8月26日，中国政府网公布《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》）。
《意见》提出，到2027年，率先实现人工智能与6大重点领域广泛深度融合，新一代智能终端、智能体等应用普及率超70%，智能经济核心产业规模快速增长，人工智能在公共治理中的作用明显增强，人工智能开放合作体系不断完善。
8月29日，据中国交通报记者从交通运输部获悉，《“人工智能+交通运输”实施意见》（简称《实施意见》）经部务会审议通过，将于近期印发实施。
交通运输有场景多元、数据丰富等独特优势，是人工智能重要应用领域。当前，智慧交通、智慧物流创新实践日趋活跃，“人工智能+交通运输”发展空间广阔。《实施意见》全面落实《交通强国建设纲要》《国家综合立体交通网规划纲要》和《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，从加大关键技术供给、加速创新场景赋能、加强核心要素保障、优化产业发展生态等方面部署了重点任务。
交通运输部科技司相关负责人表示，近日，交通运输部指导成立了交通大模型创新与产业联盟，正在加快建设“1+N+X”综合交通运输大模型。
随着系列文件的发布，政策已经给出明确发展时间表和路径。
物流行业作为国民经济的基础性、战略性产业，正经历着由人工智能技术驱动的深刻变革。2025年，中国物流岗位从业人员已超过5500万人，占全国从业人员的6.5%以上，是我国服务业就业的主要渠道之一。然而，随着人工智能、大数据、自动化技术在物流领域的广泛应用，物流行业的就业结构正在发生显著变化。
人工智能在物流行业的应用场景日益丰富，从智能仓储管理到自动分拣系统，从智能调度算法到无人配送车辆，技术渗透已覆盖物流全链条。这种技术变革既创造了新的就业机会，也对传统物流岗位形成挑战，使得物流行业就业市场呈现出复杂的转型态势。
本文旨在全面分析人工智能对物流行业就业市场的影响，探讨其带来的机遇与挑战，并提出相应的应对策略，为物流从业者提供参考。
当前，物流行业正加速向智能化、数字化方向发展。据中商产业研究院发布的《2025-2030年中国智慧物流市场调查与行业前景预测专题研究报告》显示，2024年中国智慧物流市场规模已达8546亿元，同比增长8.14%，预计2025年将突破9655亿元。
在物流领域，人工智能技术应用已从单点突破迈向全链条渗透：
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智能仓储与分拣：自动化立体仓库、AGV机器人、智能分拣系统等技术大幅提升仓储管理效率。例如，Figure 02机器人通过Helix神经网络系统实现全自主操作，单件处理时间压缩至4.05秒，接近人类熟练工水平。
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智能路径规划与调度：AI实时抓取交通天气数据，提前72小时规划最优路线，帮助降低空驶率，提高配送效率。
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无人配送技术：无人机、无人车等技术已在部分地区实现商业化应用。截至2025年6月，廊坊市已有45辆无人快递车投入常态化运营，每辆车每年节省人力与维护费用4万至5万元，降低运营成本60%以上。
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智能客服与数据分析：AI客服系统能够实现毫秒级响应，自动对接工单系统，客户满意度达98%，大幅降低人工成本。
这些技术应用正在重塑物流行业的就业格局，带来就业岗位的结构性调整。
尽管人工智能技术在物流行业的应用不断深入，但从总体上看，物流行业就业总量仍保持增长态势，只是增速有所放缓。
