【摘要】大模型時(shí)代，傳統(tǒng)物流行業(yè)正在通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型及人工智能技術(shù)融合實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)迭代，構(gòu)建“人工智能+物流”的新型行業(yè)生態(tài)。智能程度與泛化能力日益提升的人工智能模型能夠統(tǒng)籌云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等多方技術(shù)資源，進(jìn)一步推動(dòng)物流行業(yè)與制造業(yè)、零售業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)等多維產(chǎn)業(yè)的深度融合與智能化升級(jí)。然而，“人工智能+物流”這一模式在網(wǎng)絡(luò)空間與物理空間的落實(shí)與擴(kuò)張也正在面臨升級(jí)成本不低廉、平臺(tái)構(gòu)建不完善、數(shù)據(jù)保護(hù)不充分、政策配套不全面等現(xiàn)實(shí)障礙。為實(shí)現(xiàn)“人工智能+物流”的推廣應(yīng)用與高質(zhì)量發(fā)展，應(yīng)當(dāng)完善定價(jià)機(jī)制、深化產(chǎn)業(yè)融合、突破技術(shù)困境、著眼數(shù)據(jù)安全，以可持續(xù)產(chǎn)業(yè)政策繼續(xù)推動(dòng)物流行業(yè)的智能化演進(jìn)。
【關(guān)鍵詞】“人工智能+物流” 技術(shù)張力 新質(zhì)生產(chǎn)力 結(jié)構(gòu)性優(yōu)化
【中圖分類號(hào)】D92 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A
當(dāng)前，人工智能作為新質(zhì)生產(chǎn)力的典型代表，正在推動(dòng)社會(huì)各領(lǐng)域的數(shù)字轉(zhuǎn)型與智能重組。在“人工智能+”的不同應(yīng)用場(chǎng)域中，物流行業(yè)作為規(guī)范性高、安全要求高、作業(yè)強(qiáng)度高、運(yùn)行規(guī)律性較強(qiáng)的基礎(chǔ)性服務(wù)行業(yè)，已經(jīng)成為人工智能應(yīng)用的主要垂直領(lǐng)域之一。
初期，人工智能僅作為路徑優(yōu)化和倉儲(chǔ)管理的基礎(chǔ)工具介入物流行業(yè)。其后，伴隨大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和機(jī)器學(xué)習(xí)方法的成熟，人工智能在物流領(lǐng)域的應(yīng)用范圍與適配場(chǎng)景迅速擴(kuò)張，涵蓋從需求預(yù)測(cè)、路徑規(guī)劃、自動(dòng)倉儲(chǔ)到智能配送等多個(gè)場(chǎng)景。同時(shí)，結(jié)合無人機(jī)、自動(dòng)駕駛與智能機(jī)器人等新興技術(shù)的成熟化發(fā)展，人工智能正在作為新型創(chuàng)新資源推動(dòng)如無人機(jī)配送等全新物流形式的快速涌現(xiàn)。從產(chǎn)業(yè)進(jìn)展的視角來看，“人工智能+物流”的穩(wěn)步發(fā)展與積極應(yīng)用改變了依賴人為線性管理的傳統(tǒng)物流模式，正在推動(dòng)物流行業(yè)向智能化、自動(dòng)化與高效化方向的產(chǎn)業(yè)能級(jí)躍進(jìn)。然而，“人工智能+物流”模式的進(jìn)一步推廣與完善也同樣面臨數(shù)據(jù)安全、成本增加等方面的實(shí)質(zhì)困境。在此背景下，應(yīng)綜合運(yùn)用技術(shù)、產(chǎn)業(yè)和政策等手段，促進(jìn)大模型時(shí)代下“人工智能+物流”模式的戰(zhàn)略性布局與結(jié)構(gòu)性優(yōu)化。
“人工智能+物流”的現(xiàn)實(shí)背景、技術(shù)支持與智能化轉(zhuǎn)型需求
一方面，大型語言模型時(shí)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(huì)領(lǐng)域中的復(fù)雜任務(wù)，為“人工智能+物流”的發(fā)展模式提供現(xiàn)實(shí)背景與技術(shù)支持。當(dāng)前，人工智能模型的性能與結(jié)構(gòu)復(fù)雜度正在隨著算力等級(jí)和數(shù)據(jù)分析能力的演進(jìn)持續(xù)提升。①以ChatGPT、Gemini、Claude為代表的大模型能夠在轉(zhuǎn)換器架構(gòu)等基礎(chǔ)上處理復(fù)雜的通用任務(wù)，文心一言、通義等國產(chǎn)旗艦大模型也正在展現(xiàn)優(yōu)良的運(yùn)算性能與多模態(tài)能力。此外，時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)、門控循環(huán)單元等專門化算法也能與物流等垂直領(lǐng)域的特定需求深度嵌合，實(shí)現(xiàn)需求預(yù)測(cè)、優(yōu)化調(diào)度、路徑規(guī)劃、智能倉儲(chǔ)等任務(wù)導(dǎo)向下的產(chǎn)業(yè)化功能。
