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李锦莹在2025中国（重庆）—东盟物流行业合作会议上的讲话

发布时间：2025年11月13日10:20 中物联大数据分会

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在“2025中国（重庆）—东盟物流行业合作会议”上的讲话

taptap下载正版物流规划研究院院长

taptap下载正版大数据分会秘书长

李锦莹

2025年11月12日

尊敬的各位来宾、各位物流界的同仁们：

各位领导、各位来宾、各位同仁，大家上午好！

非常荣幸今天第三次站在这里，和大家再次共同探讨行业趋势发展的核心议题：数智赋能，融合共生，物流与AI的协同升维战略。

当前，数字经济浪潮正深刻重塑全球产业格局，物流作为国民经济的“脉络”，其智能化转型已成为培育新质生产力、推动高质量发展的关键抓手。今天，我重点围绕 “AI 如何赋能物流新质生产力”，从政策导向、市场需求、技术路径与未来实践四个维度，与大家探讨构建 “物流 + AI” 融合共生体的路径与方向。

一、双向要驱动：政策与市场为 AI 物流注入双重动能

我们首先来看宏观的政策指引。今年的“两会”明确提出了“人工智能+”行动。这不仅仅是一个口号，它贯穿于多个国家战略中。从扩大内需，到发展新质生产力，再到推进新型城镇化，“人工智能”都是关键词。报告明确要求“深入推进‘人工智能+’行动”，大力支持大模型、智能网联新能源汽车、智能机器人等新一代智能终端的发展。

这对我们物流行业意味着什么？意味着AI不再是“可选项”，而是国家推动产业现代化、培育新质生产力的核心引擎。AI 与物流的深度融合，并非偶然选择，而是 “供给侧政策推动” 与 “需求侧市场拉动” 同频共振的必然结果。

在“人工智能+”的宏观指引下，国办发〔2025〕37号文进一步为我们指明了方向，强调要“加快场景培育和开放，推动新场景大规模应用”。物流行业，正是承接这一战略的最佳“试验场”。我们拥有天然的、海量的“应用场景”。

（一）供给侧端：政策引领明确发展蓝图

从国家层面的战略部署来看，AI 赋能物流的四大核心方向已清晰成型，构成新质生产力的基本框架：

1.基础设施智能化：包括智慧公路、智慧港航、智慧枢纽和物流园区。

2.运营模式智慧化：比如公铁、铁水联运等智慧联运新场景。

3.核心技术一体化：加强仓、配、运的智能一体化，以及数字孪生等技术的应用。

4.作业执行无人化：创新无人运输、无人装卸、无人配送和智慧仓储等应用场景。

看完了供给侧的“政策推动”，我们再来看需求侧的“市场拉动”。

（二）需求侧端：新业态倒逼物流模式革新

财政部等部门联合印发的财建〔2025〕341号文，明确在全国 50 个城市开展 “新消费新业态新场景” 试点，首发经济、服务消费、夜间经济、IP 联名等新业态加速崛起，对传统物流模式提出三大核心挑战：

·首发经济面临“需求预测难、订单瞬间爆发” 的痛点；

·服务消费追求“所见即所得” 的即时性体验；

·夜间经济呈现“全时段运营、高频次下单、小批量配送” 的特征。

面对这些挑战，物流企业不能再局限于“物流供应商” 的单一角色，必须向 “场景共创者” 转型 —— 主动对接试点城市商圈、文旅 IP，以 “AI 物流” 为核心支撑，共同设计 “新消费 + 新物流” 解决方案：以 “AI 需求预测 + 前置仓布局” 应对首发经济爆发式需求，以 “AI 智能调度 + 即时无人配送” 满足服务消费即时性要求，以 “AI 动态补货 + 自动化微仓” 支撑夜间经济全时段运营。

二、破局要攻坚：从“工具式应用”到“战略性协同”的必然跨越

尽管 AI 为物流转型提供了技术可能，但行业长期存在的 “三高两低” 痛点，仍制约着新质生产力的释放。三高即人力、仓储、运输的高成本；全球化供应链、多变渠道的高复杂度；客户对时效、透明度的高期望。两低即激烈价格战导致的低利润；信息孤岛、资源错配导致的低效率。

在过去，我们尝试用AI，但更多是“工具式应用”——做局部的优化，目的是降本增效。

但今天，面对政策的推动和需求的倒逼，我们必须认识到：这已经不够了。我们必须从“工具式应用”走向“战略性协同”，从“降本增效”走向“模式重塑与价值创造”。

这就是我们要构建的“物流+AI”的融合共生体。

三、技术要筑基：AI演进路径与物流智能化需求精准适配

要实现“融合共生”，首先需读懂 AI 这一 “新伙伴” 的发展逻辑。AI 的演进历经三大阶段：从符号逻辑到专家系统，再到如今由大数据、强算力驱动的深度学习阶段。前两阶段以科学家主导技术探索，第三阶段则凭借企业界与投资界的大规模投入，实现了从 “技术突破” 到 “场景落地” 的跨越。

