在AI浪潮席卷下，智能物流行业正迎来颠覆性变革。北京邮电大学物流工程系主任翁迅先生聚焦医药物流核心场景，分析了行业机遇、核心难题与技术发展趋势，为企业指明破局方向。

　　A九游体育官方网站I技术席卷各行各业的当下，智能物流的下一程该往何处去？哪些细分领域藏着确定性机遇？在《物流技术与应用》杂志主办的2025第十三届全球智能物流产业发展大会暨2025全球物流装备企业家年会上，北京邮电大学物流工程系主任翁迅先生以《AI时代智能物流技术发展趋势分析》为题，带来了一场极具实践指导意义的深度分享。

　　作为深耕医药物流领域的专家，翁迅结合团队刚获批的科技部“十五五”首个人工智能物流机器人专项实践，聚焦医药物流这一核心赛道，从技术趋势、行业变化、突破场景、核心问题四大维度，梳理了AI时代智能物流技术发展路径，点出了未来两年规模达30亿元的医药物流市场中企业破局的关键所在。以下是根据翁迅演讲内容整理的核心观点。

　　谈及AI时代的智能物流，翁迅首先明确了新一代信息技术的四大核心板块，这些技术共同构成了具身智能的底座，也将成为未来物流装备的核心组成部分。

　　与面向个人的4G不同，5G的核心优势在于低时延、高传输速率与边缘计算，更适配工业场景需求。对智能物流装备而言，5G的最大价值是帮助降低单机成本。目前很多企业研发自主移动机器人时注重强化单机独立运行能力，但在5G支撑下，凭借其低时延特性，可将大量算力需求迁移至云端处理，从而大幅降低单机硬件成本。此外，依托5G技术与数字孪生系统，未来的AGV等设备的控制调度逻辑将从之前的预判模式升级为实时控制模型，这将为大规模集群调度奠定基础。

　　智能感知技术包含机器视觉以及各类具备感知功能的智能装备配置。感知功能将成为智能装备的标配，通过状态九游体育官方网站采集、语言识别、机器视觉等技术手段，新一代物流设备将向智能化发展。如，在售后运维板块，可以实现物流设备从“事后维修”到“事前预知性维护”的转变。这一转变对于物流装备企业开拓海外市场尤为关键，依托感知技术实现计划性运维，将极大帮助集成商提升海外市场的竞争力。

　　机器学习的价值集中在模式识别与需求预测两大领域。在识别层面，2D/3D相机等机器视觉技术已广泛应用于物品分拣、物料识别。在预测层面，其在医药领域的作用尤为突出——通过分析订单结构，动态调整库存储备，可实现“少设备高效率”的最优配置。

　　翁迅特别指出，当前很多集成商仍依赖经验配置设备，这种模式未来将被淘汰。通过历史数据与强化学习算法结合，精准测算最优设备数量，将成为企业的核心竞争力。

　　翁迅强调，智能决策将是未来智能制造的核心，集成商布局智能制造领域，必须重点攻克这一技术。以新能源汽车领域为例，其10个月的产品生命周期与传统产线个月的成本回收周期存在巨大矛盾，这就要求通过智能决策技术优化生产排程、实现混流生产，提升制造柔性。

　　翁迅结合团队负责国内众多医药物流中心方案设计工作的经验，提供了一组关键数据：未来两年，医药行业的招标项目总规模预计约30亿元。核心原因有二：一是，各大医药集团加速布局区域枢纽，单体项目投资规模显著提升，最大项目投资可达4亿～5亿元；二是，带量采购政策推动行业洗牌，第十一批带量采购后，中小医药商业公司被淘汰，市场份额向头部企业集中，倒逼头部企业提升效率、降低成本。

　　1. 拆零需求激增：据翁迅透露，一个投资额1亿级的医药物流项目，5000万～6000万资金将投向拆零环节。

　　2. 机器换人不可逆转：行业效率提升需求迫切，机器换人成为必然趋势。企业需针对性调整研发方向，适配医药行业特殊需求。

　　3. 药械一体化配送试点值得关注：湖南省已启动“药械一体化配送”试点，若试运行效果良好将全国推广。医疗器械全品类拆零、品类丰富的特点，将进一步放大拆零需求，提升系统复杂度，湖南德龙全品类医疗器械配送项目便是典型代表。

