【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】D92 【文獻標識碼】A

當前，人工智能作為新質(zhì)生產(chǎn)力的典型代表，正在推動社會各領(lǐng)域的數(shù)字轉(zhuǎn)型與智能重組。在“人工智能+”的不同應用場域中，物流行業(yè)作為規(guī)范性高、安全要求高、作業(yè)強度高、運行規(guī)律性較強的基礎(chǔ)性服務行業(yè)，已經(jīng)成為人工智能應用的主要垂直領(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)、云計算和機器學習方法的成熟，人工智能在物流領(lǐng)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(guī)劃、自動倉儲到智能配送等多個場景。同時，結(jié)合無人機、自動駕駛與智能機器人等新興技術(shù)的成熟化發(fā)展，人工智能正在作為新型創(chuàng)新資源推動如無人機配送等全新物流形式的快速涌現(xiàn)。從產(chǎn)業(yè)進展的視角來看，“人工智能+物流”的穩(wěn)步發(fā)展與積極應用改變了依賴人為線性管理的傳統(tǒng)物流模式，正在推動物流行業(yè)向智能化、自動化與高效化方向的產(chǎn)業(yè)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(shù)據(jù)安全、成本增加等方面的實質(zhì)困境。在此背景下，應綜合運用技術(shù)、產(chǎn)業(yè)和政策等手段，促進大模型時代下“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(lǐng)域中的復雜任務，為“人工智能+物流”的發(fā)展模式提供現(xiàn)實背景與技術(shù)支持。當前，人工智能模型的性能與結(jié)構(gòu)復雜度正在隨著算力等級和數(shù)據(jù)分析能力的演進持續(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)上處理復雜的通用任務，文心一言、通義等國產(chǎn)旗艦大模型也正在展現(xiàn)優(yōu)良的運算性能與多模態(tài)能力。此外，時間序列預測模型、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，實現(xiàn)需求預測、優(yōu)化調(diào)度、路徑規(guī)劃、智能倉儲等任務導向下的產(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)合會發(fā)布的調(diào)查報告，2023年中國物流業(yè)總收入已經(jīng)達到13.2萬億元。在經(jīng)濟全球化的時代背景下，信息交互與數(shù)據(jù)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(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)，對經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)生態(tài)的智能重塑起到核心作用。在全球市場競爭日益激烈、消費需求快速多變以及企業(yè)追求降本增效等時代性挑戰(zhàn)下，物流行業(yè)亟需進一步加深與智能化技術(shù)的融合程度，加快推進物流行業(yè)的數(shù)字化進程。

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世紀后期，中小型物流企業(yè)在提供運輸服務時已經(jīng)涉及對數(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)部知識管理系統(tǒng)等數(shù)字化應用的發(fā)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(lián)合了美國6所知名大學幫助學生在大型分布式計算系統(tǒng)上進行開發(fā)，明確將云計算作為一個新概念提出。2010年，IBM發(fā)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(lián)網(wǎng)時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，實現(xiàn)物流行業(yè)降本增效等基本需求，并進一步實現(xiàn)物流服務的優(yōu)化升級。

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)有助于實現(xiàn)降本增效的基本目標。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、運算決策與智能預測實現(xiàn)對天氣、交通、訂單變化等配送要素的預測和分析，實現(xiàn)運輸路線優(yōu)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(fā)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(yōu)化行政節(jié)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(tǒng)手動管理方式能夠?qū)崿F(xiàn)更高的效率和準確率。特別是在應對突發(fā)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(yè)運行效率。

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?！爸腔畚锪鳌边@一整合性概念關(guān)聯(lián)大數(shù)據(jù)、云計算、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)的有機融合、效能升級與智能優(yōu)化。當前，泛化性能更強的人工智能可與不同垂直領(lǐng)域的技術(shù)形態(tài)實現(xiàn)有機結(jié)合并實現(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)合云計算與大數(shù)據(jù)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(shù)的適配度同樣良好。在此基礎(chǔ)上，通過推動多種技術(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，從物流服務的持續(xù)優(yōu)化而言，人工智能可運用智能化、自動化渠道優(yōu)化物流行業(yè)的現(xiàn)有服務形式，并助力物流行業(yè)的體驗升級與創(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%?？梢?，在事務性、結(jié)構(gòu)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(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效性、靈活性、可達性、安全性、精準性等方面存在優(yōu)化可能。未來，更加智能的多模態(tài)模型與智能機器人可以適配大部分物流場景與環(huán)節(jié)，通過實現(xiàn)物流行業(yè)的智能升級進一步優(yōu)化用戶體驗與提升服務滿意度，這將成為物流行業(yè)創(chuàng)新優(yōu)化的核心驅(qū)動力。

