2025年12月12日，由《物流技術與應用》雜志主辦的“2025第十三屆全球智能物流產業(yè)發(fā)展大會暨全球物流裝備企業(yè)家年會”在蘇州隆重舉行。會上，中國倉儲與配送協會副會長王繼祥先生發(fā)表主題演講《正本清源：AI時代智慧物流裝備發(fā)展的底層邏輯辨析》，圍繞AI時代智慧物流裝備發(fā)展的底層邏輯進行了深入分析。主要演講內容整理如下：

王繼祥

中國倉儲與配送協會副會長

人工智能技術基礎與核心突破

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人工智能不是“橫空出世”的新事物。自1950 年圖靈在《計算機器與智能》中提出“機器思維”，AI 已經走過了 70 余年歷程，并形成了邏輯主義、連接主義、行為主義三大流派。

• 邏輯主義（1956-1976），也常被稱為符號主義，核心是符號推理與機器推理，用符號表達的方式來研究智能的學科；

• 連接主義，核心是神經元網絡與深度學習，仿造人的神經系統，用它來仿造智能；

• 行為主義，推崇控制、自適應與進化計算。

盡管生成式大模型（如GPT系列）引起廣泛關注，但人工智能的突破遠不止于此：

• 機器學習革命：基于卷積神經網絡的深度學習技術，使機器能從海量數據中自主學習特征與模式。2024年諾貝爾物理學獎即授予該領域的奠基者。

• 智能視覺與識別：在物流機器人導航、自動分揀、目標跟蹤等方面已實現廣泛應用，成為智能物流裝備的核心技術支撐。

• 智能決策與控制系統：智能決策與控制系統基于大數據分析、機器學習、運籌學、機器人、自動化等多學科技術，能夠對復雜數據和場景進行實時分析和處理，提供科學、準確的決策支持，推動了智能裝備快速發(fā)展。

• 生成式通用型人工智能技術出現重大變革：以GPT系列模型為主體的生成式AI的技術變革；人工智能多模態(tài)技術突破，推動了綜合感知體系融合和多類別信息融合；Deepseek將基于連接主義的大模型與基于邏輯主義的專家系統相結合，實現的MOE大模型技術突破；大模型應用推動智能體與機器人結合，正在推動具身智能發(fā)展。

智慧物流的本質是機器智能（MI）

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智慧物流系統本質上是一個以機器為核心的智能系統：物流大腦是進行分析與決策的機器，神經網絡是信息傳輸的通信與感知設備，執(zhí)行端則是各類物流機器人與自動化裝備。因此，智慧物流的底層邏輯是機器智能（MI）。

我將機器智能定義為：基于機器系統的感知、計算、學習與分析能力，通過狀態(tài)感知、信息交互、大數據處理與智能體融合，實現自主決策、精準執(zhí)行并能持續(xù)迭代的智能形態(tài)。其具備四大本質特征：

• 狀態(tài)感知

• 實時分析

• 機器決策

• 精準執(zhí)行與學習提升

當前，機器系統在數據存儲、計算能力、感知范圍、網絡化連接與作業(yè)效率等方面已遠超人類，我們應充分發(fā)揮其優(yōu)勢，推動其執(zhí)行人類難以完成的任務。很多人陷入一個誤區(qū)，認為具身智能就是人形機器人，但實際上，所有智能硬件只要能實現AI賦能、自主訓練與升級，都能成為具身智能的“載體”。物流場景的核心需求是高效作業(yè)，我們應該創(chuàng)新最適配場景的機器人形態(tài)，而非執(zhí)著于模仿人類的結構——畢竟人形機器人的成本、平衡、復雜度等問題，在物流場景中并無優(yōu)勢。

機器智能的底層邏輯是軟件定義硬件。十多年前我最早倡導軟件定義物流，并進行一系列開拓性研究。該理念的核心是將物流作業(yè)設施、設備、貨物等硬件資源虛擬化，按單元化、標準化思想歸類為基礎功能模塊與貨物單元，再通過應用程序軟件進行開放、靈活、智能的管理與調度，實現對物流系統的智慧管控。其本質是“硬件資源虛擬化，全鏈路管理控制可編程”，分為硬件層、軟件層與控制層三個層級。與傳統自動化系統不同，軟件定義的物流裝備可通過本地化訓練，將大模型與企業(yè)場景結合，在不改造硬件的前提下提升作業(yè)效率。

