研究中心 | 物流费为何越来越便宜？便宜的背后不是省，是“算” AI Powers Logistics

隐形冠军 第76期 | 2025年10月27日
本期内容同步更新于浙江日报“潮新闻” App「周一晚八点」专栏，点击文末“阅读原文”直达。

Hidden Champions, Weekly Issue | No. 76, October 27, 2025

The Issue is now available on Zhejiang Daily's Tide News App under the【Monday Night 8 PM】column. Click "Read More" at the end of the article to access the full content.

当人工费越来越贵，物流费为何越来越便宜？

2025年，中国物流业出现了一个看似矛盾的现象：交通运输部负责人表示，预计2025年全社会物流成本有望降低达到3000亿元。

但成本下降并非全面普惠。部分物流企业营业成本仍在上涨，冷链物流等细分领域成本压力尤为突出。

这到底是怎么回事? 当人工、仓储等传统要素成本持续上涨时，物流总成本为何能实现系统性下降？

答案指向技术效率的跃升。国务院常务会议明确提出，“推进物流数据开放互联，推动人工智能等与物流深度融合，促进物流数智化发展”。

政策方向已明确，但具体路径仍待探究：智能化如何落地？哪些技术在重构成本结构？在这场变革中，中国企业的方案有何独特性,又将把行业带向何处？

成本下降不是“压榨利润”，而是用技术替换低效环节。

当我们拆解物流成本的三大构成——人力、空间、运营，我们不难发现，智能设备正在每个维度创造价值。

“我们仓内员工最忙时得走5-6万步，现在基本不需要走动了。”京东物流员工的体验直观反映了人力成本的技术替代。在京东最新的智狼仓内，超过400台机器人通过智能算法高效调度，拣选效率已经达到传统人工的3-4倍。

空间利用效率的提升同样显著。国家级专精特新“小巨人“企业仙工智能提出【车转货不转】方案，这种方案可以让机器人显著减小转弯半径，提升通行灵活性。还能通过将电梯轿厢虚拟化为【移动库位】，机器人实现自主乘梯配送，跨楼层物料转运，使得效率提升3倍。

在运营路径优化方面，来自浙江湖州的制造业单项冠军企业德马科技通过人工智能算法对货物进行预测性路径排序，出入库效率提升20%。同时对AGV（自动导引车）运动路线进行智能规划，在相同时间内完成更多任务，摊薄单次作业成本。

技术不是简单的人员替代，而是对整个作业流程的重构。当机器、算法、空间形成协同，物流业的降本逻辑被彻底改写。

中外物流机器人的新格局 |

全球物流业正快速进入智能化阶段，但由于市场驱动力差异，中外走出了不同的两条路径。

海外市场主要受成本压力推动，比如，美国仓库工人时薪约18美元，劳动力短缺加剧了自动化需求。而中国市场则主要受增长需求牵引，智能物流系统成为推动“无人工厂”落地的关键抓手。行业数据进一步表明，2024年，中国智能场内物流解决方案市场增长率达14.7%，约为全球平均水平的3倍，展现出强劲的内生动力。

核心技术路线上，全球市场看好软件、自动导引车（AGV)以及自主移动机器人（AMR），将其视为智能仓储系统的技术核心，无人叉车和潜伏顶升机器人成为主流载体。然而，物流无人化面临的最大障碍并非硬件本身，而是非标准化场景带来的技术挑战。货箱规格千差万别，包装形状变化多端，让机器人“看得懂、抓得准”成为行业公认难题。

拣选环节，海外以电商巨头亚马逊为代表，其Vulcan Pick机器人，专攻杂乱货架环境下的自主抓取，配备先进触觉系统，但目前仅能覆盖80%的客户需求场景。中国专精特新企业中力股份的629现场具身拣选机器人则另辟蹊径，重点攻克算法训练成本过高和新物品抓取适应性两大痛点。在采用轻量化专家模型技术的同时，将GPU等计算资源消耗降低30%以上；同时，集成多模态感知和自适应学习算法，使机器人能够快速适应不同类型物品的抓取需求，对新物品的处理成功率达到95%以上。

装卸技术层面，美国波士顿动力的Stretch机器人的卸载效率达到每小时700箱，最大承重22.7公斤，技术成熟度较高。中国专精特新企业兰剑智能的亚洲象机器人在速率上实现突破，达到每小时700-1000件，采用3D视觉识别技术应对多规格纸箱挑战。此外，中力股份同样布局智能装卸。目前，国内企业普遍将此环节视为城市配送无人化的关键突破口。

前沿技术的全球布局呈现出显著的地域特色差异。海外企业聚焦于AI协调与数字化深度应用，充分利用自身庞大的数据资源和复杂的运营场景，推动智能系统的系统化进化。以亚马逊为例，其研发的Deep Fleet大模型通过实时路径优化与拥堵预测，实现了机器人车队的高效协同，在全球300余个配送中心部署后，平均行驶时间缩短约10%。德国凯傲集团与英伟达联合推出的AI数字孪生解决方案，能在虚拟环境中进行无限场景模拟，从仓储布局到调度策略均可在仿真环境中迭代优化，在不影响现实运营的前提下提升系统决策效率。

相比之下，中国企业的技术创新逐步转向具身智能与系统集成的发展路径。制造业单项冠军企业极智嘉深耕具身智能领域，专注机械手拣货技术研发，实现由“移动”向“手眼协同”的智能化跃迁，可有效承担传统仓储中高复杂度的人工拣选任务。中力股份自主开发的DAS数字孪生系统采用高精度建模技术，能够1:1精确还原实体仓储环境，为仓储数字化与智能化运营提供全链条解决方案。

这种技术路径的分化，折射出不同市场环境下的战略取向与资源禀赋差异。海外巨头依托长期积累的高质量数据和成熟的产业生态，在非标准化环境的AI核心攻关方面不断突破，借助大模型实现跨系统、跨场景的智能协调与自适应优化。相比之下，中国的专精特新企业则深耕通用搬运与复杂作业场景，聚焦系统架构重构与具身智能融合，通过AI算法与真实应用的深度耦合，持续攻克产业现场的关键痛点，形成具有实践导向的创新优势与差异化竞争力。