π Mover：實物互聯網驅動的物流移動革命——論中國物流技術裝備業的范式轉移與全球機遇

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本文從實物互聯網（PI）的愿景出發，首次嘗試定義了π Mover作為“智能搬運機器人”在PI體系中的三重核心角色——物理接口、數據發生器、決策節點，并分析了π Mover的技術演進路徑。文章系統論述了AI與算法革命如何重塑物流自動化的價值內核，深刻分析了中國為何能成為該產業的全球創新重地，并為中國企業家與國家戰略提供了贏得這場物流自動化全球競爭的路徑的建議。

宋偉

派之道 CEO、實物互聯網聯盟 教務長

一

換道超車——從“自動化孤島”到“網絡化智能”

我們正站在物流自動化歷史發展的決定性拐點。過去半個世紀，在追求效率的道路上，全球構建了無數物流自動化的“孤島”——智能倉儲、無人分揀、智慧園區、智慧工廠等，這些系統相對獨立封閉，互不連通。當我們俯瞰全局時卻發現，這些耗費巨資打造的自動化節點之間，仍依賴大量人工干預和傳統方式進行連接，形成了一個個效率參差的“斷點”。這種“孤島式”的發展模式已經觸及天花板：系統間協同成本高昂，全局資源無法優化，在面對全球化發展、碎片化訂單、實時化響應的供應鏈需求時顯得力不從心。

在此背景下，實物互聯網（Physical Internet, PI）應運而生。它代表著物流領域一場根本性的“范式革命”。PI的核心理念借鑒了數字互聯網的成功經驗——通過制定開放的協議棧、標準化的“數據包”（π容器，相關介紹詳見本刊2025年9期文章《π容器：實物互聯網范式革命的基石》）和高效的“路由器”（π節點），將原本孤立運行的物流資源網絡互聯互通，構建一個全球共享、支持多式聯運的物流體系。在這個體系中，物流資源可以像互聯網上的信息一樣自由流動、智能路由、高效配置。

π Mover正是驅動這場革命從理念走向實踐的核心載體。它不再是傳統意義上替代人工的自動化設備，而是進化成為PI體系中具備感知、決策和執行能力的“智能搬運機器人”。正如互聯網中的智能終端設備催生了全新的數字生態，π Mover作為連接數字指令與物理世界的“活”的節點，正在重塑物流的運作范式——從被動執行預設命令的工具，轉變為能夠主動感知環境、動態協同決策的智能主體。

在這個歷史性轉折點上，理解π Mover的本質、把握其發展規律、洞察其與人工智能的深度融合，不僅關乎企業競爭力，更關乎一個國家在全球供應鏈新格局中的戰略地位。本文旨在系統闡述π Mover如何作為實物互聯網的“神經末梢”與“執行終端”，推動中國物流技術裝備行業完成從自動化向智能化的范式轉移，并在全球市場中抓住這一歷史性機遇。

二

重新定義物流自動化設備，π Mover——PI的“智能搬運機器人”

在實物互聯網（PI）的宏大架構中，每一個組成要素都需要在PI的環境下被重新審視和定義。π Mover作為實物互聯網中最活躍的移動單元，其內涵已遠遠超越“物流設備”的范疇，演進為承載著PI核心理念的“智能搬運機器人”。要理解其在未來物流體系中的革命性作用，必須從其在PI中的三重定位及其智能進階路徑來系統解析。

1.實物互聯網中的π搬運機器人（π Mover）

在實體互聯網（Physical Internet）中，π容器（π-containers）通常由π搬運機器人（π-movers）進行搬運。此處的“搬運（moving）”是一個通用術語，涵蓋了運輸（transporting）、輸送（conveying）、裝卸（handling）、起吊（lifting）和操控（manipulating）等各類動作。π搬運機器人的主要類型包括π運輸機器人（π-transporters）、π輸送機器人（π-conveyors）和π裝卸機器人（π-handlers）。其中，π裝卸機器人指的是具備π容器搬運資質的裝備。所有π移動機器人均可能臨時存放π容器，盡管這并非其主要功能。

圖1 實物互聯網π容器——模塊化

從概念上看，π運輸機器人集合包含π運載機器人（π-vehicles）和π承載裝置（π-carriers）。二者都是專門為實現π容器便捷、安全、高效搬運而設計的運載工具和承載裝置，其核心區別在于：π運載機器人具備自主移動能力，而π承載裝置需由π運載機器人或π裝卸機器人推動或拉動。