就像智慧的人類進化主要是大腦的進化一樣，智慧物流裝備的進化特征就是軟件定義物流硬件，智能體定義物流機器人。根據軟件定義物流思維，研究軟件定義物流方法，可以全面推進智慧物流技術裝備的創(chuàng)新。

智慧物流進化路徑與體系架構

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智慧物流的進化路徑具有以下特征與邊界：

1. 數字化：與信息化的核心區(qū)別在于數據采集方式。信息化依賴人工記錄提取，數字化則通過物聯網技術實現數據自動采集，達成“感知－呈現－分析”同步完成，這是數字化的本質，也是大數據產生的前提。

2. 大數據：數字化帶來的海量數據，催生了專門的存儲、運算與處理技術，但大數據的處理分析仍需人類主導決策，因此仍屬于數字化階段。

3. 智能化：核心標志是實現“狀態(tài)感知－實時分析－科學決策－精準執(zhí)行”的閉環(huán)，由機器主導決策與執(zhí)行，這是數字化與智能化的關鍵分界點。

4. 數智化：通過數字化實現智能化，融合數字智能化與智能數字化，推動系統向更高層次發(fā)展。

5. 智慧化：數智化的高級階段，系統無需人類干預即可自主學習提升，具備自主優(yōu)化能力，但始終不具備自我意識。

智慧物流的總體架構可概括為“一硬、一軟、一網、一平臺”，呈現從單元級、系統級，到平臺級的層級演進趨勢：

• 單元級：信息物理系統的最小不可分割單元，可是單個部件或產品，通過“一硬+一軟”構成數據閉環(huán)，具備可感知、可計算、可交互、可延展、自決策功能，AGV、物流機器人、無人叉車等均屬于此類。

• 系統級：“一硬+一軟+一網”的有機組合，通過網絡集成多個單元級裝備，實現數據自動流動與硬件互操作，形成局部自組織、自配置、自決策、自優(yōu)化的系統，智能倉儲系統、無人倉等均屬此類。

• 平臺級：涵蓋“一硬、一軟、一網、一平臺”四大要素，形成的智慧物流平臺系統，如菜鳥與京東的智慧物流大腦系統。智慧物流平臺連通各地智慧倉儲、智能硬件，通過大數據平臺，實現了跨系統、跨平臺的互聯、互通和互操作，在全局范圍內實現信息全面感知、深度分析、科學決策和精準執(zhí)行。

AI 時代智慧物流裝備創(chuàng)新四大邏輯

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1.功能模塊化：構建柔性基礎

功能模塊化是創(chuàng)新的核心起點，要求將物流系統的硬件通過軟硬件融合，形成具備獨立“感知－分析－決策－執(zhí)行”能力的功能模塊。這些模塊可大可小，既包括微小的單元級智能硬件，也涵蓋集成化的系統級模塊，具備可組合定制、即插即用、統一調度的特性。通過規(guī)范模塊接口，實現不同品牌、不同廠家產品的兼容，為系統柔性擴展奠定基礎。

2.系統柔性化：適配場景需求

柔性自動化建立在功能模塊化與機器智能基礎上，核心原則是硬件資源虛擬化、管理過程可編程、調度管理智能化。通過軟件對功能模塊進行排列組合與模擬仿真，可快速部署物流系統，適應商品多樣性與作業(yè)模式的變化。例如，模塊化多區(qū)并行自動化方案中，不同區(qū)域可根據商品物流屬性采用差異化揀選模式，最終實現訂單合流，大幅提升作業(yè)效率。

3.調度智能化：軟件定義大腦

調度智能化的核心是“軟件定義物流大腦”，借鑒單元化思想，將物流作業(yè)與設施設備分解為功能模塊，通過AI大模型加持的軟件實現智能調度。物流大腦的智慧進化主要體現在系統能夠根據實際場景需求，靈活調整作業(yè)流程，搭建柔性自動化系統，滿足智能作業(yè)要求。

4.開放智能化：破解鏈接與安全的悖論

開放智能化是行業(yè)發(fā)展的關鍵課題，要求物流體系實現內部與外部的雙重開放：內部開放核心是接口標準化，包括非移動智能硬件的即插即用接口、移動智能硬件的控制與通信接口、物聯網操作系統的開放，實現不同設備的自主接入與互操作；外部開放核心是打通信息孤島，在授權前提下實現跨系統數據連通、軟件共享與硬件互操作，同時保障安全性與商業(yè)利益。

———— 物流技術與應用融媒 ————

編輯：趙皎云

排版：王茜

本文內容為融媒新媒體原創(chuàng)。

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