物流领域的人工智能管理：一个新类别如何重塑内部物流

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发布日期：2025年11月28日 / 更新日期：2025年11月28日 – 作者：Konrad Wolfenstein

物流领域的人工智能管理：一个新类别如何重塑内部物流——图片来源：Xpert.Digital

物流管理人工智能：从僵化的系统架构到可管理、可学习的物流运营

物流面临着成本、复杂性和波动性之间的巨大挑战

物流行业历来处于进退两难的境地：它既是成本中心，又是服务提供商，同时也是战略杠杆。然而，近年来，其环境急剧恶化。欧洲的能源价格有时比美国或亚洲高出两到四倍，这给能源密集型工业和物流地区的利润率带来了巨大的压力。与此同时，受运输成本、工资、能源、土地成本和自动化费用上涨的推动，整体物流成本也在显著上升。

与此同时，物流行业正面临着结构性劳动力短缺的困境：欧洲的运输和仓储部门普遍存在严重的瓶颈；研究表明，约四分之三的受访物流运营商都面临人员短缺问题，其中相当一部分运营商表示人员严重短缺。尽管电子商务、全渠道零售、医药、汽车电池物流和其他高增长行业的需求持续增长，但吸引和留住足够的合格人才却变得异常困难。

与此同时，技术复杂性也在不断增加。仓储自动化市场正以两位数的年增长率增长；预计到2030年，其市场规模将超过550亿美元，全球年增长率约为15%至近19%。内部物流自动化解决方案市场规模已超过200亿美元，并且也在显著增长，这主要得益于电子商务、日益增长的服务需求以及空间限制等因素。

人工智能在物流链中的应用正以更加迅猛的速度发展。2020年代中期，全球物流领域人工智能市场规模在几十亿至几百亿美元之间，预计到2030年代初中期将增长至数千亿美元，年增长率超过40%。仓储领域人工智能的应用预计也将呈现类似的趋势：市场规模同样有望达到几百亿美元，增长率也将远超20%。

由此产生了一种矛盾：物流经理们一方面投资于自动化、机器人和软件，另一方面又不得不应对需求、运力、能源成本和人员配置方面的巨大波动。用传统的IT和组织方式来管理这些高度网络化、日益自动化的系统已接近极限。而这正是新型产品和解决方案类别——物流管理人工智能——的灵感来源。

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从工业管理人工智能到物流管理人工智能：为什么物流需要采用独特的方法

近年来，托管式人工智能（Managed AI）或工业级托管式人工智能（Industrial Managed AI）的概念已在企业环境中得到广泛应用。这指的是将人工智能作为一套完整的管理系统而非单一模型或独立解决方案来交付的平台和服务：从数据集成和模型开发，到运维、监控和治理，再到安全和合规性，全程托管。在工业领域，工业级人工智能服务主要应用于预测性维护、流程优化、能源效率和质量控制等领域。

这些概念很有价值，但大多仍停留在通用层面，或过于侧重生产流程。在物流领域——尤其是在拥有高架仓库、自动化小零件存储、穿梭车系统、传送带技术和机器人技术的内部物流领域——需求则截然不同：

首先，物流的实时性至关重要。仓储或运输管理中的延误或错误决策会对服务水平、交货时间和客户满意度产生直接且明显的影响。

其次，许多物流过程具有高度随机性：不规律的货物接收、波动的订单、短期促销、季节性高峰、运输能力的故障或网络中的突然中断，只能使用传统的按周或按月规划模型在有限程度上表示。

第三，物流系统在一个紧密集成的生态系统中运行，该生态系统包括仓库管理系统（WMS）、运输管理系统（TMS）、企业资源计划系统（ERP）、机器人控制器、物联网传感器、承运平台、平台交易商和客户系统。其逻辑分布在众多技术和组织接口中。

虽然通用的托管式人工智能解决方案可以提供技术基础（数据平台、MLOps、治理），但它很少能解决每分钟都需要处理的细粒度物流编排任务。因此，物流需要的不仅仅是“人工智能”，而是一个专属领域类别：物流托管式人工智能——一个专为内部物流和物流流程设计的托管式人工智能层。

