人工智能背景下物流安全管理的问题与对策浅析

引言​

随着人工智能技术在物流产业中的深度融合，现代物流系统正经历着智能化升级的关键转型阶段。自动化仓储、无人配送、智能路径规划等技术的应用大幅提升了物流效率，但同时也暴露出新的安全管理挑战。当前物流安全管理体系仍存在监管手段滞后、风险预警机制不健全、人机协作断层等问题，难以匹配智能化场景下动态化、网络化的风险防控需求。在智慧物流建设加速推进的背景下，传统安全管理模式与技术应用间的适配性矛盾日益凸显，如何构建适应人工智能发展特征的物流安全治理体系，已成为行业可持续发展亟待解决的核心命题。

1. 人工智能对物理安全管理的重要价值

人工智能技术通过重构物流安全管理范式，在风险防控维度展现出不可替代的核心价值。特别是在复杂多变的运输环境与高密度仓储场景下，人工智能驱动的智能监控系统通过多源信息融合分析，实现了对设备异常状态、操作违规行为等风险因子的毫秒级捕捉，大幅压缩了从风险萌发到干预响应的时间窗口。更为关键的是，人工智能通过构建数字孪生安全模型，显著提升了系统抗扰动能力。在物流网络复杂度持续升级的背景下，技术系统能够依托强化学习机制，对运输路径冲突、仓储负荷突变等连锁风险进行多阶段推演，生成兼顾效率的优化方案。

2. 人工智能背景下物流安全管理面临的问题与挑战

2.1 智能系统自身的安全缺陷

人工智能在物流场景的应用仍存在显著技术局限性。算法决策有着“黑箱”特点，这致使风险判断的逻辑不太容易追溯。一旦智能监控系统出现错误判断，由于没有行之有效的解释机制，就会耽搁对关键隐患的处理。与此同时，深度学习模型对训练数据依赖程度很高，所以在碰到极端天气、设备突然发生故障等不常见的场景时，存在感知上的空白区域，很可能出现风险没有被及时报告的情况。从更深层次来讲，现有的智能安防系统普遍存在模块兼容性方面的阻碍，在异构技术架构下，数据彼此孤立的问题相当明显，想要实现跨环节的风险联合控制是比较困难的。

2.2 技术治理的制度性滞后

现行物流安全管理制度与智能技术发展严重脱节。于行业范畴内，人工智能安全应用的全面、统一标准体系尚未构建完成。特别是在自动驾驶运输以及智能仓储等相关领域，技术参数规定与安全监管指标之间难以实现有效的贯通与连接。就监管手段而言，传统使用的定点检查方式以及人工记录台账等办法，没办法针对智能设备实时运行过程中的风险进行动态的跟踪与把控。而且，像算法安全审计、数据权责划分等新型管理要点，长时间处在一种缺乏制度规范的情形之下，由此造成了技术应用和责任判定之间存在着法律层面的模糊区域。2.3 人机协同的安全断层

人机交互界面设计缺陷引发操作新风险。智能系统所发出的预警信息数量过多，同时其展示方式也不够科学合理，这使得作业人员辨别关键风险的能力有所降低。在处理异常工况的过程当中，作业人员对系统推荐的方案过度依靠，这种情况使得人工进行应急判断的能力受到了抑制，有部分企业在决策时甚至呈现出只听算法指令的“决策惰性”现象。而从更深层次去看，现行的从业人员培训体系里，还没有把智能设备操作规范、人机之间权责如何划分等新的内容涵盖进去，由此造成操作人员面对智能系统出现非预期行为时，普遍缺少应对的办法。

2.4 系统性风险传导加剧

智能化推动物流网络高度耦合的同时，放大了风险传播效应。局部节点的算法故障可能通过智能调度系统迅速蔓延至全网，形成“故障级联”效应。供应链各环节安全数据的割裂状态，使企业难以对跨组织风险进行协同防控。此外，第三方技术服务的深度介入重构了传统安全责任链条，进一步加剧系统性风险管控的复杂性。

3.1 强化智能系统的本质安全设计

构建人工智能算法的透明化控制机制。重点突破决策过程可视化技术，建立风险误报的人工干预优先级通道，确保异常情况下操作人员可快速接管控制权。研发具备自适应能力的混合学习框架，通过引入模糊推理模块增强极端场景应对能力，降低环境突变引发的感知失效风险。同时在系统规划阶段落实模块标准化要求，打通仓储监控、运输调度等子系统间的数据接口，形成全链条风险联控的技术基础。

3.2 完善技术治理的制度保障体系

加快制定人工智能物流应用的分级安全标准。对于像自动驾驶运输装备以及智能装卸机械这类重要的设备，制定出涉及算法可靠性验证、数据采集精准度等多个方面的强制性技术准则。通过推动监管方式朝着智能化方向转变，搭建一个能够全面覆盖设备运行整个周期的动态监控平台，达成从依靠人工抽样检查到能够实时发出预警的提升。着重建立起算法安全审查制度，清晰界定技术供应商和运营企业之间的责任界限，从而为技术故障发生时的责任认定提供相应法律支撑。

3.3 优化人机协同的操作范式

建立基于认知负荷理论的预警信息管理机制。根据作业场景动态调节风险信息推送强度，开发多模态交互告警系统，避免关键信息淹没现象。在智能决策系统中嵌入安全缓冲区设计，对算法推荐方案进行异常工况预筛选，保留人工应急决策的最终否决权。改革从业人员培训体系，增设智能设备交互规范课程，重点培养复合型安全管理人才，扭转过度依赖算法的操作惯性。

3.4 构建生态级风险防控网络

推动建设物流安全信息共享平台。打破供应链各个环节在风险数据方面存在的阻隔状况，构建起企业之间针对安全态势的联合分析与判断机制，以此来预防局部出现的故障在网络层面发生扩散。尝试构建技术保险以及风险准备金的相关制度，形成企业与企业之间风险补偿共同承担的机制。从产业角度出发，组建智能物流安全联盟，共同制定第三方技术服务能够进入的相关规则，依靠契约管理来清晰地界定多元主体的责任，达成从单一主体防护朝着生态化治理的转变。

参考文献：

[1] 黄懿 , 蒙绍祥 . 基于区块链技术的智能制造物流管理系统设计与实施 [J]. 中国航务周刊 ,2023,(51):73-75.

[2] 詹绍文 , 牛少林 . 人工智能对物流管理面临困境及优化路径研究 [J]. 物流科技 ,2023,46(22):48-50+54.

[3] 黄凯 .“人工智能 + 物流管理”推进能源物流数字化转型的创新性研究 [J]. 工业控制计算机 ,2022,35(06):145-147.

[4] 王昌文 . 基于区块链技术的物流运营管理系统 [J]. 全国流通经济 ,2022,(16):27-29.

[5] 张玲燕 , 严长远 . 智慧物流与智能制造两业融合下的现代物流管理人才培养研究 [J]. 时代汽车 ,2022,(06):66-68.