智能物流仓储行业词条报告 头豹分类/综合及概念/智能制造/装备及系统/智能仓储管理系 统（IWMS） Copyright © 2025 头豹 2 智能物流仓储：智算驱动下的物流革命，仓储系统进入跃迁期 头豹词 条报告系列 付淑芳 · 头豹分析师 2025-07-11 未经平台授权，禁止转载 行业分类： 综合及概念/智能仓储管理系统（IWMS） 智能物流仓储指应用先进信息技术、自动化设备

物流服务链条长、定制化程度 高，且客户对成本诉求敏感，驱动物流企业加强成本控制、精细化运营的核心能力。 AI 大模型、机 器 人等技术在物流场景的落地，有助于成本管控正从“经验式”向“智能化”跃迁，率先使用 AI 等科技 或具备技术基因的 ToB 物流商，有望在成本竞争中进一步扩大竞争优势。 “AI+ 物流”相较于“互联网 + 物流”：全链路深度融合，智能决策。我们认为， AI+ 物流以人工智 强两大核心能力：动态优化成本、精细化运 营。随着 AI 、机器人等技术在物流场景的落地，成本管控正从“经验式”向“智能化”跃迁，率先 使用 AI 等科技的具备技术基因的 ToB 物流商有望进一步扩大竞争优势。 1. AI 穿透全链条， 成本管控向“智能化”跃迁 6 请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明 我们认为，“ AI+

零售业竞争焦点已从粗放式流量争夺，转向对用户价值的深度挖掘与精耕细作。人工智能技术已 深入零售业务场景，贯穿零售业态全链路，成为零售企业建立差异化竞争优势、实现战略增长的 核心引擎。零售企业正在完成从 ERP 到 AI 的技术代际跃迁，智能化转型是大势所趋。 打造新一代数据底座是智能化转型的关键支撑 智能化转型对零售企业带来全新数据架构挑战。面对爆炸式增长的业务数据、多模态数据管理要 求、以及数据架构复杂与有限 IT 资源 夺，转向对用户价值的深度挖掘与精耕细作。 与此同时，人工智能技术正以前所未有的速度重塑零售消费品行业市场格局，深刻影响着消费者 行为、企业运营模式乃至整个行业的竞争态势。零售企业正在完成从 ERP 到 AI 的技术代际跃迁， 智能化转型是大势所趋。人工智能已贯穿零售行业“研、产、供、销、服、管”全链路，成为零 售企业建立差异化竞争优势、实现战略增长的核心引擎。 传统的数据架构在智能化时代已捉襟见肘。数据底座的革新成为零售企业解锁 POS 机进行收银管理，到建设 ERP 系统管理进销存，零售业的技术范 式经历了信息化、数字化，如今正走向智能化。 表 3：零售业技术范式发展（数据来源：爱分析） 从 ERP 到 AI 的技术代际跃迁是所有零售企业的必然选择。一方面是传统 ERP 系统无法承载当 前消费需求碎片化和复杂供应链的零售业态，另一方面是人工智能技术持续迭代突破，正成为零 售企业核心增长引擎。 传统 ERP 系统作

数据搬运，而是通过人工智能驱动的语义表征技术，推动通信系统向更高层次的 语义理解与表达跃迁。语义通信正是在这一技术需求的强烈牵引下出现，是先理 解后传输的一种通信新兴范式，完美契合未来 6G 智简信息传输需求。语义通信 以“智（人工智能）”作为核心技术驱动力，将传统通信精确到比特级的传输范 式跃迁至语义级，聚焦于信息的语义内容而非原始比特流，从而实现传输的“简”， 为 6G 网络信息的智简传输提供了全新的技术路径，为 第一，构建新型智简传输信息理论，为 6G 智简信息传输提供理论基础。传 统通信理论依托香农信息论，聚焦于确保信息传输的比特级精确性，位于信息传 递的三个层次的第一层。然而，在 6G 智简信息传输中，信息传输需求向语义理 解层跃迁，传统理论框架与语义通信的发展诉求产生根本性错位。语义通信作为 第二层通信范式，其性能评估不再局限于比特级精确性，而需建立面向语义内涵 的新型理论模型。 第二，研发面向多模态的语义智能编码框架，为 传输的可能的工程落地。 3. 新型智简传输理论 新型智简传输理论的核心，在于将通信的关注点从 Shannon-Weaver 模型的 第一层（精确比特传输）提升至第二层（语义信息传递）。这一范式跃迁意味着， 传统通信理论围绕比特恢复构建的基石——香农信息论、误码率（BER）指标及 其理论极限——在面对图像、文本等富含语义的信源时，其适配性和有效性面临 根本性挑战。语义通信追求的是信息含义的有效理解和传递，这需要突破传统框

焊接区），此类系统的视觉传感器易受干扰导致可用 性下降；对于柔性工件（如布料），触觉反馈缺失可能 导致抓取变形率超标。因此，当前行业正从“感知— 执行”向“全流程自主作业”跃迁，核心突破点在于在 单一工序中实现类人决策能力，实现从“局部优化”到 “全局智能”跃迁。 5 具身智能的未来趋势 5.1 自主学习与泛化能力提升 未来具身智能将通过大模型与强化学习等技术 的深度融合，进一步提升自主学习和泛化能力。智能