“人工智能+物流”在全球范圍的典型應用與發(fā)展態(tài)勢

結(jié)合美國聯(lián)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(lǐng)先企業(yè)的既有經(jīng)驗，“人工智能+物流”的營運模式已在全球范圍展現(xiàn)出相對成熟的發(fā)展態(tài)勢。

一方面，人工智能可直接提高物流運輸與配送環(huán)節(jié)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(qū)動的無人機與無人車技術(shù)，通過對實時交通狀況和天氣條件的分析，實現(xiàn)運輸配送路線優(yōu)化并實質(zhì)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(gòu)建能自主完成移動搬運任務的Kiva機器人系統(tǒng)，結(jié)合人工智能路徑規(guī)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(jù)亞馬遜倉庫管理報告（Amazon Warehouse Management Report），Kiva機器人系統(tǒng)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(tài)優(yōu)化表現(xiàn)和預測分析性能，人工智能可在多流程環(huán)節(jié)推進降本增效目標的實現(xiàn)。

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(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)合包裹運送服務公司的年度報告指出，其ORION系統(tǒng)通過對全球范圍數(shù)百萬條路徑數(shù)據(jù)進行實時分析，實現(xiàn)貨車行駛路線的優(yōu)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(tǒng)基于人工智能建構(gòu)供應鏈風險管理平臺，可以對全球物流網(wǎng)絡(luò)歷史數(shù)據(jù)與實時事件進行監(jiān)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(tǒng)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(shù)據(jù)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(xiàn)智能倉儲的高度自動化。

國內(nèi)層面，“人工智能+物流”模式已展現(xiàn)出相對成熟的應用與發(fā)展態(tài)勢，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，實現(xiàn)精準的需求預測與物流網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化。又如，京東物流在其智能物流“青龍系統(tǒng)”中廣泛應用人工智能技術(shù)，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(wǎng)絡(luò)中有所體現(xiàn)。以京東模式為例，人工智能可對以往的營運數(shù)據(jù)和消費者數(shù)據(jù)進行深度挖掘，根據(jù)預測需求提前布局以實現(xiàn)供應鏈優(yōu)化，這在應對“雙十一”等大規(guī)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(tǒng)可挖掘并構(gòu)建基于時間序列的數(shù)據(jù)立方體，萃取穩(wěn)定可信的商品關(guān)聯(lián)信息以實現(xiàn)倉庫布局最優(yōu)化。⑥在運輸路線規(guī)劃方面，人工智能也能在倉庫商品布局與實時路由優(yōu)化的基礎(chǔ)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(shù)正在進入發(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(wǎng)絡(luò)這一復雜系統(tǒng)，通過對海量數(shù)據(jù)的精準運算實現(xiàn)大范圍物流活動的路徑優(yōu)化與風險控制。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時對話性能，未來或?qū)⒛鼙热祟惪头行У丶磿r解決客戶復雜的個性化需求。最后，F(xiàn)igure 01等智能機器人與“具身智能”的發(fā)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(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)動力，憑借其快速發(fā)展所產(chǎn)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(yōu)化，持續(xù)挖掘并釋放物流領(lǐng)域的新型價值。

“人工智能+物流”在深化發(fā)展與推廣應用中面臨的現(xiàn)實障礙與應用困境

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)或大體量智能機器人的開發(fā)、部署與維護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)標準化與共享機制缺乏等因素共同增加了企業(yè)實施“人工智能+物流”模式的難度與復雜性。

“技術(shù)鴻溝”之下，較高的技術(shù)升級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、大范圍升級成本與資金布局的不均衡可能導致物流領(lǐng)域壟斷市場的形成，少數(shù)頭部物流企業(yè)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(yè)“智能壟斷”的格局，這一局面的形成或?qū)⒉焕诹夹允袌龈偁帣C制的形成與后續(xù)創(chuàng)新的持續(xù)涌現(xiàn)。

算法模型與智能機器人的固有機制難以與物流行業(yè)的現(xiàn)實需求實現(xiàn)充分適配。例如，“算法黑箱”問題是當前以轉(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?，F(xiàn)代化人工智能結(jié)構(gòu)復雜度的提升進一步加劇了算法解釋的難度，物流行業(yè)關(guān)聯(lián)海量信息的復雜推理運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一步下降可能對物流行業(yè)的風險管理和合規(guī)性造成挑戰(zhàn)，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(shè)備用于末端配送同樣涉及運輸安全與財產(chǎn)安全相關(guān)問題。如何保證物流機器人等智能配送工具充分適應城鄉(xiāng)地區(qū)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(shù)與應用層面的進一步探討。

