“人工智能”一词并不新鲜，随着技术的发展，在近几年被推上了一个前所未有的热度，各行各业都在探索如何利用人工智能。一时间，“数智化”“AI赋能”等理念和实践方兴未艾，如火如荼。
物流是一个古老而基础的行业，“AI+物流”自然也是一个必然被重视和研究的话题。目前市场上对于“AI+物流”的思考和实践如汗牛充栋，令人眼花缭乱，但大致可以将其分为三个方向：物流智能机器、决策式AI应用、生成式AI应用，当然也有它们之间的结合。
01 物流智能机器
物流智能机器应该算是智能化在物流领域最早最成熟的应用方向了，它属于工具和执行层面的应用（当然也离不开算法）。如自动化立体仓库、自动拣选工具、AGV小车等智能工具，再到无人车、无人机等高度智能应用。
自动化仓库、自动化拣选、AGV等智能工具的应用已经非常成熟，为物流活动的降本增效提供了极大的助力。无论是传统物流企业，还是新兴的快递电商物流，如果没有智能物流工具必将会被淘汰。
而无人车、无人机的发展，目前也已经实现了商业可行性的探索，只不过距离大规模成熟应用，还有一段距离。
无人车在楼宇配送和社区、园区配送比较成熟，如酒店送餐机器人、包裹投递等。目前在城配、偏远乡村配送等方面，顺丰、京东、菜鸟和各快递公司都有业务应用。也有专门提供无人车研究的公司，如九识、新石器等。
上图是无人车的业务应用场景。但是目前较为成熟的应用，是快递行业的“网点——驿站”之间的往返。顺丰、京东、邮政和三通一达等快递公司均有探索。
相对传统运力，无人车主要有如下优势：
管理方便：365天出勤，随时可用；
成本低：对比传统车型，在成熟的场景无人车可实现降本30%-50%；
安全保障高：减少交接环节，全程视频监测，减少货丢货损风险；
信息全程掌握：客户可实时监测车辆动态和轨迹。
当然，无人车目前仍然面临着如下挑战：技术瓶颈限制（复杂交通处理能力尚不足）、路权与合规性等。
在无人机方面，目前京东物流、美团、顺丰等头部公司均有探索应用场景。其中美团在深圳送外卖的试点已经颇为成熟，自2021年以来已完成累计60万单的外卖配送，但场景依然限制于公园等开阔空间。
相较于传统物流，无人机的优势类同无人车。比无人车更具优势的一点是，无人机可以突破物理限制，能覆盖特殊场景；但是相应的，无人机的门槛和限制比无人车要高。
02 决策式AI应用
决策式AI是指AI算法模型根据输入信息，输出特定问题的选择、解决方式或应对措施。
决策式AI的应用也有较长的历史了。经历过“规则式决策”、“辅助智能决策”、“完全智能决策”三个阶段，且目前三个阶段仍然共存。规则式决策是比较常见的“若A，则B”的条件规则，辅助智能决策的代表的是“半自动化车辆智能调度”（智能决策仅供辅助，最终仍由人工选择），完全智能决策的代表则是外卖骑手的分配、网约车司机的分配等（尽管仍然可以人工干预，但是已经可以自动处理）。在物流领域，决策式AI的应用主要有以下方面。
货物的管理
货物的识别和分类：通过视觉AI算法快速识别货物类型，配合物流工具（如自动化拣选）能实现快速分拣了；或者自动化识别质检出损坏的货物。
智能量方&智能配载：通过视觉AI算法，识别货物的体积，提供给装载工具以合理的方式配载。
库存管理：基于历史数据+市场数据+经营现状等数据，预测需求从而动态调整库存水平。
运输的管理
路径优化：对于多取多送的场景进行合理配送线路规划（如外卖）；结合实时交通状况规划最有路线。
智能调度：根据效率优先、成本优先等策略，实现货物应该由何运力运输的调度决策，实现“货-车-人（司机）”的调度自动化（如果结合无人车，甚至可实现全流程自动化）。
运输监控：根据预设的模型和算法，对运输过程中的预测实时监控，并及时生成预警事件推送到相应工作人员处理。如超时预警、轨迹异常等。
仓配协同：根据出库入库的需求，联合运输计划和过程，利用AI对仓库月台调配、仓库作业波次、运输资源等协同过程进行计划，并将计划外的事项作为输入可实现实时调整，实现深度仓配协同。
03 生成式AI应用
自Chat- GPT问世以来，大语言模型的发展日新月异，带动了生成式AI的飞速发展，如文字生成、图像生成、音频和视频生成等。生成式AI在物流行业的有如下应用场景。
智能客服&智能工单：相较于以往的“人工智障”（大语言模型流行之前，客服机器人经常前言不搭后语，无法理解咨询和投诉，故有此戏称），引入大模型以后的智能客服已经可以处理大部分的问题，并根据情况生成咨询或客诉工单。
系统培训：物流系统的使用是有一定成本的，往往需要对关键用户进行功能和使用的培训。将标准使用流程和常见问题喂给大模型，可以生成AI讲师。用户可以随时询问AI讲师如何操作。
智能单证：根据客户的咨询过程，为客户提供快速下单的能力，并生成对应物流单证。举例：如下图所示。
以上便是人工智能在物流行业应用的三大分类，以及部分场景举例，不一而足。实际上，具体到特定场景中，都是一个宏大的课题。2025年9月，交通运输部发布了《“人工智能+交通运输”实施意见》，系统地谋划了人工智能在物流领域的应用，其中就包括智能物流工具的研发应用，建设自动化仓储、发展无人、无人机配送，乃至于优化运输路径规划，推动供应链全程的透明化、智能化管理。由此可见，尽管目前智能化物流还存在不少挑战（技术、环境、政策与监管、数据整合难度等），但是未来是逐渐清晰的。