另一方面，物流作為密切關(guān)聯(lián)多領(lǐng)域的基礎(chǔ)性服務(wù)行業(yè)，正在占據(jù)更為重要的功能性地位，且面臨智能化轉(zhuǎn)型的迫切需求。根據(jù)中國物流與采購聯(lián)合會(huì)發(fā)布的調(diào)查報(bào)告，2023年中國物流業(yè)總收入已經(jīng)達(dá)到13.2萬億元。在經(jīng)濟(jì)全球化的時(shí)代背景下，信息交互與數(shù)據(jù)共享等物流服務(wù)需求也在進(jìn)一步升級(jí)。當(dāng)前，體量龐大的傳統(tǒng)物流行業(yè)作為關(guān)聯(lián)互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)、傳統(tǒng)制造業(yè)、零售業(yè)的中樞性產(chǎn)業(yè)，對(duì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)的智能重塑起到核心作用。在全球市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈、消費(fèi)需求快速多變以及企業(yè)追求降本增效等時(shí)代性挑戰(zhàn)下，物流行業(yè)亟需進(jìn)一步加深與智能化技術(shù)的融合程度，加快推進(jìn)物流行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程。
物流行業(yè)的數(shù)字化程度伴隨數(shù)字技術(shù)的發(fā)展不斷提升。20世紀(jì)后期，中小型物流企業(yè)在提供運(yùn)輸服務(wù)時(shí)已經(jīng)涉及對(duì)數(shù)據(jù)的管理和利用，這一能力隨著數(shù)據(jù)倉庫、專家系統(tǒng)和企業(yè)內(nèi)部知識(shí)管理系統(tǒng)等數(shù)字化應(yīng)用的發(fā)展逐步提升。2006年，谷歌推出了“Google 101計(jì)劃”，并正式提出“云”的概念和理論。2007年10月，谷歌、IBM聯(lián)合了美國6所知名大學(xué)幫助學(xué)生在大型分布式計(jì)算系統(tǒng)上進(jìn)行開發(fā)，明確將云計(jì)算作為一個(gè)新概念提出。2010年，IBM發(fā)布《智慧的未來供應(yīng)鏈》并延伸出“智慧物流”這一整合性概念，指出物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代人工智能等新興技術(shù)可以在物流行業(yè)用于提高信息采集全面性并優(yōu)化行業(yè)運(yùn)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(tài)流程中整合多方技術(shù)資源，實(shí)現(xiàn)物流行業(yè)降本增效等基本需求，并進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)物流服務(wù)的優(yōu)化升級(jí)。
首先，就物流行業(yè)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(chǎn)業(yè)優(yōu)化的核心命題，引入人工智能技術(shù)有助于實(shí)現(xiàn)降本增效的基本目標(biāo)。一方面，物流領(lǐng)域的垂直人工智能系統(tǒng)能通過數(shù)據(jù)分析、運(yùn)算決策與智能預(yù)測(cè)實(shí)現(xiàn)對(duì)天氣、交通、訂單變化等配送要素的預(yù)測(cè)和分析，實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸路線優(yōu)化和載貨率提升等目標(biāo)，③在有效減少運(yùn)輸、倉儲(chǔ)等主體成本的同時(shí)通過減少碳排放以推動(dòng)綠色物流的發(fā)展。此外，生成式人工智能還能運(yùn)用良好的自然語言處理能力，通過接管客服聊天、優(yōu)化行政節(jié)點(diǎn)等方式降低人工成本、管理支出和行政費(fèi)用。另一方面，人工智能在降低成本的同時(shí)也被用于減少人工干預(yù)與操作錯(cuò)誤，相比傳統(tǒng)手動(dòng)管理方式能夠?qū)崿F(xiàn)更高的效率和準(zhǔn)確率。特別是在應(yīng)對(duì)突發(fā)事件或市場(chǎng)波動(dòng)時(shí)，人工智能可更快、更準(zhǔn)確地通過成本控制和運(yùn)營效率提升等方式提高物流行業(yè)運(yùn)行效率。
其次，從關(guān)聯(lián)技術(shù)的統(tǒng)籌融合而言，人工智能可促進(jìn)多類型技術(shù)的互聯(lián)耦合，作為智能中樞提升數(shù)字技術(shù)在物流行業(yè)的參與深度。“智慧物流”這一整合性概念關(guān)聯(lián)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等多種產(chǎn)業(yè)技術(shù)形態(tài)，人工智能則可以作為技術(shù)樞紐賦能多模態(tài)技術(shù)的有機(jī)融合、效能升級(jí)與智能優(yōu)化。當(dāng)前，泛化性能更強(qiáng)的人工智能可與不同垂直領(lǐng)域的技術(shù)形態(tài)實(shí)現(xiàn)有機(jī)結(jié)合并實(shí)現(xiàn)嵌入部署。從技術(shù)路徑的角度出發(fā)，影響人工智能的關(guān)鍵要素包括數(shù)據(jù)、算法、算力，人工智能可結(jié)合云計(jì)算與大數(shù)據(jù)分析等方法，錨定物流需求、精準(zhǔn)推進(jìn)供需的最大程度整合。④此外，人工智能與自動(dòng)導(dǎo)引運(yùn)輸車（AGV）、射頻識(shí)別（RFID）等尖端實(shí)體技術(shù)的適配度同樣良好。在此基礎(chǔ)上，通過推動(dòng)多種技術(shù)形態(tài)的深度協(xié)同與一體化融合，人工智能可實(shí)現(xiàn)物流領(lǐng)域的技術(shù)資源協(xié)同利用，構(gòu)建以技術(shù)融合、生態(tài)協(xié)同為特征的產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈。