π運載機器人集合中值得關注的類型包括π卡車（π-trucks）、π機車（π-locomotives）、π船舶（π-boats）、π飛機（π-planes）、π升降機（π-lifts-trucks）和π機器人（π-robots）。這些設備在當前都有對應的常規版本，但關鍵差異在于它們具備在實物互聯網體系內運行的適配能力。同理，π承載裝置集合中值得關注的類型包括π拖車（π-trailers）、π推車（π-carts）、π駁船（π-barges）和π貨車（π-wagons）。

圖2 π搬運機器人是實物互聯網三大核心實物元素之一

以設施中最常用的運載工具——隨處可見的叉車（lift truck）為例。當前這類叉車的存在意義，源于在現有作業流程中，搬運堆放在托盤上的貨物是一種廣泛應用的方式。但在實物互聯網中，我們目前所熟知的托盤將失去存在價值，因為π升降機（π-lift-trucks）僅搬運和存放具備“便于裝卸、可堆疊、可互鎖”等特性的π容器。這類π容器無需放置在托盤上，即可實現與π搬運機器人的連接。因此，當前用于托舉貨物托盤的貨叉（forks）便不再需要。借助標準化模塊化π容器的特性，π卡車（π-trucks）也將實現創新升級。例如，圖3從概念上展示了一臺π升降機，它無需依賴托盤和貨叉，即可起吊一個組合式π容器。該π升降機采用帶齒輪的結構框架，齒輪可與π容器鎖定，從而實現對容器的固定和按需起吊。

圖3 π搬運機器人概念圖

2.三重定位：解剖π Mover的PI角色

定位一：物理接口——PI網絡的“終極執行器”

π Mover是PI實現從數字指令到實物位移轉化的關鍵接口。在PI體系中，標準化的π容器承載著貨物信息與實物本身，而π Mover則是這些“實物數據包”的直接操作者。它通過精密的機械結構、抓取機構和運動控制系統，完成對π容器的識別、對接、搬運和放置等一系列物理操作。這種執行能力具有三個顯著特征：首先，它具備標準化的交互接口，能夠與不同規格的π容器實現無縫對接；其次，它具有精準的空間定位能力，能夠在復雜環境中實現毫米級的操作精度，準確找到π容器，并搬到準確的地方；最后，它擁有自適應的控制策略，能夠根據π容器的特性調整抓取力度和搬運姿態。這使得π Mover不僅僅是簡單的搬運工具，而是PI物理層中不可或缺的智能執行終端。

定位二：數據發生器——數字孿生的“移動感知節點”

在PI的數字化鏡像中，每一個π Mover都是一個持續產生和傳輸數據的智能移動節點。它通過搭載的多模態傳感器系統（包括激光雷達、視覺相機、慣性測量單元等），實時采集環境數據、自身狀態數據以及所操作的π容器數據。

這些數據構成了PI數字孿生系統的感知基礎：環境數據用于構建和更新空間地圖，實現動態路徑規劃；自身狀態數據（如電量、運行溫度、機械損耗等）支持預測性維護和健康管理；π容器數據則確保貨物信息與實物狀態的實時同步。更重要的是，π Mover通過5G、Wi-Fi等通信技術，將這些數據實時傳輸到PI的云端大腦，形成物理世界與數字世界的持續映射。這種“移動感知”的能力，使得整個PI系統能夠保持高度的透明性和可追溯性。

定位三：決策節點——分布式架構的“邊緣智能體”

這是π Mover區別于傳統自動化設備的核心特征。在PI的分布式智能架構中，π Mover不再僅僅是執行中央指令的“盲從終端”，而是具備相當自主決策能力的“邊緣智能體”。它搭載的邊緣計算單元能夠處理傳感器數據，在本地進行實時路徑規劃、動態避障和簡單的任務決策。

這種分布式決策機制帶來了顯著的體系優勢：首先，它降低了系統對中央控制器的依賴，提高了整體的魯棒性和可靠性——單個節點的故障不會導致整個系統的癱瘓；其次，它顯著提升了系統響應速度——本地決策避免了將所有數據上傳到云端處理再返回指令的延遲，使得π Mover能夠應對動態變化的環境；最后，它實現了資源的優化配置——簡單的決策在邊緣完成，復雜的優化和學習在云端進行，形成了高效的計算分工。

3.智能等級：π Mover的自主化演進之路

π Mover的智能化發展并非一蹴而就，而是沿著清晰的路徑逐級演進。我們可將其劃分為四個關鍵等級：

L1執行級：精準的“條件反射”

