和接口规范。加大对 AI 技术研发的投入，不断优化 AI 模型，提高其对复杂数据的处理能力和适应性。

     AI 技术的研发、应用和维护需要大量的资金投入，这对于一些中小型物流企业来说，是一个巨大的成本压力。购置先进的 AI 设备、软件系统，以及培养专业的技术人才，都需要耗费大量的资金。AI 技术的更新换代速度较快，企业需要不断进行技术升级和更新，以保持竞争力，这也增加了企业的成本负担。

     针对这一问题，政府可以出台相关的扶持政策，如提供财政补贴、税收优惠等，鼓励物流企业应用 AI 技术。企业也可以通过与高校、科研机构合作，共同研发和应用 AI 技术，降低研发成本。采用云服务等方式，降低 AI 技术的部署和使用成本。

      AI 技术在物流行业的应用，需要既懂物流业务又懂 AI 技术的复合型人才。然而，目前这类人才相对短缺，物流企业在招聘和培养这类人才方面面临较大的困难。许多物流专业的学生对 AI 技术了解不足，而 AI 专业的人才又缺乏物流行业的实践经验。为了解决人才短缺问题，高校和职业院校应加强相关专业的建设，开设物流与AI 技术相结合的课程，培养复合型人才。物流企业也应加强内部培训，为员工提供学习和提升的机会，鼓励员工学习 AI 技术，提高自身的业务能力。

      在 AI 技术应用过程中，物流数据的安全和隐私保护至关重要。物流数据包含了大量的客户信息、商业机密等敏感数据，如果这些数据被泄露或滥用，将会给企业和客户带来巨大的损失。

      随着数据量的不断增加和数据应用场景的不断拓展，数据安全和隐私保护面临着更大的挑战。物流企业应加强数据安全管理，建立完善的数据安全防护体系，采用加密技术、访问控制等手段，保障数据的安全性和隐私性。遵守相关的法律法规，规范数据的收集、存储、使用和共享等环节，确保数据的合法合规使用。

四、“AI + 物流” 的无限可能

      随着 AI 技术的不断发展和成熟，未来物流行业将实现全场景的自动化与智能化。从仓储到运输，从分拣到配送，各个环节都将由 AI 技术和自动化设备协同完成，人工操作将大幅减少，物流效率将得到极大提升。智能仓储系统将实现货物的自动存储、管理和分拣，无需人工干预；自动驾驶车辆和无人机将成为物流运输的主要工具，实现高效、安全的配送。

      “AI + 物流” 将不仅仅局限于物流行业内部的应用，还将与其他行业实现深度融合与协同发展。与制造业融合，实现智能制造与智能物流的无缝对接，提高生产效率和供应链协同能力；与电商行业融合，为消费者提供更加快速、便捷的购物体验；与金融行业融合，创新物流金融服务模式，解决物流企业的融资难题。通过跨行业的融合与协同，将打造出更加智能、高效的产业生态系统。

      在全球倡导绿色发展的大背景下，“AI + 物流” 将助力物流行业实现绿色可持续发展。通过 AI 技术优化运输路线，提高车辆的装载率，减少能源消耗和碳排放；推广使用新能源运输工具和环保型包装材料，降低对环境的污染。AI 还可以实现对物流资源的优化配置，提高资源利用效率，减少浪费，为构建绿色物流体系做出贡献。

     未来，消费者对于物流服务的个性化和定制化需求将越来越高。“AI + 物流”将能够根据客户的需求和偏好，提供个性化的物流解决方案。根据客户的时间要求，选择最合适的运输方式和配送时间；根据客户的特殊需求，提供定制化的包装和增值服务。通过个性化和定制化服务，提高客户满意度，增强物流企业的市场竞争力。

来源：智慧交通知识局