人工智能自诞生以来，已走过七十余载发展历程，从最初的理论构想到如今渗透至各个行业，其影响力正持续扩大。在物流领域，人工智能正推动着一场从数字化迈向智慧化的深刻变革。然而，当前业界对人工智能与智慧物流的认知仍存在诸多误区，厘清其内在逻辑成为推动行业发展的关键。
人工智能的起源可追溯至1950年图灵发表的里程碑式论文《计算机器与智能》。他在文中首次提出“机器思维”与“图灵测试”的概念，并抛出“机器能思考吗”这一震撼世界的问题。这一思考源于他童年时读到的一本书，书中将人比喻为机器，这一观点深深触动了他，进而激发了他对模拟人类智能机器的探索热情。无独有偶，科学家特斯拉也认为人如同血肉机器人，其生命活动具有无意识自动性。这种将人视为机器的研究视角，为人工智能的发展奠定了基础。人工智能的核心在于模拟人类智能，其运作流程涵盖状态感知、实时分析、科学决策与精准执行，这与人类智能的产生机制存在相似性。
人工智能的研究主要分为逻辑主义、连接主义与行为主义三大流派。逻辑主义以符号推理与机器推理为核心，试图让机器模仿人类的思考与推理方式，但因难以深入了解人类大脑的智能系统构造，研究进展较为缓慢。连接主义的兴起得益于现代电生理实验与神经成像技术的发展，这些技术使人们能够观察到大脑神经网络及其连接方式，从而为模拟人类神经系统提供了可能。随着互联网、云计算与大数据技术的飞速发展，连接主义流派借助机器学习技术取得了显著进展，成为当前人工智能高速发展的主要推动力。行为主义则侧重于模仿人类行为，通过控制、自适应与进化计算，探寻将人类智能复制到机器系统的方法。尽管三大流派的研究路径各异，但本质均是对人类智能的模仿。
现代物流的发展与人类神经网络在运行形态和机制上具有高度相似性。人类智慧源于神经网络的连接，而智慧物流则依托物联网系统构建的信息网络。通过状态感知、实时分析、科学决策与精准执行，物流系统得以实现学习提升，进而展现出一定的智慧能力。信息连接在物流发展历程中扮演着至关重要的角色。从信息连通催生的现代物流理念，到信息一体化连接带来的物流2.0变革，再到信息全面融合催生的供应链物流，直至基于物联网技术的智慧物流时代，信息连接的深化始终是推动物流变革的核心动力。
近年来，人工智能技术的突破为智慧物流的发展注入了新动力。基于神经网络的机器学习技术取得革命性进展，卷积神经网络与深度学习算法的兴起，使机器能够自动从海量数据中学习复杂模式与特征。生成式通用型人工智能技术的变革同样引人注目，Transformer架构的预训练大模型技术突破带来了以GPT系列模型为主体的生成式AI变革，人工智能多模态技术突破推动了综合感知体系融合，DeepSeek技术则融合了连接主义与逻辑主义的优势，实现了重大技术突破。DeepSeek不仅具备强大的多模态理解能力，能够同时处理文本、图像、语音等多种模态的数据，还能深入挖掘数据背后的逻辑关系，构建起庞大而复杂的知识图谱，并具备自主学习与持续优化能力。
在物流领域，人工智能技术的应用已日益广泛。机器学习与智能决策技术全面推动物流大脑的进化升级，在数据处理、流程优化、作业预测与智能决策等方面发挥着重要作用。人工智能大模型的应用也在推动着智慧物流的变革，京东、菜鸟、顺丰等企业均已将大模型应用于物流场景。未来，随着“智能体+机器人”的具身智能形式得到广泛应用，物流行业将迎来更加智能化的发展阶段。
