2025年12月12日，由《物流技术与应用》杂志主办的“2025第十三届全球智能物流产业发展大会暨全球物流装备企业家年会”在苏州隆重举行。会上，中国仓储与配送协会副会长王继祥先生发表主题演讲《正本清源：AI时代智慧物流装备发展的底层逻辑辨析》，围绕AI时代智慧物流装备发展的底层逻辑进行了深入分析。主要演讲内容整理如下：

王继祥

中国仓储与配送协会副会长

人工智能技术基础与核心突破

人工智能不是“横空出世”的新事物。自1950 年图灵在《计算机器与智能》中提出“机器思维”，AI 已经走过了 70 余年历程，并形成了逻辑主义、连接主义、行为主义三大流派。

• 逻辑主义（1956-1976），也常被称为符号主义，核心是符号推理与机器推理，用符号表达的方式来研究智能的学科；

• 连接主义，核心是神经元网络与深度学习，仿造人的神经系统，用它来仿造智能；

• 行为主义，推崇控制、自适应与进化计算。

尽管生成式大模型（如GPT系列）引起广泛关注，但人工智能的突破远不止于此：

• 机器学习革命：基于卷积神经网络的深度学习技术，使机器能从海量数据中自主学习特征与模式。2024年诺贝尔物理学奖即授予该领域的奠基者。

• 智能视觉与识别：在物流机器人导航、自动分拣、目标跟踪等方面已实现广泛应用，成为智能物流装备的核心技术支撑。

• 智能决策与控制系统：智能决策与控制系统基于大数据分析、机器学习、运筹学、机器人、自动化等多学科技术，能够对复杂数据和场景进行实时分析和处理，提供科学、准确的决策支持，推动了智能装备快速发展。

• 生成式通用型人工智能技术出现重大变革：以GPT系列模型为主体的生成式AI的技术变革；人工智能多模态技术突破，推动了综合感知体系融合和多类别信息融合；Deepseek将基于连接主义的大模型与基于逻辑主义的专家系统相结合，实现的MOE大模型技术突破；大模型应用推动智能体与机器人结合，正在推动具身智能发展。

智慧物流的本质是机器智能（MI）

智慧物流系统本质上是一个以机器为核心的智能系统：物流大脑是进行分析与决策的机器，神经网络是信息传输的通信与感知设备，执行端则是各类物流机器人与自动化装备。因此，智慧物流的底层逻辑是机器智能（MI）。

我将机器智能定义为：基于机器系统的感知、计算、学习与分析能力，通过状态感知、信息交互、大数据处理与智能体融合，实现自主决策、精准执行并能持续迭代的智能形态。其具备四大本质特征：

• 状态感知

• 实时分析

• 机器决策

• 精准执行与学习提升

当前，机器系统在数据存储、计算能力、感知范围、网络化连接与作业效率等方面已远超人类，我们应充分发挥其优势，推动其执行人类难以完成的任务。很多人陷入一个误区，认为具身智能就是人形机器人，但实际上，所有智能硬件只要能实现AI赋能、自主训练与升级，都能成为具身智能的“载体”。物流场景的核心需求是高效作业，我们应该创新最适配场景的机器人形态，而非执着于模仿人类的结构——毕竟人形机器人的成本、平衡、复杂度等问题，在物流场景中并无优势。

机器智能的底层逻辑是软件定义硬件。十多年前我最早倡导软件定义物流，并进行一系列开拓性研究。该理念的核心是将物流作业设施、设备、货物等硬件资源虚拟化，按单元化、标准化思想归类为基础功能模块与货物单元，再通过应用程序软件进行开放、灵活、智能的管理与调度，实现对物流系统的智慧管控。其本质是“硬件资源虚拟化，全链路管理控制可编程”，分为硬件层、软件层与控制层三个层级。与传统自动化系统不同，软件定义的物流装备可通过本地化训练，将大模型与企业场景结合，在不改造硬件的前提下提升作业效率。