數(shù)據(jù)隱私與數(shù)據(jù)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(yè)更大規(guī)模既往數(shù)據(jù)與實時數(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險挑戰(zhàn)，如何針對可控性、可解釋性更低的復雜算法設(shè)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(zhàn)。同時，對海量數(shù)據(jù)的合規(guī)利用還可能涉及數(shù)據(jù)標準整合、數(shù)據(jù)可用性、數(shù)據(jù)噪聲等問題。此外，可用于規(guī)模化物流模型訓練的公共物流數(shù)據(jù)平臺尚未完善，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)?；?。

“人工智能+物流”的進一步應用同樣受到產(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)的分散應用與規(guī)則失序，運輸公司、倉儲公司和科技服務商等眾多物流行業(yè)參與者的高效合作需要更為精準有效的技術(shù)規(guī)范、行業(yè)標準與合作機制的介入和制約。然而，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)利用與公共信息平臺構(gòu)建等問題也受到《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》等數(shù)據(jù)與安全領(lǐng)域的法律法規(guī)和技術(shù)標準的嚴密規(guī)制，部分企業(yè)合規(guī)難度與成本較大，跨國物流服務還將進一步受到數(shù)據(jù)流動等方面國際貿(mào)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(fā)展速率與應用普適性。

“人工智能+物流”的機制迭代與產(chǎn)業(yè)優(yōu)化

完善供應與定價機制，激發(fā)全領(lǐng)域變革動力?？沙掷m(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)在于投入的回報預期、持續(xù)的激勵機制與正反饋的生態(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中的效用價值，以企業(yè)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(fā)與規(guī)?；窃?，推進關(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，應進一步鼓勵物流企業(yè)與高校和科研機構(gòu)進行技術(shù)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(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)模化供應鏈。另一方面，依托“智能動態(tài)定價系統(tǒng)”，進一步發(fā)展人工智能驅(qū)動的供應鏈管理系統(tǒng)并提高整體運營效率和技術(shù)績效。同時，通過庫存管理精準化、需求預測智能化和路徑規(guī)劃最優(yōu)化，提高定價系統(tǒng)精度和企業(yè)的市場競爭力。例如，因為陸路運輸行業(yè)服務輸出主體龐雜，不同主體之間缺乏有效的協(xié)同機制，所以在定價權(quán)的掌握上較為分散，對于性價比的優(yōu)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(zhàn)。通過人工智能決策支持深度導入動態(tài)定價機制，可以實時分析市場需求、競爭態(tài)勢和運營成本，快速調(diào)整價格策略，實現(xiàn)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(xù)性技術(shù)迭代和行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)共享構(gòu)建動態(tài)改進機制，提升“人工智能+物流”的可實現(xiàn)性與可期待性。同時，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)升級造成的壟斷與定價權(quán)濫用。

突破技術(shù)與數(shù)據(jù)困境，強化全流程融合智造。在技術(shù)層面，自動化倉儲管理系統(tǒng)和智能路徑規(guī)劃系統(tǒng)等已被證明能直接提升經(jīng)濟效益的技術(shù)可優(yōu)先與人工智能實現(xiàn)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(yōu)化智能預測、實時調(diào)度和路徑優(yōu)化等任務，實現(xiàn)需求預測與動態(tài)調(diào)度的技術(shù)能級躍升。⑨在技術(shù)選擇上，需要進一步跟進社會大環(huán)境下的物流系統(tǒng)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(yè)完善自身智能物流業(yè)務的相互兼容性，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)壟斷整體服務帶來的系統(tǒng)支持與服務成本等后期技術(shù)成本飆升。同時，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，聯(lián)動倉儲信息管理系統(tǒng)、實時配送監(jiān)控系統(tǒng)等，提升各流程環(huán)節(jié)的作業(yè)自動化水平與智能程度。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、云計算技術(shù)推動建立去中心化的物流數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)。在優(yōu)化模式下，物流各環(huán)節(jié)參與方都可以在相應節(jié)點上存儲數(shù)據(jù)，同時利用智能合約實現(xiàn)數(shù)據(jù)訪問和共享規(guī)則，進而確保物流數(shù)據(jù)在多方之間有效流通而不依賴于單一中心化存儲。通過去中心化模式進一步提升數(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數(shù)據(jù)，同時促進物流行業(yè)各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)聯(lián)動與協(xié)作，助力高質(zhì)量物流數(shù)據(jù)共享生態(tài)的形成。

