基于AI 驱动的农产品上行与工业品下行双循环乡村绿色物流探索

0 引言

农产品上行能拓宽农民收入渠道，并通过市场化手段促使乡村产业结构优化；工业品下行有助于满足乡村居民日益增长的物质需求，缩小城乡消费差距。农产品上行与工业品下行的协同联动，能够形成城乡之间供需匹配的闭环，避免单向物流的资源浪费，提升整体物流效率，从而实现城乡协调发展。农产品上行与工业品下行的双循环离不开物流的支撑。目前我国乡村物流仍存在布局不完善、信息化水平较低、信息不对成以及运输成本高等问题。随着 AI 技术的发展，在物流领取可以使用 AI 优化路线管理、智能监控车辆、智能推荐绿色包装，节省能源并提升物流效率，助力乡村振兴战略的实施。

1 乡村物流的痛点

首先，由于乡村人口分散，难以大规模集约化运营物流，因此网络布局不完善，配送能力不足，导致配送时间长、服务质量不稳定。

其次，乡村寄件业务量相对较少，单位物流成本高；冷链物流对于农产品上行至关重要，它能够使得农产品在物流活动中延长保鲜期，降低损耗，冷藏设备的需求进一步增加了成本。

然后，部分乡村地区道路条件较不佳，使得大型物流车辆难以通行；物流配送设施、仓储设施等的不完善，进一步增加了配送难度和成本。

接着，信息化水平不足也是现有物流模式的一大短板。许多乡村地区仍采用人工操作方式，缺乏现代化的信息管理系统，导致订单跟踪困难、货物丢失率高等问题频发。

最后，信息渠道的不通畅，导致供需信息不对称。这种信息不对称可能导致农产品及工业品的库存积压，增加运营成本。

2 乡村物流在双循环与绿色化方面的短板

一是，目前，农产品上行与工业品下行缺乏协同，表现在物流车辆返程空载或少量装载，物流节点利用率低下，导致物流资源闲置。

二是，在运输环节，乡村物流主要依赖传统的燃油车辆，尾气排放量大，对环境造成了较大的影响。在仓储环节，乡村物流的仓储设施和设备较为落后，缺乏智能化的管理系统，导致能源浪费。

3.AI 技术在双循环乡村物流中的应用路径

3.1AI 优化农产品上行

一是，利用大数据分析技术，收集和分析消费者的购买行为、市场价格波动等多种因素，构建农产品市场需求预测模型。利用AI 算法对农产品需求进行分层。将不同品质、价格的农产品与不同层次的消费者需求进行精准匹配。可以利用 AI 技术分析消费者的订单数据和偏好信息，开展农产品预售业务。根据消费者的个性化需求，通过AI 算法优化生产流程，实现农产品的定制化生产。

二是，运用 AI 智能算法能够综合考虑交通路况、车辆装载情况、农产品保鲜要求等多种因素，为农产品运输规划最优路径。还可以实现多车辆协同运输，提高运输效率，降低运输成本。

三是，采用 AI 视觉识别技术和智能分拣设备，实现农产品的自动化分拣与分级。通过摄像头拍摄农产品的图像，AI 算法对图像进行分析，根据农产品的大小、形状、颜色、瑕疵等特征，对农产品进行快速准确的分拣和分级。

3.2AI 推动工业品下行升级

一是，在工业品下行过程中，运用 AI 技术分析乡村消费数据，能够深入挖掘乡村居民的消费需求，为企业的生产和销售决策提供有力依据。

二是，通过 AI 实现工业品供需的精准匹配，提高工业品下行效率、减少库存积压和资源浪费。AI 技术通过构建供需匹配模型，利用大数据分析和算法，实现对工业品供需的精准预测和匹配。AI 模型会根据需求预测结果，结合企业的生产能力、库存水平、物流配送能力等因素，制定合理的生产和供应计划。

