人工智能技术赋能绿色物流体系建设的路径探讨

摘要：传统物流行业存在交通拥堵、环境污染、资源浪费等问题，在“双碳”政策背景下，绿色物流成为发展的必然趋势，其实现需依托人工智能算法及相关技术支撑。本文从机器学习、数据挖掘、计算机视觉等人工智能技术视角，探讨有关技术在绿色物流体系建设中的应用路径，提出通过智能路径优化、资源精准调度、算法辅助包装等对策推进构建低碳高效的绿色物流体系。

关键词：绿色物流；人工智能；低碳高效

物流业是国民经济发展的重要支柱性产业，但高成本与高污染一直是影响物流行业提质增效的制约因素之一。近年来，随着“双碳”目标的提出及人工智能技术的发展，人工智能技术为绿色物流体系的建设提供了有力支撑。通过机器学习、大数据智能等技术，可实现物流资源的动态优化及运营流程的精细化管理，从而有效降低环境负荷。相较于传统物流，绿色物流通过技术融合创新，在资源节约、污染控制等方面具有显著优势。

1 绿色物流的内涵及价值

绿色物流指通过充分利用物流资源、采用先进的物流技术，合理规划和实施运输、储存、包装、装卸、搬运、流通加工、配送、信息处理等物流活动，降低物流活动对环境影响的过程。其核心在于绿色运输、绿色包装、绿色仓储及全链路信息协同。当前，我国绿色物流处于发展的关键阶段，通过推动上下游企业协同减排，构建绿色供应链，实现物流行业的降本增效及可持续发展，推动物流行业可持续发展，进而有效强化生态文明建设，为实现“双碳”目标提供有力抓手。

2 人工智能技术赋能绿色物流的路径

近年来，人工智能技术快速发展，涵盖深度学习、机器学习、计算机视觉、自然语言处理等多个方面，结合相关技术应用，可从路径规划、资源调度、环境感知等方面提升物流效率及环保水平。具体技术应用路径探索如下。

2.1 基于机器学习的射频识别及仓储优化

射频识别技术借助射频信号，通过非接触式数据交互实现物体追踪，可实现物体自动识别以及数据实时交换，结合机器学习可进一步提升物流运输过程中决策效率。例如，在仓储管理中，通过数据挖掘技术分析历史库存数据，可预测需求波动、优化存储布局；利用计算机视觉技术对货物图像进行自动识别与分类，可有效减少人工成本及录入错误；引入无监督学习算法可高效发现仓储环节中货物错放等异常模式，辅以预警机制，可有效提成管理精度。

2.2 多智能体协同的定位与路径规划

结合多智能体系统与强化学习算法，通过跨媒体智能技术整合文本、图像、传感器等多源数据，为车辆提供环境感知能力，实现动态路径规划。例如，在运输环节，通过计算机视觉分析道路图像，结合自然语言处理技术解析交通信息，综合研判突发路况并优化导航策略；通过卫星定位与交通大数据构建实时路况模型，利用强化学习算法训练智能体，动态调整优化运输路线，规避拥堵并减少碳排放。

2.3 大数据智能驱动的运输资源调度

物联网与大数据智能技术的结合可有效提升运输效率、优化资源配置。在车联网系统中，部署传感器实时采集车辆状态、货物信息、环境数据等，通过大数据分析挖掘高价值信息。例如，利用聚类算法识别同线路运输需求，实现拼车调度以减少空载率；借助时间序列预测模型预判高峰时段，动态分配运力资源；基于群体智能算法的多式联运路径规划，整合公路、铁路、海路、航空等多种运输方式，通过协同优化降低整体能耗及成本，放大资源应有效用；在配送环节引入与物联网相接的无人配送车、无人机等，实现全时段投递，尤其可满足零星、小批量末端物流的需求，解决制约物流行业发展的“最后一公里”问题。

2.4 智能包装材料的算法辅助设计

借助人工智能算法对包装材料与结构进行优化，可实现绿色包装，减少资源消耗。例如，通过生成对抗网络模拟不同包装方案的环境影响，筛选出低碳材料组合；利用知识图谱技术整合材料属性、运输条件等数据，为包装设计提供决策支持；借助遗传算法，在设定材料强度、重量限制等约束条件后，多代迭代生成最优结构，在确保承重能力的同时减少材料用量；结合拓扑优化技术，自动识别冗余区域并进行镂空设计，降低资源消耗；在包装环节部署机械臂等自主智能无人系统，结合计算机视觉，完成自动化封装，降低人工成本、提高包装完成度。

2.5 基于强化学习的动态决策优化

物流运输易受交通情况、突发事件、天气条件等因素影响，通过强化学习与类脑计算，可实现自适应决策，及时调整物流路径，确保物流运输活动的稳定高效。例如，构建基于深度强化学习的策略网络，实时监测天气、路况、位置、订单等多维数据，输出最优路径策略；通过蒙特卡洛树搜索模拟多种可能的运输路径，借助价值网络“评分系统”分别计算每条路径的碳排放量和运输成本，辅助选出综合最优的运输方案；引入类脑计算模拟人脑决策机制，使物流系统具有自行解决问题的能力，可有效解决在极端天气下对快速生成替代路线方案的需求，提升复杂场景下的应急响应能力。

3 结论与展望

绿色物流是物流产业发展的必然趋势，人工智能算法与物流场景的深度融合是构建绿色物流体系的有效渠道。本文提出的机器学习、多智能体系统、大数据智能等技术可应用于实际物流场景中，实现提升物流效率、降低环境负荷。下一阶段，可进一步探索跨媒体智能、人机混合智能等技术在绿色物流中的落地模式及具体使用场景，同时加强算法安全与可解释性研究，以应对技术落地过程中的数据隐私问题与伦理挑战。通过技术创新与政策协同，构建“算法-数据-场景”闭环，推动物流行业向低碳化、自主化发展。

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