AI进行时④ | 中控信息AI+物流：从供应链的“数字心跳”到产业园的“智慧大脑”
2025年《政府工作报告》中指出，“激发数字经济创新活力”“持续推进‘人工智能+’行动“。在数字化浪潮的蓬勃发展趋势中，供应链、物流、人工智能之间不断突破产业与技术的壁垒，在时空交错与新质生产力融合的产业大潮中不断持续创新应用场景，高质量提升行业效能。
产业与经济的蓬勃发展也催生了园区运营面临的诸多风险与挑战，等待进入园区的大量货车需要停放的空间和作业的效能管理、货+车+月台需要高效验证机制完成匹配、标准化作业制度要求下的实际运营迫切需要提质提效、80%大货车保有量的园区内微交通的风险治理、高风险作业区块的无人化安全管控机制等等。如何平衡和治理这一发展与困境的关联，2024年底浙江一座近70亩的产业园区启动智能化与数字化的同期建设，中控信息通过多模态AI算法融合（物联网感知+大数据分析+深度学习），用人工智能的加持为园区发展插上“AI之翼”。
“AI+研判”：从车辆（货车）轨迹的运行追溯，到园区经营态势的全面感知，引入RAG技术，构建“检索-分析-生成”一体化引擎，构建基于园区作业数据沉淀的风险模型，有效预测大货车在园区行驶、作业微交通高风险路基点。从此，微交通治堵不再是园区治理的”堵点“，成为AI服务日常运营的焦点。
“AI+交互”：借助NLP、LLM 、RAG技术迭代传统人机交互中菜单层叠操作的模式，依托大模型加持解析复杂自然语言构建客服智能体，支持多种形式的识别交互方式，打造园区自适应的行业知识库检索回答机制。由于入园的货车大多为社会化车辆，在货车司机预约入园、二次等候入园、入园作业等流程中，同步匹配天气、周边交通等不确定因素供司机参考，提升货车司机的体验感同时大大完善了货车入园机制与效能。
“AI+作业”：基于视觉感知AI+能力，对于供应链原材料的装卸作业重点区域实现无人化作业监管，从货车与月台的自适应作业匹配，到月台清场-空车倒入-装载作业-作业驶离与月台清场-满车倒入-卸货作业-作业驶离两大运营场景，最后完成月台作业的车辆在园区出口完成货&车二次确认匹配后离园，真正实现园区作业无人化治理的场景闭环。
未来，”AI+物流“创新应用与实践将向着构筑以智能运筹算法为核心的供应链整体优化能力演进，融合贯通人、车、货、场、站的五大物流核心要素，重塑物流园区运营方与用户载体之间的协作交流模式，重构物流园区服务产业竞争逻辑，驱动AI始于智能，趋向感知、互动、思考、进化的智能体！
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