根据中国物流与采购联合会的数据，我国物流从业人员已超过5500万人，每年新增需求100多万，但专业院校相关毕业生仅17万，高端人才缺口尤其突出。这表明物流行业总体就业规模仍在扩大，但增长速度可能受到技术替代的影响而放缓。
值得注意的是，物流行业内部不同细分领域的就业增长情况存在显著差异。传统物流操作岗位增长乏力，而与人工智能相关的新兴技术岗位呈现爆发式增长。据测算，2025年物流领域的智能调度算法工程师等新兴岗位缺口达43.7万人，其中无人机飞手供需缺口达45.3万人。
人工智能对物流行业就业的影响呈现"替代与创造并存"的特点，形成了一种动态平衡。
一方面，部分传统岗位面临被替代的风险。例如，随着智能分拣系统的普及，快递分拣员岗位需求减少。国家邮政局的数据显示，2024年快递行业的自动化分拣设备使用率比2023年提高了20.7%，2025年第一季度，全国又有超3000个快递网点引入了智能分拣系统。
另一方面，新技术应用创造了大量新兴岗位。BOSS直聘《2025供应链与物流人才报告》显示，智能调度算法工程师的年薪可达48.5万，较传统岗位增长267%。中国民航局数据显示，截至2024年6月，全国实名登记的无人机已经达到187.5万架，2024年上半年新注册无人机接近60.8万架，但拥有无人机操控员执照的仅超过22.5万人，人才缺口巨大。
这种岗位替代与创造的动态平衡，使得物流行业就业市场呈现出"总量增长、结构优化"的特点。
人工智能对不同规模物流企业的就业影响存在明显差异。
大型物流企业通常具有更强的技术创新能力和资金实力，能够更快地应用人工智能技术，因此其就业结构调整更为明显。例如，京东物流通过"上仓下转"模式和无人叉车等技术，提升装卸效率50%以上。据顺丰控股2024年度报告，其薪酬员工总数从15.3万人减至14.7万人，但人均年薪同比增长7.4%至22.78万元。
中小型物流企业由于资金和技术限制，AI应用相对滞后，但也在加速追赶。罗兰贝格《中国物流AI渗透率测算模型》显示，2025年中小物流企业AI改造成本门槛预计为19.8万元。随着技术的成熟和成本的降低，中小企业的AI应用将逐步普及，进而影响其就业结构。
值得注意的是，中小物流企业虽然在AI应用上起步较晚，但一旦应用，其就业结构变化可能更为剧烈，因为其资源有限，更需要通过技术手段提高效率。
人工智能技术的应用对物流行业各类传统岗位产生了不同程度的影响，主要表现为以下几类：
基础分拣和仓储岗位受到的冲击最为明显。在传统物流模式下，分拣员、仓库搬运工等岗位需求量大，但随着自动化分拣系统和智能仓储机器人的普及，这些岗位需求显著减少。
圆通速递北方总部基地二期项目内，30条全自动分拣线高速运转，包裹从卸车、分拣再到装车最快仅需10分钟。据相关研究指出，未来五年，物流行业里基础分拣、搬运等岗位，可能会以每年8%左右的速度持续减少。
运输与配送岗位正面临自动驾驶技术的挑战。全球约1.5亿职业司机（含卡车、出租车、网约车司机）或将面临岗位冲击。直接冲击表现为卡车司机、出租车司机等重复性高、技能门槛低的职业需求锐减。
根据国际劳工组织（ILO）2025年最新报告，全球约500万卡车司机可能在未来十年内因自动化技术失业，这相当于每3名卡车司机中就有1人面临职业危机。在中国，自动驾驶相关岗位招聘量年均增长25%，2025年预计新增就业机会超200万。
客服与行政岗位也受到AI技术的显著影响。智能客服系统能够处理大部分标准化咨询，减少了对传统客服人员的需求。数据显示，智能聊天机器人已能处理80%以上的标准化咨询。
在快递行业，AI客服系统的应用大幅减少了人工客服的工作量。圆通速递全面升级客服接待、处理及仲裁等各环节智能化水平，通过全面推广智能仲裁应用，提高AI智能判责占比，实现各业务场景精准判责。
人工智能技术在替代部分传统岗位的同时，也创造了大量新兴岗位，主要包括以下几类：
