【摘要】當前，人工智能不僅廣泛應用于智能貨架、自動化揀貨系統(tǒng)、智能運輸?shù)戎悄芪锪髟O(shè)備，還實現(xiàn)了采購、倉儲、運輸、配送等物流業(yè)務(wù)數(shù)智化和精細化管理，這有利于物流業(yè)的降本增效和高質(zhì)量發(fā)展，對物流業(yè)打通供需大循環(huán)和實現(xiàn)“韌性”增長具有重要價值。同時，在建設(shè)智慧物流的標準化體系、完善智慧物流發(fā)展的基礎(chǔ)設(shè)施以及培養(yǎng)智慧物流的專業(yè)人才等方面，智慧物流轉(zhuǎn)型仍存在短板。對此，應進一步加強政策引導與支持，促進人工智能與物流產(chǎn)業(yè)深度融合，補齊人工智能基礎(chǔ)設(shè)施短板，培養(yǎng)適應智慧物流發(fā)展的復合型專業(yè)人才，健全人工智能應用的倫理和法律規(guī)范。

【關(guān)鍵詞】人工智能 智慧物流 物流發(fā)展 【中圖分類號】F713 【文獻標識碼】A

習近平總書記在主持召開中央財經(jīng)委員會第四次會議時強調(diào)：“物流是實體經(jīng)濟的‘筋絡(luò)’，聯(lián)接生產(chǎn)和消費、內(nèi)貿(mào)和外貿(mào)，必須有效降低全社會物流成本，增強產(chǎn)業(yè)核心競爭力，提高經(jīng)濟運行效率。”黨的二十屆三中全會強調(diào)：“健全提升產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈韌性和安全水平制度。”如何落實好這一系列重大決策和部署，切實推進物流業(yè)降本增效，人工智能的賦能至為關(guān)鍵。

人工智能如何賦能物流發(fā)展

人工智能是新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的重要引擎，是我國建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟體系、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要支撐。當前，人工智能正在顯著推進物流業(yè)的智能化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型，其不僅廣泛應用于智能貨架、自動化揀貨系統(tǒng)、智能運輸?shù)戎悄芪锪髟O(shè)備，還實現(xiàn)了采購、倉儲、運輸、配送等物流業(yè)務(wù)數(shù)智化和精細化管理，有利于促進物流業(yè)降本增效和高質(zhì)量發(fā)展，對物流業(yè)打通供需大循環(huán)和實現(xiàn)“韌性”增長具有重要價值。

一是賦能采購系統(tǒng)的科學構(gòu)建。采購是物流鏈條的起點，環(huán)節(jié)多、過程長，是關(guān)系資金使用效率、企業(yè)生產(chǎn)成本與效益的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。運用計算機視覺、語音識別、自然語言處理、機器學習、大數(shù)據(jù)等人工智能技術(shù)，可以對采購業(yè)務(wù)中的歷史數(shù)據(jù)進行挖掘和分析，智能開展采購需求的預測和采購計劃的制訂，精準地實現(xiàn)采購目標，降低采購成本，提高采購效能。運用AI智能識別技術(shù)，可以對采購品項的數(shù)量、質(zhì)量進行智能檢驗，提高驗收速度和質(zhì)量。

二是賦能倉儲系統(tǒng)的高效精準。倉儲是現(xiàn)代物流的重要支柱。采用圖像識別、數(shù)據(jù)分析、專家系統(tǒng)，可以精準確定最優(yōu)儲位，實現(xiàn)快速高效入庫。采用電腦視覺等技術(shù)，可以高效精準清點儲存的貨物。采用自動立體化儲存系統(tǒng)，可以實時監(jiān)控庫存、及時下達采購指令，隨時優(yōu)化儲位。采用智能倉儲系統(tǒng)可以下達排序最優(yōu)的揀選任務(wù)，采用分揀機器人可以精準執(zhí)行揀選任務(wù)。

三是賦能運輸配送的智能優(yōu)化。運輸配送是現(xiàn)代物流管理的核心功能。智能運輸平臺可以對訂單量、距離、貨物類型等進行數(shù)據(jù)分析、預測，統(tǒng)籌匹配不同運輸方式和運力，規(guī)劃出最優(yōu)路線，智能分配合適的配送車輛和司機，提高資源利用率和配送效率。無人配送車、無人機等智能配送設(shè)備的使用，也能夠有效降低運輸成本。

