隨著人工智能（AI）越來越多地用于倉儲、調度與路徑規劃，物流行業是否還需要人類？在此間舉行的2025年慕尼黑國際物流博覽會上，多位業內人士表示，當前全球物流行業面臨供應鏈脆弱、勞動力短缺等挑戰，AI正成為驅動行業變革的重要力量。但無論技術如何進步，人類依然是不可或缺的決策核心。
“歸根結底，這一切都關乎人。物流本質上是一個‘以人為本’的行業。”展會主辦方慕尼黑博覽集團全球產業負責人羅伯特·舍恩貝格爾在接受新華社專訪時說，盡管技術將發揮重要作用，但人始終是物流業務的核心。
展會主辦方此前發布的一項調查顯示，在受訪參展企業中，AI的平均使用率為54%，主要用于行政管理、客戶服務和流程控制等領域。其中，有三分之二的受訪德國企業表示至少部分使用了AI。然而，盡管技術滲透不斷加深，仍有六成受訪企業認為人才是成功的關鍵。
“AI不會取代人類，而是對人類的補充。”意大利米蘭理工大學副教授馬蒂亞斯·克倫普在展會期間說，當下的趨勢向“工業5.0”推進，包括物流領域在內，各行業正從以技術為中心的數字化向人與機器的智能協作轉型。人類仍然掌握決策權，AI則提供基于數據的建議、風險預判和流程優化建議。
在本屆展會上，一只名叫“斑點”的黃色機器狗吸引了大批觀眾圍觀。這只由美國波士頓動力公司制造、外形酷似“四足獵犬”的機器人，經過德國弗勞恩霍夫物流與后勤研究所的二次開發，并搭載AI技術，已被成功應用于航空貨運倉庫，成為物流系統中的“偵察兵”。
“‘斑點’可以識別雜亂擺放的航空托盤，并自動讀取其條形碼。”參與該項目的研究人員曼努埃爾·魏納對新華社記者說，每次執行任務時，“斑點”都能自主規劃路徑，一旦識別到目標托盤，便啟動背部的機械臂，繞托盤一圈讀取條碼，并將信息實時上傳至中央控制系統。“‘斑點’并不負責搬運，它的任務是‘偵察’，為其他機器人‘指路’。”魏納因此將其稱為“賦能型機器人”，它負責采集信息，為后續的機器人搬運提供精準支持。
魏納指出，AI在整個系統中承擔著三項關鍵任務：一是識別貨物結構中的規律；二是優化機器人車隊運行；三是進行預測性管理。“這三方面共同作用，使我們能夠構建更智能、更具前瞻性的倉儲系統。”
盡管AI功能強大，但魏納認為決策權仍掌握在人類手中。“目前發展趨勢是控制中心由一名人類操控員監控整個機器人車隊，并在出現錯誤時介入。”他認為，這種“人監督、多機器人協同”的結構是物流自動化發展的方向，既能提高效率，也能保障安全性。
弗勞恩霍夫物流與后勤研究所科學家馬丁·弗里德里希認為，在動態、復雜的系統中，AI可以管理復雜性并改善決策質量。“無論是容量利用、自動調度還是預測性維護，AI都可以大幅提升決策效率。”他說，目前AI在物流行業的應用仍處于初級階段，存在數據質量不足、內部專業知識匱乏或團隊接受度低等問題。
人始終是物流行業的核心所在。克倫普指出，技術設計的關鍵在于“以人為本”，既要操作直觀、便于使用，又要真正帶來實際價值；不僅要確保用戶始終掌握控制權，還應留出足夠的“試錯”空間。他說，員工應從開發初期就被納入流程，這不僅有助于減輕人類對技術的顧慮，也能有效提升接受度。
隨著人工智能（AI）越來越多地用于倉儲、調度與路徑規劃，物流行業是否還需要人類？在此間舉行的2025年慕尼黑國際物流博覽會上，多位業內人士表示，當前全球物流行業面臨供應鏈脆弱、勞動力短缺等挑戰，AI正成為驅動行業變革的重要力量。但無論技術如何進步，人類依然是不可或缺的決策核心。
“歸根結底，這一切都關乎人。物流本質上是一個‘以人為本’的行業。”展會主辦方慕尼黑博覽集團全球產業負責人羅伯特·舍恩貝格爾在接受新華社專訪時說，盡管技術將發揮重要作用，但人始終是物流業務的核心。
展會主辦方此前發布的一項調查顯示，在受訪參展企業中，AI的平均使用率為54%，主要用于行政管理、客戶服務和流程控制等領域。其中，有三分之二的受訪德國企業表示至少部分使用了AI。然而，盡管技術滲透不斷加深，仍有六成受訪企業認為人才是成功的關鍵。
“AI不會取代人類，而是對人類的補充。”意大利米蘭理工大學副教授馬蒂亞斯·克倫普在展會期間說，當下的趨勢向“工業5.0”推進，包括物流領域在內，各行業正從以技術為中心的數字化向人與機器的智能協作轉型。人類仍然掌握決策權，AI則提供基于數據的建議、風險預判和流程優化建議。
在本屆展會上，一只名叫“斑點”的黃色機器狗吸引了大批觀眾圍觀。這只由美國波士頓動力公司制造、外形酷似“四足獵犬”的機器人，經過德國弗勞恩霍夫物流與后勤研究所的二次開發，并搭載AI技術，已被成功應用于航空貨運倉庫，成為物流系統中的“偵察兵”。
“‘斑點’可以識別雜亂擺放的航空托盤，并自動讀取其條形碼。”參與該項目的研究人員曼努埃爾·魏納對新華社記者說，每次執行任務時，“斑點”都能自主規劃路徑，一旦識別到目標托盤，便啟動背部的機械臂，繞托盤一圈讀取條碼，并將信息實時上傳至中央控制系統。“‘斑點’并不負責搬運，它的任務是‘偵察’，為其他機器人‘指路’。”魏納因此將其稱為“賦能型機器人”，它負責采集信息，為后續的機器人搬運提供精準支持。
魏納指出，AI在整個系統中承擔著三項關鍵任務：一是識別貨物結構中的規律；二是優化機器人車隊運行；三是進行預測性管理。“這三方面共同作用，使我們能夠構建更智能、更具前瞻性的倉儲系統。”
盡管AI功能強大，但魏納認為決策權仍掌握在人類手中。“目前發展趨勢是控制中心由一名人類操控員監控整個機器人車隊，并在出現錯誤時介入。”他認為，這種“人監督、多機器人協同”的結構是物流自動化發展的方向，既能提高效率，也能保障安全性。
弗勞恩霍夫物流與后勤研究所科學家馬丁·弗里德里希認為，在動態、復雜的系統中，AI可以管理復雜性并改善決策質量。“無論是容量利用、自動調度還是預測性維護，AI都可以大幅提升決策效率。”他說，目前AI在物流行業的應用仍處于初級階段，存在數據質量不足、內部專業知識匱乏或團隊接受度低等問題。
人始終是物流行業的核心所在。克倫普指出，技術設計的關鍵在于“以人為本”，既要操作直觀、便于使用，又要真正帶來實際價值；不僅要確保用戶始終掌握控制權，還應留出足夠的“試錯”空間。他說，員工應從開發初期就被納入流程，這不僅有助于減輕人類對技術的顧慮，也能有效提升接受度。
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