：本文作者来自伍强科技，作者是老王好朋友，物流领域著名实战专家，北京伍强智能科技有限公司董事长尹军琪。尹总既是著名物流专家，勤于笔耕，写了很多文章；又是著名企业家，创立了中国物流技术装备领域的著名企业伍强科技，企业产品已经成为中国智慧物流领域著名品牌。本文是尹军琪根据他在AI+物流灯塔直播间的演讲内容整理完成，内容实用，全是干货，特向朋友们推荐。

　　服务于制造业企业的物流，主要是为车间提供生产物资（如原料、辅料），以及成品和半成品的储存与配送。工业4.0的兴起，为物流赋予了新的使命，柔性化、透明化、数字化的管理模式，也使得物流4.0相较于传统物流，有了全新的内涵。事实上，物流是工业4.0的重要支撑。用SEW欧洲总部负责人的线，事实上就是先进的生产系统+智能化的物流系统。

　　正是由于物流的作用，才使得商业流通变得通畅，从而使商品社会变得更加丰富多彩。物流改变了商业环境与经营逻辑，无论是连锁店还是大卖场，还是大宗商品的流通，现代社会对物流的依赖从来没有像今天这样如影随形，难以割舍，以至于当我们看到集装箱码头堵塞后，马上会联想到国际大宗商品价格的上涨。有人甚至说，没有物流，就没有现代商业，仔细想想，其实是很有道理的。

　　Logistics（物流）这个单词，最早起源于军事后勤管理，因此，说现代物流起源于军事后勤，应该没有什么疑问。与此相关的是应急物流。我国的国情，将军事后勤与应急物流关联起来，客观来说，除了两者物流本身的特征有一些相似外，其实更多的是体现平战结合的思想。突发性、急迫性以及随机性是应急与军事物流共同的特征，单元化物流是应急与军事物流的重要技术手段。

　　客观来说，电子商务本身属于流通领域的一种商业模式，但电子商务的确太特殊了，所以我将其单独列出。电子商务的特殊性，不仅仅是指其商业模式特殊，其订单结构特殊（如海量订单，每个订单的数量很少，订单随机性，以及订单处理速度快等），主要还在于电子商务在过去10年间所并发出的巨大能量和增长速度。从2010年到2020年，电子商务的规模增加了35倍，而其它传统行业，平均数只有约1.5倍。正是电子商务的蓬勃发展，推动了我国物流技术的快速发展。

　　物流技术发展到今天，我们看到一个奇特的现象，是物流的边界在不断延伸，这种趋势，到现在也没有停下的迹象。物流地位越来越凸显，已经超越过去降本增效的范畴。

　　“物流”这个词，直接来源于日语，其原意是物的流动。以今天的眼光来看，日语很多翻译都很直接和生硬，但物流一词却在不经意间，道出了物流的本质，即物流是物的流动，是实体经济的支撑。物流离开“物”即失去根本，而“流动”则体现了物流的价值所在。没有流动，物流将失去价值，而流动越快，隐含的价值就越高。

　　如何定义现代物流的内涵，其实前人早有定论：其一是托盘（单元化），其二是计算机（信息化）。随着信息技术的不断升级，信息化逐渐为数字化、网络化和智能化所取代。数字经济的内涵表面看是虚幻的，但如果联系到物流的巨大桥梁作用，数字经济就变得栩栩如生，是物流赋予了数字经济以生命力，物流是数字经济的主体。

　　现代物流的历史使命已经完全超越了单一的降低成本和提升效率这样一个目标，被赋予了全新的内涵，在当前的经济环境下，物流被赋予了承担产业转型的新的历史使命。中国物流学会会长戴定一先生是我非常敬重的物流专家，他在今年10月的一次学术会议上，阐述了这一观点。我认为这是他送给中国物流的一份厚礼，让人醍醐灌顶，值得每一个物流人点赞，并深刻领会。前面说到的物流是工业4.0的重要组成部分，事实上已经明确了这一观点，不过这远不是全部。我国是一个农业大国，长期以来，农产品物流非常原始落后，果蔬从田间地头到餐桌间的损耗高达30%以上。同时，农产品的品质得不到保障，这对于我国这样一个14亿人口的大国来说，不能不说是一件大事。如何降低这一损耗，并保障产品的品质，这一历史责任落到了现代物流身上。现代物流将在这场产业升级的攻坚战中，扮演最重要的角色。