　　基于为多家头部医药集团规划新一代物流中心的经验，翁迅梳理出6个物流装备领域的潜在突破场景。

　　1.多层穿梭车纸箱与原箱混合存储：目前按华润集团等头部医药企业要求，有些设备厂家正在进行纸箱与原箱混合存储测试。针对医药行业未来混合存储的自动化出入库需求，需推出对应的解决方案。

　　2.医药行业专属订单波次聚类算法：医药订单存在严格的批号管理、货主属性要求，需定制专属波次规划算法。

　　3.搬运机器人同场集群调度：医药项目分期建设普遍，首期与后续招标可能选用不同品牌、不同类型的机器人，需解决上位系统兼容、多地图融合等问题，实现机器人高效协同运行。

　　4.集货环节混合码垛：当前物流作业瓶颈集中在收发货区，存储、拣选环节自动化已成熟，混合码垛是实现收发货区无人化的关键。

　　5.自动装车：通过混合装车模型搭配机械手，突破装车环节自动化瓶颈，目前卸车自动化相对成熟，装车是重点突破方向。

　　6.立体库视觉盘点：大型医药立体库自动盘点需求迫切，有些项目立体库高度达36米甚至更高，单个巷道内可能有数千个托盘位，要求两天内完成盘点，唯一可行的方案就是视觉在库盘点。目前各家的视觉盘点技术仍存在瑕疵，亟待实现技术突破。

　　针对上述6大场景，翁迅进一步拆解了需攻克的核心技术难题，为企业研发指明方向：

　　1. 多层穿梭车的纸箱与原箱混合存储：算法与协同优化。需解决异构箱规混合存储、柔性储位分配问题；同时，要结合作业任务与设备协同情况进行协同优化。由于医药产品具有受季节变化或流行病暴发驱动的订单波动特性，必须将储位分配与任务协同结合，实现一体化作业，以突破有限空间内药品混合动态存储的难题。

　　2. 订单处理：聚类与波次解耦。依托机器学习或深度卷积网络，构建符合医药规则的订单聚类算法。此外，行业存在明显的“订单耦合”问题，即多个拣选台争抢同一批号的尾箱（热点品种），导致效率相互影响。在任务规划时必须实现任务解耦。同时，需解决紧急订单、订单取消或增补等不同于电商的多级任务分配问题，以实现高效的波次处理。

　　3. 机器人调度：异构集群协同。针对包含大小车、分箱设备等多种机器人的同场作业，需实现异构集群任务的最优分配。核心在于让有限的道路资源实现最优或次优的路径规划，并解决地图的高速高效增量重构问题（适应无物理隔离区域的动态调整）。当前单台机器人技术虽已成熟，但上位调度系统仍是短板，必须重点解决任务匹配、异构通讯、时空建模与时空冲突预判等问题，以应对单场数百台机器人的复杂调度。

　　4. 混合码垛：视觉与算法融合。通过3D视觉实时测算动态箱规，适配传统算法无法应对的复杂场景；攻克复杂光场识别、接续码垛空间测算等难点，打通收发货区无人化流程。

　　5. 自动装车：车厢建模与算法优化。目前实际项目中仍以人工装车为主，核心难点在于车型不固定且医药运输车辆空调位置不统一。必须等车辆到达后，通过自动扫描、建图获取实际可装载空间，再结合混合算法测算装车规则以实现合理化分布。装车是劳动强度最大的环节，也是“十五五”期间必须突破的关键技术。

　　6. 视觉盘点：多模态融合。在与华润、国药等大型医药集团的联合测试中发现，各家技术虽已宣称具备能力，但实测仍有瑕疵。核心难点在于：一是立体库内光照环境复杂，需实现复杂光场下的高精度识别；二是仅靠视觉无法保证准确性，必须结合重量信息等多模态融合技术确保药品盘点绝对准确。实际落地中，需明确堆垛机载货台上需配套的传感器与摄像头，并开发相应协同算法。

　　翁迅梳理的亟待突破的6大场景与技术攻坚方向，为行业提供了清晰的行动指南。对于物流装备企业与集成商而言，唯有聚焦核心难题、攻克技术瓶颈，才能在未来的行业竞争中占据先机。

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