从AI的技术基石中，我们可以看到一条清晰的演进路径：从“感知”到“决策”，最终走向“行动”。

这精准地对应了现代物流体系智能化的核心需求：

1.感知智能（CV/NLP）：为物流网络装上了“全域神经”。让道路感知车流，仓库看清库存，枢纽听懂指令。

2.决策智能（规划与优化）：构成了系统的“超级大脑”。它能进行路网调度、供应链协同、实时仓储规划等复杂决策。

3.智能体（Agents）：标志着技术从“辅助思考”迈向“自主行动”。它将大脑与手脚相连，让无人配送车、自主货运船舶成为真正的“智能员工”。

那么，如何构建一个成功的AI应用？它需要四大要素：数据、模型、应用、反馈。

我们必须在特定的场景下，形成“数据 -> 模型 -> 应用 -> 反馈 -> 更多/更好的数据”这样的正向循环。

请大家记住：场景，是驱动技术迭代和优化的最终源泉！我们物流行业，手握的就是这个最宝贵的“场景”资源。

四、路径要清晰：政策文件指引“AI+交通运输”实施方向

最近，交通运输部联合多部委发布了《“人工智能+交通运输”实施意见》，为我们提供了清晰的“实施路径”和“保障体系”。

首先，在加大关键技术攻坚，突破“卡脖子”环节方面：

1.开展应用技术攻关：如动态场景感知、精准定位导航等。

2.加快智能产品创新：包括智能驾驶、无人机、智慧列车、智能搬运装卸设备等。

3.建设综合交通运输大模型。要构建我们自己的“综合交通运输大模型”。

其次，在加速核心场景赋能，覆盖全物流链路，文件几乎涵盖了我们所有领域：

从组合辅助驾驶、智慧民航、智慧航运、智能铁路，到智慧邮政。

再到联程联运与智慧物流，推动“一票制、一单制、一箱制”和智慧供应链管理。以及智能建养，实现基础设施的智能监测和预警，构建全链路智能化体系。

第三，是加速核心要素保障，筑牢发展根基。这三大保障至关重要：

1.算力供给：统筹优化行业算力资源。

2.高质量数据集：加快国家交通运输信息平台建设，深入实施“数据要素X”行动。

3.网络设施：推动5G、物联网等技术的融合应用。

第四，是优化产业发展生态，凝聚协同合力。这需要我们共同努力：

在治理机制上，完善制度与标准，构建风险防控体系。

在产业生态上，组建大模型创新联盟，培育开放共赢的生态。

在人才聚集上，加快培养复合型人才、卓越工程师。

最后，第五，勾勒未来智慧物流新景象，确保了这项战略的落地：坚持政府引导、市场主导；加强协同联动；统筹发展与安全；完善点点taptap让球；加大开放合作。

各位同仁，政策的东风已至，技术的基石已定。在政策的强力驱动下，未来的智慧物流将呈现出怎样的图景？

我们预判，将出现几个关键的未来范式：

第一，是从“分段管理”到“全程协同”。这将实现从“分段管理”到“一站式、一单制”服务的跨越。其核心，是以数据驱动打破组织壁垒，为用户提供真正无缝的出行与物流体验。

第二，是从“被动响应”到“主动进化”。这将实现从“被动响应”到“自感知、自决策、自优化”的转变。其核心，是让基础设施（如道路、枢纽）和运载工具（如车辆、船舶）都具备持续学习和自主行动的能力，成为一个能主动进化的“生命体”。

第三，是从“工具应用”到“融合共生”。这是AI与物流深度融合的最终形态：AI 与物流深度融合，数据、算法、算力与场景协同进化，打破企业与行业壁垒，创造全新价值生态，真正释放物流新质生产力。

五、实施落地：三步走构建融合共生体

蓝图已经绘就，但我们如何走向这个“融合共生”的未来？我们建议，必须走好坚实的三步：

第一步：治理“脏数据”，打通“孤岛”。这是我们所有AI应用的基础。必须实现数据资产化。请记住：没有高质量的数据，AI就是无源之水。

第二步：从痛点业务场景切入，寻找“速赢”项目。不要一上来就追求“高大全”。要寻找那些能快速验证、迭代优化、以点带面的“速赢”项目，用小成功积累大信心。

第三步：打破企业间的数据孤岛，共建“行业大模型”。在完成了前两步的企业内部修炼后，我们必须走向开放。只有打破企业间的壁垒，共同训练更强大的“行业大模型”，我们才能真正共享AI时代的红利。

各位同仁，物流与AI的协同，已经不是一道“选择题”，而是一道“生存题”。

道阻且长，行则将至，未来可期。让我们携手，以数智赋能，走向融合共生，共同开启中国物流行业的“升维”新时代！

拥抱智能，未来已来。我的分享就到这里。谢谢大家！

责任编辑：中物联大数据分会