2025年開年以來，一場AI技術革命正在物流行業的“核心地帶”悄然爆發。在這場變革中，被視為物流行業基石的倉儲管理系統(WMS)與運輸管理系統(TMS)，正面臨前所未有的挑戰。

  據行業報告披露，依賴規則引擎的傳統TMS在應對全球供應鏈震蕩時，動態響應能力滯后，造成運輸成本波動。而WMS在電商促銷峰值壓力下，因庫存預測偏差容易導致爆倉率增加。反觀AI大模型，其通過多模態數據融合與實時學習，已能夠實現“零人工干預”的運輸調度。同時，亞馬遜在2024年Q4財報中也首次將“AI原生物流系統”列為獨立戰略板塊，其基于大模型的“預見性倉儲網絡”已使庫存周轉率顯著提升。

  但質疑聲同樣尖銳，MIT物流實驗室最新研究指出，AI決策的“黑箱效應”可能導致供應鏈系統性風險。當前正是物流智能化的“奇點時刻”，站在技術爆炸的臨界點，WMS與TMS的存續已超越工具迭代范疇，成為衡量國家供應鏈韌性的戰略指標。這不僅僅是技術迭代，更關乎物流業價值鏈條的重構——當各大頭部物流企業逐步優化傳統系統運維團隊時，行業真切感受到所謂“諾基亞時刻”的迫近，究竟AI大模型與WMS/TMS之間，是顛覆還是共生?

  ▍傳統物流系統的“阿喀琉斯之踵”

  在當今復雜多變的市場環境下，物流行業面臨著諸多挑戰，而傳統的物流系統逐漸顯現出一些難以克服的局限性，這些局限性猶如 “阿喀琉斯之踵”，制約著物流行業的進一步發展。

  現看WMS，其存在的局限性主要在以三方面。

  一是靜態庫存管理，依賴歷史數據，無法應對突發需求。傳統WMS多基于歷史數據進行庫存規劃，難以捕捉突發事件(如促銷爆單、供應鏈中斷)的實時需求。而AI大模型通過融合外部數據(如社交媒體輿情、宏觀經濟指標)實現動態預測。比如，京東物流將AI、大數據、運籌學等數智化技術與物流各環節深度融合，打造數智化供應鏈技術全景“京東物流超腦”，在去年雙11期間，通過運用京東物流超腦系統，訂單全鏈路履約時間同比縮短超12%，末端配送站點人效同比提升23%。

  二是人工依賴癥，揀選路徑規劃效率低，錯誤率高。傳統揀選依賴人工經驗規劃路徑，錯誤率較高。AI 可以通過強化學習算法實時優化揀選路徑。例如，亞馬遜利用先進庫存規劃系統Sequoia通過人工智能和計算機視覺技術快速識別和存儲產品，加快了庫存管理速度。該系統能將庫存整合速度提高75%。此外，AI 驅動的視覺識別技術可自動校驗貨物信息，減少人工核驗環節。

  三是預測失靈，線性模型難以捕捉市場波動，傳統 WMS 使用線性回歸模型，對季節性波動和突發事件的預測誤差較大。AI大模型(如LSTM 神經網絡)通過分析多維度數據(天氣、社交媒體、競品動態)實現非線性預測。例如，通過應用AI與大數據，菜鳥自研數字供應鏈產品“天機π”能夠通過智能預測、智能補貨調撥、多級庫存管理以及運營陪伴。中國郵政速遞物流通過完成DeepSeek-R1大模型私有化部署，以推進功能測試、性能優化、安全驗證，拓展場景化模型的預訓練與微調工作等預測工作。

  再看TMS。其主要存在動態響應滯后、運力匹配低效以及成本黑洞等短板。

  首先是動態響應滯后。傳統TMS依賴靜態規則引擎，面對突發交通擁堵需數小時調整路徑，對于交通、天氣等變量處理能力弱。AI 通過實時集成交通攝像頭、GPS 數據與氣象預報，實現分鐘級動態優化。例如，去年8月，順豐科技與零一萬物達成合作，雙方將探索人工智能技術在供應鏈管理中的應用，以此提高物流效率和客戶服務質量。據悉，零一萬物將為其Yi-Large(FC)模型引入Function Call功能，能讓該模型能夠直接訪問最新數據源，例如實時交通信息和天氣預報等。

  其次是運力匹配低效。傳統調度依賴人工經驗，導致空載率高。AI則通過博弈論模型做到動態匹配貨源與運力。

  最后是成本黑洞。傳統TMS難以追蹤燃油費、過路費等隱性成本，隱性費用占運輸總成本較大。AI 通過OCR和NLP技術自動解析票據，結合區塊鏈記錄成本流向。例如，DHL在其各個運營中心都部署了由人工智能驅動的高級質量控制中心(AOCC)，利用大數據和預測分析來監控貨運動向，實時標記問題，確定替代航班或網絡路線，從而降低隱形成本。

  ▍AI如何“增強”WMS/TMS?

  盡管目前AI大模型在某些領域仍面臨技術挑戰和成本問題，但其在WMS和TMS領域的應用前景廣闊，更有可能逐步在某些物流環節實現顛覆性的創新和替代，究竟哪些環節將率先受到影響?

