在数字经济与实体经济深度融合的时代浪潮中，AI、大数据、云计算等前沿技术正以前所未有的态势重塑供应链，推动物流行业向智能化方向加速迈进。从仓储管理到运输调度，从订单处理到客户服务，AI技术已渗透至物流全链条，通过智能算法优化资源配置、提升决策精准度，为物流企业带来了全新的发展动力，助力物流企业实现智能化的跃迁。

在众多致力于物流数智化的企业中，北京远舢智能科技有限公司（以下简称“远舢智能”）凭借深厚的技术积累与丰富的实践经验，为众多物流企业提供差异化的智能化解决方案。

远舢数字工业操作系统（远舢OS）作为远舢智能的核心产品，犹如一座智能化的“中枢神经”，在物流和工业领域发挥着不可替代的关键作用。

远舢智能CTO李小龙向《中国物流与采购》杂志记者介绍，远舢数字工业操作系统由内核层、引擎层和模型层构成，各层之间紧密协作，为企业提供强大的技术支撑。

内核层依托Linux内核，构建实时与分时微内核，这是整个产品的核心底座，如同大厦的基石，确保系统在复杂多变的环境中稳定运行。引擎层更是远舢的“秘密武器”，它将公用运行环境按技术领域细分，涵盖智控、物联、数据等六大引擎。这些引擎协同工作，打破了IT（信息技术）与OT（运营技术）之间的壁垒。在传统物流作业中，IT和OT往往相互独立，容易导致信息流通不畅，效率低下。而远舢智能的引擎层让AI及数据技术能够直接赋能物流作业流程，实现了技术与业务的深度融合。

在工业和物流场景中，基于工业机理模型（S95）构建的远舢数字工业操作系统亦展现出了独特的优势。远舢智能参照S95标准精心打造企业制造模型库，极大地提升了企业的灵活性和拓展性。以往，企业在面对不同的生产需求和业务拓展时，往往需要投入大量的时间和资源进行系统开发和调整。而现在，借助远舢的这一模型库，企业能够快速适应变化，开发周期大幅缩短，无论是离散型还是流程型制造业，远舢数字工作操作系统都能根据企业的具体需求，快速调整配置，精准解决生产控制核心问题。目前，该系统已在烟草、造纸等众多行业成功落地应用。

在物流领域，远舢智能利用自研引擎，如同搭建积木一般，快速组合物流模型，轻松搭建配送、调度等应用。这一创新方式大大降低了物流应用开发的门槛，使得物流企业能够更加便捷地利用先进技术提升自身运营效率。

如果说操作系统是大脑，那么自动化、智能化设备就是手脚。后者在前者的统一指挥下，高效协同，完成一系列复杂的作业。在物流领域，远舢智能科技的机器人、无人物流车等智能化载体不再是孤立的个体，而是通过分布式协同智能技术紧密相连，形成了一个高效协作的物流网络。

这些智能化载体遵循统一的标准协同协议，确保信息能够在不同设备之间无障碍地传递和共享。当接到一项物流任务时，这些设备会依据协议，实时地将自身所处的位置、运行状态以及任务进展情况等信息共享出来。然后，它们会根据整体任务的要求以及自身的“能力特长”，灵活地调整工作方式，实现高效协作。统一协议使得不同品牌、型号的设备轻松集成到物流网络中，企业可以根据自身需求和预算选择最合适的设备，不用担心设备之间的兼容问题。同时，这也降低了企业的设备采购和维护成本，只需要一套统一的管理系统即可实现对多有设备的监控和管理。

在仓储领域，远舢智能基于基础模型微调出行业大模型小舢，并借鉴MoE混合专家模型设计模式，构建了仓储专家模型。以往仓库货物杂乱无章，找货、盘点耗时费力，据李小龙介绍，小舢能根据不同货物的特性、出入库频率，利用仓储专家模型智能规划存储位置，优化仓储布局。例如，服装企业，不同季节款式的服装出入库规律不同，小舢就能精准安排存储，提高仓库空间利用率，让仓库空间得到充分利用。同时，远舢机器人在小舢的协同下，可快速完成货物的分拣打包，与无人物流车形成高效配合。

在运输调度环节，远舢的小舢打造了调度专家模型。李小龙介绍，该模型能综合考虑路况、车辆载重、运输时效等因素，为每一批货物匹配最合适的车辆和运输路线。例如，一批生鲜货物要运往多个地点，调度专家模型能迅速规划出一条既保证时效，又能降低运输成本路线，还能合理安排车辆，避免车辆空载、超载等情况。

在远舢智能承建的某中烟智慧物流园区建设项目中，AGV和无人车替代人工搬运辅料或成品，结合WMS和EMS系统实现动态调整，效率提升30%，节省60%人力，通过支持动态路径规划，适应多批次、小订单生产需求，实现柔性生产，为企业的生产运营带来了显著的经济效益。

每个物流企业都有其独特的业务模式和发展需求，远舢智能平衡技术研发与市场需求之间的关系，坚持“先统一，再个性”的实施路径，确保所推出的解决方案和技术能够切实满足客户的实际需求。

在项目实施时，远舢智能利用远舢OS这一强大的“武器”，统一底层技术规范、流程标准，明确协同协议和开发规范，为企业的物流系统搭建一个稳定的基础框架。就好比建造一座房子，先要打好地基、搭建好框架，才能在此基础上进行个性化的装修和设计。

为了确保技术能够精准满足客户需求，远舢智能采取了一系列切实可行的措施。一方面，研发团队会深入到客户的一线工作场景中，实地观察工厂、仓库的运作情况，全面了解客户在实际工作中遇到的困难和问题。然后，将这些实际需求与手中的技术进行对照并进行优化和改造。

例如，对于一家生产周期短、出货量大的制造企业，远舢智能会设计一个快速响应的调度系统，当产品生产完成后，无人物流车和机器人能够迅速响应，实现无缝接力，确保货物能够随产随走，大大缩短了产品的交付周期。而对一家场地有限的企业，远舢智能会利用先进的算法优化仓储布局。通过对货物出入库频率、货物体积等因素分析，合理规划货物的存放位置，提高仓储空间的利用率。

另一方面，在研发过程中，远舢智能积极邀请客户参与项目中，及时听取客户意见和建议，确保最终推出的解决方案即具备先进的技术水平，又能切实解决客户的难题。

随着科技的不断进步，AI技术在物流行业的应用将愈发广泛和深入。远舢智能通过远舢数字工业操作系统、无人化物流载体的协同工作、个性化智能化物流解决方案为物流企业提供了全方位的智能化支持。据李小龙介绍，未来，远舢智能将继续以科技创新为核心驱动，持续深化AI技术的升级与应用。一方面，通过AI算法的持续优化，进一步提升其在货物调配、运输、装车等环节的能力，实现物流资源的高效配置与精准调度。另一方面，远舢智能还将在多式联运领域发力，借助AI技术综合分析运输时效、成本、环保等多维度因素，为企业量身定制最优的运输方式组合方案，推动物流运输向经济、高效、绿色的方向发展，为物流企业的智能化跃迁注入强大动力。（本文刊载于《中国物流与采购》杂志2025年第10期）

九部门严格货车排放监管：强化源头管理，运输公司、物流园区车辆是检查重点

国铁集团探索跨境铁公联运业务，降低西部陆海通道全程物流成本

从一季度交通物流数据，看我国经济的强韧性与新动能