什么是物流管理人工智能？

物流管理人工智能可以被描述为一个独立的产品和解决方案类别，它融合了三个层次：

首先，物流专用、面向领域的集成数据层，实时连接运营系统（WMS、TMS、ERP、机器人控制器、传感器、承运商接口），并从语义上理解它们。
其次，一系列预定义、可定制的 AI 构建模块，用于典型的物流决策领域：库存优化、货位分配、劳动力规划、订单下达、波次形成、路径规划、承运商选择、动态服务水平控制、风险和韧性模型。
第三，采用管理运营和治理模式，将这些人工智能构建模块作为持续服务提供：包括服务水平协议 (SLA)、全天候运营、监控、持续再训练、监管合规性、文档记录，以及清晰的人工干预和审批框架。

与传统的WMS或TMS系统不同，物流管理人工智能并非主要是一个管理和“处理”订单的交易系统。相反，它是一个统领全局的学习型决策层，能够实时控制、协调并持续优化这些系统的运行——所有这些都嵌入在一个托管服务模型中。

与通用的企业或工业级人工智能解决方案不同，物流管理型人工智能是专为物流流程量身定制的。其预置的用例、数据模型和决策模式旨在直接集成到仓储和运输流程中，而无需在企业层面进行抽象定义。

经济原理：为什么设立单独的类别具有商业意义

一个新产品类别是否有意义，归根结底始终是一个经济问题：能否通过一个独立、明确定义的类别来创造结构性附加值，而这种附加值在其他情况下是无法实现的，或者只能以高昂的机会成本来实现？

就物流管理人工智能而言，一些宏观经济和微观经济因素都支持这一点。

从宏观层面来看，相关市场正快速增长，并逐渐走向成熟，超越了单一解决方案的范畴。人工智能在物流和仓储管理领域的市场年增长率远超20%，在某些领域甚至超过40%。到2030/2034年，内部物流和仓储自动化市场规模将达到数百亿美元。与此同时，机器人技术的应用也在迅速增长：据估计，到2025年，约有一半的大型仓库将采用某种形式的机器人技术。

这种动态创造了一个新的复杂性层面：集成的系统、传感器、机器人和云服务越多，就越需要协调的、特定领域的“智能”，这种智能不仅可以在特定领域进行优化，还可以进行整体协调。

在微观层面，企业正日益努力应对如何同时实现卓越运营、韧性和成本效益的问题。研究表明，人工智能支持的仓储流程能够将库存准确率提升至接近99%，显著降低仓储和人员成本，并大幅缩短交货周期。然而，与此同时，空间、自动化技术和IT方面的固定成本也在不断攀升。经济逻辑正在发生转变：那些已经承担高额固定成本的企业，需要尽可能提高设备和流程的利用率，以摊销这些成本。

物流管理人工智能正是基于这种经济逻辑，它不仅能带来孤立的效率提升，还能动态地、数据驱动地利用所有可用资源——包括仓库、技术、人员和运输网络。其附加值不仅体现在成本降低的百分比上，更体现在资本效率、韧性和可预测性的结构性提升上。

剧情简介：一位典型的中型企业老板面临着一个抉择。

为了更直观地展现物流管理人工智能的必要性，我们可以借助叙事视角。不妨设想一家典型的中欧中型企业，例如汽车或机械工程供应商，它拥有大型高架仓库、快速发展的零部件电商子公司以及多个区域配送中心。

近年来，该公司投入巨资：建设了拥有数千个托盘位的自动化高架仓库、配备穿梭车系统的自动化小型零件仓库（AS/RS）、采用新型输送技术、配备用于内部运输的自主移动机器人、现代化的仓库管理系统（WMS）、用于路线规划的运输管理系统（TMS），以及与客户和供应商系统的各种接口。这些投资的合理性在于，它们有望节省人力成本、提高空间利用率，并能更灵活地响应客户需求。

实际情况远比这复杂得多。在高峰期，例如季度末或季节性高峰到来之前，仓库的某些区域会达到饱和状态，而其他区域则利用率不足。尽管做了周密的计划，但由于短期病假和突如其来的订单激增，员工轮班安排往往无法达到最佳状态。一些转运系统满负荷运转，而另一些通道却相对空闲。