3.3AI 促进双循环协同

首先，利用 AI 技术实现农产品上行与工业品下行物流节点的共享，整合农产品和工业品的物流信息，实现物流节点的智能调度和优化配置，能提高物流资源利用率、降低物流成本。

其次，AI 技术通过实时监测农产品和工业品的供需信息、物流运输状态等数据，利用智能算法对运输计划进行动态调整，实现农产品上行与工业品下行高效协同。

最后，AI 技术通过数据融合和分析，将农产品和工业品供应链中的各个环节的信息进行整合，打破信息壁垒，实现信息的实时共享和交互，对于实现农

产品上行与工业品下行的双循环协同发展具有重要意义。

4 AI 驱动下乡村绿色物流的绿色化实现方式

一是，AI 技术通过大数据分析和智能算法，实现物流路径的智能优化，有效减少车辆空驶里程，从而降低碳排放。通过车联网技术，AI 实时监控新能源车辆的运行状态，提供最佳的驾驶策略，以提高能源利用效率，延长续航里程。还可以根据车辆的运行数据和订单需求，优化车辆的调度和配送计划，确保新能源车辆在电量充足的情况下完成配送任务。AI 技术能够实现对仓储设备的智能调控，降低仓储能耗。

二是，利用 AI 技术可以根据不同货物特点、物流成本、环保要求等因素，智能推荐绿色包装材料，能够有效减少包装污染，实现物流资源的绿色循环。

三是，AI 通过构建物流设施共享平台，整合乡村地区的物流设施信息，能够有效促进物流设施的共享和复用，提高资源利用效率，实现物流资源的绿色循环。

5 AI 驱动双循环乡村绿色物流模式构建

5.1 供应链架构

构建“双向联动、智能协同、绿色闭环”的一体化供应链架构，实现农产品上行与工业品下行的深度融合。

农产品上行链路形成“采集—AI 分级加工—绿色仓储暂存—动态调度运输—城市终端配送”的全链条体系。工业品下行链路打造“城市仓 AI 备货—共享枢纽中转—农村网格配送—末端签收”的高效网络。

实施仓储空间分时复用，农产品旺季时压缩工业品存储区，春耕期间则扩大农资仓储占比；数据共享网打通供需两端信息壁垒，农产品上行的销量数据反哺工业品生产计划，工业品的配送路线同时承载农产品回城需求；运力调度网通过AI 算法实现车辆双向满载。

5.2 盈利模式探讨

物流企业通过提供物流服务，向农产品生产者、工业品生产者、电商平台等收取费用。电商平台通过为农产品和工业品交易提供服务，向交易双方收取一定比例的佣金。为客户提供增值服务，收取相应的服务费用。积极争取政府的政策支持和补贴，降低企业的运营成本，提高盈利能力。还可以通过对收集到的物流数据、消费数据等进行分析和挖掘，形成有价值的数据分析报告，向企业、政府等提供数据服务，获取收益。

6 总结

本文构建了AI 技术与乡村物流、双循环经济、绿色发展相结合的理论框架，明确了 AI 技术在乡村物流的应用逻辑，为进一步研究乡村物流的智能化、绿色化发展提供了理论基础。

并且分析了当前乡村物流中农产品上行和工业品下行面临的困境，以及现有模式在双循环与绿色化方面的短板。针对性地提出了 AI 技术在优化农产品上行、推动工业品下行升级、促进双循环协同等方面的具体应用路径为乡村绿色物流的发展提供了切实可行的方案。

参考文献：

[1] 沈严航 , 安然 , 王亚楠 . 不同情景下农村物流与电子商务融合发展模式研究 [J]. 交通运输研究 ,2022,8(01):51-58.

[2] 陈勇 , 于斌 , 李琰芬 .“双循环”背景下我国农产品冷链物流升级路径探析 [J]. 商业经济研究 ,2022,(05):117-119.

作者简介

邓滟懿（1989-）男，硕士，副教授，研究方向为物流与供应链管理。