　　现代社会是一个定制化的社会。大规模定制化，有一个基本前提是生产能力和配送能力是否能够支撑这一需求。现代物流技术的发展，尤其是电子商务的发展，为大规模定制提供了技术基础和实验场地。

　　应急与军事物流的发展，为人类应对极端的自然灾难，减少人民生命财产损失，提供了技术保障。新冠疫情验证了应急物流在面对极端自然灾难时的重要性和巨大作用。现代物流，从军事后勤开始发端，最终又回到这一起点，不能不说是一个巧合，也是一种回报。

　　可以说，物流边界的极限即人类的边界，有人的地方，就会有物流。随着人类社会的不断发展，物流的边界必将不断延伸。

　　如果具体描述一下物流的活动，对于我们理解物流要做什么会比较具体。所谓物流，即根据客户的需求，将物品从供给地向需求地转移的过程，主要包括运输、储存、加工、包装、装卸、配送和信息处理等活动。这是物流的基本定义。

　　当然，物流设备还远不止以上所述。随着物流技术的发展，很多设备扮演了多种角色，如AGV既可以作为输送设备，也可以作为存储设备，如机械手，既可以作为装卸设备，也可以作为码垛与拆垛设备，还可以作为自动拣选设备等。

　　长期以来，人们对于物流中出现的问题，进行了不遗余力的攻关克难。但新的问题总是层出不穷。这也是未来的常态，因为人类的需求总是在不断变化。

　　成本 ：物流成本可以分解到各个部分，包括建设成本，使用成本，管理成本，维护成本，以及各种潜在风险带来的成本等。

　　效率 ：效率一方面体现在“快”，如拣选效率，配送效率等，另一方面则表现在“省”，如空间利用率，设备利用率，人员利用率，货物破损率等，这些都是效率的体现。物流行业的竞争，往往是效率的竞争。

　　时效 ：物流的时效，主要是体现在快捷和准时等方面，但在管理方面，对市场的反馈，对问题的处理等，均属于时效的范围。“快”对物流固然重要，但单纯的快其实不是最重要的。

　　准确性 ：相对于“快”来说，准确性更为重要。在电子商务中，如果发生一次退货，其对物流成本的影响，将是5~10次的正常作业的代价。很多情形下，准确是最重要的。物流对于产品质量的提升，不仅表现在对产品的保护方面，更重要的是配送的准确性。

　　透明化 ：透明化是工业4.0的要求，也是物流的要求。一个透明化的系统中，订单是可视的，指令是可视的，库存是可视的，设备状态也是可视的。一个透明的系统，不仅符合客户的期望，对于提升系统的可靠性也是非常重要的手段。

　　我们面对的世界，是一个充满竞争的世界，人类对速度的需求没有止境。我们出行从步行、马车、汽车、火车、飞机，到现在高铁、运载火箭，从地面到空中，进一步达到其它星球，物流也是如此。书抵万金的时代，一件信函，可能要数月才能到达，现在可以几个小时送达，更是可以通过视频通话，实时通讯。物流快递，有次日达、当日达、小时达等极速模式可供选择。一个更加丰富多彩的世界正在形成，使用更简单，价格更低廉，物资更丰富，服务多样化、个性化，正成为社会发展的趋势，而物流，不仅在其中扮演了非常重要的角色，自身也在向这种趋势靠拢。

　　人工智能（Artificial Intelligence，AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

　　人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。

　　人工智能可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟，但人工智能不是人的智能，两者有着本质的差异，在某些方面，人工智能完全可能超过人的智能。

　　围棋被认为是棋类运动中最复杂的一种。2016年3月，著名的人工智能系统ALPHAGO在韩国与李世石九段进行了一盘世纪大战。结果ALPHAGO以4：1获胜。在此之前，包括聂卫平在内的中外围棋高手都坚信人工智能无法战胜人类，但结果却出乎意料。更加让人类无法接受的是，李世石成为唯一一位与人工智能进行分先对弈还能取胜的棋手。此后数年间，ALPHAGO无一败绩。但另一方面，人工智能开启了围棋全新时代，人类数百年的研究成果，在人工智能面前进行了一一检验，人类对于围棋的理解，判断，进入了一个全新的时代。可以说，人工智能的选择已经成为围棋唯一的正解。虽然人类已经无法在围棋上战胜人工智能，但围棋的魅力依然不减。

　　左图为北京时间2016年3月11日，人机大战展开第2局较量。本局中，ALPHAGO接连下出惊人的棋谱。右图就被认为是震惊世界的一手棋。至此，人类棋手对围棋有了全新的理解。

