AI时代的物流创新：人类依然是决策核心
随着人工智能（AI）越来越多地用于仓储、调度与路径规划，物流行业是否还需要人类？在此间举行的2025年慕尼黑国际物流博览会上，多位业内人士表示，当前全球物流行业面临供应链脆弱、劳动力短缺等挑战，AI正成为驱动行业变革的重要力量。但无论技术如何进步，人类依然是不可或缺的决策核心。
“归根结底，这一切都关乎人。物流本质上是一个‘以人为本’的行业。”展会主办方慕尼黑博览集团全球产业负责人罗伯特·舍恩贝格尔在接受新华社专访时说，尽管技术将发挥重要作用，但人始终是物流业务的核心。
展会主办方此前发布的一项调查显示，在受访参展企业中，AI的平均使用率为54%，主要用于行政管理、客户服务和流程控制等领域。其中，有三分之二的受访德国企业表示至少部分使用了AI。然而，尽管技术渗透不断加深，仍有六成受访企业认为人才是成功的关键。
“AI不会取代人类，而是对人类的补充。”意大利米兰理工大学副教授马蒂亚斯·克伦普在展会期间说，当下的趋势向“工业5.0”推进，包括物流领域在内，各行业正从以技术为中心的数字化向人与机器的智能协作转型。人类仍然掌握决策权，AI则提供基于数据的建议、风险预判和流程优化建议。
在本届展会上，一只名叫“斑点”的黄色机器狗吸引了大批观众围观。这只由美国波士顿动力公司制造、外形酷似“四足猎犬”的机器人，经过德国弗劳恩霍夫物流与后勤研究所的二次开发，并搭载AI技术，已被成功应用于航空货运仓库，成为物流系统中的“侦察兵”。
“‘斑点’可以识别杂乱摆放的航空托盘，并自动读取其条形码。”参与该项目的研究人员曼努埃尔·魏纳对新华社记者说，每次执行任务时，“斑点”都能自主规划路径，一旦识别到目标托盘，便启动背部的机械臂，绕托盘一圈读取条码，并将信息实时上传至中央控制系统。“‘斑点’并不负责搬运，它的任务是‘侦察’，为其他机器人‘指路’。”魏纳因此将其称为“赋能型机器人”，它负责采集信息，为后续的机器人搬运提供精准支持。
魏纳指出，AI在整个系统中承担着三项关键任务：一是识别货物结构中的规律；二是优化机器人车队运行；三是进行预测性管理。“这三方面共同作用，使我们能够构建更智能、更具前瞻性的仓储系统。”
尽管AI功能强大，但魏纳认为决策权仍掌握在人类手中。“目前发展趋势是控制中心由一名人类操控员监控整个机器人车队，并在出现错误时介入。”他认为，这种“人监督、多机器人协同”的结构是物流自动化发展的方向，既能提高效率，也能保障安全性。
弗劳恩霍夫物流与后勤研究所科学家马丁·弗里德里希认为，在动态、复杂的系统中，AI可以管理复杂性并改善决策质量。“无论是容量利用、自动调度还是预测性维护，AI都可以大幅提升决策效率。”他说，目前AI在物流行业的应用仍处于初级阶段，存在数据质量不足、内部专业知识匮乏或团队接受度低等问题。
人始终是物流行业的核心所在。克伦普指出，技术设计的关键在于“以人为本”，既要操作直观、便于使用，又要真正带来实际价值；不仅要确保用户始终掌握控制权，还应留出足够的“试错”空间。他说，员工应从开发初期就被纳入流程，这不仅有助于减轻人类对技术的顾虑，也能有效提升接受度。
随着人工智能（AI）越来越多地用于仓储、调度与路径规划，物流行业是否还需要人类？在此间举行的2025年慕尼黑国际物流博览会上，多位业内人士表示，当前全球物流行业面临供应链脆弱、劳动力短缺等挑战，AI正成为驱动行业变革的重要力量。但无论技术如何进步，人类依然是不可或缺的决策核心。
“归根结底，这一切都关乎人。物流本质上是一个‘以人为本’的行业。”展会主办方慕尼黑博览集团全球产业负责人罗伯特·舍恩贝格尔在接受新华社专访时说，尽管技术将发挥重要作用，但人始终是物流业务的核心。
展会主办方此前发布的一项调查显示，在受访参展企业中，AI的平均使用率为54%，主要用于行政管理、客户服务和流程控制等领域。其中，有三分之二的受访德国企业表示至少部分使用了AI。然而，尽管技术渗透不断加深，仍有六成受访企业认为人才是成功的关键。
“AI不会取代人类，而是对人类的补充。”意大利米兰理工大学副教授马蒂亚斯·克伦普在展会期间说，当下的趋势向“工业5.0”推进，包括物流领域在内，各行业正从以技术为中心的数字化向人与机器的智能协作转型。人类仍然掌握决策权，AI则提供基于数据的建议、风险预判和流程优化建议。
在本届展会上，一只名叫“斑点”的黄色机器狗吸引了大批观众围观。这只由美国波士顿动力公司制造、外形酷似“四足猎犬”的机器人，经过德国弗劳恩霍夫物流与后勤研究所的二次开发，并搭载AI技术，已被成功应用于航空货运仓库，成为物流系统中的“侦察兵”。
“‘斑点’可以识别杂乱摆放的航空托盘，并自动读取其条形码。”参与该项目的研究人员曼努埃尔·魏纳对新华社记者说，每次执行任务时，“斑点”都能自主规划路径，一旦识别到目标托盘，便启动背部的机械臂，绕托盘一圈读取条码，并将信息实时上传至中央控制系统。“‘斑点’并不负责搬运，它的任务是‘侦察’，为其他机器人‘指路’。”魏纳因此将其称为“赋能型机器人”，它负责采集信息，为后续的机器人搬运提供精准支持。
魏纳指出，AI在整个系统中承担着三项关键任务：一是识别货物结构中的规律；二是优化机器人车队运行；三是进行预测性管理。“这三方面共同作用，使我们能够构建更智能、更具前瞻性的仓储系统。”
尽管AI功能强大，但魏纳认为决策权仍掌握在人类手中。“目前发展趋势是控制中心由一名人类操控员监控整个机器人车队，并在出现错误时介入。”他认为，这种“人监督、多机器人协同”的结构是物流自动化发展的方向，既能提高效率，也能保障安全性。
弗劳恩霍夫物流与后勤研究所科学家马丁·弗里德里希认为，在动态、复杂的系统中，AI可以管理复杂性并改善决策质量。“无论是容量利用、自动调度还是预测性维护，AI都可以大幅提升决策效率。”他说，目前AI在物流行业的应用仍处于初级阶段，存在数据质量不足、内部专业知识匮乏或团队接受度低等问题。
人始终是物流行业的核心所在。克伦普指出，技术设计的关键在于“以人为本”，既要操作直观、便于使用，又要真正带来实际价值；不仅要确保用户始终掌握控制权，还应留出足够的“试错”空间。他说，员工应从开发初期就被纳入流程，这不仅有助于减轻人类对技术的顾虑，也能有效提升接受度。
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