此外，还有外部冲击：例如，货运集装箱突然延误、运输能力短期瓶颈、能源成本相关的夜班限制，或冷藏区域运营时间缩短。每一种突发情况都需要迅速做出合理的决策——而这些决策往往仍然是根据经验、直觉和Excel分析临时做出的。

与此同时，该公司也启动了首批人工智能项目：需求预测解决方案、动态库存优化试点项目以及运输管理系统 (TMS) 内的路线优化器。然而，这些项目分散在不同的部门，使用不同的数据库，并由不同的服务提供商管理。结果是：形成了一系列各自独立的人工智能孤岛，虽然小规模应用取得了一些令人鼓舞的成果，但无法实现大规模的全面转型。

这正是物流管理人工智能的用武之地：它不是作为另一个工具，而是一个受管理的、统领全局的智能层，可以协调现有资产，而不是创建新的孤岛。

架构概念：从独立解决方案到协调一致的人工智能层

从技术和概念上讲，物流管理人工智能可以理解为运营系统和企业管理之间的一个层。

底层包括交易系统和实体资产：仓库管理系统 (WMS)、运输管理系统 (TMS)、企业资源计划系统 (ERP)、机器人控制器、输送技术、物联网传感器、运输平台、堆场管理系统和控制中心。这些系统高频生成和使用事件：订单创建、收货、拣货单、运输单、系统状态变更、故障信息以及车辆的 GPS 位置。

最高级的管理及规划工具包括：销售与运营计划流程、预算和投资规划、网络设计、选址和布局决策、战略供应商和运营商选择。

许多公司在这方面存在不足：他们拥有运营控制中心，但几乎没有一个统一的决策层，能够跨所有物流子领域进行学习、推荐、优化和干预。而物流管理人工智能正可以弥补这一缺口。

该架构通常包含四个核心要素：

首先，需要一个物流专用数据和事件平台，能够近乎实时地协调和丰富运营数据，并将其转化为语义上易于理解的对象。该系统必须了解订单、位置、存储位置、路线、货位或资源的含义——不仅要从技术角度理解，还要从业务角度理解。
其次，我们构建了一个人工智能代理和模型库，每个代理和模型都负责特定的决策领域：预测、优化、分类和生成模型，并结合了基于规则和启发式的逻辑。这些代理并非独立运行，而是通过一个协调层相互连接。
第三，交互和控制层允许人类调度员、控制室工作人员和管理人员与该人工智能层进行交互：授予批准、模拟场景、设置护栏、更改优先级、定义例外情况。
第四，建立运营和治理框架，以确保持续运营、监控、模型维护、遵守监管要求（如人工智能监管、数据保护、劳动法、产品责任）以及文档记录。

物流管理人工智能方法的关键特点是，这种架构不仅由单一来源设计，而且还作为一项服务交付和运营——具有明确的责任、服务水平协议和经济指标。

内部物流的典型应用领域

在高层仓库和其他内部物流环境中，物流管理人工智能有很多应用机会。

动态订单发布和波次形成是关键应用场景。人工智能层不再按照僵化的规则（例如截止时间或目的地区域）对订单进行分组，而是持续地决定哪些订单进入系统、何时进入以及以何种组合方式进入，从而避免瓶颈、最大限度地缩短交付周期并优化可用资源的利用率。该过程综合考虑了订单预测、当前系统状态、人员排班和运输时段等因素。

第二个应用场景涉及货位分配，即将物品分发到不同的存储位置。人工智能支持的方法可以动态地将物品放置在便于拣选的位置，同时考虑销量趋势、季节性模式、退货情况和物理限制。研究表明，智能货位分配和库存策略可以显著提高效率并降低成本。

第三个方面是人员部署和轮班计划的管理。鉴于仓储和运输行业的劳动力短缺，如何优化利用现有员工在经济上至关重要。物流管理人工智能可以将订单量和流程负荷的预测转化为具体的轮班模型，及早识别加班需求，并模拟不同的场景（例如：在给定员工数量和服务水平下，可以处理多少订单？）。

第四，机器人技术与人工智能的深度融合开辟了新的潜力。自主移动机器人、穿梭车系统和机器人拣选解决方案会产生大量数据，这些数据可用于预测性维护、路径优化、瓶颈管理以及与人类的协作。物流管理人工智能可以作为“大脑”，协调不同的机器人系统，确定其部署优先级，并平衡安全性、效率和人体工程学标准。