最后，從物流服務(wù)的持續(xù)優(yōu)化而言，人工智能可運(yùn)用智能化、自動(dòng)化渠道優(yōu)化物流行業(yè)的現(xiàn)有服務(wù)形式，并助力物流行業(yè)的體驗(yàn)升級(jí)與創(chuàng)新性發(fā)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(gè)月后接管了三分之二的客服聊天，錯(cuò)誤率更低，重復(fù)咨詢量下降了25%。可見，在事務(wù)性、結(jié)構(gòu)性任務(wù)集中的服務(wù)范疇，人工智能可幫助減少人工錯(cuò)誤，提高物流訂單服務(wù)處理的準(zhǔn)確性和處理速度。此外，無人機(jī)與無人車技術(shù)也可能代表物流配送的未來方向，相比人工配送方式在時(shí)效性、靈活性、可達(dá)性、安全性、精準(zhǔn)性等方面存在優(yōu)化可能。未來，更加智能的多模態(tài)模型與智能機(jī)器人可以適配大部分物流場(chǎng)景與環(huán)節(jié)，通過實(shí)現(xiàn)物流行業(yè)的智能升級(jí)進(jìn)一步優(yōu)化用戶體驗(yàn)與提升服務(wù)滿意度，這將成為物流行業(yè)創(chuàng)新優(yōu)化的核心驅(qū)動(dòng)力。
“人工智能+物流”在全球范圍的典型應(yīng)用與發(fā)展態(tài)勢(shì)
結(jié)合美國聯(lián)合包裹運(yùn)送服務(wù)公司（UPS）、中外運(yùn)敦豪國際航空快遞有限公司（DHL）、亞馬遜公司（Amazon）等全球領(lǐng)先企業(yè)的既有經(jīng)驗(yàn)，“人工智能+物流”的營運(yùn)模式已在全球范圍展現(xiàn)出相對(duì)成熟的發(fā)展態(tài)勢(shì)。
一方面，人工智能可直接提高物流運(yùn)輸與配送環(huán)節(jié)的效率，同時(shí)降低相應(yīng)成本。例如，亞馬遜公司引入人工智能驅(qū)動(dòng)的無人機(jī)與無人車技術(shù)，通過對(duì)實(shí)時(shí)交通狀況和天氣條件的分析，實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸配送路線優(yōu)化并實(shí)質(zhì)性推動(dòng)“最后一公里”物流難題的智能化解決。同時(shí)，亞馬遜公司還進(jìn)一步構(gòu)建能自主完成移動(dòng)搬運(yùn)任務(wù)的Kiva機(jī)器人系統(tǒng)，結(jié)合人工智能路徑規(guī)劃功能進(jìn)一步推進(jìn)物流訂單處理與貨物搬運(yùn)的自動(dòng)化。根據(jù)亞馬遜倉庫管理報(bào)告（Amazon Warehouse Management Report），Kiva機(jī)器人系統(tǒng)使亞馬遜公司配送中心的訂單處理時(shí)間縮短50%的同時(shí)降低了30%的處理成本?？梢姡ㄟ^更高水準(zhǔn)的流程自動(dòng)化能力、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)優(yōu)化表現(xiàn)和預(yù)測(cè)分析性能，人工智能可在多流程環(huán)節(jié)推進(jìn)降本增效目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。
另一方面，人工智能還能通過供應(yīng)鏈管理、風(fēng)險(xiǎn)控制、實(shí)時(shí)路徑優(yōu)化等，有效提升物流全流程生態(tài)的高效性和可靠性。例如，美國聯(lián)合包裹運(yùn)送服務(wù)公司的年度報(bào)告指出，其ORION系統(tǒng)通過對(duì)全球范圍數(shù)百萬條路徑數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，實(shí)現(xiàn)貨車行駛路線的優(yōu)化，降低了燃油和運(yùn)營成本。在倉儲(chǔ)管理方面，中外運(yùn)敦豪國際航空快遞有限公司的Resilience360系統(tǒng)基于人工智能建構(gòu)供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)管理平臺(tái)，可以對(duì)全球物流網(wǎng)絡(luò)歷史數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)事件進(jìn)行監(jiān)控、分析，進(jìn)而預(yù)測(cè)自然災(zāi)害、政治動(dòng)蕩和市場(chǎng)波動(dòng)等可能影響供應(yīng)鏈的潛在風(fēng)險(xiǎn)并制定應(yīng)急計(jì)劃，這一系統(tǒng)使公司在應(yīng)對(duì)供應(yīng)鏈中斷時(shí)的反應(yīng)速度大幅提升。此外，中外運(yùn)敦豪國際航空快遞有限公司還通過實(shí)時(shí)分析庫存數(shù)據(jù)和人工智能機(jī)器人分揀，在大幅減少人工操作錯(cuò)誤率的同時(shí)有效提升倉儲(chǔ)效率并實(shí)現(xiàn)智能倉儲(chǔ)的高度自動(dòng)化。
