人工智能狂飙突进，重塑物流产业全链路新格局

本刊记者  喜崇彬

当前，人工智能（AI）正以前所未有的速度渗透物流全链条，从仓储、运输到末端、决策等各环节，AI成为重塑行业的核心力量。自2025年以来，国内物流AI赛道进入爆发期，互联网大厂、电信运营商、物流技术服务商和设备制造商纷纷加码布局，技术、资本和场景三重合力推动产业从“自动化”迈向“智能化”。然而，看似光鲜的背后，却难掩技术适配难、数据壁垒、商业化困境、成本压力等现实问题。AI在物流行业的发展现状与前景究竟如何？值得业界共同关注与探究。

自2025年以来，我国在“人工智能+物流”领域迎来一波密集的政策发布与产业落地高潮。

2025年8月，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，系统部署“人工智能+”六大重点行动，明确提出要推动人工智能与经济社会各行业广泛深度融合，其中就包括构建自主可控的现代供应链体系。这是国家层面的顶层设计，为AI在物流行业的落地提供了强有力的政策背书和方向指引，标志着“AI+物流”正式上升为国家战略的重要组成部分。

当年9月，交通运输部等七部门联合发布《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》，明确提出建设“综合交通运输大模型”，打造高质量数据集和算法库，为智能综合立体交通网提供技术底座。这是针对交通物流领域的专项指导文件，直击行业发展中数据孤岛、标准不一的痛点，意味着未来的智慧物流将拥有统一的“大脑”和数据标准。

在2025世界互联网大会上集中展示了多项应用于交通物流的AI技术成果

11月，2025世界互联网大会举行“AI+交通主题发布活动”，集中展示交通物流领域AI应用的多项硬核成果。例如，吉利旗下的曹操出行推出“三合一”Robotaxi平台；浙江智港通科技分享智能集卡云路径协同平台，解决港口车辆混合作业难题；旺季科技推出视觉寻路户外配送机器人。

今年3月，2026（第十一届）物流技术大会在浙江湖州举办。在本次会议上，行业专家与企业代表围绕人工智能、智能仓储、具身机器人等前沿领域展开交流。会议明确指出，AI正在推动人的重构与技术范式革新，物流机器人和自动化立体仓库等技术正在重塑仓储作业生态。这次大会不仅展示了AI在仓储环节的硬核成果，更释放出一个强烈信号——AI技术正在从单一环节向物流全链路渗透，成为驱动物流行业高质量发展的核心引擎。

除了政策落地和行业活动，多家企业举办的活动也彰显了AI技术的狂飙发展及其与物流的紧密结合。如，在菜鸟公司主办的“2025全球智慧物流峰会”上，菜鸟着重展示AI与物流的深度融合成果，其核心理念是将“决策式AI”（如单量预测、路由优化）与“生成式AI”（如智能客服、代码分析）相结合，并加速落地于无人车矩阵和自动化仓储。

在不久前落幕的Create 2026百度AI开发者大会上，AI与物流的结合展现出从“流程自动化”向“自主智能化决策”的深刻跃迁。这表明AI正从单纯提效工具，转变为能够直接创造业务增长价值的“智能决策大脑”，推动物流供应链向实时感知、自主演化的智慧网络进化，开启产业价值创造的新阶段。

如此密集的行业活动和商业路演，说明AI技术的发展炙手可热，其发展前景被众多企业看好，入局者甚多。仅就物流AI产业而言，现已形成上游算力模型、中游技术集成、下游场景应用的完整生态。玩家跨界、资本涌入、技术迭代，行业竞争格局日趋复杂，一场围绕技术、生态、落地能力的较量正在全面展开。

AI赋能的无人驾驶货运车辆在道路上行驶

1.上游：算力与模型双引擎，巨头与新锐同台竞技

算力是AI发展的基石，国内市场呈现“云厂商主导、运营商崛起”的格局。阿里云、百度智能云、火山引擎凭借技术与生态优势，占据AI算力市场主要份额；中国移动、中国电信依托全国通信网络资源，打造算力网络与模型聚合平台，推出MoMA、星辰TokenHub等服务，以“算力超市”模式切入市场，为物流企业提供低成本、高弹性算力支持。

在通用大模型领域，国内形成互联网巨头与独立AI企业两大阵营。字节的豆包、阿里的通义千问、腾讯的混元、百度的文心一言凭借资金、数据、生态优势，持续迭代升级；DeepSeek、智谱GLM、MiniMax等独立企业则以开源路线与技术创新快速崛起。据行业相关报告显示，截至2025年底，开源模型在全球AI使用量中的占比已经稳步增长并稳定在30%左右，成为推动行业技术进步的重要力量。同时，菜鸟、顺丰等物流巨头也加速布局垂类大模型，聚焦物流专属场景，提升技术适配性。

2.中游：技术集成与设备制造，价值转化关键赛道

中游是连接技术与场景的核心环节，聚集了物流科技巨头、互联网技术大厂、垂直解决方案提供商三类玩家。

菜鸟东莞仓库中正在作业的ZeeBot机器人

菜鸟、京东物流、顺丰依托自身物流网络，自研智能机器人、调度系统、自动化设备，兼具场景与技术优势；阿里、百度等以技术输出为核心，通过智能体、物流大脑等产品，为集成商提供技术赋能；合力宇锋、磅旗科技、海柔创新等专业设备商则深耕硬件制造，集成AI算法，推动传统物流设备智能化升级。

