一、背景引言：AI是物流网络的“超级导航仪” 与引擎

物流是经济的“血脉”，连接着生产与消费。随着电商蓬勃发展，物流行业面临巨大压力： 

• 订单爆炸：双11、黑五等购物节单日订单量达亿级。 

• 成本高企：人力、燃油、仓储成本持续上升。 

• 效率瓶颈：传统人工分拣、经验调度难以满足“当日达”、“小时达”需求。 

• 体验要求：消费者对配送时效、透明度要求越来越高。  

人工智能（AI）成为破局关键。它如同一个“超级导航仪”，为海量包裹、复杂网络、动态环境提供最优解，实现降本、增效、提质。

2025年，人工智能、物联网、大数据等技术与物流产业深度融合，重塑了传统物流的运作模式和价值创造方式。Gartner预计，到2025年底，超过70%的大型物流企业将实施超级自动化（hyperautomation），通过技术集成实现端到端流程的自动化和优化。这种技术变革不仅改变了物流企业的运营效率，也重构了整个物流供应链的运作方式。

二、AI 物流的政策面

2025年8月《国务院关于深入实施“人工智能 ”行动的意见》提出，要在软件、信息、金融、商务、法律、交通、物流、商贸等领域，推动新一代智能终端、智能体等广泛应用。

另外，交通运输部国家发展改革委工业和信息化部国家数据局国家铁路局中国民用航空局国家邮政局联合印发的《“人工智能 交通运输”的实施意见》提出：

• 到2030年，智慧交通与智慧• 物流领域关键核心技术实现自主可控。

• 推动建设面向全程物流链的“一站式”协同系统。

• 深入推进综合运输服务“一票制、一单制、一箱制”，推动以电子认证、区块链等技术为支撑的运输电子单证应用，优化贸易便利化环境，提升联程联运服务质量和智能化水平。

• 推动人工智能与枢纽规划、建设、运行管理深度融合，支撑枢纽集群高效协同运行、（近）零排放。

• 加强智慧供应链管理和智慧物流大数据应用，提升物流信息系统资源整合能力。 

那么，“人工智能 物流”有哪些落地场景，下一步如何推动“人工智能 物流”高质量发展？

一、AI 物流：物流行业与人工智能的完美契合

对于物流行业来说，在人口红利逐渐消失、人员工资不断攀升、招工越来越困难的局面下，引入人工智能产品技术最显著的价值即在于能够大幅降低物流各项业务对于人力资源的刚性需求和高昂成本。

物流行业的总体业务流程分为运输、 仓储、装卸搬运、分拣、配送、客服 等环节，流程清晰且各个业务场景之 间相对独立，引入AI技术过程中我们采用整体解决方案，也适用于单个场景的局部优化调整，灵活性较强。

AI 物流是将人工智能技术：机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶等的软硬件产品及服务，如无人卡车、无人机/无人车、智能调度系统等在物流活动各环节（运输、仓储、配送、客服等）中的进行实际落地应用。

未来，物流数字化、在线化、可视化成为常态，人工智能快速迭代，“智能革命”将重塑物流行业新生态。以下是人工智能化的物流：

二、"人工智能 物流"主要落地场景

1、智能仓储管理

智能仓储管理是AI技术在物流领域最成熟的应用场景之一，主要通过自动化设备和智能算法实现仓储效率提升，包括视觉识别、AMR、智能库存管理、智能分拣系统、自动化立体仓库等。

1） 计算机视觉技术监控

通过计算机视觉技术能够起到监督与规范员工行为、降低货物破损与丢失概率、减少理赔成本等作用。一是针对仓内工作人员的行 为进行实时监测，识别并记录暴力分拣、违规搬运等容易对货物、包裹造成破坏及损伤的行为，采集行为实施人员的相关信息；二是监测仓内流转的货物、包裹的外观情况，识别并判断包裹的破损情况，对存在明显破损的包裹进行预警上报。这可以大大降低仓库理赔成本占营业成本的比重。

2）智能分拣

分拣环节是物流行业人力密集型环节，AI技术应用最为广泛，主要包括智能体应用、自动导引车(AGV)，并通过AI 算法，实现仓库策略最优匹配、协同路径规划、调整货架布局、补货计划生成等多项业务，并随数据积累与学习不断自主优化算法。