四是賦能客戶關(guān)系的便捷管理?？焖夙憫蛻粜枨笫俏锪髌髽I(yè)生存和發(fā)展的基礎(chǔ)。通過智能客服、個性化推薦、預測性分析和自動化流程等應用，物流企業(yè)可以更加精準地了解客戶需求和行為特征，制定個性化的營銷策略和服務(wù)策略，提高客戶滿意度和忠誠度。

智慧物流發(fā)展存在的問題與短板

一是智慧物流的標準化體系有待加快建設(shè)。智慧物流以物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈等信息技術(shù)為手段，鏈接設(shè)施、設(shè)備、貨物、人員、信息等要素，從而達到全面感知、精準識別、實時跟蹤、智能決策的技術(shù)、服務(wù)和管理要求。智慧物流的標準化體系不僅包含編碼與標識、數(shù)據(jù)資源、軟件、定位系統(tǒng)等標準，還包含數(shù)據(jù)文件格式、數(shù)據(jù)傳輸交換等標準。建立完善的智慧物流標準體系，須借鑒先進經(jīng)驗，從我國的實際情況出發(fā)，建立滿足實際要求的標準化體系，使其引領(lǐng)智慧物流規(guī)范快速發(fā)展。

二是智慧物流基礎(chǔ)設(shè)施有待進一步完善。智慧物流基礎(chǔ)設(shè)施、智能物流及倉儲設(shè)施都是影響供應鏈數(shù)智化轉(zhuǎn)型的重要因素。一些與物流相關(guān)的中小微企業(yè)往往更重視硬件設(shè)施建設(shè)，對軟件設(shè)施建設(shè)的投入不足，這不利于其接入智能化的倉儲管理系統(tǒng)、貨物監(jiān)管系統(tǒng)等平臺。此外，末端物流配送效率不高、物流大數(shù)據(jù)整合水平有待提升等也是影響我國智慧物流發(fā)展的重要因素。

三是智慧物流的專業(yè)人才存在缺口。近年來，物流業(yè)產(chǎn)教融合如火如荼地展開，呈現(xiàn)向好態(tài)勢，但在現(xiàn)實推進中尚未完全適應人工智能的創(chuàng)新與變革，影響了復合型物流專業(yè)人才的供給。首先，目前的物流業(yè)產(chǎn)教融合相對側(cè)重專項技能訓練，容易忽視人工智能的應用能力訓練。物流專業(yè)人才培養(yǎng)應及時響應物流行業(yè)的人才需求，持續(xù)增強學生的全面競爭力與持續(xù)成長力。其次，高校物流專業(yè)師資隊伍的數(shù)字化素養(yǎng)有待進一步提升。人工智能技術(shù)類型繁多、發(fā)展迅速，如果教師不了解基本的人工智能模型和技術(shù)操作，就難以深度利用智慧物流技術(shù)。人工智能的迭代速度與教師的學習接受之間存在時間差，一些學校開展的數(shù)字化培訓多以專家講座為主，培訓互動不足、內(nèi)容針對性不強、指導教學實踐性偏弱，導致教師的學習獲得感不強，新的技術(shù)難以及時被掌握運用。最后，數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施不完善，如一些高校網(wǎng)絡(luò)硬件配置滯后，教學互動未能充分發(fā)揮數(shù)智技術(shù)的潛能。校企合作、產(chǎn)教融合一定程度上存在目標分離等現(xiàn)象，影響了融合的深度與廣度。

推動物流行業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展

人工智能技術(shù)的應用，不僅極大地提升了物流作業(yè)的自動化水平，還通過優(yōu)化流程、精準預測、智能決策等手段，顯著提高了物流效率和服務(wù)質(zhì)量。未來，可以從政策引導、基礎(chǔ)建設(shè)、產(chǎn)教融合、倫理法律四個方面進一步推動物流行業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展。

