路上跑的无人送货车、天上飞的快递无人机、手机上可追溯的物流全链条……近年来，智慧物流场景普及程度不断提高，许多人切身体会到了人工智能（AI）+物流带来的便利。

　　AI为传统物流行业带来了哪些改变？如何进一步促进智慧物流新场景、新应用落地？围绕以上问题，科技日报记者采访了多位专家。

　　在甘肃天水5G+智慧物流园，宽敞明亮的分拣车间里几乎看不到人。一件件包裹在自动化分拣线上有序“排队”，实现了精准分流、自动入仓。今年5月，这一智慧物流园的全面投产使用，将成为西北地区物流智能化升级的重要节点。

　　“自动化分拣与搬运是‘AI+物流’的核心应用场景之一，这是一场精准、高速、低误差的物流作业革命。”北京邮电大学邮政发展研究中心主任赵国君说。基于深度学习的视觉识别技术，智能系统能快速读取条形码、二维码甚至无标识包裹的外观特征，引导分拣机器人精准分拣。自动导引车、自主移动机器人能在AI规划的路径下自主导航，避开障碍，完成装卸与转运。

　　在AI助力下，仓储管理实现了从“人找货”到“货找人”的跃迁。赵国君介绍，在智能仓储管理场景中，智能仓储系统可自动识别货物尺寸、品类与出入库频率，动态优化存储位置，减少搬运距离。不仅如此，AI可通过光谱分析对农产品进行成熟度分级，实现对不同熟度产品的智能分拣，在提升分拣效率的同时，降低分错率。此外，AI还能通过货品聚类分析，将关联度高的商品集中存放，极大缩短跨货架拣货路径。

　　在供应链预测与风控场景中，AI的应用让商家的决策由“经验驱动”升级为“数据预判”。通过历史销售情况、市场趋势、天气、交通等数据，构建的需求预测模型，可指导商家制订备货与运输计划。利用智能库存系统可实现动态补货，避免缺货或积压。同时，AI还可用于实时监测自然灾害等外部风险，并自动调整备货和运输方案，减少供应链中断损失。

　　在智能运输调度场景中，AI助力实现“车—货—路”最优匹配。AI可发挥整合作用，动态规划最优运输路径；自动驾驶无人车、无人机等设备，解决配送“最后一公里”难题。

　　从仓储到配送、从调度到预测，越来越多的“AI+物流”场景持续涌现。“AI不仅提升了单点效率，更实现了全链路协同优化，物流将向‘零延迟、零误差、零碳排’持续迈进。”赵国君说。

　　场景持续丰富、应用不断成熟的同时，专家直言，智慧物流在技术适配性、系统协同性与规模化落地等方面仍存在提升空间。

　　以智能仓储管理场景为例，赵国君分析，大部分智能仓库当前仍是“遥控状态”，依赖预设规则执行任务，尚未实现真正的“自感知—自决策—自执行”闭环。“此外，对于中小物流企业来说，智能仓储系统成本高的问题在短时期内难以破解。”赵国君说。

　　对于自动化分拣，现有AI分拣系统在标准件处理上表现优异，但对超大、超重、软包、易碎等特殊件和异形件的识别处理仍极大依赖人工干预。

　　对于智能调度来说，最大的“拦路虎”是跨系统协同。“受限于仓储、运输、订单等系统间接口不统一的问题，AI调度系统常无法实现端到端的协同。”赵国君告诉记者，目前，因为数据孤岛现象，当前中小企业普遍面临“有算法、无数据”的困境，无法实现全链路协同模式。

　　对于目前技术较为成熟的无人配送，路权是制约其规模化推广的主要原因。记者了解到，目前全国给予无人车路权的城市十分有限，即使有路权的城市也多限于封闭园区或低速路段。在城市复杂路况下，存在路权缺失、临时禁行、非机动车道占用等难题。

　　“这些问题充分说明，下一阶段，AI在物流应用中的突破，不在于单点技术的精进，而在于跨系统、跨企业、跨生态的智能化协同。”赵国君说。

　　如何推动AI从物流系统的“外挂助手”，升级为内生于物流网络的“内生大脑”？

　　国家邮政局发展研究中心战略规划研究部主任刘江认为，要形成“AI+物流”的完整闭环，关键在于推动技术、场景、数据、价值、生态各环节相互贯通、协同发力。他建议从标准引领、场景驱动、成本优化三方面入手，协同推进智慧物流规模化发展。

　　“在标准制定方面，要推动相关行业主管部门协同制定数据接口、设备互联、安全隐私等基础共性标准，降低技术适配门槛。”刘江认为，要以标准为引领，打通仓储、揽收、运输等环节的信息孤岛，建立应用产生数据、数据反哺算法、算法优化应用的良性循环。同时，鼓励先行先试，在重点领域形成一批团体标准、企业标准，成熟后上升为行业或国家标准。还要依托国际标准化组织创新物流技术委员会等平台，积极参与智慧物流国际标准制定，提升全球影响力。

　　在场景拓展方面，要以场景为牵引，推动AI技术从示范应用转向规模化落地。“要围绕仓储、运输、配送等核心环节，打造一批典型应用场景，形成可复制、可推广的解决方案。同时，支持头部企业与科技企业共建联合实验室、创新联合体、成立合资企业，推动技术与业务深度融合。”刘江说。

　　此外，刘江特别提到，要降低AI应用成本，实现智慧物流的“广落地”。在他看来，要积极推广云服务、边缘计算、开源平台等，减少重复投入；还可以探索设备租赁、按效付费等灵活商业模式，降低企业一次性投入压力。