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從起源到應(yīng)用:AI如何以底層邏輯驅(qū)動智慧物流的進(jìn)化與變革

   發(fā)布時間:2025-12-07 02:15 作者:蘇婉清

人工智能自誕生以來,已走過七十余載發(fā)展歷程,從最初的理論構(gòu)想到如今滲透至各個行業(yè),其影響力正持續(xù)擴(kuò)大。在物流領(lǐng)域,人工智能正推動著一場從數(shù)字化邁向智慧化的深刻變革。然而,當(dāng)前業(yè)界對人工智能與智慧物流的認(rèn)知仍存在諸多誤區(qū),厘清其內(nèi)在邏輯成為推動行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵。

人工智能的起源可追溯至1950年圖靈發(fā)表的里程碑式論文《計算機(jī)器與智能》。他在文中首次提出“機(jī)器思維”與“圖靈測試”的概念,并拋出“機(jī)器能思考嗎”這一震撼世界的問題。這一思考源于他童年時讀到的一本書,書中將人比喻為機(jī)器,這一觀點深深觸動了他,進(jìn)而激發(fā)了他對模擬人類智能機(jī)器的探索熱情。無獨(dú)有偶,科學(xué)家特斯拉也認(rèn)為人如同血肉機(jī)器人,其生命活動具有無意識自動性。這種將人視為機(jī)器的研究視角,為人工智能的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。人工智能的核心在于模擬人類智能,其運(yùn)作流程涵蓋狀態(tài)感知、實時分析、科學(xué)決策與精準(zhǔn)執(zhí)行,這與人類智能的產(chǎn)生機(jī)制存在相似性。

人工智能的研究主要分為邏輯主義、連接主義與行為主義三大流派。邏輯主義以符號推理與機(jī)器推理為核心,試圖讓機(jī)器模仿人類的思考與推理方式,但因難以深入了解人類大腦的智能系統(tǒng)構(gòu)造,研究進(jìn)展較為緩慢。連接主義的興起得益于現(xiàn)代電生理實驗與神經(jīng)成像技術(shù)的發(fā)展,這些技術(shù)使人們能夠觀察到大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其連接方式,從而為模擬人類神經(jīng)系統(tǒng)提供了可能。隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計算與大數(shù)據(jù)技術(shù)的飛速發(fā)展,連接主義流派借助機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)取得了顯著進(jìn)展,成為當(dāng)前人工智能高速發(fā)展的主要推動力。行為主義則側(cè)重于模仿人類行為,通過控制、自適應(yīng)與進(jìn)化計算,探尋將人類智能復(fù)制到機(jī)器系統(tǒng)的方法。盡管三大流派的研究路徑各異,但本質(zhì)均是對人類智能的模仿。

現(xiàn)代物流的發(fā)展與人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在運(yùn)行形態(tài)和機(jī)制上具有高度相似性。人類智慧源于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接,而智慧物流則依托物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)構(gòu)建的信息網(wǎng)絡(luò)。通過狀態(tài)感知、實時分析、科學(xué)決策與精準(zhǔn)執(zhí)行,物流系統(tǒng)得以實現(xiàn)學(xué)習(xí)提升,進(jìn)而展現(xiàn)出一定的智慧能力。信息連接在物流發(fā)展歷程中扮演著至關(guān)重要的角色。從信息連通催生的現(xiàn)代物流理念,到信息一體化連接帶來的物流2.0變革,再到信息全面融合催生的供應(yīng)鏈物流,直至基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的智慧物流時代,信息連接的深化始終是推動物流變革的核心動力。

近年來,人工智能技術(shù)的突破為智慧物流的發(fā)展注入了新動力。基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)取得革命性進(jìn)展,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)算法的興起,使機(jī)器能夠自動從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜模式與特征。生成式通用型人工智能技術(shù)的變革同樣引人注目,Transformer架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練大模型技術(shù)突破帶來了以GPT系列模型為主體的生成式AI變革,人工智能多模態(tài)技術(shù)突破推動了綜合感知體系融合,DeepSeek技術(shù)則融合了連接主義與邏輯主義的優(yōu)勢,實現(xiàn)了重大技術(shù)突破。DeepSeek不僅具備強(qiáng)大的多模態(tài)理解能力,能夠同時處理文本、圖像、語音等多種模態(tài)的數(shù)據(jù),還能深入挖掘數(shù)據(jù)背后的邏輯關(guān)系,構(gòu)建起龐大而復(fù)雜的知識圖譜,并具備自主學(xué)習(xí)與持續(xù)優(yōu)化能力。

在物流領(lǐng)域,人工智能技術(shù)的應(yīng)用已日益廣泛。機(jī)器學(xué)習(xí)與智能決策技術(shù)全面推動物流大腦的進(jìn)化升級,在數(shù)據(jù)處理、流程優(yōu)化、作業(yè)預(yù)測與智能決策等方面發(fā)揮著重要作用。人工智能大模型的應(yīng)用也在推動著智慧物流的變革,京東、菜鳥、順豐等企業(yè)均已將大模型應(yīng)用于物流場景。未來,隨著“智能體+機(jī)器人”的具身智能形式得到廣泛應(yīng)用,物流行業(yè)將迎來更加智能化的發(fā)展階段。

 
 
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