人工智能自誕生以來，已走過七十余載發展歷程，從最初的理論構想到如今滲透至各個行業，其影響力正持續擴大。在物流領域，人工智能正推動著一場從數字化邁向智慧化的深刻變革。然而，當前業界對人工智能與智慧物流的認知仍存在諸多誤區，厘清其內在邏輯成為推動行業發展的關鍵。

人工智能的起源可追溯至1950年圖靈發表的里程碑式論文《計算機器與智能》。他在文中首次提出“機器思維”與“圖靈測試”的概念，并拋出“機器能思考嗎”這一震撼世界的問題。這一思考源于他童年時讀到的一本書，書中將人比喻為機器，這一觀點深深觸動了他，進而激發了他對模擬人類智能機器的探索熱情。無獨有偶，科學家特斯拉也認為人如同血肉機器人，其生命活動具有無意識自動性。這種將人視為機器的研究視角，為人工智能的發展奠定了基礎。人工智能的核心在于模擬人類智能，其運作流程涵蓋狀態感知、實時分析、科學決策與精準執行，這與人類智能的產生機制存在相似性。

人工智能的研究主要分為邏輯主義、連接主義與行為主義三大流派。邏輯主義以符號推理與機器推理為核心，試圖讓機器模仿人類的思考與推理方式，但因難以深入了解人類大腦的智能系統構造，研究進展較為緩慢。連接主義的興起得益于現代電生理實驗與神經成像技術的發展，這些技術使人們能夠觀察到大腦神經網絡及其連接方式，從而為模擬人類神經系統提供了可能。隨著互聯網、云計算與大數據技術的飛速發展，連接主義流派借助機器學習技術取得了顯著進展，成為當前人工智能高速發展的主要推動力。行為主義則側重于模仿人類行為，通過控制、自適應與進化計算，探尋將人類智能復制到機器系統的方法。盡管三大流派的研究路徑各異，但本質均是對人類智能的模仿。

現代物流的發展與人類神經網絡在運行形態和機制上具有高度相似性。人類智慧源于神經網絡的連接，而智慧物流則依托物聯網系統構建的信息網絡。通過狀態感知、實時分析、科學決策與精準執行，物流系統得以實現學習提升，進而展現出一定的智慧能力。信息連接在物流發展歷程中扮演著至關重要的角色。從信息連通催生的現代物流理念，到信息一體化連接帶來的物流2.0變革，再到信息全面融合催生的供應鏈物流，直至基于物聯網技術的智慧物流時代，信息連接的深化始終是推動物流變革的核心動力。

近年來，人工智能技術的突破為智慧物流的發展注入了新動力。基于神經網絡的機器學習技術取得革命性進展，卷積神經網絡與深度學習算法的興起，使機器能夠自動從海量數據中學習復雜模式與特征。生成式通用型人工智能技術的變革同樣引人注目，Transformer架構的預訓練大模型技術突破帶來了以GPT系列模型為主體的生成式AI變革，人工智能多模態技術突破推動了綜合感知體系融合，DeepSeek技術則融合了連接主義與邏輯主義的優勢，實現了重大技術突破。DeepSeek不僅具備強大的多模態理解能力，能夠同時處理文本、圖像、語音等多種模態的數據，還能深入挖掘數據背后的邏輯關系，構建起龐大而復雜的知識圖譜，并具備自主學習與持續優化能力。

在物流領域，人工智能技術的應用已日益廣泛。機器學習與智能決策技術全面推動物流大腦的進化升級，在數據處理、流程優化、作業預測與智能決策等方面發揮著重要作用。人工智能大模型的應用也在推動著智慧物流的變革，京東、菜鳥、順豐等企業均已將大模型應用于物流場景。未來，隨著“智能體+機器人”的具身智能形式得到廣泛應用，物流行業將迎來更加智能化的發展階段。