國內(nèi)層面，“人工智能+物流”模式已展現(xiàn)出相對(duì)成熟的應(yīng)用與發(fā)展態(tài)勢(shì)，且積極適配我國物流行業(yè)現(xiàn)狀特征。⑤例如，順豐將人工智能與大數(shù)據(jù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的需求預(yù)測(cè)與物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。又如，京東物流在其智能物流“青龍系統(tǒng)”中廣泛應(yīng)用人工智能技術(shù)，通過自動(dòng)化分揀與智能配送機(jī)器人提升物流效率，類似模式也在阿里巴巴的菜鳥網(wǎng)絡(luò)中有所體現(xiàn)。以京東模式為例，人工智能可對(duì)以往的營運(yùn)數(shù)據(jù)和消費(fèi)者數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘，根據(jù)預(yù)測(cè)需求提前布局以實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈優(yōu)化，這在應(yīng)對(duì)“雙十一”等大規(guī)模促銷活動(dòng)時(shí)的物流曲棍球效應(yīng)更為有效。在倉儲(chǔ)管理方面，京東的人工智能系統(tǒng)可挖掘并構(gòu)建基于時(shí)間序列的數(shù)據(jù)立方體，萃取穩(wěn)定可信的商品關(guān)聯(lián)信息以實(shí)現(xiàn)倉庫布局最優(yōu)化。⑥在運(yùn)輸路線規(guī)劃方面，人工智能也能在倉庫商品布局與實(shí)時(shí)路由優(yōu)化的基礎(chǔ)上，指導(dǎo)車輛采用最佳路由進(jìn)行跨城運(yùn)輸與同城配送。
當(dāng)前，以大語言模型為代表的人工智能技術(shù)正在進(jìn)入發(fā)展高峰。在邁向通用人工智能的技術(shù)歷程中，⑦人工智能制造的“智能爆炸”效應(yīng)也正在為“人工智能+物流”的深化發(fā)展提供新的可能。例如，OpenAI在2024年9月發(fā)布的推理模型o1在部分邏輯領(lǐng)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(guī)模變量的復(fù)雜任務(wù)。未來，這類后訓(xùn)練擴(kuò)展律范式下運(yùn)算性能更為強(qiáng)大的推理模型可更有效地處理物流網(wǎng)絡(luò)這一復(fù)雜系統(tǒng)，通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)運(yùn)算實(shí)現(xiàn)大范圍物流活動(dòng)的路徑優(yōu)化與風(fēng)險(xiǎn)控制。此外，GPT-4o等多模態(tài)模型正在展現(xiàn)極為良好的自然語言處理能力與實(shí)時(shí)對(duì)話性能，未來或?qū)⒛鼙热祟惪头行У丶磿r(shí)解決客戶復(fù)雜的個(gè)性化需求。最后，F(xiàn)igure 01等智能機(jī)器人與“具身智能”的發(fā)展進(jìn)一步提升物理空間復(fù)雜任務(wù)的操作準(zhǔn)確性。未來，適用性更強(qiáng)的智能機(jī)器人可以滿足更為復(fù)雜的任務(wù)需求，完成復(fù)雜空間的配送任務(wù)并實(shí)現(xiàn)普及推廣。高速發(fā)展的人工智能技術(shù)有望成為物流行業(yè)未來發(fā)展的創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)力，憑借其快速發(fā)展所產(chǎn)生的廣泛社會(huì)化應(yīng)用及強(qiáng)大影響力，推動(dòng)物流盈利模式的優(yōu)化，持續(xù)挖掘并釋放物流領(lǐng)域的新型價(jià)值。
“人工智能+物流”在深化發(fā)展與推廣應(yīng)用中面臨的現(xiàn)實(shí)障礙與應(yīng)用困境
成本投入是企業(yè)必須考量的關(guān)鍵因素，也是“人工智能+物流”模式進(jìn)一步推廣的關(guān)鍵阻力。大規(guī)模人工智能系統(tǒng)或大體量智能機(jī)器人的開發(fā)、部署與維護(hù)均需要大量資金的持續(xù)支持。其中，關(guān)聯(lián)成本不僅涉及技術(shù)開發(fā)與設(shè)備投入的傳統(tǒng)成本，還需涵括傳統(tǒng)業(yè)務(wù)與新興技術(shù)在整合過程中所涉及的技術(shù)兼容性成本，⑧以及現(xiàn)代化人工智能系統(tǒng)運(yùn)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(shù)整合與兼容難度、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化與共享機(jī)制缺乏等因素共同增加了企業(yè)實(shí)施“人工智能+物流”模式的難度與復(fù)雜性。
“技術(shù)鴻溝”之下，較高的技術(shù)升級(jí)門檻限制甚至排除了部分中小企業(yè)和初創(chuàng)企業(yè)向人工智能化轉(zhuǎn)型的可能性。部分中小型物流企業(yè)往往不具備規(guī)?；渴鹑斯ぶ悄芗夹g(shù)的技術(shù)能力與資源支持，其面向的公共物流信息平臺(tái)也尚未建立。部分中小企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施能力與專業(yè)人才匱乏、大范圍升級(jí)成本與資金布局的不均衡可能導(dǎo)致物流領(lǐng)域壟斷市場(chǎng)的形成，少數(shù)頭部物流企業(yè)可能借助實(shí)體與智能資源的集中化效應(yīng)進(jìn)一步制造物流行業(yè)“智能壟斷”的格局，這一局面的形成或?qū)⒉焕诹夹允袌?chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制的形成與后續(xù)創(chuàng)新的持續(xù)涌現(xiàn)。