当前，中游竞争聚焦技术适配能力、方案稳定性、成本控制三大核心，同质化竞争加剧，具备全栈技术与场景落地能力的玩家更具优势。

3.下游：需求分层，中小企业成蓝海市场

下游覆盖快递、电商、工业、港口等多元物流场景，企业需求呈现明显分层。头部物流企业倾向自研或定制化方案，投入大、周期长；中小物流企业则更青睐轻量化、低成本、易落地的SaaS服务，注重投入产出比。需求差异推动上游厂商推出分层产品，形成“高端定制+普惠服务”的市场格局，中小企业成为行业增量核心。

经过多年探索，如今的AI技术已经深度融入仓储、运输、末端、决策等物流全链路，从辅助工具升级为核心生产力，标杆案例不断涌现，技术价值持续释放。

1.物流仓储作业是AI落地最成熟的场景，核心聚焦分拣、存储、调度三大环节。如，菜鸟自研的ZeeBot料箱机器人，可实现14米高位立体库智能高效存取，存储效率较传统方案提升15%，其菜鸟东莞麻涌仓库3500平方米仅需134台机器人即可高效运转，人效提升2倍，并计划在国内及荷兰、西班牙等海外项目中继续规模化落地。百度伐谋智能体则聚焦仓储排产优化，通过自我演化算法迭代，帮助企业生产效率提升6.31%。此外，圆通与阿里云合作，依托通义千问实现智能分拣、地址解析，分拣准确率大幅提升，错投率显著下降。

搭载了百度Apollo智能系统的无人出租车

2.运输调度环节也是AI技术应用的热门领域，主要强调AI的动态优化能力，降本增效成效显著。运输环节核心痛点是空驶率高、路径不合理、调度效率低。如，菜鸟推出的TOS运输优化系统融合AI算法，可实时分析路况、订单、运力数据，动态规划最优路线，实现成本与效率平衡。百度Apollo无人重卡已在干线物流场景规模化运营，累计运输超8万吨货物，运输成本降低18%。阿里通义千问为顺丰提供智能调度支持，通过算法优化车辆排班与路线，使车辆空驶率降至7%，大幅降低运营成本。

3.在末端配送环节，AI技术赋能的智能交互+无人化，正在帮助物流人破解“最后一公里”难题。在这一环节，AI应用能够覆盖客服、配送、交互等场景。如，中国快递物流信息云服务平台——快递100接入百度文心一言，用户可通过一句话、一张图完成寄件下单，流程从3分40秒缩短至19秒，极大提升用户体验。菜鸟推出MobileClaw智能体，适配各类即时通讯工具，实现智能交互，同时严控数据权限，保障企业信息安全。此外，菜鸟、京东的无人车、无人机已在园区、商圈、高校等场景试点商用，逐步破解末端人力短缺难题。

更多案例还表明，AI在物流领域的赋能及应用正从执行层迈向决策层，助力企业优化仓网、库存、供应链规划。如，百度伐谋2.0在青岛港落地，针对船舶配载这一复杂的目标任务，通过248轮算法迭代优化，配载速度提升22.8%，整体作业效率提升10.21%，在极致优化场景中实现突破。菜鸟依托AI大数据分析，为企业提供仓网选址、库存优化、供应链风险预警等决策支持，助力全球供应链高效运转。

随着场景落地加速，物流AI商业化进入关键期。AI的服务模式也从早期单一项目交付，逐步发展成定制化、订阅制、按量计费、价值分成等多元模式。这些全新的商业模式兼顾了厂商盈利与客户成本控制，但商业模式是否闭环，技术能否转化为利润，仍然需要验证。

我国“西部陆海新通道”智能调度中心

不可否认，在物流领域，AI应用的主流商业模式仍是定制化项目交付模式。例如，在大型港口运营、自动化仓运作等复杂场景，仍需相关技术厂商提供软硬件一体化方案，一次性收取项目费，后续收取运维费。SaaS订阅模式主要是面向中小企业的，为其提供轻量化的AI服务，年费从10万元至100万元不等。这样的模式降低了AI技术应用的准入门槛，为AI技术推广起到很大的促进作用。最新的AI应用商业模式是按量计费模式，即按Token消耗量或API调用次数收费，用多少付多少。这种模式对于应用客户来说更加便捷，并且成本可控。除以上模式外，还有价值分成模式，即AI技术供应厂商不收取前期费用，按降本增效收益分成，这样能够更明确地降低使用客户风险。在物流设备制造这一细分行业，还有不少厂商提出硬件+服务的打包模式，即低价出售硬件，但需要最终应用客户为订阅AI算法服务付费。这种模式满足了物流设备制造商转型发展的需求。

尽管AI在物流领域的应用商业化模式多元，但行业仍面临多重现实难题，主要包括AI研发、算力、部署成本高昂，中小企业难以承担；AI降本效果难以精准量化，客户付费意愿不足；数据安全顾虑、场景适配不足、服务稳定性差等，都制约着商业化推进，行业盈利探索仍任重道远。

如今，AI在物流行业的应用及发展热闹非凡，并取得显著成绩。如，通用大模型与物流垂类模型协同日益成熟，数字孪生、具身智能等技术得到初步规模化应用；生态协同共赢，巨头开放、垂直厂商深耕、运营商提供算力底座，已经初步形成产业合力；成本持续下降，算力、算法成本降低，AI从“奢侈品”变为行业标配。当然，在行业展示巨大机遇的同时，我们也要看到诸多挑战，如技术、数据、人才等短板仍需补齐等。

可以预见，在AI狂飙之下，物流行业将迎来“质变”时刻，技术、场景、商业化协同的共同推进，将重塑行业格局。从长期趋势来看，AI将进一步深度融入物流全链路，推动行业从劳动密集型向技术密集型跨越，助力中国物流实现高质量发展，一场由AI驱动的物流革命正在发生。