在這一等級，π Mover能夠嚴格遵循預設的指令和路徑執行任務，具備基礎的環境感知和避障能力。當遇到未預見的障礙時，通常采取緊急停車并等待人工干預的策略。此時的π Mover如同具備精確“條件反射”的有機體，能夠完成規定動作，但缺乏應對變化的靈活性。

L2協從級：有限的“環境認知”

π Mover開始具備一定的環境理解能力和局部決策能力。它能夠接收"從A點到B點"的宏觀任務指令，并自主規劃具體的行進路徑，在遇到動態障礙時能夠實時調整路線。這一等級的π Mover已經能夠適應不太復雜的變化環境，但其決策優化目標仍局限于單個設備的任務完成。

L3協同級：初步的“群體智能”

這是當前技術前沿正在突破的等級。π Mover具備群體意識，能夠通過車聯網（V2X）技術與周邊其他π Mover進行實時通信，實現多機之間的任務協商和交通協調。它們能夠自主解決路徑沖突、預防系統鎖死，并在群體層面進行簡單的負載均衡。此時，π Mover群體開始呈現出“1+1>2”的協同效應。

L4自主智能級：成熟的“系統智慧”

圖4 π搬運機器人全球進化中

這是π Mover發展的終極目標。在這一等級，π Mover具備系統級的優化能力，能夠基于全網狀態（包括其他區域的擁堵情況、訂單優先級、能源消耗等）主動進行任務協商和動態目標調整。它們能夠為了全局最優而主動犧牲局部效率，具備真正的戰略眼光和自學習能力。此時的π Mover群體已經成為一個高度智能的“自適應系統”，能夠應對各種復雜場景和突發狀況。

這個演進路徑不僅定義了技術發展的方向，也為產業投資和研發重點提供了清晰的路線圖。從L2到L4的每一次躍遷，都意味著π Mover在PI體系中的價值和地位發生質的提升。

三

內核之變——AI驅動的算法范式革命

π Mover從傳統的自動化設備進化為PI體系中的智能節點，其最根本的驅動力來自人工智能AI技術，特別是機器學習算法帶來的范式革命。這種革命不僅體現在技術能力的提升，更深刻地重構了算法創新的本質邏輯和發展路徑。近期AI的迅速發展，大大加快了PI的落地進程。

1. 從“專業編碼”到“自動涌現”：算法創新的范式轉移

（1）傳統算法范式：基于模型的精確設計

在AI技術普及之前，物流機器人的算法創新完全依賴于高級工程師對問題的深刻理解和數學建模能力。開發者需要將復雜的物理環境、運動約束和任務目標轉化為精確的數學模型和邏輯規則，然后通過編寫代碼來實現這些規則。

這種范式的創新天花板受限于人類的認知能力：首先，建模的局限性——現實世界的復雜性往往無法被完全精確地建模，許多邊緣情況和異常狀態難以預見；其次，規則的僵化性——一旦環境或任務發生變化，預先編寫的規則可能失效，需要人工重新調整；最后，優化的局部性——在多目標優化問題中，很難通過手動編碼找到全局最優解。

（2）AI驅動的新范式：基于數據的自主進化

機器學習，特別是深度學習和強化學習的引入，從根本上改變了算法創新的范式。在新的范式下，算法的核心不再完全由程序員編寫，而是通過從海量數據中學習，自主地“歸納”出最優策略。

這一轉變體現在三個根本性突破上：

創新源頭的轉移：從“人類智慧”轉向“數據智慧”。算法的核心競爭力不再取決于工程師的編碼能力，而是取決于數據的質量、規模以及學習架構的設計。

問題求解邏輯的重構：從尋求“精確解”轉向尋找“滿意解”。在π Mover面臨的動態不確定環境中，AI算法通過在約束條件下進行搜索和學習，能夠找到綜合考慮效率、安全、能耗等多重目標的魯棒解決方案。

進化機制的質變：從“離散的版本迭代”轉向“持續的在線優化”。具備在線學習能力的AI系統能夠在實際運行中持續改進，今天無法解決的問題，可能通過夜間的模擬訓練就在第二天獲得解決能力。

這種范式轉移使得π Mover的算法創新從一門“工程藝術”轉變為一門“數據科學”，其發展速度和上限都被極大地提升了。

2.感知能力升維：從“看見”到“理解”的認知革命

（1）傳統視覺的局限性

早期的物流機器人主要依賴激光雷達等傳感器進行環境感知，這種感知本質上是“盲目的”——系統能夠檢測到障礙物的存在和位置，但無法理解障礙物的性質、預測其行為意圖。

（2）AI驅動的視覺認知革命

通過計算機視覺和深度學習，π Mover的感知能力實現了從“看見”到“理解”的質變，主要體現在3個方面：

一是場景語義理解：現代的π Mover不僅能檢測到前方有障礙物，更能識別出“這是一個正在彎腰揀選貨物的工作人員”，并基于對人體姿態和運動趨勢的分析，預測其可能的移動軌跡。