算法模型與智能機(jī)器人的固有機(jī)制難以與物流行業(yè)的現(xiàn)實(shí)需求實(shí)現(xiàn)充分適配。例如，“算法黑箱”問題是當(dāng)前以轉(zhuǎn)換器架構(gòu)為代表的大型語言模型難以攻克的一大難題。現(xiàn)代化人工智能結(jié)構(gòu)復(fù)雜度的提升進(jìn)一步加劇了算法解釋的難度，物流行業(yè)關(guān)聯(lián)海量信息的復(fù)雜推理運(yùn)算過程則更難滿足有效監(jiān)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(jìn)一步下降可能對(duì)物流行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理和合規(guī)性造成挑戰(zhàn)，制造不可預(yù)知的安全風(fēng)險(xiǎn)。此外，將成本高昂的無人機(jī)、智能機(jī)器人等設(shè)備用于末端配送同樣涉及運(yùn)輸安全與財(cái)產(chǎn)安全相關(guān)問題。如何保證物流機(jī)器人等智能配送工具充分適應(yīng)城鄉(xiāng)地區(qū)的復(fù)雜地理空間，并確保運(yùn)輸配送過程中居民與機(jī)器人的最大化安全，仍需技術(shù)與應(yīng)用層面的進(jìn)一步探討。
數(shù)據(jù)隱私與數(shù)據(jù)安全方面存在的風(fēng)險(xiǎn)同樣是“人工智能+物流”推廣應(yīng)用的一大障礙。當(dāng)前訓(xùn)練范式下，人工智能模型的性能提升依賴對(duì)物流行業(yè)更大規(guī)模既往數(shù)據(jù)與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的深度挖掘和分析，這一過程密切關(guān)聯(lián)用戶隱私與數(shù)據(jù)利用的合規(guī)性問題，也可能關(guān)聯(lián)企業(yè)內(nèi)部的商業(yè)機(jī)密與涉及國家安全的公共數(shù)據(jù)。智能化、規(guī)?；?、集中化的物流數(shù)據(jù)中樞可能加劇數(shù)據(jù)安全與隱私方面的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，如何針對(duì)可控性、可解釋性更低的復(fù)雜算法設(shè)立安全機(jī)制，平衡并化解模型訓(xùn)練與運(yùn)行過程中的多維風(fēng)險(xiǎn)仍是“人工智能+物流”的一大挑戰(zhàn)。同時(shí)，對(duì)海量數(shù)據(jù)的合規(guī)利用還可能涉及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)整合、數(shù)據(jù)可用性、數(shù)據(jù)噪聲等問題。此外，可用于規(guī)模化物流模型訓(xùn)練的公共物流數(shù)據(jù)平臺(tái)尚未完善，各企業(yè)物流數(shù)據(jù)間存在“信息孤島”，難以產(chǎn)生“人工智能+物流”賦能的規(guī)?；?yīng)。
“人工智能+物流”的進(jìn)一步應(yīng)用同樣受到產(chǎn)業(yè)、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(shù)的分散應(yīng)用與規(guī)則失序，運(yùn)輸公司、倉儲(chǔ)公司和科技服務(wù)商等眾多物流行業(yè)參與者的高效合作需要更為精準(zhǔn)有效的技術(shù)規(guī)范、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與合作機(jī)制的介入和制約。然而，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)等問題的標(biāo)準(zhǔn)化體系與新型問題的責(zé)任歸屬問題尚不明晰。另一方面，客戶數(shù)據(jù)利用與公共信息平臺(tái)構(gòu)建等問題也受到《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》《中華人民共和國個(gè)人信息保護(hù)法》等數(shù)據(jù)與安全領(lǐng)域的法律法規(guī)和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的嚴(yán)密規(guī)制，部分企業(yè)合規(guī)難度與成本較大，跨國物流服務(wù)還將進(jìn)一步受到數(shù)據(jù)流動(dòng)等方面國際貿(mào)易政策與標(biāo)準(zhǔn)的約束。此外，政府政策導(dǎo)向與激勵(lì)措施的針對(duì)性與有效性也將影響“人工智能+物流”的發(fā)展速率與應(yīng)用普適性。
“人工智能+物流”的機(jī)制迭代與產(chǎn)業(yè)優(yōu)化
