“人工智能 +” 时代，物流行业迎来了哪些变革契机？
“人工智能 +” 时代，物流行业迎来了哪些变革契机？
在科技飞速发展的当下，人工智能正以前所未有的态势席卷各个行业，物流领域也不例外。“人工智能 +” 的浪潮为物流行业带来了全新的发展机遇，有望催生强大的新质生产力，重塑整个物流产业格局。
“人工智能 +” 行动推动未来产业发展
在全球积极布局人工智能产业的大背景下，“人工智能 +” 行动成为推动未来产业发展的关键力量。技术底座对于产业发展至关重要，“人工智能 +” 行动通过强化技术支撑和深化跨界融合，为未来产业搭建了充满活力的技术底座。
一方面，它推动人工智能技术应用向纵深拓展，智能感知、自然语言处理、机器学习、计算机视觉等技术的深度应用，为未来产业奠定了持续发展的技术基石。以智能仓储为例，通过计算机视觉技术，能够实时监测库存货物的数量、位置和状态，实现精准管理。
另一方面，“人工智能 +” 行动与其他前沿技术融合，加速未来产业的技术突破与应用落地。例如，与区块链技术结合，可提升物流信息的安全性和可追溯性。
未来产业的高度不确定性、复杂性和前瞻性，要求商业模式进行创新变革。“人工智能 +” 行动从多个方面重塑未来产业商业模式。
它激活了平台化运营模式，使企业不再局限于单一的价值创造，而是通过平台连接开发者、供应商、用户等，共同创造附加价值。如元宇宙的商业模式从单一应用开发向多元化平台建设转变，涵盖虚拟资产交易、社交互动等功能模块。
同时，“人工智能 +” 行动推动未来产业对个性化用户需求的精准响应，利用强大的数据处理能力，为用户提供定制化服务。此外，它还通过数实深度融合改变价值传递方式，打破传统价值链结构，实现企业在生产、营销等环节更高效和可持续的价值传递。
产业链供应链在产业发展中起着关键作用，“人工智能 +” 行动赋能其协同发展。
它加强了产业链供应链协同创新，打破传统线性生产模式，促进上下游合作伙伴资源共享、信息互通。在生物制造领域，人工智能可优化原材料采购、生产过程控制和物流配送等环节，确保产品质量和交付时间。
同时，“人工智能 +” 行动提升了产业链供应链的可预测性与可追溯性，通过大数据分析等技术，实现精准预测和优化，如在新型储能领域，可提前预测电池制造过程中的质量问题。此外，人机协同的深化，也进一步提升了产业链供应链的效率。
中国物流行业现状分析
物流行业作为实体经济的 “筋络”，对经济发展至关重要。然而，我国物流成本相对于 GDP 比重一直居高不下，虽在 2023 年首次降至 14.4% 的历史新低，但与美国等西方发达国家仍有明显差距。
造成这种差距的原因是多方面的。产业结构方面，我国制造业在 GDP 中占比较高，而制造业物流费用相对较高。我国制造业产品附加价值较低，大宗商品运输距离长，导致物流费率居高不下。
运输方式上，公路费用高，铁路及水运物流占比有待提升。此外，公路收费、油价、税费较高，物流标准化水平低等因素，也制约着物流成本的降低。
我国物流企业在智能化物流系统建设方面，基本与西方发达国家处于同一水平。世界银行报告显示，我国物流绩效综合排名上升，物流基础设施、国际货运能力等方面达到国际先进水平。国家和政府的支持、巨大的市场以及大量人才和资本的涌入，为我国物流产业发展提供了优势。
然而，我国物流产业整体发展不平衡，呈现东高西低态势。在基础零部件、原创性技术创新、品牌建设以及企业规模等方面，还存在较大提升空间。基础零部件主要依赖进口，关键技术和设备的原创技术多来源于国外，低端产能过剩、价格战等问题也亟待解决。
“人工智能 +” 催生物流新质生产力路径
在 “人工智能 +” 时代，物流行业迎来了前所未有的变革契机。为有效催生物流新质生产力，可从技术融合创新以及多维度协同发展两大层面发力。
在技术融合创新方面，通过深度运用机器学习和深度学习技术，物流大数据分析能力得以显著提升。机器学习作为人工智能的基石，能够助力物流信息系统高效分析海量数据，生成极具针对性的区域性物流作业方案与应急处理预案，进而提升企业内部管理的精准度与科学性，实现降本增效。例如，借助对过往运输数据的深度挖掘，优化运输路线，降低运输成本。
将自然语言处理与计算机视觉技术融入企业物流管理系统，能极大地增强物流设备的感知能力。在物流区域的门禁监控以及仓库货物分拣等环节，实现精准、高效作业，减少差错率，提高整体工作效率。就像在货物分拣场景中，计算机视觉技术可实现货物的自动分拣，大幅提升分拣速度与准确性。
借助机器人技术和专家系统，发展物流专用机器人也至关重要。分拣机器人、搬运机器人等的广泛应用，能够有效替代繁重的人力劳动，提高作业效率，降低人工成本。同时，专家系统还能为机器人提供智能化的决策支持，使其更好地完成复杂的物流操作。
从多维度协同发展角度出发，要充分发挥集中力量办大事的体制优势，加大对人工智能领域通用大模型底座的资金投入，强化算力基础设施建设。积极推动 “底座大模型 + 行业应用” 的生态发展模式，支持多语种、大模型在国际物流产业链、供应链中的广泛应用，例如，加大对物流专用大模型的研发投入，使其更贴合物流行业的实际需求。
坚持源头核心技术的系统性创新，提前布局前瞻性基础性研究。设立国家级数据平台，推动数据共享，加强政府和市场的协同合作，制定科学合理的大模型测评标准，以促进人工智能在物流行业的深度应用。通过数据共享，打破信息壁垒，实现物流信息的互联互通，全面提升物流效率。
加快物流业数字化发展进程，这是人工智能技术在物流业广泛应用的基础。同时，加大物流与人工智能复合型人才的培养力度，为物流新质生产力的持续发展提供坚实的人才支撑。
此外，各地物流主管部门应紧密结合物流发展的实际需求，制定科学合理的物流新质生产力发展规划。明确重点发展方向，通过以点带面的方式，有序推进物流行业的发展，避免盲目跟风和一哄而上的现象，确保物流行业实现健康、可持续发展。
综上所述，“人工智能 +” 为物流新质生产力的发展带来了诸多机遇，但也面临着诸多挑战。通过技术融合创新和多维度协同发展，物流行业有望借助 “人工智能 +” 的东风，实现降本、提质、增效，在全球物流竞争中脱颖而出。