　　曾几何时，开车上路前能够提前知道路况是人类的一个梦想。但这一梦想在今天已经完全实现，并大大超出了人类的期望。这就是汽车导航系统。

　　汽车导航系统有很多，国外的如谷歌（GOOGLE），国内的如百度、高德等。导航系统已经成为居民出行的重要选择。导航不仅会给出多种方案选择，计算每种方案的里程、路况、红绿灯数量，而且还会计算大致的时间，这些计算会在1秒到数秒之间完成，并且非常准确。

　　有人担心人类未来将会被机器人所奴役，这未免有些危言耸听。但人类行为被人工智能所控制是已经存在的客观事实。导航系统就是一个典型。未来，我们在择偶，在选举，在投资等面临抉择的问题上，是不是也会受人工智能的左右，可能性是非常大的，甚至是必然的。

　　上图百度导航结果：从北京嘉华大厦驾车到火车南站，有3种典型策略供用户选择。图上标注了沿途路况，所有计算与实际误差不超过5%。

　　英语翻译曾经是每一个中国人的难题，但现在这一难体已经迎刃而解。利用人工智能翻译，不仅翻译速度快，不受语种的限制，而且非常准确。

　　汽车自动驾驶是人工智能取得突破的一个重要领域，也是被认为不可能实现的梦想之一。在北京、深圳，自动驾驶汽车已经进入城市道路测试阶段。有机构预测，到2030年，大概有1000万辆无人驾驶汽车，到2050年，所有汽车均会安装人工智能自动驾驶系统。一个鼓舞人心的预测是，人工智能驾驶将使交通事故降低到现在1%水平。

　　人工智能的世界令人着谜，更令人期待。在未来，人工智能可能会无所不能。回顾一下人工智能的定义，我们就会对人工智能能做什么有一个大致的了解。

　　人工智能的发展走过了60多年的道路，取得了辉煌的成果，探索过程也走了不少弯路。但科学的进步往往在不经意间会取得突破，人工智能的探索亦是如此。无论是连接主义，还是符号主义，或者是行为主义，都是在探索过程中的一些心得，但又都是用过去的经验来揣测未来的发展，所以其局限性和最终的失败在所难免。殊不知，基于网络、算法、大数据等看似无关的理论和技术，给人工智能带来了前所未有的希望，这就是今天我们看到的成果。

　　以汽车导航为例，一个被推荐的结果，并非完全依靠计算就可以得来，实则是通过数据分析，因为现场的情况千变万化，任何算法都会无能为力。另一方面，时间也不允许有大量且复杂的计算存在。

　　一个特别典型的现象是，AI的决策既然是一套算法的结果，这个结果就不一定是唯一的。因为外部条件不同（前提不同），优化的结果就不同，从数学模型看，有些问题本身就存在多个解，有些问题却不存在解，当然，客观的事物要求我们必须有解。因此，我们不能把AI看成是一个僵化死板的东西，一成不变的或绝对的，它是具有生命的--从某种意义上说。为了进一步解释这一观点，我们来看AI的自我对弈。自我对弈有两种方式：一种是自己和自己对弈，有点类似于左右互搏，另一种是两个AI个体进行对弈，即安装了同样软件的两台计算机进行对弈。从严格意义上来说，这种对弈已经超出人类的想象。人类智能看得懂那些可以看懂的部分，而对于其它，则只有盲目的猜测。有意思的是，这种自我对弈仍然会分出胜负，并非是先行的一方或后行的一方总是获胜。这就解释了AI在进行决策时，其实是存在多义性的。正是这种多义性，使得胜负的天平在不断摇摆。

　　人工智能是一套软件，这是没有什么可以怀疑的。要说明白这个道理非常重要。我们在物流领域所看到的机器人、机械手等智能设备，仅仅是人工智能对机械设备的赋能。没有算法，没有数据，任何机械设备和自动化设备只是一堆没有思想的设备而已，与人工智能无关。概而言之，人工智能是在自我学习、观察的基础上，通过数据库知识和逻辑推理进行决策和判断，这是它的全部能力。至于如何执行，则是另一回事。

　　值得一提的是，人工智能的自我对弈是产生新的知识的重要手段--这是前所未有的。以下围棋为例，当ALPHAGO输给李世石后，在当天晚上，它自己进行了数以万计的自我对弈，进行了全面的复盘，从而更加完善了它的知识库。AI的这种快速迭代、快速升级的能力，使得人类望尘莫及。人类其实也会复盘，但其效率是低下的，并且答案未必正确。所以，从这个意义上说，计算机的能力远超人类。