完善供應(yīng)與定價(jià)機(jī)制，激發(fā)全領(lǐng)域變革動(dòng)力?？沙掷m(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)在于投入的回報(bào)預(yù)期、持續(xù)的激勵(lì)機(jī)制與正反饋的生態(tài)體系。為激發(fā)人工智能技術(shù)在降本增效這一核心目標(biāo)中的效用價(jià)值，以企業(yè)為主體的物流服務(wù)市場(chǎng)應(yīng)當(dāng)對(duì)“人工智能+物流”的供應(yīng)與定價(jià)機(jī)制進(jìn)一步作出完善。一方面，通過自主研發(fā)與規(guī)?；窃?，推進(jìn)關(guān)鍵核心技術(shù)的成本控制與廣泛部署。其中，技術(shù)自研能力是影響技術(shù)變革成本的關(guān)鍵變量。未來，應(yīng)進(jìn)一步鼓勵(lì)物流企業(yè)與高校和科研機(jī)構(gòu)進(jìn)行技術(shù)合作，推動(dòng)人工智能賦能下機(jī)械臂、無人倉庫、物流傳感、自動(dòng)化倉儲(chǔ)、智能機(jī)器人和智能運(yùn)輸車輛等設(shè)備和系統(tǒng)的自主研發(fā)，并依托現(xiàn)代化制造資源形成規(guī)?；?yīng)鏈。另一方面，依托“智能動(dòng)態(tài)定價(jià)系統(tǒng)”，進(jìn)一步發(fā)展人工智能驅(qū)動(dòng)的供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)并提高整體運(yùn)營效率和技術(shù)績效。同時(shí)，通過庫存管理精準(zhǔn)化、需求預(yù)測(cè)智能化和路徑規(guī)劃最優(yōu)化，提高定價(jià)系統(tǒng)精度和企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。例如，因?yàn)殛懧愤\(yùn)輸行業(yè)服務(wù)輸出主體龐雜，不同主體之間缺乏有效的協(xié)同機(jī)制，所以在定價(jià)權(quán)的掌握上較為分散，對(duì)于性價(jià)比的優(yōu)化也缺乏足夠的改革決策動(dòng)力，最終致使成本面臨倒掛挑戰(zhàn)。通過人工智能決策支持深度導(dǎo)入動(dòng)態(tài)定價(jià)機(jī)制，可以實(shí)時(shí)分析市場(chǎng)需求、競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)和運(yùn)營成本，快速調(diào)整價(jià)格策略，實(shí)現(xiàn)陸運(yùn)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(jī)制，運(yùn)用智能分析工具挖掘潛在市場(chǎng)機(jī)會(huì)，通過持續(xù)性技術(shù)迭代和行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)共享構(gòu)建動(dòng)態(tài)改進(jìn)機(jī)制，提升“人工智能+物流”的可實(shí)現(xiàn)性與可期待性。同時(shí)，做好行業(yè)宏觀領(lǐng)域的成本控制與環(huán)節(jié)監(jiān)管，避免技術(shù)升級(jí)造成的壟斷與定價(jià)權(quán)濫用。
突破技術(shù)與數(shù)據(jù)困境，強(qiáng)化全流程融合智造。在技術(shù)層面，自動(dòng)化倉儲(chǔ)管理系統(tǒng)和智能路徑規(guī)劃系統(tǒng)等已被證明能直接提升經(jīng)濟(jì)效益的技術(shù)可優(yōu)先與人工智能實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步融合。利用智能程度與推理性能更強(qiáng)的人工智能模型，優(yōu)化智能預(yù)測(cè)、實(shí)時(shí)調(diào)度和路徑優(yōu)化等任務(wù)，實(shí)現(xiàn)需求預(yù)測(cè)與動(dòng)態(tài)調(diào)度的技術(shù)能級(jí)躍升。⑨在技術(shù)選擇上，需要進(jìn)一步跟進(jìn)社會(huì)大環(huán)境下的物流系統(tǒng)融合工程，通過國家標(biāo)準(zhǔn)的制定與面向社會(huì)的服務(wù)體系融合，幫助企業(yè)完善自身智能物流業(yè)務(wù)的相互兼容性，確保人工智能新模式能夠與現(xiàn)有系統(tǒng)無縫集成，避免頭部企業(yè)壟斷整體服務(wù)帶來的系統(tǒng)支持與服務(wù)成本等后期技術(shù)成本飆升。同時(shí)，積極發(fā)掘人工智能技術(shù)在智能分析、智能決策方面的優(yōu)勢(shì)，聯(lián)動(dòng)倉儲(chǔ)信息管理系統(tǒng)、實(shí)時(shí)配送監(jiān)控系統(tǒng)等，提升各流程環(huán)節(jié)的作業(yè)自動(dòng)化水平與智能程度。此外，在數(shù)據(jù)層面，在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)共享模式改革的基礎(chǔ)上，人工智能可結(jié)合區(qū)塊鏈、云計(jì)算技術(shù)推動(dòng)建立去中心化的物流數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。在優(yōu)化模式下，物流各環(huán)節(jié)參與方都可以在相應(yīng)節(jié)點(diǎn)上存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，同時(shí)利用智能合約實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)訪問和共享規(guī)則，進(jìn)而確保物流數(shù)據(jù)在多方之間有效流通而不依賴于單一中心化存儲(chǔ)。通過去中心化模式進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)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(chǔ)數(shù)據(jù)，同時(shí)促進(jìn)物流行業(yè)各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)與協(xié)作，助力高質(zhì)量物流數(shù)據(jù)共享生態(tài)的形成。