最后，通过共享的人工智能层将内部物流和运输物流连接起来，可以实现从收货到交付的端到端优化。这使得截止时间、包装策略和装载计划能够根据承运商的可用性、交通预测和成本趋势进行动态调整。

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应用领域：运输和网络物流

即使抛开仓储领域，物流管理人工智能也拥有广泛的应用前景。在运输物流领域，近年来需求和运力的波动性显著增加；货运价格剧烈波动，且因天气事件、地缘政治紧张局势或运力瓶颈造成的运输中断也愈发频繁。

物流专用的人工智能管理层可以作为一个“代理生态系统”，实时平衡运输订单、可用运力、外部市场数据（即期运价、通行费、燃油成本）和服务水平承诺。例如，代理可以规划替代路线、动态重新分配承运商组合、识别回程路线或发现拼车机会，并直接向运输管理系统 (TMS) 或调度员提交建议。

在互联互通的物流网络中——例如大型第三方物流公司、包裹服务提供商或备件配送中心网络——物流管理人工智能可以帮助平滑物流流程、错峰发货，并在全网范围内而非特定地点优化资源配置。这还包括一些战略性问题：哪些订单在哪个配送中心拣货？哪些地方适合进行交叉转运？在哪些地区应该维持怎样的库存水平才能缓冲波动，同时避免不必要的资金占用？

在多式联运网络中，人工智能还可以将运营和换乘时间、列车时刻表、枢纽容量以及道路交通状况纳入联合优化过程。鉴于日益增长的可持续性要求和二氧化碳定价机制，决策层可以将排放成本明确纳入优化过程，从而将成本目标与气候政策目标联系起来。

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商业模式：物流管理人工智能的提供和定价方式

要使物流管理人工智能作为产品类别在经济上可行，就需要清晰的商业模式。三种方法显而易见。

以平台为中心的方案提供了一个标准化的、基于云的物流管理人工智能平台，该平台预置了连接器、数据模型和用例。客户可根据用户数量、仓库位置、交易量或其组合获得使用许可。其他增值服务（例如模型定制、咨询和变更管理）则单独定价。

以服务为中心的模式将物流管理人工智能定位为一项持续的托管服务，服务提供商负责运营、持续优化和报告。这种模式下的报酬可以更注重结果导向，例如通过提高效率、节省成本或提升服务水平来衡量。然而，这需要明确的基准定义和透明的关键绩效指标 (KPI)。

混合方法结合了平台和服务要素：技术基础以标准化平台的形式提供，而选定的客户模块则作为单独管理的服务运行——例如，在特别关键的位置或网络中。

从经济角度来看，部分基于结果的方法尤其引人注目，因为它能更好地协调服务提供商和客户的激励机制。将人工智能系统深度融入运营的服务提供商通常拥有更大的影响力，能够取得切实可见的业绩提升，并能向客户展示这些成果。

差异化：物流管理人工智能与仓库管理系统 (WMS)、运输管理系统 (TMS) 和通用管理人工智能有何不同

只有当一个新类别能够与现有类别明确区分开来时，它才是有意义的。

物流管理人工智能与仓库管理系统 (WMS) 的区别在于，它并非主要管理交易，而是做出决策。WMS 知道哪些订单存在、哪些存储位置已被占用以及哪些资源可用；它是执行实例。而物流管理人工智能则决定哪些订单应该发布以及何时发布，如何打包、如何路由以及如何部署资源——并且能够从结果中学习。

物流管理人工智能与运输管理系统 (TMS) 的区别在于：TMS 负责创建路线、管理货运并与承运商沟通。而物流管理人工智能则负责确定何时将哪些订单分配到哪些路线、使用哪些承运商以及如何组合使用、如何从成本角度优化服务水平，以及如何最大程度地降低外部干扰。

物流管理型人工智能与通用企业或工业管理型人工智能产品不同，其区别在于它拥有特定领域的模型、本体和用例。通用平台主要提供基础设施、工具和治理，而物流管理型人工智能在此基础上，还提供针对物流行业量身定制的现成智能模块，并深入理解物流行业特有的关键绩效指标、目标冲突和流程。