智能调度算法工程师、物流数据分析员等岗位需求量激增。根据中国物流与采购联合会数据，预计到2025年，物流行业新兴技术岗位将出现43.7万的巨大人才缺口。
这些岗位的主要职责是开发和优化物流智能系统，分析物流数据，为决策提供支持。例如，京东物流地图方向的算法开发工程师需要"跟踪机器学习、运筹优化、数据挖掘、大模型应用等方向的前沿算法，承担技术框架建设和落地实施优化"。
随着自动化设备的普及，无人机飞手、机器人运维工程师等岗位变得越来越重要。据中国物流与采购联合会测算，2025年无人机飞手岗位缺口将达45.3万人。
这些岗位的主要职责是操作和维护智能物流设备，确保其正常运行。例如，在顺丰廊坊转运中心，自动化矩阵进行全自动精准分拣，需要专业人员进行监控和维护。
物流AI系统集成工程师、智慧仓运维员等岗位也呈现出旺盛需求。根据BOSS直聘数据，智能调度算法工程师的年薪可达48.5万，较传统岗位增长267%。
这些岗位的主要职责是集成和管理物流智能系统，协调人机协作，确保物流流程高效运行。例如，在顺丰廊坊转运中心，创新性地推出了"上仓下中转"模式，需要专业的仓储管理经理确保系统正常运转。
物流反欺诈调查员、舆情大数据分析师等新职业也在不断涌现，供需比例甚至超过1:9。这些岗位的主要职责是利用AI技术开展创新服务，提升物流服务质量和安全性。
人工智能技术的应用导致物流行业就业结构呈现明显的两极分化趋势：
一方面，低技能、重复性工作岗位需求减少；另一方面，高技能、创新性工作岗位需求增加。例如，在武汉光谷，饿了么通过人机协作模式，将骑手日均接单量从35单提升至60单，同时将等待电梯的时间从8分钟缩短至2分钟。
这种技能要求的两极化导致了工资的两极分化。研究数据显示，自动化技术的应用对低端就业是基本没有影响的，整体就业总量并不会下降，只是自动化替代了一部分岗位，但它又增加了一些极低端的岗位。
随着物流行业的智能化升级，就业稳定性也呈现两极分化趋势。一方面，传统操作岗位的稳定性降低，零工化趋势明显；另一方面，技术和管理岗位的稳定性提高，职业发展路径更加清晰。
北京大学国家发展研究院副院长张丹丹的研究表明，智能化时代的制造业就业呈现零工化趋势，很多劳动者的就业稳定性降低。零工化对社会保障体系的完善、劳动者个体人力资本的积累、劳动生产率的提高提出挑战。
人工智能技术的应用也加剧了物流企业的规模分化。大型企业凭借资金和技术优势，能够更快地应用AI技术，提高效率，扩大市场份额；小型企业则面临更大的竞争压力，可能被淘汰或被迫转型。
这种企业规模的两极化进一步影响了就业市场，大型企业能够提供更多高技能岗位，而小型企业则更多提供低技能岗位或面临裁员压力。
人工智能技术的应用正在推动物流行业技能要求的整体转型，主要表现在以下几个方面：
传统物流岗位主要依赖体力劳动和简单操作技能，而新兴岗位则更注重技术操作能力。例如，在圆通速递北方总部基地，工作人员需要掌握智能分拣系统的操作和监控技能，而不仅仅是简单的分拣工作。
根据世界经济论坛《2025年就业报告》，90%的中国企业将AI视为关键技术，65%的企业将机器人视为关键技术，但38%的企业认为人才短缺是技术转型的主要障碍。这表明物流行业对技术操作技能的需求正在快速增长。
物流行业的智能化发展要求从业者具备跨学科、复合型的知识和技能。传统物流岗位往往只需要单一技能，而新兴岗位则需要融合物流管理、数据分析、信息技术等多方面的知识。
在顺丰廊坊转运中心，工作人员需要同时掌握物流管理知识和智能设备操作技能。这种复合型技能要求使得从业者能够更好地适应智能化物流环境，提高工作效率和质量。
人工智能技术的应用使得物流决策越来越依赖数据分析而非经验判断。传统物流岗位中，经验丰富的员工往往更受重视，而在智能化环境下，数据分析能力成为关键技能。
