人工智能生成內容在物流業(yè)中的應用及路徑演化分析

摘要：隨著AI算法的快速迭代與數字經濟的蓬勃發(fā)展，人工智能生成內容（AIGC）在各行業(yè)的應用愈發(fā)廣泛。我國物流業(yè)深度滲透于農林牧漁、生產制造、電子商務等眾多行業(yè)，基于全產業(yè)鏈格局為這些行業(yè)提供全供應鏈支撐服務。在市場需求持續(xù)增長、降本增效需求凸顯以及物流數據海量化的趨勢推動下，我國物流業(yè)正逐步向智慧物流階段演進。本文深入探討了AIGC在物流行業(yè)中的多元應用，涵蓋物流智能決策、供應鏈管理、物流自動化以及客戶服務體驗優(yōu)化等方面，并分析了其發(fā)展歷程、現狀、未來趨勢及在物流行業(yè)的演化路徑，以期為相關從業(yè)者提供參考。

關鍵詞： 人工智能生成內容（AIGC）；智慧物流；供應鏈；路徑演化

引言

據統(tǒng)計，中國物流總費用占GDP比重已從2015年的16%降至2025年的13.5%，而行業(yè)規(guī)模則從10.8萬億元增長至18.5萬億元，預計2030年將突破30萬億元。截至2025年4月，中國制造業(yè)采購經理指數（PMI）為49.0%，較3月下降1.5個百分點，回落至收縮區(qū)間；非制造業(yè)商務活動指數為50.4%，仍呈擴張態(tài)勢[1]。

在全球經濟一體化背景下，物流行業(yè)作為國民經濟的重要支撐，面臨著日益激烈的市場競爭和復雜多變的客戶需求。有效降低全社會物流成本是提高經濟運行效率的重要舉措[2]。傳統(tǒng)物流模式在運營效率、成本控制、服務質量等方面逐漸暴露出諸多問題，難以滿足現代社會對物流行業(yè)的高要求。人工智能生成內容（AIGC）是繼專業(yè)生產內容（PGC）和用戶生產內容（UGC）之后出現的一種全新內容生產方式，它利用人工智能（AI）基于數據或媒體進行生產、控制和改變，從而生成新內容。借助機器學習、深度學習等技術，AIGC能夠自動生成文本、圖像、音頻、視頻等多類型內容，且具備強大的數據分析、知識推理和跨模態(tài)理解能力，為物流行業(yè)的智能化轉型提供了全新思路和解決方案，正逐漸成為推動物流行業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的關鍵力量。

如圖1所示，AIGC主要有三個不同功能層次。一是智能數字內容孿生，將現實世界的物理屬性進行數字化；二是智能數字內容編輯，建立數字世界與現實世界的雙向交互并進行模擬仿真；三是智能數字內容創(chuàng)作，使人工智能算法具備內容創(chuàng)作能力。目前，AIGC在物流行業(yè)中的應用主要包括物流智能決策、供應鏈協同優(yōu)化、物流自動化以及客戶服務體驗提升。

一、AIGC 在物流智能決策中的應用

（一）需求預測與庫存管理

AIGC通過采集與整合海量的歷史銷售數據、市場趨勢信息、宏觀經濟數據以及社交媒體數據等多源數據，構建復雜的預測模型，深入挖掘物流數據背后的潛在規(guī)律，以實現對物流業(yè)務需求的精準預測。例如，AIGC能夠分析不同年齡段消費者在不同季節(jié)、節(jié)日及地域的購買行為模式，結合市場動態(tài)與宏觀經濟指標，提前預測商品的需求量與需求時間分布，助力企業(yè)合理安排生產與采購計劃。與此同時，基于精確的需求預測，AIGC可為物流企業(yè)提供科學的庫存管理策略，確定最佳庫存水平與補貨時機，在降低庫存成本的同時減少缺貨風險。通過綜合考慮庫存周轉率、缺貨成本等多種因素進行優(yōu)化求解，實現庫存的動態(tài)平衡。如京東物流運用AIGC技術優(yōu)化庫存管理，在確保商品供應及時性的同時，降低了庫存資金的占用。

（二）智能路線規(guī)劃

AIGC能夠實時收集來自各類傳感器的交通路況、天氣信息、車輛行駛狀態(tài)、貨物配送時間窗口等多維度數據，運用智能優(yōu)化算法快速計算并生成最優(yōu)配送路線。面對交通擁堵、道路施工、惡劣天氣等突發(fā)情況，能夠實時調整路線規(guī)劃，確保貨物按時、高效送達目的地。美團外賣、京東外賣等即時配送企業(yè)對配送路徑優(yōu)化的需求持續(xù)增長，對優(yōu)化算法提出了更高要求。AIGC通過對大量數據的學習與多次實際應用經驗的積累，能夠生成更優(yōu)且更契合物流配送場景的優(yōu)化模型，以滿足即時配送企業(yè)的需求。在進行路線規(guī)劃時，AIGC能夠同時考量運輸成本、配送時效、碳排放等多目標因素，借助強化學習等技術實現多維度的優(yōu)化平衡。例如，在滿足客戶時間窗約束的前提下，選擇成本最低且碳排放最少的運輸路線，助力物流企業(yè)實現可持續(xù)發(fā)展。

