鲶鱼进场，物流江湖格局生变

  2025年开年以来，一场AI技术革命正在物流行业的“核心地带”悄然爆发。在这场变革中，被视为物流行业基石的仓储管理系统(WMS)与运输管理系统(TMS)，正面临前所未有的挑战。

  据行业报告披露，依赖规则引擎的传统TMS在应对全球供应链震荡时，动态响应能力滞后，造成运输成本波动。而WMS在电商促销峰值压力下，因库存预测偏差容易导致爆仓率增加。反观AI大模型，其通过多模态数据融合与实时学习，已能够实现“零人工干预”的运输调度。同时，亚马逊在2024年Q4财报中也首次将“AI原生物流系统”列为独立战略板块，其基于大模型的“预见性仓储网络”已使库存周转率显著提升。

  但质疑声同样尖锐，MIT物流实验室最新研究指出，AI决策的“黑箱效应”可能导致供应链系统性风险。当前正是物流智能化的“奇点时刻”，站在技术爆炸的临界点，WMS与TMS的存续已超越工具迭代范畴，成为衡量国家供应链韧性的战略指标。这不仅仅是技术迭代，更关乎物流业价值链条的重构——当各大头部物流企业逐步优化传统系统运维团队时，行业真切感受到所谓“诺基亚时刻”的迫近，究竟AI大模型与WMS/TMS之间，是颠覆还是共生?

  ▍传统物流系统的“阿喀琉斯之踵”

  在当今复杂多变的市场环境下，物流行业面临着诸多挑战，而传统的物流系统逐渐显现出一些难以克服的局限性，这些局限性犹如 “阿喀琉斯之踵”，制约着物流行业的进一步发展。

  现看WMS，其存在的局限性主要在以三方面。

  一是静态库存管理，依赖历史数据，无法应对突发需求。传统WMS多基于历史数据进行库存规划，难以捕捉突发事件(如促销爆单、供应链中断)的实时需求。而AI大模型通过融合外部数据(如社交媒体舆情、宏观经济指标)实现动态预测。比如，京东物流将AI、大数据、运筹学等数智化技术与物流各环节深度融合，打造数智化供应链技术全景“京东物流超脑”，在去年双11期间，通过运用京东物流超脑系统，订单全链路履约时间同比缩短超12%，末端配送站点人效同比提升23%。

  二是人工依赖症，拣选路径规划效率低，错误率高。传统拣选依赖人工经验规划路径，错误率较高。AI 可以通过强化学习算法实时优化拣选路径。例如，亚马逊利用先进库存规划系统Sequoia通过人工智能和计算机视觉技术快速识别和存储产品，加快了库存管理速度。该系统能将库存整合速度提高75%。此外，AI 驱动的视觉识别技术可自动校验货物信息，减少人工核验环节。

  三是预测失灵，线性模型难以捕捉市场波动，传统 WMS 使用线性回归模型，对季节性波动和突发事件的预测误差较大。AI大模型(如LSTM 神经网络)通过分析多维度数据(天气、社交媒体、竞品动态)实现非线性预测。例如，通过应用AI与大数据，菜鸟自研数字供应链产品“天机π”能够通过智能预测、智能补货调拨、多级库存管理以及运营陪伴。中国邮政速递物流通过完成DeepSeek-R1大模型私有化部署，以推进功能测试、性能优化、安全验证，拓展场景化模型的预训练与微调工作等预测工作。

  再看TMS。其主要存在动态响应滞后、运力匹配低效以及成本黑洞等短板。

  首先是动态响应滞后。传统TMS依赖静态规则引擎，面对突发交通拥堵需数小时调整路径，对于交通、天气等变量处理能力弱。AI 通过实时集成交通摄像头、GPS 数据与气象预报，实现分钟级动态优化。例如，去年8月，顺丰科技与零一万物达成合作，双方将探索人工智能技术在供应链管理中的应用，以此提高物流效率和客户服务质量。据悉，零一万物将为其Yi-Large(FC)模型引入Function Call功能，能让该模型能够直接访问最新数据源，例如实时交通信息和天气预报等。

  其次是运力匹配低效。传统调度依赖人工经验，导致空载率高。AI则通过博弈论模型做到动态匹配货源与运力。

  最后是成本黑洞。传统TMS难以追踪燃油费、过路费等隐性成本，隐性费用占运输总成本较大。AI 通过OCR和NLP技术自动解析票据，结合区块链记录成本流向。例如，DHL在其各个运营中心都部署了由人工智能驱动的高级质量控制中心(AOCC)，利用大数据和预测分析来监控货运动向，实时标记问题，确定替代航班或网络路线，从而降低隐形成本。

  ▍AI如何“增强”WMS/TMS?

  尽管目前AI大模型在某些领域仍面临技术挑战和成本问题，但其在WMS和TMS领域的应用前景广阔，更有可能逐步在某些物流环节实现颠覆性的创新和替代，究竟哪些环节将率先受到影响?