強化節(jié)點與系統(tǒng)整合，促成產(chǎn)業(yè)鏈整體升級。通過合理的系統(tǒng)優(yōu)化與產(chǎn)業(yè)鏈整合，人工智能可在多個物流節(jié)點上發(fā)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?shù)瓤绛h(huán)節(jié)層面的協(xié)同調(diào)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(yè)最終制品的運輸和分銷為終的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。通過人工智能的實時監(jiān)控與數(shù)據(jù)分析能力，促進各個環(huán)節(jié)的協(xié)調(diào)運行以有效減少物流延誤，提高交付周期的穩(wěn)定性。其次，強化物流節(jié)點與系統(tǒng)整合，利用人工智能技術(shù)促進上下游企業(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)下的彈性供應鏈可以有效應對突發(fā)事件和市場變化，進一步提高整體抗風險能力并保障產(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)同平臺的構(gòu)建與通用化人工智能模型的末端協(xié)調(diào)，改善當前末端協(xié)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(chǎn)業(yè)鏈的平衡運作，助力經(jīng)濟持續(xù)增長，實現(xiàn)更高水平的產(chǎn)業(yè)協(xié)同與智能化升級。

賦能初創(chuàng)與中小企業(yè)，推動生態(tài)圈有機重塑。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，幫助中小型物流企業(yè)運用開源的人工智能技術(shù)和公共平臺在較短周期內(nèi)提升物流效率、降低運營成本，實現(xiàn)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(shù)平臺和數(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營成本。通過構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)共享平臺，幫助中小企業(yè)及時獲取市場信息和運輸狀態(tài)，實現(xiàn)精準決策。政府也可以協(xié)助中小企業(yè)運用人工智能技術(shù)優(yōu)化生產(chǎn)環(huán)節(jié)中原材料的集散管理過程，運用數(shù)據(jù)分析和預測模型幫助企業(yè)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(zhuǎn)率。其次，鼓勵中小企業(yè)之間的合作與協(xié)同，通過共享資源和信息實現(xiàn)聯(lián)合配送和倉儲共用，促進互利共贏。同時，進一步強化技術(shù)普惠與知識共享的概念，積極舉辦相關(guān)培訓和研討活動，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，確保企業(yè)能夠及時適應行業(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)與供應鏈環(huán)節(jié)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(yè)受制于智慧物流系統(tǒng)的門檻與風險，充分展現(xiàn)集約帶來的成本優(yōu)勢。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，在幫助中小企業(yè)成長的同時推動整個行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型和升級，形成良性的行業(yè)生態(tài)。

優(yōu)化產(chǎn)業(yè)與政策措施，實現(xiàn)可持續(xù)良性循環(huán)。在經(jīng)濟全球化與數(shù)智化共同作用的時代背景下，與物流領(lǐng)域密切關(guān)聯(lián)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(shè)可被進一步完善。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，應當建立良性的內(nèi)部機制，包括人工智能加持的技術(shù)升級、技工培訓和行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)共享機制。其次，政府應在推動人工智能技術(shù)應用于物流行業(yè)方面發(fā)揮積極的指導和監(jiān)管作用。進一步制定行業(yè)標準，提供政策支持和財政激勵，推動數(shù)據(jù)共享和跨主體合作，主動減少企業(yè)在環(huán)節(jié)和流程上的成本，促進人工智能技術(shù)的廣泛應用。在幫助企業(yè)降低物流相關(guān)人工智能技術(shù)實施的風險和成本的同時，使物流企業(yè)間的服務融合與技術(shù)競爭狀態(tài)長期持續(xù)，有效加速人工智能技術(shù)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(jiān)督和監(jiān)管機制維護數(shù)據(jù)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(shù)在物流行業(yè)中的應用進程，進一步在供應鏈、需求鏈整合的產(chǎn)業(yè)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(yè)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(shù)據(jù)隱私保護、算法透明性、責任歸屬等關(guān)鍵領(lǐng)域進一步細化相關(guān)規(guī)定并強化執(zhí)行力保障。通過在安全、合規(guī)的基礎(chǔ)上推進“人工智能+物流”模式的積極應用與可持續(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(zhàn)略與法律研究院常務副院長，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、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》，《中國流通經(jīng)濟》，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