　　当一个人站得越高时，他就看得越远，这是一个常识。AI的高度，可以俯瞰整个事件，拥有的是上帝之眼。所以，从稍微长远一点的时间看，人类将不是AI的对手。因为人类与机器相比，无论是计算力、储存力（记忆力）、稳定性等，都不是机器的对手，这也正是人类发明机器的原由。但这个没有什么可以大惊小怪的，机器永远是机器，人工智能永远受人类的控制，人类应该有这个自信。就像人类因为飞机、火车、汽车的发明，变得更快、更强大。人工智能将是人类自我解放的又一重大进步。

　　AI在物流领域的应用，可以简单的分为在设计建设阶段和管理运维阶段两个部分。我们就从这两个阶段进行分析。

　　（2）业务预测：无论是短期还是中长期的预测，对投资者都极为重要。预测需要分析的维度很多，有市场需求，人口结构，消费水平，社会发展情况，竞争态势，宏观经济发展趋势等，越多维度的数据，将越准确描述未来的世界。在这一方面，AI具有绝对优势；

　　（3）选址：选址对于物流中心的建设是非常重要的。传统的选址理论往往考虑的因素比较少，方案也比较少，AI的应用，将以全局的视角，给出选址的结果；

　　（4）方案设计：如何确定一个方案的好坏，指标很多。但有些指标无法确定或评判标准，这就限制了人类的思想。AI的优势在于，一方面可以穷举可行的方案，另一方可以通过仿真或数字孪生技术，对方案的效果进行评估。从而得出方案的优劣；

　　（5）设备赋能：符合大多数人对智能物流的理解。自动化和无人化是智能物流不可或缺的组成部分，无论是堆垛机，还是穿梭车和分拣机都是如此，各种各样的AGV就更不用说了。没有高效的自动化执行系统，物流的效率将大打折扣。AI的高级阶段，是物流设备的智能化或自主化。这对于现在的中心化的设计思想，将是一项重大的变革。然而，不得不指出的是，AI的作用仅仅在于赋能设备，而不在于设备本身。

　　（6）风险预测：很少有人去预测风险，因为不知道如何去预测。企业家们胆子都比较大，对风险一无所知，其结果是听天由命。所以看到的现象是很多发展很好的企业，一夜之间就出现崩盘。人类社会的进步，更多的是表现在做事的理性方面。我国的企业家理性的不多，所以长命的也不多。越是重大的投资，风险分析越重要，并且在执行过程中要随时注意风险的变化。AI对于风险的控制即是如此。通过风险预警和监测，使风险变得可控。

　　（7）创新设计：许多传统的思维，禁锢了人类的想象空间，AI则大大扩展了人类的思路，这为创新设计--无论是方案还是设备--提供了无限的可能。另一方面，计算机仿真技术的应用，不仅大大节约了成本，也使得创新的周期变得更短。

　　AI应用的另一个环节是物流管理与运维阶段。这一方面的应用点也很多，甚至比设计阶段更多。以下只能做简要概述。

　　（1）订单预测（业务预测）：我们知道，订单量、订单地图、订单所需要的物料等，要做完整的预测几乎是不可能的。但实际情况又不得不预测。比如对美团优选来说，采用的是零库存管理，所有的备货要与订单相匹配，但订单又是一个未知数，因此，预测订单成为一项非常重要的工作。否则，这种业务模式就不可能实现。AI的出现，就有可能通过大数据对订单进行准确预测，几乎可以达到90%以上。

　　（2）库存预测（采购需求）：库存其实是影响物流效率和成本的关键因素，可是很多人不明白这一点。我曾经写过文章，对图书和服装物流中的高库存提出过批评。高库存不仅推高了物流成本，而且也是一种极大的浪费--无论是对于仓库方，还是对于货物的供应方。事实上，提高库存周转率比提升物流效率更为重要，建议纳入物流经理的考核范畴。如果用AI来进行库存管理和库存预测，可以期望库存会更低，作业更有效，效率会更高。

　　（3）运营优化（持续优化）：现在有了AI，围棋中就有一种倾向，当一盘棋下完后或在比赛过程中，可以通过AI进行复盘或进行判断。物流系统也是如此。我们不可能做到十全十美，总是会有缺陷和不足，一方面大家要接受这种瑕疵的存在，另一方面，则要知晓瑕疵的所在。