強(qiáng)化節(jié)點(diǎn)與系統(tǒng)整合，促成產(chǎn)業(yè)鏈整體升級(jí)。通過合理的系統(tǒng)優(yōu)化與產(chǎn)業(yè)鏈整合，人工智能可在多個(gè)物流節(jié)點(diǎn)上發(fā)揮重要作用，進(jìn)而提升整體效率。首先，人工智能可促進(jìn)包含采購、倉儲(chǔ)、運(yùn)輸?shù)瓤绛h(huán)節(jié)層面的協(xié)同調(diào)度，強(qiáng)化從原材料到最終制品運(yùn)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(yè)最終制品的運(yùn)輸和分銷為終的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。通過人工智能的實(shí)時(shí)監(jiān)控與數(shù)據(jù)分析能力，促進(jìn)各個(gè)環(huán)節(jié)的協(xié)調(diào)運(yùn)行以有效減少物流延誤，提高交付周期的穩(wěn)定性。其次，強(qiáng)化物流節(jié)點(diǎn)與系統(tǒng)整合，利用人工智能技術(shù)促進(jìn)上下游企業(yè)的信息共享與協(xié)同，通過建立智能物流網(wǎng)絡(luò)，形成更具彈性的供應(yīng)鏈體系。借助人工智能模型智能決策與執(zhí)行的能力，“人工智能+物流”架構(gòu)下的彈性供應(yīng)鏈可以有效應(yīng)對(duì)突發(fā)事件和市場(chǎng)變化，進(jìn)一步提高整體抗風(fēng)險(xiǎn)能力并保障產(chǎn)業(yè)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。最后，通過人工智能賦能的整體性物流管理，推動(dòng)物流產(chǎn)業(yè)與相關(guān)產(chǎn)業(yè)的末端協(xié)同發(fā)展。通過智能協(xié)同平臺(tái)的構(gòu)建與通用化人工智能模型的末端協(xié)調(diào)，改善當(dāng)前末端協(xié)同程度較低導(dǎo)致的“最后一公里”配送成本高、效率低的問題。同時(shí)，運(yùn)用“人工智能+物流”積極推動(dòng)“新零售”模式的成熟，推動(dòng)線上線下銷售配送一體化，在提升運(yùn)輸效率的同時(shí)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈的平衡運(yùn)作，助力經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長，實(shí)現(xiàn)更高水平的產(chǎn)業(yè)協(xié)同與智能化升級(jí)。
賦能初創(chuàng)與中小企業(yè)，推動(dòng)生態(tài)圈有機(jī)重塑。首先，政府可以通過提供硬件支持、數(shù)據(jù)資源與開放的技術(shù)平臺(tái)，幫助中小型物流企業(yè)運(yùn)用開源的人工智能技術(shù)和公共平臺(tái)在較短周期內(nèi)提升物流效率、降低運(yùn)營成本，實(shí)現(xiàn)模式、體驗(yàn)與供應(yīng)鏈的一體化升級(jí)。在此過程中，政府可以提供開放的技術(shù)平臺(tái)和數(shù)據(jù)資源，幫助中小企業(yè)利用人工智能提升物流效率并降低運(yùn)營成本。通過構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，幫助中小企業(yè)及時(shí)獲取市場(chǎng)信息和運(yùn)輸狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)決策。政府也可以協(xié)助中小企業(yè)運(yùn)用人工智能技術(shù)優(yōu)化生產(chǎn)環(huán)節(jié)中原材料的集散管理過程，運(yùn)用數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)模型幫助企業(yè)在原材料采購和庫存管理上作出更科學(xué)的決策，進(jìn)而減少庫存積壓、提高資金周轉(zhuǎn)率。其次，鼓勵(lì)中小企業(yè)之間的合作與協(xié)同，通過共享資源和信息實(shí)現(xiàn)聯(lián)合配送和倉儲(chǔ)共用，促進(jìn)互利共贏。同時(shí)，進(jìn)一步強(qiáng)化技術(shù)普惠與知識(shí)共享的概念，積極舉辦相關(guān)培訓(xùn)和研討活動(dòng)，加快行業(yè)技術(shù)人才的聯(lián)合培養(yǎng)，支持中小企業(yè)掌握智慧物流的相關(guān)技能和知識(shí)，確保企業(yè)能夠及時(shí)適應(yīng)行業(yè)變化。最后，可以在制造業(yè)集中的物流集散區(qū)域，向中小企業(yè)與供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)制造商提供標(biāo)準(zhǔn)化且收費(fèi)合理的智慧物流服務(wù)。積極運(yùn)用公共智慧物流中心的模式，避免中小企業(yè)受制于智慧物流系統(tǒng)的門檻與風(fēng)險(xiǎn)，充分展現(xiàn)集約帶來的成本優(yōu)勢(shì)。在此基礎(chǔ)上，通過完善公共智慧物流體系與物流數(shù)據(jù)共享平臺(tái)，在幫助中小企業(yè)成長的同時(shí)推動(dòng)整個(gè)行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型和升級(jí)，形成良性的行業(yè)生態(tài)。
