物流与仓储行业正处于关键的转型期。电商、即时零售和柔性制造不仅对履约速度和体验提出更高要求，也使得订单结构日趋碎片化且波动性增强。传统物流中依赖人工经验与静态规则的模式，已难以适应这一复杂环境。在此背景下，人工智能逐渐成为驱动行业整体运行的“智慧大脑”。

面对日益增加的不确定性需求，传统计划体系已显疲态。过去尚可基于相对平稳的趋势进行库存与运力规划；现如今，促销、区域波动、天气乃至社交媒体都可能引发需求突变。AI通过整合多源数据并持续学习，能够动态预测变化，辅助企业提前优化库存布局与资源配置，实现从被动响应到主动规划的跨越。

与此同时，仓储系统的复杂程度也已超越人工调度的能力边界。现代仓库通常涵盖海量SKU、多种自动化设备及多岗位人员，任务、路径与资源紧密关联。依赖固定规则易造成局部优化或系统内耗。人工智能的优势正是在于全局协同与实时优化，可以基于即时数据动态调整策略，保障仓库持续高位运行。

此外，劳动力结构的变化也在倒逼行业加快智能化进程。基层岗位流动性高、培训成本大，而业务峰谷差异显著。人工智能与自动化的结合，为企业将人力从重复性工作中释放，转向异常处理、流程优化与系统监管等高价值岗位，实现人力资源的结构升级。

从长远来看，AI的核心价值并不仅限于替代人工或提升单点效率，而在于推动系统整体智能水平的持续进化。这种演进可以概括为五个逐级递进的阶段，它们也代表了物流与仓储系统在智能化能力上的阶梯式跃升。

第一层级：交互智能化。
 这一阶段，AI主要作用于信息与服务层面，例如智能客服、订单查询和基础异常答复。它提升的是响应速度和用户体验，是物流智能化的起点，但尚未深入核心运营。

第二层级：运营辅助智能化。
 AI开始参与库存管理、需求预测和作业计划等关键环节，为人类决策提供更精准的分析和建议。系统“算得更准”，但最终判断仍由人完成。

第三层级：系统协同智能化。
 仓库进入以系统为核心的运行模式。拣选、调度和资源分配由AI和WMS统一编排，人类更多负责复杂场景和异常处理，整体效率显著提升。

第四层级：自治运营智能化。
 AI具备自主决策与闭环优化能力，仓库的大部分作业可以在既定目标下自动运行。人工角色从执行者转变为监管者和规则设计者。

第五层级：端到端自治物流。
 智能化不再局限于单一仓库，而是覆盖仓储、运输与配送全链路。系统能够跨节点协同、自我学习和进化，实现真正意义上的无人化物流运营。

需要强调的是，这五个层级并非简单的技术堆叠，而是物流系统认知方式的根本转变——从“人控系统”到“系统自治”。真正具备竞争力的下一代物流体系，将不再依赖规模和人力优势，而是依靠智能系统在复杂环境中的持续优化能力。在效率、成本、服务等多重目标并存的今天，AI已经从可选项变为必选项。谁能更早完成从自动化到自治化的跨越，谁就更有可能在未来的物流竞争中占据主动。

Bei Yu, Associate Professor, Department of Computer Science and Engineering, The Chinese University of Hong Kong