　　（4）调度算法（移动机器人系统）：对移动机器人来说，如前所述，一种情形是它们只是一种执行设备，由中央控制系统完成设备的调度和运算，规划其路径，随着设备数量的增加，这种调度算法对效率的影响就会增加。因此，调度系统表现的非常重要，AI的作用凸显；另一种情形，是机器人本身具备人工智能，其行为并非受中央控制系统调度，但自身的活动仍然需要通过对全局的了解，才能做出决策。比如接受什么工作，按照什么路线行驶等。自主机器人可能是未来的发展方向，但其调度可能会更为复杂。

　　（5）运输方案优化（决策与优化）：从运输方面看，AI的作用将更为复杂。因为参与的设备更多，通过数字化，AI可以获得所有可用设备（如车辆）的信息，这些信息包括车辆的规格和能力，车辆当前所处的位置和状态等，从而决定对其进行控制。自动驾驶功能的实现，可以使车辆的调度更为精确，同时，车辆本身的智能化使其在避障和安全驾驶方面表现出更加灵活的一面。

　　（6）设备管理（寿命管理）：早在2016年，我在参加德国汉诺威展览时，听到了两个词，我的印象颇为深刻。其中一个是关于远程监控的。其基本设想是通过引入AI技术，对远程的运营设备进行集中管理和监控，这一技术现在已经开始在国内部署。AI的作用主要是对潜在故障的预警，这需要在设备端安装传感器，记录设备的运行情况，包括运行次数、噪音变化、稳定变化等，从而判断设备是否处于健康状态。

　　（7）人机协同：在对未来的预测方面，比较一致的看法是：人工智能的发展方向是人机协同。机器人的产生和发展是为人类服务的。

　　对物流也是如此。尽管人工智能的能力在大多数情况下会优于人类，但人类还是会表现出有所为的一面。人机协调不仅表现在降低系统难度（从而也降低成本）方面，而且在其它很多方面变得越来越重要。如理念的创新，情感的表达等。人类的灵性很难为人工智能所模仿。

　　AI在物流的应用应该远不止以上所述。应该看到的是，无论是人类，还是机器，都各有各的优势和缺点。前者的优势自然是具备抽象力、创造力，拥有社交和情感，即使是很小的样本和数据，人可以做到很好的认识与理解。但对于机器智能尤其是现在的深度学习来说，最大的优势在于强大的算力，海量的存储能力，对于比较精确的、标准化的内容能够做快速理解，同时可以分析海量数据，并从中挖掘有价值的数据。

　　人类需要借助机器和人工智能来弥补自身的不足，如计算、分析、阅读、翻译、搬运、决策等。在某一环节或某一项任务上，借助人工智能来完成，从而提升效率，这是未来的发展方向。

　　软件定义的最初定义是从计算机开始的，叫软件定义存储（Software Defined Storage，SDS），其基本含义是：SDS是一种能将存储软件与硬件分隔开的存储架构。不同于传统的网络附加存储(NAS)或存储区域网络(SAN)系统，SDS 一般都在行业标准系统或 x86 系统上执行，从而消除了软件对于专有硬件的依赖性。软件定义存储的核心是存储硬件虚拟化技术，SDS就是将存储硬件中的典型的存储控制器功能抽出来放到软件上，以达到在任何存储上运行的应用都能够在用户定义策略的驱动下自动工作的目的。简单来说，软件定义存储，一方面是解除储存器中过去的软件和硬件一体化的设计模式，把软件和硬件进行解耦分离，另一方面，则是将硬件虚拟化，通过中间层接口（API）与软件进行互动，而软件则通过API对硬件进行访问和控制。硬件具有标准接口，没有品牌和版本规格的差异，仅仅通过API接口接受软件的控制。这一过程的核心价值在于硬件变成了一种基础资源，可以不受版本、品牌、性能的影响，从而充分发挥其作用。

　　后来，软件定义的范围迅速扩大，在计算机领域，有软件定义网络，软件定义芯片，软件定义数据中心等延伸。而在计算机领域之外，出现了软件定义汽车，软件定义建筑，甚至有人提出软件定义世界，软件定义一切。其基本概念也远远超出了最初的定义范畴。

