嵌入机器（如机器人）中的人工智能，就是物理人工智能。
物理人工智能可以连接其他技术和数据源组成的网络，并在其物理能力范围内通过人类训练进行“学习”。
随着自动化存储与检索系统以及机器人技术在整个供应链中的应用日益普及，基础设施已足够完善，企业可以应用物理人工智能。
随着我们迈入全球发展的新时代，全球供应链正经受压力测试。数十年来，货物流动依赖一个可预测的模式：稳定的需求、充足的劳动力和稳定的贸易路线。那个时代已经结束。
配送中心是供应链的心脏。在这样的背景下，为了保持稳定，各类设施正转向新型自动化技术：物理人工智能。
技术的飞速进步以及应对现代挑战的创新方法，催生了过去难以想象的新解决方案，如今正改变着未来十年仓库的发展方向。
我们如何定义物理人工智能？
谈到工业自动化，我们常会想到“连锁反应式自动化”：传送带上的机械部件反复执行动作——速度快、精度高，却僵化、依赖硬编码，且十分脆弱。
物理人工智能开辟了一条新的发展路径：自主行动能力。嵌入机器（如机器人）中的人工智能，就是物理人工智能。它借助计算机视觉和传感技术，使机器能够感知周围环境并作出适应，从而“看见”设施的真实状况——杂乱、多变且不完美。复杂算法从广泛的数据源中提取信息，使其能够更快思考，并在受控范围内处理更高的复杂性。
物理人工智能可以连接其他技术和既定数据源组成的网络，并在其物理能力范围内通过人类训练进行“学习”。这种从盲目重复到主动感知的转变，将仓库从“愚笨的管道”变成智能资产，使其能够可靠、高效地在供应链中配送货物，并提供仅凭人类无法获得的关键规划洞见。
什么是会思考的仓库？
物理人工智能的真正力量不在于单个机器人，而在于统筹协调。未来的仓库将作为一个统一、协同的智能系统运行。这个“会思考的仓库”拥有一个中央“大脑”，负责优化每项机械资产的运行，包括机器人技术车队、数据与洞见，以及与人力团队的协作。
随着物理人工智能不断发展，越来越多的设施突破传统货架和输送系统的局限，仓库的实体结构也将随之改进。
未来十年，配送中心将迎来诸多发展机遇，包括：
扩大空间利用：库存将越来越多地存放在自动化存储与检索系统中。这类系统是密度极高的垂直存储结构，由机器人操作，使设施能够在现有占地范围内存放更多库存。它们还使物理人工智能能够为系统中的每件物品创建数字孪生，提供有关库存、运营和模式的高度准确洞见，以及预测分析、包裹级可视性和防止损失的库存安全保障。
全局优化与模拟：系统不只是应对问题，还会进行规划。人工智能会运行数千次模拟来检验假设，例如：“如果我们把畅销商品移到这个区域，备战假日旺季，会怎么样？”它能发现静态规则无法识别的效率提升空间。
预测性韧性：物理人工智能不再等到故障发生后才作出反应，而是提前预测故障。如果某些商品在一年中的特定时段需求旺盛、部分库存到货时间较长，或者下游需求不断增长并可能导致供应中断，人工智能就能识别这些模式，帮助预测何时应补货，以免货架空置。
以人为本的工作环境：随着劳动力短缺持续，员工需要提高工作效率，同时避免职业倦怠。未来的仓库将借助机器人，让员工拥有超乎常人的速度和能力，同时保障他们的安全。机器人将自动执行需要长距离移动、劳动强度大、重复性高或员工不愿承担的任务。每位员工都能更快地完成工作，专注于更高层次的任务；与此同时，吞吐量得到提升，准确性达到最佳水平，员工也能远离容易造成伤害的工作流程。
网络协作：智能能力从配送中心向外延伸至整个供应链。仓库可以与上游沟通，提醒供应商纠正反复出现的包装缺陷，并通知他们为即将到来的需求作好准备。在下游，仓库通过“编组”顺序精准的托盘，减少供应链下一环节人员的劳动；这些托盘既符合目的地商店的具体货架布局，也符合所需的配送顺序。
现实检验：驾驭转型
我们无法让全球经济停摆，从头开始重建其基础设施。
大多数仓库空间有限，且运营仍在持续。自动化存储与检索系统通常采用模块化设计，可以在不影响持续运营的情况下分阶段安装。这种分阶段的方法让员工和运营有时间逐步适应，从而提高接受度，避免收入突然中断。它还将资本支出分摊到一段时间内，而效率提升和避免新建建筑所节省的成本都可能抵消这些支出。
治理也是一项挑战。当这些系统获得统筹数十亿美元货物的自主行动能力时，核心问题就变成：我们如何确保它们仍然可控、透明，并与人类意图保持一致？这类系统的复杂程度很容易超出任何单个人类实时全面理解其状态的能力。
为解决这一问题，我们采用了分级自主权 框架，即一条从分析、洞见、建议逐步迈向监督式自主运行的“信任阶梯”。这确保我们在赋予这些系统更大决策权的同时，它们仍经过验证、公平且可问责。
为何现在会出现这种汇聚？
这一愿景已不再是科幻。
随着自动化存储与检索系统以及机器人技术在整个供应链中的应用日益普及，基础设施如今已足够完善，企业可以应用物理人工智能。
如今的软件已具备强大的推理模型和出色的多模态能力。理解来自数千个数据流的信息已成为可能。未来几年，我们将看到各种能力与最先进系统汇聚；这些系统能够在极广的上下文范围内进行推理，从而实现更高水平的推理、预测和自适应决策。
实体基础设施项目需要数年才能完成。2028年的人工智能能力将远超2025年。领导者今天就必须设计设施，使其能够适配明天的软件“大脑”。