在京东物流的智能产业园，工作人员需要通过数据分析来优化仓储布局和配送路线，提高物流效率。这种从经验判断向数据分析的转型，要求从业者具备更强的逻辑思维和数据处理能力。
人工智能技术的应用对物流行业的关键技能需求产生了显著影响，主要表现在以下几个方面：
随着自动化设备和智能系统在物流行业的广泛应用，技术操作与维护技能变得越来越重要。物流从业人员需要掌握智能仓储设备、自动分拣系统、无人配送车辆等技术设备的操作和维护技能。
例如，在廊坊市广阳区，无人快递车的应用要求工作人员掌握远程监控和操作技能，能够通过手机App下达配送指令，并监控车辆运行状态。这种技术操作与维护技能已成为物流行业的基本要求。
物流行业的数字化转型使得数据分析与处理能力成为关键技能。物流从业人员需要能够收集、分析和解释物流数据，为决策提供支持。
根据BOSS直聘《2025供应链与物流人才报告》，智能调度算法工程师需要具备数据分析能力，能够通过分析历史数据来优化配送路线和资源配置。这种数据分析与处理技能已成为物流行业高技能岗位的必备能力。
人工智能技术的应用要求物流从业人员具备系统思维和创新能力，能够从整体角度理解物流系统，并提出创新性解决方案。
例如，在圆通速递北方总部基地，工作人员需要具备系统思维，能够协调各环节的工作，优化整体流程。这种系统思维与创新能力已成为物流行业中高级岗位的重要要求。
随着人机协作模式在物流行业的普及，人机协作与沟通能力变得越来越重要。物流从业人员需要能够与智能系统有效协作，理解系统指令，并进行适当的干预和调整。
例如，在武汉光谷，饿了么通过人机协作模式，将骑手日均接单量从35单提升至60单，同时将等待电梯的时间从8分钟缩短至2分钟。这种人机协作模式要求从业人员具备良好的沟通和协作能力。
人工智能技术对物流行业不同岗位的技能需求产生了不同程度的影响，主要表现在以下几个方面：
传统操作类岗位如分拣员、搬运工等需要进行技能升级，掌握智能设备的操作和监控技能。例如，在固安申通快递华北转运中心，单件快递从分拣到装车仅需10分钟，这要求工作人员掌握智能分拣系统的操作技能。
这类岗位的技能升级主要集中在技术操作和设备监控方面，要求从业人员能够适应智能化工作环境，与智能设备进行有效协作。
传统管理类岗位如仓库管理员、配送经理等需要扩展技能，掌握数据分析和智能决策支持技能。例如，在顺丰廊坊转运中心，仓储管理经理需要掌握WMS（仓储管理系统）的操作和数据分析技能，以优化仓储布局和库存管理。
这类岗位的技能扩展主要集中在数据分析和系统管理方面，要求从业人员能够利用智能系统进行更科学、更高效的管理决策。
新兴技术类岗位如算法工程师、系统集成师等需要深化专业技能，掌握前沿技术和创新方法。例如，京东物流地图方向的算法开发工程师需要"跟踪机器学习、运筹优化、数据挖掘、大模型应用等方向的前沿算法"。
这类岗位的技能深化主要集中在技术研发和创新应用方面，要求从业人员能够不断学习和掌握最新的技术知识，推动物流智能化的发展。
传统服务类岗位如客服人员、销售人员等需要进行技能转型，掌握智能客服系统的操作和客户关系管理技能。例如，圆通速递全面升级客服接待、处理及仲裁等各环节智能化水平，要求客服人员掌握智能仲裁系统的操作技能。
这类岗位的技能转型主要集中在智能系统操作和客户关系管理方面，要求从业人员能够利用智能系统提供更高效、更优质的服务。
人工智能对物流行业就业市场的影响在不同层级城市之间存在明显差异：
北京、上海、广州、深圳等一线城市由于技术创新能力强、人才资源丰富，人工智能在物流行业的应用更为广泛，就业结构转型更为明显。
例如，在深圳某站点试点"人机混编班组"，机器人负责搬运重物，人类专注异常处理与客户沟通，整体效率提升18%，工伤率降45%。在上海，美团推出"苍穹计划"，为骑手提供AI调度系统操作、无人机维修等技能培训，2024年已有12万骑手完成职业转型。
成都、武汉、西安等二线城市在人工智能应用方面虽不及一线城市，但追赶速度较快，就业市场也在发生显著变化。
