（一）人工智能应用的四个层级

1.   规划层：数字孪生驱动的精准规划

利用人工智能技术与数字孪生，将仓储分区、货架规划等复制到数据世界进行推演，验证规划的合理性，发现靠历史数据推算难以察觉的问题。例如，在新仓库规划时，通过数字孪生模拟货物流动，优化库区布局。

2.   计划层：高效精准的智能预测

AI 技术可快速处理海量历史数据，如过去半年的物流业务数据，通过模型计算未来 1-3 个月的物流体量，将人工需十几天甚至一个月完成的预测工作缩短至几分钟，大幅提升计划效率。

3.   管理层：实时智能的监控与风险管理

借助摄像头等设备，AI 可捕捉员工操作动作，实时监控其是否按标准执行，规避人工监督的遗漏与弹性问题。如在仓储操作中，AI 实时检测员工分拣动作是否规范，及时提醒纠正。

4.   执行层：自动化替代与效率提升

AI 可替代部分人工操作，降低人工成本，规避因情绪、身体等因素导致的操作失误，提升供应链顺畅度与效率，降低差错率。例如，自动化分拣机器人持续高效作业，不受主观因素影响。

（二）AI 应用的核心价值与实践启示

AI 在供应链中的应用能有效解决人力监督的遗漏问题，通过各层级的智能优化，提升规划准确性、计划效率、管理精度及执行效能。但需注意，AI 是工具，人的思想与创造力仍是核心竞争力，企业应借助 AI 赋能，同时注重培养员工的全链思维与创新能力。