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引言
人工智能与物流的融合代表着向自适应物流生态系统的范式转变。新兴市场中基础设施碎片化和数字化准备不足构成重大障碍。本研究整合知识基础观与动态能力理论提出“混合能力框架”，其区别于吸收能力和双元性之处在于理论化了知识整合能力 (KPC) 与动态能力 (DC) 之间的递归反馈循环。研究围绕三个问题展开：两种能力如何交互影响人工智能采用？哪些因素调节采用与绩效的关系？人工智能如何转化为可持续竞争优势？
图1. 描绘明确假设关系的结构示意图
文献综述
新兴市场呈现有限基础设施与跨越式发展机遇并存的矛盾环境。现有研究存在三大空白：对知识管理过程关注不足、对动态能力演化理解有限、缺乏整合框架。知识过程能力涵盖知识获取、整合与保护，是采用人工智能的基础；动态能力通过感知、捕获和重构实现持续适应；机构背景在新兴市场中呈现独特挑战。
材料与方法
本研究采用系统文献综述与理论综合，覆盖2020至2025年多学科文献。知识过程能力采用18个题项 (α=0.87-0.92)，动态能力21个题项 (α=0.88-0.93)，人工智能采用成熟度15个题项 (α=0.94)。验证性因子分析显示模型拟合良好，采用AMOS进行结构方程模型分析。聚类分析识别四种组织类型，通过轮廓系数 (0.71) 和戴维斯-博尔丁指数 (0.46) 验证聚类质量。
图2. 整体研究策略与流程
结果
研究结果显示，知识整合能力 (β=0.42) 预测力最强。动态能力中介效应显著 (0.186，p<0.001)，表明单纯采用人工智能不足以实现绩效提升。混合架构组织达84%成功率，传统方式仅62%，长期回报率高31%。环境不确定性在新兴市场中强化而非抑制人工智能采用，形成“需求驱动型能力发展”。综合来看，四种类型中混合型最优，知识聚焦型与敏捷聚焦型各具优劣，传统型最差。
讨论
本研究提出“能力混合理论”，揭示知识整合的核心地位；识别“认知增强能力”作为人机协作产生的新型组织能力；证明能力发展是绩效提升的关键机制；提出“双元能力整合”超越传统二选一。实践上建议投资跨职能团队与实时数据平台，采取三阶段路径 (基础建设12个月、能力发展12个月、战略转型持续推进)。
结论
混合能力框架表明，成功的人工智能整合需同时发展知识基础与动态适应能力，而非按序建设。局限性包括横截面设计、自我报告偏差、聚焦新兴市场。未来应开展纵向追踪、跨行业比较并整合区块链等新兴技术考察协同效应。本研究为物流人工智能整合奠定了理论基础，提供了可操作的实践见解。
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Toth, Z.; Goga, A.-S.; Boșcoianu, M. AI Integration in Fundamental Logistics Components: Advanced Theoretical Framework for Knowledge Process Capabilities and Dynamic Capabilities Hybridization. Logistics 2025, 9, 140.
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投稿截止日期：2027年11月30日
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