例如，在成都新都网点，操作人员按下指令，装载着包裹的无人机转动旋翼腾空而起，飞跃农田和山林，20分钟后降落在清流镇水梨村，实现了农村地区的无人机配送。在武汉光谷，饿了么通过人机协作模式，将骑手日均接单量从35单提升至60单。
人工智能的发展也导致了物流行业人才在不同城市之间的流动。高技能人才往往向一线城市聚集，而低技能岗位则在二三线城市仍有较大需求。
这种人才流动趋势进一步加剧了不同城市之间的就业结构差异，使得一线城市的物流行业更快地向高技能、高附加值方向发展。
人工智能对物流行业就业市场的影响在不同经济区域之间也存在明显差异：
京津冀地区凭借其区位优势和政策支持，物流智能化转型速度较快。特别是廊坊市，作为京津冀重要的物流枢纽，在人工智能应用方面取得了显著进展。
例如，廊坊市已投入45辆无人快递车，每辆车每年节省人力与维护费用4万至5万元，降低运营成本60%以上。廊坊市政府工作报告提出，探索建设商贸物流AI大模型，打造更多智慧物流应用场景。
长三角地区凭借其经济发达、创新生态完善的优势，在物流人工智能应用方面走在全国前列。特别是上海市，在无人机配送、智能仓储等领域取得了重要突破。
例如，在上海，美团无人车在杭州试点中，将末端配送成本降低35%。上海市政府推出"数字工匠"认证计划，将无人机操控、智能设备维护纳入职业技能认证体系。
珠三角地区凭借其制造业基础雄厚、产业链完整的优势，在物流自动化方面进展迅速。特别是深圳市，在智能仓储、无人配送等领域处于全国领先地位。
例如，深圳某站点试点"人机混编班组"，机器人负责搬运重物，人类专注异常处理与客户沟通，整体效率提升18%，工伤率降45%。在深圳，顺丰无人机基地的操作员通过屏幕远程调度航线，确保每架次飞行安全。
人工智能的发展也促进了不同经济区域之间的人才流动与协作。高技能人才在区域间的流动，推动了物流智能化技术的传播和应用。
例如，京东物流在全国范围内布局智能物流网络，将一线城市的技术和经验向二三线城市推广，促进了区域间的协同发展。
人工智能对物流行业就业市场的影响在农村和城市之间也存在明显差异：
城市地区由于基础设施完善、技术应用条件好，物流智能化程度更高，就业结构转型更为明显。
例如，在城市地区，无人机配送、无人快递车等技术应用较为广泛，传统配送岗位受到较大冲击。在上海陆家嘴的写字楼群中，美团无人机正以10分钟的时效完成空中配送；在深圳科技园，无人车与骑手组成"地面+低空"协同编队。
农村地区虽然在人工智能应用方面相对滞后，但随着农村电商和物流网络的完善，数字化转型正在加速。
例如，在成都新都网点，无人机配送系统从乡野仓库将包裹运送至村级智能柜，派送由中通快递人员负责，村民通过短信自助提取。在河北廊坊，通过技术重构流程、数据驱动配置、模式创新生态，推动仓储管理、末端配送从人力密集型向智能驱动型转变，在农村地区实现了配送服务全覆盖。
随着城乡物流一体化的推进，城乡物流就业市场的差异正在缩小，呈现出融合发展的趋势。
例如，在香河县城乡快递智能共配中心，通过融合圆通、中通等6家快递公司，率先实践"共同分拣、共同配送"的自动化智能配送模式，通过"共仓、共拣、共配、共运"，构建起县、乡、村三级物流共配体系。
尽管人工智能技术在物流行业的应用不断深入，但物流行业就业总量仍保持增长态势，只是增速有所放缓。据测算，2025年物流领域的智能调度算法工程师等新兴岗位缺口达43.7万人，其中无人机飞手供需缺口达45.3万人。
人工智能在替代部分传统岗位的同时，也创造了大量新兴岗位，形成了传统岗位与新兴岗位并存发展的格局。例如，在武汉光谷，饿了么通过人机协作模式，将骑手日均接单量从35单提升至60单，同时将等待电梯的时间从8分钟缩短至2分钟。