这种区别清楚地表明：物流管理人工智能不是 WMS/TMS 或工业人工智能平台的竞争对手，而是它们之间和之上缺失的一层——一个解释、学习、协调的层，可以从数据和系统中产生真正的、持续管理的附加值。

需求驱动因素：成本、风险、服务、监管

对这类产品的需求不仅受技术发展的影响，更主要受商业需求的驱动。

成本和利润压力是关键驱动因素。能源价格、工资以及场地和材料成本的上涨，正给物流和工业企业带来巨大压力。那些已投资昂贵自动化设备的企业必须最大限度地利用这些资产，并最大限度地减少规划错误。物流管理人工智能正是为了应对这一优化挑战而生的。

由于危机频发、地缘政治紧张局势加剧以及极端天气事件日益频繁，风险管理和韧性问题日益受到关注。传统的销售与运营计划 (S&OP) 周期和静态应急预案不足以应对实时高度动荡的局面。一个由人工智能驱动的决策层可以通过及早识别中断、计算替代方案并提供切实可行的建议来提供帮助。

服务期望持续提升。电商客户已习惯快速且可预测的配送；B2B客户也越来越期望获得类似的透明度和响应速度。那些不仅能应对需求，还能积极主动管理这些流程的企业，将在市场中脱颖而出。

监管和治理的重要性日益凸显。能源和排放法规、供应链中的尽职调查义务、仓储和运输流程中的安全要求、数据保护以及新兴的人工智能法规都对透明度和控制提出了更高的要求。在物流领域采用结构化、可控的人工智能方法，正成为确保合规、降低责任风险以及建立客户和监管机构信任的先决条件。

障碍与风险：为什么物流管理人工智能无法自行普及

然而，尽管经济逻辑看似令人信服，但将物流管理人工智能确立为一个类别的道路却充满了障碍。

从技术角度来看，许多物流系统都是随着时间的推移自然演进的，并且高度分散。不同的仓库管理系统（WMS）版本、内部开发的工具、遗留接口和专有机器人控制器都增加了集成的复杂性。如果没有清晰的数据和系统协调路线图，任何受控的人工智能项目都可能因复杂性而失败。

在组织架构上，角色和职责往往不明确。最终由谁来做决定：控制中心、人工智能、中央供应链管理还是IT部门？成本、服务、库存和可持续发展目标之间的冲突如何解决？如果没有明确的治理结构，人工智能层即使技术上功能正常，也可能在日常运营中被搁置或忽略。

从文化角度来看，从高度依赖经验和启发式方法的管理模式过渡到数据和人工智能驱动的模式是一项挑战。许多调度员和仓库经理拥有丰富的经验和本地优化方面的专业知识；这些经验需要被充分利用，而不是被算法所取代。一种有效的AI管理方法必须有意识地强调人机协作。

最后，还存在供应商锁定风险。将物流控制逻辑外包给外部管理的AI服务商，会在很大程度上使企业受制于其技术和数据模型。开放接口、模型和数据的可移植性以及清晰的退出方案，都成为选择供应商时的战略性考量因素。

实施场景：企业如何逐步采用物流管理人工智能

在此背景下，采取循序渐进、重点突出的方法更为合理。典型的路径可以从一个定义明确、范围狭窄且易于快速评估的应用场景入手：例如，电商仓库中的动态波次形成、高波动性配送中心中基于人工智能的劳动力规划，或特定路线上的基于代理的承运商和路线优化。

从一开始就考虑管理层面至关重要：不仅要开发一个模型并一次性部署，还要定义持续运营、监控、再训练、适应流程变更以及治理。这使得企业能够从小规模开始，了解将部分物流决策委托给可管理的AI层意味着什么。

下一步，可以添加更多用例，理想情况下，这些用例应基于相同的数据和集成基础：库存优化、货位分配、入库准时交付以及按服务水平和利润率对订单进行优先级排序。这将逐步构建一个人工智能代理生态系统，该系统最初仅限于局部区域（例如，单个仓库），但之后可以扩展到整个网络。