優(yōu)化產(chǎn)業(yè)與政策措施，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)良性循環(huán)。在經(jīng)濟(jì)全球化與數(shù)智化共同作用的時(shí)代背景下，與物流領(lǐng)域密切關(guān)聯(lián)的電子商務(wù)平臺(tái)、電子物流平臺(tái)、電子政務(wù)平臺(tái)、政府平臺(tái)建設(shè)可被進(jìn)一步完善。首先，為確保人工智能技術(shù)在物流行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，應(yīng)當(dāng)建立良性的內(nèi)部機(jī)制，包括人工智能加持的技術(shù)升級(jí)、技工培訓(xùn)和行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)共享機(jī)制。其次，政府應(yīng)在推動(dòng)人工智能技術(shù)應(yīng)用于物流行業(yè)方面發(fā)揮積極的指導(dǎo)和監(jiān)管作用。進(jìn)一步制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，提供政策支持和財(cái)政激勵(lì)，推動(dòng)數(shù)據(jù)共享和跨主體合作，主動(dòng)減少企業(yè)在環(huán)節(jié)和流程上的成本，促進(jìn)人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用。在幫助企業(yè)降低物流相關(guān)人工智能技術(shù)實(shí)施的風(fēng)險(xiǎn)和成本的同時(shí)，使物流企業(yè)間的服務(wù)融合與技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)狀態(tài)長期持續(xù)，有效加速人工智能技術(shù)的推廣應(yīng)用和相互融合。此外，進(jìn)一步完善物流電子政務(wù)平臺(tái)，通過有效的監(jiān)督和監(jiān)管機(jī)制維護(hù)數(shù)據(jù)安全與隱私。在應(yīng)用效果和風(fēng)險(xiǎn)防控層面，有效引導(dǎo)人工智能技術(shù)在物流行業(yè)中的應(yīng)用進(jìn)程，進(jìn)一步在供應(yīng)鏈、需求鏈整合的產(chǎn)業(yè)鏈條中嵌入有效的政府審查機(jī)制。最后，在法律與倫理的復(fù)合視角下推動(dòng)人工智能立法與物流行業(yè)的針對(duì)性立法，針對(duì)“人工智能+物流”的獨(dú)特需求與潛在風(fēng)險(xiǎn)建立更完善的法律框架，在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、算法透明性、責(zé)任歸屬等關(guān)鍵領(lǐng)域進(jìn)一步細(xì)化相關(guān)規(guī)定并強(qiáng)化執(zhí)行力保障。通過在安全、合規(guī)的基礎(chǔ)上推進(jìn)“人工智能+物流”模式的積極應(yīng)用與可持續(xù)發(fā)展，加快培育和形成以人工智能為引擎的新質(zhì)生產(chǎn)力與智慧物流產(chǎn)業(yè)，提升我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和未來產(chǎn)業(yè)的國際競(jìng)爭(zhēng)力。
（作者為浙江大學(xué)光華法學(xué)院教授、博導(dǎo)，浙江大學(xué)國際戰(zhàn)略與法律研究院常務(wù)副院長，網(wǎng)絡(luò)空間國際治理研究基地執(zhí)行主任、首席科學(xué)家，數(shù)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(tài)勢(shì)、挑戰(zhàn)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(zhuǎn)型升級(jí)的現(xiàn)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(guī)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(fā)展趨勢(shì)》，《中國流通經(jīng)濟(jì)》，2017年第6期，第3—7頁。
⑥趙松嶺、陳鏡宇：《發(fā)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(shù)字人本主義”視域下的通用人工智能規(guī)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(shù)在智慧物流的應(yīng)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(zé)編/靳佳 美編/楊玲玲
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