二是物體精細識別：通過視覺識別，π Mover能夠區分不同類型的π容器，識別其狀態（如是否滿載、是否存在破損），甚至能夠讀取容器上的視覺標簽和二維碼。

三是操作情境感知：在執行具體操作時，視覺系統能夠評估抓取點的合理性、判斷貨架的穩定狀態、檢測操作的完成質量，實現真正的“手眼協調”。

這種認知層次的感知能力，使得π Mover能夠做出更加擬人化、更加智能的決策，顯著提升了在復雜人機混場環境中的作業效率和安全性。

3.空間智能：物理常識的數字化內化

π Mover在三維空間中的智能作業能力，很大程度上得益于AI對“物理常識”的學習和內化（“內化”是這個過程的核心，它指的是機器通過AI技術，尤其是從海量數據中學習，將這些數字化的物理規律“消化吸收”，變成自己決策系統的一部分，而不再需要人類一條一條地為其編寫硬性規則）。

空間關系推理：AI模型通過學習大量的物理交互數據，能夠理解物體之間的空間關系，如預測機械臂運動時的碰撞可能性，評估復雜操作任務的可行性。

力學特性理解：先進的算法能夠考慮物體的重量分布、摩擦系數等物理特性，生成既高效又穩定的運動軌跡，避免在搬運過程中出現晃動或傾覆。

動態環境適應：通過對環境動態特性的學習，π Mover能夠適應不同材質地面的摩擦特性，調整在不同坡度上的運動參數，展現出對物理環境的深度理解。這種空間智能使得π Mover不再是簡單地執行預設動作的機器，而是能夠理解物理規律、適應真實世界的智能體。

4.群體智能：從“集群控制”到“智慧涌現”

（1）傳統多機調度系統的局限

傳統的多機器人系統主要采用集中式或反應式的控制策略。集中式調度面臨著擴展性瓶頸和單點故障風險；反應式控制則難以實現系統級的優化目標。

（2）AI驅動的群體智能突破

基于多智能體強化學習（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）等前沿技術，π Mover群體開始展現出真正的“群體智能”，其特點有三：

一是去中心化的協同機制：每個π Mover作為一個智能體，通過與其他智能體和環境的持續交互，自主學習并得出高效的協作策略。這種機制不依賴于中央調度器的詳細指令，而是通過分布式決策實現全局協調。

二是系統韌性的質變：當系統中部分節點發生故障時，群體能夠通過自主的任務重新分配和路徑調整，維持系統的整體功能，表現出強大的自愈能力。

三是效率瓶頸的突破：群體智能使得系統能夠自動發現人類設計師難以預見的高效協作模式，在訂單峰值等極端場景下，這種能力尤為重要。

這種群體智能的“涌現”特性，標志著π Mover系統從“可預測的自動化工具”向“自適應的智能生態系統”的深刻轉變。

通過這一系列的算法革命，π Mover正在從執行預定程序的自動化設備，進化為能夠理解環境、自主決策、持續進化的真正智能體。這種內核的質變，正是π Mover能夠承擔起PI愿景中核心角色的根本保證。

四

產業重地——全球創新引擎與領先姿態的確立

中國已超越全球最大物流裝備市場的范疇，正以全球物流機器人產業重心與創新引擎的姿態，定義著未來的競爭范式。這一領先地位的確立并非偶然，而是由 “市場、供應鏈、人才、基建”四大結構性優勢同頻共振所驅動的必然結果，呈現出“應用引領、技術并跑、生態全能”的鮮明特征。

圖5 實物互聯網生態圈

1.市場表現的“絕對體量”與“全球影響力”

全球最大市場與最強驅動力：中國已連續多年成為全球最大的物流機器人銷售市場。電商、第三方物流及智能制造領域的強勁需求，為本土企業提供了任何國家都無法比擬的規模化應用舞臺“終極壓力測試場”和持續迭代的驅動力。

頭部企業的“全球第一陣營”地位：以極智嘉（Geek+）、海康、立鏢、海柔、哥倫布、快倉等為代表的中國企業，已穩居全球物流機器人出貨量及市場份額的第一陣營。它們不僅是國內市場的領導者，更在歐洲、北美、日韓等高端市場與國際巨頭正面競爭，并成功拿下多個里程碑式的大型項目，證明了其產品與解決方案的全球競爭力。