在更高成熟度阶段，物流管理人工智能还可以融入战略规划和决策流程：网络设计、选址决策、自动化投资规划以及与承运商的谈判。运营中使用的相同数据和决策基础也可用于战略规划。

供应商视角：谁能可靠地填补物流管理人工智能市场？

从供应商的角度来看，物流管理人工智能领域开辟了新的市场定位机会。有几个参与者群体值得关注。

WMS、TMS 和仓库自动化系统提供商拥有深厚的行业知识和丰富的运营数据。他们可以利用人工智能和编排层扩展现有系统，并将其作为托管服务提供。至关重要的是，他们不应局限于自身生态系统，而应保持开放的态度，与第三方集成，从而实现真正的端到端编排。

云端和企业级人工智能平台提供商在数据管理、MLOps、扩展性和安全性方面拥有强大的能力。他们可以在其通用平台上构建物流专属解决方案，但应与物流和内部物流专家紧密合作，以深入了解流程和关键绩效指标。

专注于物流的专业咨询和集成公司可以发挥桥梁作用：他们了解流程、系统和组织，可以制定结合技术、组织和治理的个性化物流管理人工智能路线图。

最后，将会涌现出一些新的参与者，他们从一开始就以物流管理人工智能平台或服务提供商的身份运营。他们将尝试建立集成化的、云原生的、基于代理的解决方案，并通过标准化连接器连接到现有的WMS/TMS/ERP/机器人系统。

从长远来看，市场可能会出现混合形式：提供基本人工智能和数据功能的大型平台，以及建立在这些平台之上的专门物流管理人工智能解决方案，这些解决方案通过 API 和领域模型进行连接。

长远愿景：从托管仓库到自优化物流链

随着物流管理人工智能逐渐确立自身地位，物流组织的目标形象也将随之改变。

作为第一步，仓库和网络正在实现“人工智能辅助”：调度员和控制中心会利用推荐、模拟和预测，但最终仍由他们做出决策。系统会解释其建议，量化其效果，并从被拒绝或替代决策中学习。组织逐渐习惯于与智能实体合作。

在高级阶段，某些领域会实现“人工智能驱动”，但仍需人工监督：一些特定的日常任务，例如优先处理标准订单、分配机器人资源或根据明确定义的标准选择承运商，将基本实现自动化。而人类则专注于处理例外情况、复杂问题和战略决策。

从长远来看，将会形成一条“自优化”的物流链，其中物流管理人工智能能够持续地从实时数据、反馈和外部信号中学习。它能够识别出人眼难以察觉的模式，并主动提出对布局、流程设置、合同结构或网络拓扑结构进行调整的建议。管理决策也将变得更加数据驱动和透明。

这一愿景本身并非最终目的，而是对结构性制约因素的回应：技能短缺、成本压力、市场波动和监管要求等问题，仅靠传统方法难以有效应对。在此背景下，一个管理完善、领域特定的AI层与其说是“锦上添花”，不如说是物流发展演进的必然之举。

物流管理人工智能是一项必要发展，而非流行语

物流管理人工智能的发展反映了一个更广泛的趋势：人工智能正走出试点项目和实验室，成为一种可实际应用的生产工具，就像叉车、传送带技术或IT系统一样。在数据量、流程密度和实时性要求尤为突出的物流领域，这种转变尤为显著。

物流管理人工智能作为一个独立的产品类别，具有经济和战略意义，因为它弥合了几个差距：通用人工智能平台与专业物流系统之间的差距、个体解决方案思维与端到端协调之间的差距，以及孤立的效率提升与结构韧性之间的差距。

它并非WMS、TMS、机器人或ERP的替代品，而是弥补了这些系统缺失的智能层，能够以切实有效的方式整合这些系统，从而使技术投资真正产生可持续的经济效益。它的实施需要技术、组织和文化方面的变革，但其他替代方案——进一步的碎片化、自动化资产利用不足以及日益增长的复杂性带来的利润压力——从商业角度来看并不具有吸引力。

在物流已成为几乎所有行业关键差异化因素的今天，竞争将越来越取决于谁能通过可控的、学习型智能层，以最佳的战略方式管理其物流流动。物流管理型人工智能为此提供了概念框架，标志着物流运营模式从“更多地依赖技术”向真正意义上的智能化管理转型。