数据来源：中国信息通信研究院 图 2 人工智能企业各国分布 （三）技术创新驱动持续深化，软件工程智能纵深发展 一方面，技术内生演进驱动工程方法革新。全球人工智能技术进 入体系化突破新阶段，推动软件工程向智能化纵深跃迁。大语言模型 （LLM）重构软件开发模式，生成式 AI 推动人机协同开发成为主流。 国际标准化组织（ISO/IEC JTC1）联合多国制定 AI 风险管理标准 （ISO/IEC 23894）， 作复杂度激增（如制造端云边协同开发）推动自适应智能体架构、低 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 年） 7 代码集成平台等基础技术升级。产业场景正成为核心试验场与创新源， 驱动智能化开发从单点能力增强向系统工程能力跃迁。 二、行业痛点：剖析软件工程发展瓶颈，明确破局关键 当前，软件工程领域正处于传统开发模式与 AI 技术融合的探索 期，这一转型过程在技术侧、工程侧和行业侧均暴露出诸多痛点。 （一）技术侧痛点：AI 效率提升，迈向全链条的范式革新，即从局部应用向自主演进型系统、 软件工程智能化标准体系建设指南（2025 年） 32 闭环自动化等全局协同阶段跨越。当垂直领域智能化突破单一技术或 场景的边界，向跨领域、全链条的解决方案跃迁时，高风险行业对智 能系统的可信度要求已上升为生存级需求。医疗、能源、交通等涉及 人身安全与社会稳定的关键领域，将驱动智能系统建立更低容错率的 安全基准。国际与国内标准同步推进，相关法案对高风险

AI 赋能汽车行业智能化转型技术创新 报告 价值链。从数字化的研发设计、个性化的用户触达，到颠覆性的座舱体验， AI 已成为推 动 汽车产业向智能化跃迁的核心引擎。 本报告聚焦 AI 重构汽车产业三大核心场景： 研发设计智能化（ AI Driven Design ） ：通过生成式设计、仿真优化、智能测试重 构 正向开发流程 用户运营智能化（ 年《政府工作报告》明确“持续推进‘人工智能 +’ 行动”， 要求将大 模型 深度嵌入智能网联汽车技术体系，工信部随即启动中央计算平台、通用人 工 智能（ AGI ）与自动驾驶一体化研发专项，推动汽车从“规则驱动”向“数 据驱 动”跃迁。这一转变意味着汽车行业将更加依赖数据和算法，通过对海量 数据 的分析和学习，实现汽车的智能化决策和控制。 汽车行业智能化价值 提升企业竞争力 在全球汽车市场竞争日益激烈的背景下，智能化成为车企提升竞争力的 20 智 己 汽 车 X 红 中 国 信 通 院 图 2-3 Agent 评测流 程 图 2- 4 三级能力跃迁 阶段一：技术底座验证期（能力筑基） 构建 AI 基础平台架构，实现关键技术模块验证。此阶段聚焦核心场景 可 行性论证，为后续规模化应用铺陈基座： ● 设计辅助：通过算法引擎将市场需求参数转化为可编辑的设计原型，

大多数应用都是基于特定任务的感 知智能， 缺乏更广泛和深入的理解和决策能力 缺乏自适应和学习能力： 由于不是通用智能， 系统面 对未知新问题或复杂业务时， 通常需要人工干预 信息技术快速发展驱动人工智能时代跃迁 信息技术成熟 技术成熟度： 基础信息技术 、 网络技术相对成熟 政府支持： 政府重视交管信息化， 提供资金和政策支 持 进展 数据收集与存储： 使用传统的摄像头 、 雷达和地磁传

——中国低空空域管理与安全体系 演进趋势研究 摘要 本报告聚焦“十五五”（2026—2030 年）关键窗口期，立足低空经济由“点状示范”向“网络 化、规模化、常态化”跃迁的中观治理议题。不同于市面上强调技术路线或单一应用的研究，本报告以 规则先行—协同共治—稳步扩容为主线，将国家顶层设计与地方差异化实践贯通，围绕“规则从何而 来、如何落地可执行、谁来协同治理、怎 密算法 的高强度数据加密体系，确保系统韧性与数据主权。 ⚫ 监管科技（RegTech）：应用 AI、区块链等技术实现自动化合规审计 与前瞻性风险预警，是政府实现从“人海战术”到“智慧治理”跃迁、 与国家治理现代化战略深度融合的关键路径。 第三章 第四章 第五章 第七章 第八章 第九章 第一章 第二章 第六章 30 第六章 重塑安全范式：迈向“主动、智能、可信” 事故调查证据等上链存储，保证其不可篡改、全程可追溯。 这能将监管部门从繁重、重复、低效的人工审批和事后检查中解放出来，转向更高阶的 规则制定、风险分析和战略规划，真正实现从“人海战术”到“智慧治理”的根本性跃迁， 是低空经济治理与国家治理现代化战略的深度融合。 有了未来空管的蓝图和主动智能的安全范式，接下来的问题自然是如何将这些宏伟构想转 化为切实可行的行动。我们需要一张清晰的、分阶段的演进路线图，为“十五五”期间的

业增加值之和，并是日本制造业 GDP 总量的 5 倍以上。在传统制造 过剩和低附加值的背景下，“高端制造”成为转型必然，而具身智能 正是这一战略升级的底层支撑。 具身智能引领“自动化→智能化”的范式跃迁。传统机器人依赖 硬件与固定编程，而具身智能融合 AI 大模型、多模态感知、端到端 控制，实现感知—认知—决策—执行的动态闭环。应用场景有望从商 用、工业扩展到医疗、家庭、教育等，推动“软件定义硬件，硬件产 资本涌入 AI 驱动的初创企业和跨界巨头，政策支持力度加大（如“十四五” 智能制造专项、“人工智能+”行动）。 在产业演化方面，传统机器人到具身智能的产业演化反映了从 “自动化”到“智能化”的范式跃迁。传统机器人以硬件+固定编程为核 心，具身智能以软件智能（大脑、小脑）+硬件升级（结构优化）为 核心，让“软件定义硬件，硬件产品承载软件剩余价值”成为趋势。 7 图表 5：机器人智能化持续迭代升级