  从技术颠覆的底层逻辑来看，首先动态感知，因为AI大模型结合物联网(IoT)技术，能够实时采集并分析大量数据，包括天气、交通状况、客户需求等。例如，通过IoT设备获取实时环境数据，结合大模型的预测能力，可以动态调整运输计划和仓储布局，从而提高物流效率和响应速度。

  其次是智能决策，AI大模型通过深度学习和强化学习算法，能够优化复杂的多目标问题。基于AI的运输规划引擎能够动态调整运输路线，减少成本并提高效率。

  最后是自学习能力，AI大模型具有强大的学习能力，可以通过海量数据不断迭代优化预测精度。在库存管理中，能够基于多渠道销售数据进行精准预测，减少库存积压和缺货风险。

  那么，哪些环节将率先破防呢?首先是WMS的智能化跃迁，第一个环节是库存预测，AI大模型能够整合多种数据源，如销售数据、市场趋势等，通过深度学习算法实现精准的库存预测。

  第二个环节是自动化调度，优化机器人集群的调度策略，提高自动化仓库的作业效率。通过实时数据分析和智能调度算法，机器人可以更高效地完成拣选、搬运等任务。

  最后是TMS的智能集成。一方面是引入动态定价，实时分析市场供需关系和运输成本，动态调整运价策略。通过AI驱动的运价博弈模型，物流公司可以降低运输成本并提高盈利能力。另一方面是与自动驾驶的整合，AI与自动驾驶技术的结合，可以显著提升无人车队的调度效率。通过实时数据分析和路径规划，自动驾驶车辆可以更快响应调度指令，提高运输效率。

  现阶段，各大头部物流企业如京东物流、中国邮政、顺丰、菜鸟、DHL、亚马逊、富勒科技等已经通过自研或者合作AI大模型，在其自有的物流系统中扮演“增强者”角色，实现优化决策、简化流程、提升效率，但WMS/TMS的核心架构(如库存管理、运力分配)仍需与硬件和业务规则深度耦合，短期内在实际应用层面难以被完全取代。

  ▍争议、颠覆还是共生?

  虽然物流行业的WMS和TMS作为核心支撑系统，正面临AI大模型的冲击。但是，结合技术天花板与成本悖论，其替代路径更可能走向“人机协同”而非“完全替代”。

  从技术应用来看，AI在物流行业的应用局限性仍待突破，由于AI大模型是基于数据驱动的决策机制，在复杂物流场景中可能产生逻辑不可控的风险。

  例如，运输路径优化时若依赖大模型动态调整，其决策依据可能缺乏透明性，导致企业难以追溯问题根源。在医药物流领域，药品运输需严格遵循温控和时效要求，若AI因数据偏差错误调整路线，可能引发合规风险，此时仍需人工复核。比如，目前头部的医药企业引入AI辅助的TMS后，虽然运输效率有所提升，但特殊药品的配送仍需人工主导。另外，物流的“长尾场景”仍然依赖人类经验，物流场景中存在大量非标准化需求，例如危险品运输、超大件货物装卸等。这些场景数据稀疏且规则复杂，AI难以通过现有模型覆盖。

  从成本悖论来看，中小企业的面临现实困境。AI大模型的训练与部署需要海量数据和算力支持，初期部署成本高企。比如目前集成AI技术的WMS和TMS的订单分配系统虽广泛使用深度学习算法，但核心技术由平台自研自用，第三方供应商难以分摊成本。对中小企业而言，从传统WMS/TMS向AI系统迁移的软硬件投入远超其承受能力。同时，现有WMS/TMS与AI系统的数据兼容性不足，形成“新旧割裂”。例如，很多中小企业尝试将AI预测模型嵌入原有TMS时，因数据格式不兼容导致数据产生较大偏差，最终还需额外投入定制接口。

  因此，AI大模型对WMS和TMS的颠覆和替代存在明显的边界：即在标准化流程中，AI可大幅提效;在复杂场景与长尾需求中，人类经验不可替代。技术天花板与成本限制下，“人机协同”将是长期主流模式。企业需根据自身规模与业务特性，选择渐进式AI融合路径，而非盲目追求全面替代。

  ▍写在最后

  我们已经站在了技术浪潮的十字路口——WMS与TMS系统作为传统物流的支柱，与AI大模型碰撞出的不仅是火花，更是整个行业基因的重构。这场“颠覆还是共生”之争的本质，实则是人机协同边界的重新定义。正如前额叶皮层为人类带来了想象与智慧，未来的物流中枢也将是如同人类大脑结构一样，WMS与TMS作为强健的脑干维持基础生命体征，AI大模型则成为充满想象力的大脑皮层。未来的物流竞争力，也将取决于企业“驾驭两套大脑”的能力。(作者系武汉理工大学硕士;法国里昂商学院交流学者)

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