  從技術顛覆的底層邏輯來看，首先動態感知，因為AI大模型結合物聯網(IoT)技術，能夠實時采集并分析大量數據，包括天氣、交通狀況、客戶需求等。例如，通過IoT設備獲取實時環境數據，結合大模型的預測能力，可以動態調整運輸計劃和倉儲布局，從而提高物流效率和響應速度。

  其次是智能決策，AI大模型通過深度學習和強化學習算法，能夠優化復雜的多目標問題。基于AI的運輸規劃引擎能夠動態調整運輸路線，減少成本并提高效率。

  最后是自學習能力，AI大模型具有強大的學習能力，可以通過海量數據不斷迭代優化預測精度。在庫存管理中，能夠基于多渠道銷售數據進行精準預測，減少庫存積壓和缺貨風險。

  那么，哪些環節將率先破防呢?首先是WMS的智能化躍遷，第一個環節是庫存預測，AI大模型能夠整合多種數據源，如銷售數據、市場趨勢等，通過深度學習算法實現精準的庫存預測。

  第二個環節是自動化調度，優化機器人集群的調度策略，提高自動化倉庫的作業效率。通過實時數據分析和智能調度算法，機器人可以更高效地完成揀選、搬運等任務。

  最后是TMS的智能集成。一方面是引入動態定價，實時分析市場供需關系和運輸成本，動態調整運價策略。通過AI驅動的運價博弈模型，物流公司可以降低運輸成本并提高盈利能力。另一方面是與自動駕駛的整合，AI與自動駕駛技術的結合，可以顯著提升無人車隊的調度效率。通過實時數據分析和路徑規劃，自動駕駛車輛可以更快響應調度指令，提高運輸效率。

  現階段，各大頭部物流企業如京東物流、中國郵政、順豐、菜鳥、DHL、亞馬遜、富勒科技等已經通過自研或者合作AI大模型，在其自有的物流系統中扮演“增強者”角色，實現優化決策、簡化流程、提升效率，但WMS/TMS的核心架構(如庫存管理、運力分配)仍需與硬件和業務規則深度耦合，短期內在實際應用層面難以被完全取代。

  ▍爭議、顛覆還是共生?

  雖然物流行業的WMS和TMS作為核心支撐系統，正面臨AI大模型的沖擊。但是，結合技術天花板與成本悖論，其替代路徑更可能走向“人機協同”而非“完全替代”。

  從技術應用來看，AI在物流行業的應用局限性仍待突破，由于AI大模型是基于數據驅動的決策機制，在復雜物流場景中可能產生邏輯不可控的風險。

  例如，運輸路徑優化時若依賴大模型動態調整，其決策依據可能缺乏透明性，導致企業難以追溯問題根源。在醫藥物流領域，藥品運輸需嚴格遵循溫控和時效要求，若AI因數據偏差錯誤調整路線，可能引發合規風險，此時仍需人工復核。比如，目前頭部的醫藥企業引入AI輔助的TMS后，雖然運輸效率有所提升，但特殊藥品的配送仍需人工主導。另外，物流的“長尾場景”仍然依賴人類經驗，物流場景中存在大量非標準化需求，例如危險品運輸、超大件貨物裝卸等。這些場景數據稀疏且規則復雜，AI難以通過現有模型覆蓋。

  從成本悖論來看，中小企業的面臨現實困境。AI大模型的訓練與部署需要海量數據和算力支持，初期部署成本高企。比如目前集成AI技術的WMS和TMS的訂單分配系統雖廣泛使用深度學習算法，但核心技術由平臺自研自用，第三方供應商難以分攤成本。對中小企業而言，從傳統WMS/TMS向AI系統遷移的軟硬件投入遠超其承受能力。同時，現有WMS/TMS與AI系統的數據兼容性不足，形成“新舊割裂”。例如，很多中小企業嘗試將AI預測模型嵌入原有TMS時，因數據格式不兼容導致數據產生較大偏差，最終還需額外投入定制接口。

  因此，AI大模型對WMS和TMS的顛覆和替代存在明顯的邊界：即在標準化流程中，AI可大幅提效;在復雜場景與長尾需求中，人類經驗不可替代。技術天花板與成本限制下，“人機協同”將是長期主流模式。企業需根據自身規模與業務特性，選擇漸進式AI融合路徑，而非盲目追求全面替代。

  ▍寫在最后

  我們已經站在了技術浪潮的十字路口——WMS與TMS系統作為傳統物流的支柱，與AI大模型碰撞出的不僅是火花，更是整個行業基因的重構。這場“顛覆還是共生”之爭的本質，實則是人機協同邊界的重新定義。正如前額葉皮層為人類帶來了想象與智慧，未來的物流中樞也將是如同人類大腦結構一樣，WMS與TMS作為強健的腦干維持基礎生命體征，AI大模型則成為充滿想象力的大腦皮層。未來的物流競爭力，也將取決于企業“駕馭兩套大腦”的能力。(作者系武漢理工大學碩士;法國里昂商學院交流學者)

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