物流與倉儲行業正處於關鍵的轉型期。電商、即時零售和柔性制造不僅對履約速度和體驗提出更高要求，也使得訂單結構日趨碎片化且波動性增強。傳統物流中依賴人工經驗與靜態規則的模式，已難以適應這一覆雜環境。在此背景下，人工智能逐漸成為驅動行業整體運行的“智慧大腦”。

面對日益增加的不確定性需求，傳統計劃體系已顯疲態。過去尚可基於相對平穩的趨勢進行庫存與運力規劃；現如今，促銷、區域波動、天氣乃至社交媒體都可能引發需求突變。AI通過整合多源數據並持續學習，能夠動態預測變化，輔助企業提前優化庫存布局與資源配置，實現從被動響應到主動規劃的跨越。

與此同時，倉儲系統的覆雜程度也已超越人工調度的能力邊界。現代倉庫通常涵蓋海量SKU、多種自動化設備及多崗位人員，任務、路徑與資源緊密關聯。依賴固定規則易造成局部優化或系統內耗。人工智能的優勢正是在於全局協同與實時優化，可以基於即時數據動態調整策略，保障倉庫持續高位運行。

此外，勞動力結構的變化也在倒逼行業加快智能化進程。基層崗位流動性高、培訓成本大，而業務峰谷差異顯著。人工智能與自動化的結合，為企業將人力從重覆性工作中釋放，轉向異常處理、流程優化與系統監管等高價值崗位，實現人力資源的結構升級。

從長遠來看，AI的核心價值並不僅限於替代人工或提升單點效率，而在於推動系統整體智能水平的持續進化。這種演進可以概括為五個逐級遞進的階段，它們也代表了物流與倉儲系統在智能化能力上的階梯式躍升。

第一層級：交互智能化。
 這一階段，AI主要作用於信息與服務層面，例如智能客服、訂單查詢和基礎異常答覆。它提升的是響應速度和用戶體驗，是物流智能化的起點，但尚未深入核心運營。

第二層級：運營輔助智能化。
 AI開始參與庫存管理、需求預測和作業計劃等關鍵環節，為人類決策提供更精準的分析和建議。系統“算得更準”，但最終判斷仍由人完成。

第三層級：系統協同智能化。
 倉庫進入以系統為核心的運行模式。揀選、調度和資源分配由AI和WMS統一編排，人類更多負責覆雜場景和異常處理，整體效率顯著提升。

第四層級：自治運營智能化。
 AI具備自主決策與閉環優化能力，倉庫的大部分作業可以在既定目標下自動運行。人工角色從執行者轉變為監管者和規則設計者。

第五層級：端到端自治物流。
 智能化不再局限於單一倉庫，而是覆蓋倉儲、運輸與配送全鏈路。系統能夠跨節點協同、自我學習和進化，實現真正意義上的無人化物流營運。

需要強調的是，這五個層級並非簡單的技術堆疊，而是物流系統認知方式的根本轉變——從“人控系統”到“系統自治”。真正具備競爭力的下一代物流體系，將不再依賴規模和人力優勢，而是依靠智能系統在覆雜環境中的持續優化能力。在效率、成本、服務等多重目標並存的今天，AI已經從可選項變為必選項。誰能更早完成從自動化到自治化的跨越，誰就更有可能在未來的物流競爭中佔據主動。

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