摘 要：本文分别从仓库选址、库存管理、智能运输、物流追溯以及物流信息平台建设等关键环节出发，深入探讨了人工智能（AI）技术在物流供应链中的应用，分析了人工智能的发展趋势，人工智能在未来对于优化物流供应链的运作效率具有重要意义。

关键词：人工智能；物流供应链；物流信息平台

引言

随着全球化步伐的加速和市场竞争的日益激烈，供应链物流领域正面临着前所未有的复杂性和动态性挑战。在这一背景下，人工智能技术以其高效性脱颖而出，为提升供应链物流效率、降低企业成本以及优化资源配置等方面带来了显著贡献。本文聚焦于探讨人工智能技术在供应链物流中的应用现状及其发展趋势，通过深入分析仓库选址、库存管理、智能运输、物流追溯和物流信息平台建设这五个关键环节中的人工智能应用实例，揭示人工智能技术与供应链物流结合的优势，以及该技术对供应链效率和可持续性的积极影响，为企业提供新的视角和思路，以实现更优化的运营管理、更灵活的供应链设计以及更持续的发展。

1 人工智能在供应链物流中的应用

1.1智能仓库选址

传统物流仓库的选址方法中，一般通过GIS系统分析地理位置、地形、交通网络等要素评估仓库选址的优劣，利用重力模型将货物流动视为质量之间的相互吸引，估计不同地区之间的货物流动强度[1]。这种方式忽略了物流活动中的经济性因素，运输路线可能较短，但仓库所在地的土地成本、税收政策、当地劳动力成本以及后续所需能源成本等因素也影响着企业的物流效率和运营成本，引入人工智能技术可有效解决这些问题。

人工智能擅长处理多维度数据，在仓库选址时，利用人工智能进行大量数据分析，从企业长期发展战略出发，将地理因素和经济性因素都纳入选址考虑范围，可有效避免选址时出现的主观性和不全面性。

1.2智能库存管理

相较于传统物流，供应链物流涉及的环节更多，对库存管理的智能化要求也更高。

（1）需求预测方面

人工智能通过机器学习算法可处理大规模的历史销售数据、市场趋势和其他影响因素，从而能够生成更精准的需求预测[2]。与传统方法相比，人工智能能够更好地捕捉非线性关系和随机性，提高对需求波动的应对能力。

（2）库存成本控制方面

人工智能可通过考虑订货成本、持有成本、短缺成本等各种成本因素，优化库存水平，使之在满足需求的同时最小化总成本。这种优化可以通过高级算法和模型来实现，适应不同的业务环境和策略目标。

（3）货物信息管理方面

人工智能的应用通常体现在将射频识别技术（RIFD） 和仓库管理系统结合的方式上。RFID 标签可附加在每个库存单位上，借助RFID读写器实时获取库存信息。仓库管理系统通过RFID标签将仓库内所有货物、存货库位、作业单据及作业指令条码化，即在托盘、周转箱等作业容器上粘贴流水标签，按照一定顺序编码货位并粘贴：条形码标签，结合预定的货物编码方案对入库物品进行编码，将编码信息写入电子标签后固定标签[3]。人工智能可利用这些数据进行库存优化，根据需求预测、销售趋势等因素，自动调整库存水平，并生成智能的库存补货建议。

1.3智能运输

运输环节作为物流供应链的核心环节，往往决定了供应链企业的核心竞争力与发展水平。人工智能技术在物流供应链中的智慧运输方面有着广泛的应用，这些应用能够提高运输效率、降低成本、提升服务质量，从而推动整个物流行业的发展。

（1）智能运输

人工智能可以利用路径优化算法，根据实时交通、天气、道路状况等信息，

智能规划最优路径，避免拥堵和延误。例如蚁群算法的灵感来源于蚊群在觅食中可以通过释放信息素在不同的环境中找到到达食物源的最短路径;遗传算法是一类从生物进化规律中演化而来的随机搜索方法，具有良好的全局寻优能力，常用于解决大规模组合优化问题和多目标优化问题。人工智能可以利用这些高级算法，将路径规划问题同现实运输情况相结合，达到企业降本增效的目的。