二、AIGC在供應鏈管理中的應用

（一）供應鏈風險的模擬和應對

我國農產品進口供應鏈的穩(wěn)定性和可持續(xù)性面臨重大挑戰(zhàn)[3]。AIGC可對農產品進口供應鏈中的各類數據進行深度分析，涵蓋供應商數據、市場需求數據、經濟政治環(huán)境數據等，識別潛在風險因素。當供應商出現延遲交貨、原材料價格波動、自然災害等情況時，提前發(fā)出預警信號。通過對歷史數據與實時數據的挖掘，發(fā)現風險發(fā)生的規(guī)律與關聯因素，構建風險預測模型。當識別出潛在風險后，AIGC能夠基于大量歷史案例與數據模擬，快速生成多種應急方案，為物流相關企業(yè)提供決策支持。例如，在遇到供應商中斷供應的情況時，可推薦替代供應商、調整生產計劃、優(yōu)化庫存分配等應急措施，確保供應鏈的連續(xù)性與穩(wěn)定性。

（二）供應鏈協同設計與優(yōu)化

AIGC可對供應鏈的整體布局進行優(yōu)化設計，包括確定倉庫位置、配送中心數量與規(guī)模、運輸線路規(guī)劃等。通過分析實時的地理信息、市場需求分布、運輸成本、供應商位置等多方面數據，構建供應鏈網絡優(yōu)化模型，實現供應鏈的高效運作與成本降低。AIGC還能優(yōu)化供應鏈各環(huán)節(jié)之間的協同流程，提高信息共享程度與業(yè)務協同效率。例如，通過建立供應商與制造商之間的實時信息交互平臺，實現采購訂單的自動下達、生產進度的實時跟蹤、庫存信息的同步共享，減少各方之間的信息不對稱，在一定程度上緩解牛鞭效應，提升整個供應鏈的響應速度與靈活性。

三、AIGC在物流自動化操作中的應用

（一）智能倉儲管理

AIGC綜合考慮貨物的尺寸、重量、流量、季節(jié)性需求等因素，結合倉庫的空間布局與設備配置，生成最優(yōu)的庫存存儲位置分配方案，進而提高倉庫空間利用率與貨物出入庫效率。例如，京東亞洲一號倉采用AIGC技術進行智能分類與布局規(guī)劃，揀貨效率顯著提升，貨物定位準確率達99%以上。在智能倉儲系統(tǒng)中，AIGC可實現自動導引車、自動分揀機、機器人手臂等自動化設備間的協同作業(yè)與智能調度。通過對設備狀態(tài)、任務優(yōu)先級、貨物位置等信息的實時監(jiān)測與分析，合理安排設備的工作任務與運行路徑，避免設備碰撞與擁堵，提升倉儲作業(yè)的自動化程度與整體效率。

（二）智能分揀與包裝

利用計算機視覺和深度學習技術，AIGC 能夠快速準確地識別和分類包裹與貨物，實現自動化分揀。例如，通過攝像頭捕捉包裹圖像信息，識別包裹的尺寸、形狀、條碼等特征，自動規(guī)劃分揀路徑，將不同目的地或不同類型的貨物精準分揀，提高分揀效率與準確性，大幅降低人工分揀的勞動強度與錯誤率。AIGC輔助設計在創(chuàng)意多樣性與市場適應性方面優(yōu)勢顯著。AIGC綜合分析貨物的特性、包裝材料成本等因素，提供最優(yōu)的包裝方案。通過模擬不同的包裝場景與運輸條件，確保貨物在運輸過程中的安全性與完整性，降低包裝成本，減少資源浪費。

四、AIGC在客戶服務體驗提升中的應用

（一）智能客服與在線咨詢

AIGC智能客服系統(tǒng)能夠快速準確地理解客戶需求，并結合客戶以往的購買歷史、偏好信息等數據，為客戶提供個性化的服務解決方案。例如，針對不同客戶的投訴或咨詢問題，生成更具靈活性與針對性的回復。AIGC智能客服可提供全天候服務，實時回答客戶疑問，協助解決客戶投訴訴求。無須人工客服輪班，大大降低物流企業(yè)的人力成本，提高客戶服務的響應速度，提升物流企業(yè)的客戶滿意度。

（二）運輸跟蹤與信息推送

AIGC 技術整合物流運輸過程中的各類數據，如車輛定位數據、貨物狀態(tài)數據、運輸路線數據等，實現對運輸過程中貨物的實時跟蹤與監(jiān)控。客戶可通過物流企業(yè)的官方網站、手機 APP 等平臺，隨時查看貨物的當前位置、運輸狀態(tài)、預計到達時間等信息，增強運輸過程的透明度。根據客戶的個性化需求與偏好，AIGC系統(tǒng)自動向客戶推送相關物流信息，如發(fā)貨通知、運輸延誤提醒、到貨提醒等。通過精準的信息推送，讓客戶及時了解物流動態(tài)，合理安排收貨時間，提升客戶體驗。