目前，在库存优化、仓储布局优化、库内安全监测、自动化无人化搬运等环节的AI应用渗透较快，随着AI技术 的进一步创新、成熟，与数据融合的不断加深，AI将进一步赋能仓储管理的更多环节，实现从‘人找货’到 ‘系统自决策’的范式跃迁”。

2、智能运输中的人工智能应用：集中在无人卡车及车辆管理

目前国内人工智能在物流运 输环节的应用集中于公路干线运输，主要有两大方向：一种是以自动驾驶技术为核心的无人卡车；另一种是基于计算机视 觉与AIoT产品技术，为运输车辆管理系统提供实时感知功能。

人工智能赋能物流运输的最终形态必然将是由无人卡车替代人工驾驶卡车。未来数年内，人工智能在物流运输中的商业化价值主要体现在车辆状态监测、驾驶行为监控等功能。

1）无人卡车：自动驾驶技术分为L0-L5系统在L1~L3级主要起辅助功能；当到达L4级，车辆驾驶将全部交给系统。

配备L4级别自动驾驶技术的无人卡车即可以满足港口、园区、高速公路等多种运输场景，并在人力资源、能源费用、设备损耗、保险费用等多个层面大幅降低运输整体成本。无人卡车的商业化前夜已经到来，以下是无人卡车进入商业化的一些分析支撑：

2）无人配送车及无人机

无人配送车是应用在快递快运配送与即时物流配送中低速自动驾驶无人车，其核心技术架构与汽车自动驾驶系统基本一致，都是由环境感知、车辆定位、路径规划决策、车辆控制、车辆执行等模块组成。

人工智能技术在配送无人机领域的应用原理与自动驾驶并无本质上的差异，主要区别有两点：一是无人机搭载的传感器种类更为繁杂，环境感知算法对数据融合技术的要求更高；二是无人机配送中可选择的路径明显多于车辆，路径规划算法更加复杂。

3、智能调度与路由规划

物流场景下的智能调度与路由规划是AI技术的重要应用方向，主要基于用户个性化需求，智能调用公路、水路、铁路等多源运力资源，一键生成多维度运输方案），进行网络规划优化。

4、智能物流园区管理：提升车辆装载率

人工智能技术在物流园区现场管理系统中的作用即监测、分析车辆从进入物流园区或中转到离开的全过程，核心应用是车牌识别及车辆装载率识别。

在园区现场管理中引入计算机视觉技术，能够持续采集场园区内车辆信息，为管理系统提供车辆装载率、车 辆调度、运力监测和场地人员能效等基础数据，优化运力成本。

在园区智慧化运营管理中，AI在巡更巡检、园区安防、资产管理、能耗管理等方面具备较强的赋能作用，成为新建园区、高标园区运营管理系统的必 选项；未来，AI将通过“感知-分析-决策-执行”的闭环，重构物流园区运营效率。

5、区块链赋能的电子单证

区块链技术与物流电子单证的结合，解决了传统物流单证流转效率低、易篡改等痛点。

6、智慧供应链管理

AI技术赋能供应链全链路管理，提升供应链弹性和响应速度包括供应链智能预警、智能决策引擎、供应链数字信用体系等。

7、智能客服

生成式人工智能还能运用良好的自然语言处理能力，通过接管客服聊天、优化行政节点等方式降低人工成本、管理支出和行政费用。另一方面，人工智能在降低成本的同时也被用于减少人工干预与操作错误，相比传统手动管理方式能够实现更高的效率和准确率。特别是在应对突发事件或市场波动时，人工智能可更快、更准确地通过成本控制和运营效率提升等方式提高物流行业运行效率。

三、"AI 物流"应用的发展建议

从行业发展实践看，"人工智能 物流"已从概念走向大规模落地应用，形成了仓储智能化、分拣自动化、调度精准化、供应链协同化的产业新生态。当前，智能物流技术应用正从单点突破向全域融合演进，从单纯降本增效向价值创造转型。建议物流人立足自身业务场景，选择合适的AI技术切入点，从易到难、从点到面逐步推进智能化转型。