（2）自动驾驶

利用人工智能和机器学习，企业可实现物流车辆的自动驾驶，提高行驶安全性和效率。如京东物流在一些特定场景中，园区、工业区，尝试使用自动驾驶技术来实现货物的点对点运输。阿里巴巴旗下的菜鸟集团与多家合作伙伴共同研发

无人驾驶送货车，其配备了各种传感器和人工智能系统，以实现在复杂环境中的自主导航和配送任务。

1.4物流追溯

物流追溯是指通过跟踪和记录产品在供应链中的移动和处理过程，实现对产品流转的可追溯性。通过在物流设备、运输工具和货物上安装传感器，可以实时监测货物的位置、温度、湿度等参数，确保货物在整个运输过程中的可追溯性。传感器产生的数据可以通过物联网实时传输到云端，供应链参与方可以实时访问货物状态和在途数据等信息，提高协同和决策效率。物流追溯的效率还受人工智能的视觉识别技术影响，如计算机视觉，可以对货物进行标识、追踪和验证，减少人工操作错误。

1.5物流信息平台搭建

智能化物流信息平台是供应链物流的重要组成部分，也是其实现高效运作和优质服务的重要保障。人工智能技术在供应链物流的信息平台建设中发挥着关键作用，提升了信息处理和决策能力，同时提高了物流效率。

（1）大数据分析层面

人工智能可处理大规模的物流数据，包括订单信息、库存状态、运输路径等。通过实时数据分析，平台可提供对整个供应链的实时洞察，帮助管理者做出更明智的决策。

（2）物联网整合层面

由物流信息平台结合物联网技术，人工智能可将物流网络中的各个环节进行

实时连接，提供对仓库、运输车辆、货物等的可视化监控。

（3）自动化流程层面

利用智能合约技术，平台可自动执行合同条款、触发支付，提高整个供应链

的自动化水平。如顺丰利用人工智能技术开发智能调度系统，通过实时数据分析和预测算法来优化车辆调度。该系统可考虑实时交通状况、订单量、配送地点等因素，智能调整车辆行驶路线，以最大程度地提高运输效率。

2.人工智能技术在物流供应链的发展趋势

在供应链物流领域，人工智能技术的未来发展趋势将主要体现在物流设备的智能化上。通过物联网和传感器技术的深度融合，物流设备将具备更高的感知能力。这些设备能够实时监测并传输货物的温度、湿度、位置等关键参数，为物流监控提供精准数据支持。以格力电器的冷链设备为例，通过与互联网的连接，设备状态的实时监测成为可能。智能化的冷藏设备和传感器确保了对环境参数的精准控制，使得冷链产品在整个运输过程中都能保持稳定的温度，从而保障产品的质量和安全性。

此外，自动化技术和机器人在仓库和运输中的应用将持续增加。机器人搬运工不仅能够执行更多的物流任务，如货物搬运和分拣，还能显著提高仓库和运输的效率，同时降低对人力的依赖。Amazon Robotics等领先企业已经在仓库内部实现了高效的自动化仓储操作，机器人与仓库内的传感器和系统紧密相连，通过人工智能算法实时协同工作，优化货物的存储、提取和分拣过程。

结语

未来人工智能技术在供应链物流中的应用将继续深化和拓展。随着技术的不断创新和发展，我们期待看到更多智能、高效、可持续的供应链管理模式涌现，推动整个供应链物流系统实现更加协同、高效和可持续的发展。

参考文献

[1] 钟宇，黎栿釜，雷超，周明珠，邢军，邓琦，董浩. 基于GIS的卷烟区域物流配送中心选址[J]. 烟草科技， 2024， 57 （04）： 91-99.

[2] 刘江. 人工智能技术在物流供应链的创新驱动[J]. 中国航务周刊， 2024， （21）： 57-59.

[3] 帅苏萍， 穆红. 基于RFID技术的服装企业库存管理研究[J]. 辽宁丝绸， 2024， （01）： 84-85.