五、AIGC在物流業(yè)的路徑演化

從發(fā)展背景來看，AIGC的興起源于深度學習技術的快速突破以及數字內容供給需求的日益增長。市場需求與AIGC技術發(fā)展呈現相互推動的聯動關系，市場需求的擴大對其提出更高要求，而AIGC的快速迭代又促使市場產生新的更高需求。在人工智能發(fā)展初期，對 AIGC進行了初步嘗試，但效果欠佳。隨著深度學習算法的發(fā)展，AIGC突破原有局限，能夠靈活生成不同模態(tài)的數據。物流行業(yè)對數字內容的海量需求，有力推動了AIGC的應用落地。未來，此技術或將為物流行業(yè)提供更具深度與廣度的應用場景，例如：結合虛擬人形象，以互動形式了解客戶運輸需求，并現場為客戶提供多種可選運輸方案；以AI版物流供應鏈規(guī)劃大師等身份，成為物流方案供應商的智囊團；在虛擬數字世界中，人、物和環(huán)境交互組合形成物流整體場景，結合VR、AR技術融入物流專業(yè)課堂教學，為培養(yǎng)物流及AIGC技術多元人才奠定基礎。

AIGC當前的主要優(yōu)勢在于降本提效。一方面，在物流需求預測、路徑規(guī)劃、倉儲管理、分揀包裝等多個環(huán)節(jié)，其能夠實現快速、準確地決策與自動化操作，增強物流企業(yè)的市場競爭力。另一方面，通過優(yōu)化庫存管理、降低運輸里程與成本、減少人力投入等方式，AIGC有助于物流企業(yè)降低運營成本，提高經濟效益。例如，減少庫存積壓資金、降低運輸燃油消耗、提高倉儲空間利用率等，均直接或間接為企業(yè)節(jié)省了成本。此外，該技術能夠助力物流企業(yè)和組織提升服務質量。借助智能客服、個性化服務、運輸跟蹤等功能，AIGC可為客戶提供更優(yōu)質、高效、便捷的服務體驗，增強客戶滿意度與忠誠度，有助于物流企業(yè)樹立良好品牌形象，吸引更多客戶。

AIGC未來也將面臨諸多挑戰(zhàn)。第一，數據質量與整合難題。AIGC的應用需要大量高質量數據支撐，但物流行業(yè)數據往往存在異構性、碎片化、噪聲大等問題，數據整合與清洗難度較大。不同系統(tǒng)間數據格式不統(tǒng)一、數據孤島現象嚴重，影響 AIGC模型的訓練效果與應用性能。需盡量避免因底層數據污染引發(fā)的AI幻覺問題。第二，技術復雜性與專業(yè)人才短缺。AIGC涉及機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等多種復雜人工智能技術，對企業(yè)技術實力與研發(fā)能力提出很高要求[4]。同時，目前物流行業(yè)中既懂物流業(yè)務又懂人工智能技術的復合型人才培養(yǎng)尚處于起步階段，未來可能制約該技術的廣泛應用與深入發(fā)展。第三，安全與隱私問題。物流業(yè)務涉及大量客戶信息、企業(yè)商業(yè)機密等敏感數據，AIGC應用過程中存在數據泄露、被惡意攻擊等安全風險。保障數據的安全性與隱私性，是其在物流行業(yè)應用中需重點解決的問題之一。第四，成本投入與回報周期問題。引入AIGC技術的企業(yè)需在硬件設備、軟件研發(fā)、數據采集與標注、人才培養(yǎng)等方面進行大量前期投入，而其投資回報周期相對較長，中小物流企業(yè)可能對此技術的應用持謹慎態(tài)度。

六、總結

AIGC變革了物流行業(yè)的運作模式與發(fā)展格局。在物流智能決策、供應鏈管理、物流自動化操作以及客戶服務體驗提升等關鍵環(huán)節(jié)，均彰顯出巨大的應用潛力與價值。盡管AIGC在物流行業(yè)應用過程中面臨諸多挑戰(zhàn)，然而，伴隨深度學習等技術的持續(xù)演進、數據管理能力的提升以及物流與AIGC復合型人才的培養(yǎng)，這些挑戰(zhàn)將逐步得到妥善解決。未來，該技術將在物流行業(yè)實現更廣泛、更深入的應用，推動物流行業(yè)朝著智能化、高效化、可持續(xù)化方向發(fā)展，為物流企業(yè)降本增效、提升服務質量，進而促進整個社會經濟發(fā)展貢獻更大力量。

參考文獻：

[1]國家統(tǒng)計局網站.2025年5月中國采購經理指數運行情況[EB/OL].2025-5-31.

[2]莊甲坤.加快調整優(yōu)化運輸結構降低全社會物流成本[J].中國經貿導刊，2025（01）：45-46.

[3]李辰龍，王永剛，孫佳佳，等.基于復雜網絡的我國農產品進口供應鏈脆弱性仿真分析[J].物流科技，2025，48（09）：114-119.

[4]劉貴民.白銀郵政公司城市投遞網絡運營流程優(yōu)化研究[D].蘭州交通大學，2016.

（作者簡介：晏妮，安順職業(yè)技術學院教師）