　　硬件资源虚拟化、系统软件平台化、应用软件多样化，这是软件定义的三大趋势。硬件资源虚拟化是指将各种实体硬件资源抽象化，打破其物理形态的不可分割性，以便通过灵活重组、重用发挥其最大效能。系统软件平台化，是指通过基础软件对硬件资源进行统一管控，按需分配，按需配置，并通过标准化的编程接口解除上层应用软件和底层硬件资源之间的紧耦合关系，使其可以各自独立演化。在成熟的平台化系统软件解决方案的基础上，应用软件不受硬件资源约束，将得到可持续地迅猛发展，整个系统将实现更多的功能，对外提供更为灵活高效的和多样化的服务。软件定义的系统，将随着硬件性能指标的提升，算法效能的改进，应用数量的增多，逐步向智能系统演变。

　　随着软件定义的延伸，其内容也发生了根本改变，但仍然保留了其最初的设计理念。一方面，是在系统架构上将软件与硬件分离，任何事物都有软和硬两方面，软件是上层建筑，是管理系统，硬件是一个执行机构，是物质基础，硬件的功能主要通过软件实现，这一思想在实际生活中并不陌生。另一方面，是突出软件的重要性。如未来的汽车，包括自动驾驶功能，安全保护功能等，其性能主要是由软件而不是硬件决定的。当然，作为一个完整的系统，也离不开硬件的支撑，如可操纵性，加速和制动等。并且硬件的性能提升，也有助于系统性能的提升。未来技术的竞争的焦点将由硬件转移到软件。如果再扩大一点，一个国家，其实力也是由软实力和硬实力组成的。软实力是包括体制、科技、文化、艺术、教育、宗教、医疗卫生等构成的，硬实力则是经济实力、军事实力等，未来国家的竞争力和实力，主要是由软实力决定的。

　　回到物流系统，我们当然也可以提出软件定义物流（这个提法最早见于王继祥老师的文章）。那么，如何理解软件定义物流呢？

　　首先，物流系统中有各种各样的硬件设施与设备。典型的物流设施如物流仓库、车站码头、机场等。物流设备如货架、托盘、叉车、堆垛机、输送机、分拣机、穿梭车、AGV、机器人、码垛机、包装机、无人机以及汽车、轮船、飞机、火车等，以及网络、计算机、服务器、交换机、IOT等。这些不同种类的设施设备，均有其不同形态、性能和应用场合，共同完成物流过程中的各种工作。

　　其次，是随着物流系统的进化，尤其是人工智能的应用，越来越出现硬件系统的数字化、虚拟化和标准化倾向，这为软件定义提供了基础。无论是物流基础设施，还是物流设备，其基本功能主要由软件来定义。物流建筑是用作存储，还是用作分拣作业，或者是交叉作业场所，将由软件来定义。物流设备，如AGV，可以用作搬运设备，也可以用作存储设备或分拣设备，还可以用作集货设备或其它设备等。这要求硬件的基本功能要多样化、虚拟化。而软件本身，将有更大的灵活性和创造性。单元化物流可以认为是软件定义物流的一个典型应用。存储和作业单元的虚拟化、标准化，是软件定义物流的基础，无论什么单元，它的表现都是通过数字化的手段来完成。在整个流转过程中，单元始终保持其物理形态和内容的稳定，上层软件对其流转进行有效管控，使其在装卸、储存、搬运、运输、配送等过程中，保持高效。整个物流系统作业的效率主要是由软件决定的，硬件只是扮演了执行者的作用。

　　最后，是软件赋予物流系统新的功能，新的能力，软件将大幅度提升物流系统的效率。套用一句话就是，决定物流系统性能的是其软件，而不是硬件。软件在物流系统中扮演的角色将越来越重要。

　　软件定义物流，将软件的地位提到了空前的高度，这是符合社会发展的方向的。长期以来，我们重硬件轻软件，重土建设施，轻物流工艺设施，重机械化，轻自动化，导致我国的物流系统软件建设长期得不到重视，投入不平衡，物流系统周转率低，物流效率低下，严重制约了我国物流产业的发展。现在是改变这一状况的时候了。

　　如前所述，AI从根本上说是一个软件系统。AI通过对物流赋能，这也是一个软件定义物流的典型过程。无论是在设计、规划、仿真、预测方面，还是在优化路径，赋能自动化设备，设备智能化管理与监控等方面，AI将发挥前所未有的巨大作用。

　　【物流】王继祥：发展小店经济：促消费、惠民生、稳就业的重大举措--《关于开展小店经济推进行动的通知》政策解读