一是加強政策引導與支持，促進人工智能與物流產(chǎn)業(yè)深度融合。加強政策引導與支持，制定相關(guān)規(guī)劃和政策措施，推動人工智能在物流行業(yè)的廣泛應用。加大財政投入和稅收優(yōu)惠力度，降低物流企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的成本和風險。此外，加強行業(yè)監(jiān)管與標準制定工作，確保物流行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型規(guī)范有序進行。鼓勵行業(yè)協(xié)會、研究機構(gòu)等社會力量積極參與物流行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的推動工作，形成政府引導、企業(yè)作為主體、社會參與的良好發(fā)展格局。

加強政府、企業(yè)、高等教育院校和科研機構(gòu)的緊密協(xié)作，聚焦物流人工智能技術(shù)的深度研發(fā)，全面提升物流產(chǎn)業(yè)鏈條的智能化程度，進而實現(xiàn)成本節(jié)約與效率提升的雙重目標。發(fā)揮政府引領(lǐng)作用，規(guī)劃并出臺一系列旨在促進人工智能與物流產(chǎn)業(yè)深度融合的政策措施，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展筑牢堅實的政策基石。首先，為加速技術(shù)創(chuàng)新步伐，可以設(shè)立專項科研基金支持高校與企業(yè)間的深度合作，共同探索物流智能化的前沿科技；通過定期舉辦行業(yè)技術(shù)交流會，促進知識資源的高效流動與共享；鼓勵校企共建創(chuàng)新智能實驗室，加速科技成果從實驗室到市場的轉(zhuǎn)化進程，并持續(xù)深化物流行業(yè)的市場化改革，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展松綁減負。其次，明確界定各方職責與權(quán)益，優(yōu)化激勵機制設(shè)計，充分激發(fā)企業(yè)參與產(chǎn)教融合的內(nèi)在動力。具體而言，全面梳理并整合現(xiàn)有產(chǎn)教融合政策資源，形成政策合力，同時加強政策宣傳與解讀工作，提升政策透明度與可及性。針對企業(yè)興辦產(chǎn)業(yè)學院的新趨勢，應及時出臺相應的管理辦法與指導意見，明確辦學標準與責任劃分，確保產(chǎn)業(yè)學院的高質(zhì)量發(fā)展。同時，深化高校以及科研機構(gòu)科技成果轉(zhuǎn)化機制改革，優(yōu)化課題收入分配結(jié)構(gòu)，引導高校更多地關(guān)注企業(yè)實際需求，發(fā)揮校企在新技術(shù)、新產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的協(xié)同創(chuàng)新優(yōu)勢。

二是重視人工智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加強智慧物流的硬件支撐。加速物流基礎(chǔ)設(shè)施的智能化升級，包括智能倉庫、智能分揀中心、智能運輸車輛及無人機配送系統(tǒng)等。通過引入物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、射頻識別（RFID）、傳感器等技術(shù)，實現(xiàn)對物流全鏈條的實時監(jiān)控與追蹤，構(gòu)建高效、透明的智能物流網(wǎng)絡(luò)。加強數(shù)據(jù)中心和云計算平臺建設(shè)，為物流大數(shù)據(jù)的存儲、處理與分析提供堅實支撐。

深化數(shù)據(jù)應用，實現(xiàn)精準決策與預測。物流行業(yè)涉及海量數(shù)據(jù)，包括訂單信息、庫存狀態(tài)、運輸軌跡等。利用人工智能技術(shù)對這些數(shù)據(jù)進行深度挖掘與分析，可以為物流企業(yè)提供精準的決策支持。例如，通過機器學習算法預測商品需求、優(yōu)化庫存布局、調(diào)整運輸路線等，可以減少庫存積壓、縮短配送時間、降低運營成本。此外，結(jié)合自然語言處理技術(shù)，可以自動處理客戶咨詢、投訴等信息，提升客戶服務(wù)體驗。

推動自動化與智能化作業(yè)，提升物流效率。自動化與智能化作業(yè)是物流行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的核心。通過引入自動化倉儲系統(tǒng)、智能分揀機器人、無人駕駛車輛等設(shè)備，可以大幅減少人工操作，提高作業(yè)精度與效率。同時，利用AI算法優(yōu)化作業(yè)流程，實現(xiàn)任務(wù)調(diào)度、路徑規(guī)劃、資源分配的智能化，進一步提升整體物流效率。例如，智能調(diào)度系統(tǒng)可以根據(jù)實時路況、車輛狀態(tài)等信息，自動調(diào)整運輸計劃，減少等待時間和空駛率。