人工智能技术的应用推动了物流行业技能要求的整体升级，从体力劳动向技术操作转型，从单一技能向复合技能转型，从经验判断向数据分析转型。根据世界经济论坛《2025年就业报告》，90%的中国企业将AI视为关键技术，65%的企业将机器人视为关键技术。
人工智能对物流行业就业市场的影响在不同地区之间存在明显差异，一线城市和经济发达地区的就业结构转型更为明显，而二三线城市和农村地区的转型相对滞后，但追赶速度较快。
随着人工智能技术的发展，人机协作模式正在成为物流行业的主流工作方式，人类专注于需要创造力、灵活性和人际交往能力的工作，而机器则负责重复性、标准化的任务。例如，在深圳某站点试点"人机混编班组"，机器人负责搬运重物，人类专注异常处理与客户沟通，整体效率提升18%，工伤率降45%。
建议物流企业制定人机协作的人力资源战略，合理规划传统岗位与新兴岗位的比例，优化人力资源配置。
具体措施包括：分析业务流程，识别适合自动化的环节，设计人机协作模式，优化岗位设置和职责划分等。例如，深圳某站点试点"人机混编班组"，机器人负责搬运重物，人类专注异常处理与客户沟通，整体效率提升18%，工伤率降45%。
建议物流企业加强员工技能培训与职业发展，帮助员工适应技术变革带来的技能要求变化。
具体措施包括：建立内部培训体系，提供外部培训机会，制定职业发展路径，支持员工转型等。例如，美团推出"苍穹计划"，为骑手提供AI调度系统操作、无人机维修等技能培训，2024年已有12万骑手完成职业转型。
建议物流企业推动组织结构与管理模式创新，适应人工智能时代的发展需求。
具体措施包括：优化组织结构，创新管理模式，建立数据驱动的决策机制，促进跨部门协作等。例如，饿了么联合工会建立"骑手赋能中心"，提供AI应用培训、职业规划咨询等服务。
建议物流企业加强人工智能技术的研发与应用，提高运营效率，创造新的业务增长点。
具体措施包括：加大研发投入，建立技术创新平台，与科技企业合作，推动技术应用等。例如，圆通速递依托数字化转型优势，率先布局人工智能应用，持续推动智多星（"YTO-GPT"）等智能体赋能全网，通过自然语言理解、大模型等前沿技术的垂直落地，实现AI技术与业务场景深度融合。
建议物流企业建立健全人才培养与引进机制，吸引和留住高技能人才，为技术创新和业务发展提供人才保障。
具体措施包括：提高薪酬待遇，改善工作环境，提供发展机会，建立激励机制等。例如，京东物流地图方向的算法开发工程师岗位提供"行业TOP薪资+ 近期大幅调薪 + 全年可冲击19薪"的薪酬待遇。
建议物流从业者主动学习人工智能、数据分析、智能设备操作等新知识和技能，提升自身竞争力。比如：参加培训课程，考取相关证书，自学相关知识，参与实践项目等。例如，顺丰集团逾9500名快递从业人员获职业技能等级证书，超过760人获广东省快递工程技术职称。
建议物流从业者适应人机协作的工作模式，与智能系统建立良好的协作关系，发挥自身优势。比如：了解智能系统的工作原理，掌握与智能系统协作的技能，发挥人类的灵活性和创造力等。例如，在深圳某站点试点"人机混编班组"，机器人负责搬运重物，人类专注异常处理与客户沟通。
建议物流从业者关注人工智能带来的新兴岗位和发展机会，积极转型。比如：了解新兴岗位的要求，评估自身优势和劣势，制定职业发展计划，主动寻求转型机会等。例如，美团飞手罗锡坤从外卖骑手转型为无人机飞手，成为美团飞手团队中首个考取民用无人机驾驶执照的外卖骑手。
建议物流从业者培养跨学科思维与创新能力，提高解决复杂问题的能力。比如：学习跨学科知识，参与创新项目，培养创新思维，提高问题解决能力等。例如，顺丰快递员赵志超参与研发的新型包装材料，减震、防压、性价比高，于2024年底规模应用。
建议物流从业者建立终身学习的意识与习惯，持续更新知识和技能，适应技术变革带来的挑战。
总之，人工智能对物流行业就业市场的影响是深远而复杂的，既带来挑战，也创造机遇。只有适应这一变革，实现物流行业的高质量发展和就业市场的稳定转型。