就像智慧的人类进化主要是大脑的进化一样，智慧物流装备的进化特征就是软件定义物流硬件，智能体定义物流机器人。根据软件定义物流思维，研究软件定义物流方法，可以全面推进智慧物流技术装备的创新。

智慧物流进化路径与体系架构

智慧物流的进化路径具有以下特征与边界：

1. 数字化：与信息化的核心区别在于数据采集方式。信息化依赖人工记录提取，数字化则通过物联网技术实现数据自动采集，达成“感知－呈现－分析”同步完成，这是数字化的本质，也是大数据产生的前提。

2. 大数据：数字化带来的海量数据，催生了专门的存储、运算与处理技术，但大数据的处理分析仍需人类主导决策，因此仍属于数字化阶段。

3. 智能化：核心标志是实现“状态感知－实时分析－科学决策－精准执行”的闭环，由机器主导决策与执行，这是数字化与智能化的关键分界点。

4. 数智化：通过数字化实现智能化，融合数字智能化与智能数字化，推动系统向更高层次发展。

5. 智慧化：数智化的高级阶段，系统无需人类干预即可自主学习提升，具备自主优化能力，但始终不具备自我意识。

智慧物流的总体架构可概括为“一硬、一软、一网、一平台”，呈现从单元级、系统级，到平台级的层级演进趋势：

• 单元级：信息物理系统的最小不可分割单元，可是单个部件或产品，通过“一硬+一软”构成数据闭环，具备可感知、可计算、可交互、可延展、自决策功能，AGV、物流机器人、无人叉车等均属于此类。

• 系统级：“一硬+一软+一网”的有机组合，通过网络集成多个单元级装备，实现数据自动流动与硬件互操作，形成局部自组织、自配置、自决策、自优化的系统，智能仓储系统、无人仓等均属此类。

• 平台级：涵盖“一硬、一软、一网、一平台”四大要素，形成的智慧物流平台系统，如菜鸟与京东的智慧物流大脑系统。智慧物流平台连通各地智慧仓储、智能硬件，通过大数据平台，实现了跨系统、跨平台的互联、互通和互操作，在全局范围内实现信息全面感知、深度分析、科学决策和精准执行。

AI 时代智慧物流装备创新四大逻辑

1.功能模块化：构建柔性基础

功能模块化是创新的核心起点，要求将物流系统的硬件通过软硬件融合，形成具备独立“感知－分析－决策－执行”能力的功能模块。这些模块可大可小，既包括微小的单元级智能硬件，也涵盖集成化的系统级模块，具备可组合定制、即插即用、统一调度的特性。通过规范模块接口，实现不同品牌、不同厂家产品的兼容，为系统柔性扩展奠定基础。

2.系统柔性化：适配场景需求

柔性自动化建立在功能模块化与机器智能基础上，核心原则是硬件资源虚拟化、管理过程可编程、调度管理智能化。通过软件对功能模块进行排列组合与模拟仿真，可快速部署物流系统，适应商品多样性与作业模式的变化。例如，模块化多区并行自动化方案中，不同区域可根据商品物流属性采用差异化拣选模式，最终实现订单合流，大幅提升作业效率。

3.调度智能化：软件定义大脑

调度智能化的核心是“软件定义物流大脑”，借鉴单元化思想，将物流作业与设施设备分解为功能模块，通过AI大模型加持的软件实现智能调度。物流大脑的智慧进化主要体现在系统能够根据实际场景需求，灵活调整作业流程，搭建柔性自动化系统，满足智能作业要求。

4.开放智能化：破解链接与安全的悖论

开放智能化是行业发展的关键课题，要求物流体系实现内部与外部的双重开放：内部开放核心是接口标准化，包括非移动智能硬件的即插即用接口、移动智能硬件的控制与通信接口、物联网操作系统的开放，实现不同设备的自主接入与互操作；外部开放核心是打通信息孤岛，在授权前提下实现跨系统数据连通、软件共享与硬件互操作，同时保障安全性与商业利益。