三是深化物流業(yè)產(chǎn)教融合，加大復合型專業(yè)人才培養(yǎng)和供給力度。高校應圍繞“國家需要怎樣的物流人才，應該怎樣培養(yǎng)物流人才”命題，為智慧物流的發(fā)展培養(yǎng)高素質(zhì)復合型人才。

緊跟產(chǎn)業(yè)發(fā)展，深化教育教學改革。以產(chǎn)教融合為主線，高校與企業(yè)共同制定培養(yǎng)計劃，實現(xiàn)人才培養(yǎng)側(cè)與供給側(cè)的有效對接。高校可以與頭部物流企業(yè)、科技集團等攜手共建產(chǎn)業(yè)學院，將企業(yè)場景搬進校園，把企業(yè)真實業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)帶進課堂，把企業(yè)運營團隊請進基地，構(gòu)建真場景、真實踐、真平臺，搭建“前店后廠”的全場景智慧物流與供應鏈生產(chǎn)性實踐基地。高校還可以與企業(yè)聯(lián)合開發(fā)課程、編寫教材，培養(yǎng)學生的創(chuàng)新思維和實際操作能力，推動產(chǎn)教融合向縱深發(fā)展。一方面，優(yōu)化課程設(shè)置，增加人工智能、大數(shù)據(jù)等前沿技術(shù)課程；另一方面，改革教學方法，采用項目制教學、案例教學等方式，增強學生的實踐能力，在數(shù)智化供應鏈實踐、智能倉儲規(guī)劃以及智能倉儲設(shè)備集成等方面優(yōu)化教學內(nèi)容，豐富校內(nèi)智能倉儲數(shù)字化教學平臺資源，做到“數(shù)實結(jié)合”。

緊抓師資培育，建設(shè)“雙師型”隊伍。通過“雙崗雙聘”的管理制度、“校內(nèi)導師”與“企業(yè)導師”的雙向互動，深化學校與企業(yè)在“招生—培養(yǎng)—就業(yè)”全流程方面的合作。針對目前物流人才培養(yǎng)不能較好地適應人工智能發(fā)展問題，一方面，高校和企業(yè)可以共同組織師資培訓等活動，進一步提升教師應用人工智能的思維、知識與技能；另一方面，高校和企業(yè)可以共同設(shè)計教研課題，圍繞“AI物流人才培養(yǎng)”這個主題共同進行教材開發(fā)，共同探討研究教學方法、總結(jié)實踐案例。

四是從倫理和法律層面入手，規(guī)范人工智能應用。人工智能是一把“雙刃劍”，在人工智能賦能物流產(chǎn)業(yè)、推動降本增效的同時，也要對其帶來的風險進行預控。政府、企業(yè)和高校應共同努力，制定相關(guān)法規(guī)和倫理準則，規(guī)范人工智能技術(shù)的應用，確保其在物流領(lǐng)域安全和合法使用。2023年底，歐盟針對人工智能可能造成的倫理與法律問題，出臺全球首部人工智能領(lǐng)域的全面監(jiān)管法規(guī)《人工智能法案》。我國也在積極推動建立人工智能相關(guān)的立法工作：2023年4月，國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室發(fā)布《生成式人工智能服務(wù)管理辦法（征求意見稿）》；同年6月，國務(wù)院辦公廳印發(fā)《國務(wù)院2023年度立法工作計劃》，明確提出“預備提請全國人大常委會審議人工智能法草案”；同年7月，正式發(fā)布《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》。此后，其他部門相繼出臺關(guān)于支持、加強和指導人工智能的意見和行動計劃。必須切實落實這些法律法規(guī)和規(guī)章制度，強化法律和倫理教育，保障物流業(yè)產(chǎn)教融合的行穩(wěn)致遠。

（作者為北京物資學院馬克思主義學院副院長、副教授）

責編/靳佳 美編/楊玲玲

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