資本市場的強力背書：中國物流機器人賽道吸引了全球資本的密切關注，頭部企業完成了多輪高額融資，為其技術研發、全球業務擴張和生態建設提供了充足的“彈藥”。

2.技術實力的“全面突破”與“關鍵并跑”

中國物流機器人產業在技術領域已實現從“跟跑”到“并跑”，并在部分關鍵領域尋求“領跑”。

核心導航技術：激光SLAM與視覺SLAM技術已高度成熟，并在實際應用中展現出極高的穩定性和適應性。頭部企業的導航算法足以應對高度動態、人機混場的復雜工業環境。

集群調度能力：在代表技術深度的大規模（千臺級）機器人協同調度技術上，中國企業與全球頂尖水平保持同步。相關算法已在“雙十一”等極端場景下得到成功驗證，確保了系統的高效與穩定。

AI創新應用：在計算機視覺、數字孿生、預測性維護等AI技術與機器人的深度融合上，中國企業與全球同步探索，并在視覺拆碼垛、動態包裹識別等具體應用上形成了獨特優勢。

核心部件自主：在激光雷達、伺服驅動器、控制芯片等核心部件上，已涌現出一批具有國際競爭力的國產供應商，有效降低了產業鏈對外依存度，構筑了安全壁壘，同時也創造了中國獨特的成本優勢。

3.產業生態的“全能冠軍”與“良性循環”

中國擁有全球最完整、最具活力的物流機器人產業生態，形成了自我強化的良性循環。

全產業鏈覆蓋：從核心部件、機器人本體、系統集成到軟件平臺和運營服務，中國已形成完整的產業鏈條。這意味著一個企業可以在國內完成從概念到量產、從硬件到軟件的全部環節，效率遠超國際對手。

“高鐵研發模式”的再現：在珠三角、長三角形成的完整產業鏈集群中，本土主機廠與上游供應鏈之間形成了緊密的“被動協同、共同進化”關系。一個優化需求能迅速在供應鏈中得到響應和擴散，驅動整個產業鏈以驚人的速度降本、迭代、創新。其結果是，中國物流機器人企業能夠實現極致性價比，成為產業長期迭代發展和出海競爭中立于不敗之地的競爭力。

標準制定的話語權：中國企業和機構正積極參與并主導物流機器人的國際、國家及行業標準制定。這意味著我們不僅在制造產品，更在定義未來的游戲規則。

4.人才與數據閉環——工程師紅利驅動的快速迭代機制

優勢體現：中國每年培養的全球最大規模的STEM（Science：科學、Technology：技術、Engineering：工程、Mathematics：數學）畢業生，為行業提供了充沛的、能夠勝任算法調優、軟件集成和數據分析的工程師資源。

產業現狀支撐：龐大的工程師群體與豐富的應用場景結合，形成了一個強大的“數據—算法迭代—產品改進—產生新數據” 的快速進化能力。在大規模集群調度、視覺識別等核心算法的成熟度上，中國企業已能與全球頂尖水平并駕齊驅。

5.數字基建與政策——領先數字化的中國是π mover的樂土

優勢體現：國家在5G、北斗導航、物聯網等領域的超前部署，是實現物流機器人的實時通信、高精度定位和大規模集群調度的必要基礎。

產業現狀支撐：“新質生產力”“智能制造” 等國家戰略為行業發展提供了清晰的頂層設計和政策預期，引導資本與人才向該領域聚集。這使得中國企業的技術創新能夠建立在世界領先的數字基礎設施之上，能更專注于上層應用的創新與突破。

總結而言，中國物流機器人產業的領先，是一種“系統級”的領先。 它由市場的復雜需求所牽引，被高效的供應鏈生態所賦能，由規模化的人才與數據閉環所驅動，并由前瞻的數字基建與政策所托舉。這四大優勢構成的共振效應，不僅解釋了當下的產業現狀，更奠定了中國在即將到來的實物互聯網時代繼續引領全球的堅實基礎。

五

制勝之道——中國企業的全球競爭戰略

在確立產業重地地位的基礎上，中國物流機器人企業需要制定清晰的全球競爭戰略，將結構性優勢轉化為企業可持續的競爭優勢。這要求企業從戰略定位、研發模式、產品哲學到發展路徑進行系統性重構。

1.戰略升維：從“技術追隨”到“場景定義”

傳統的發展路徑往往聚焦于技術參數的追趕。在新的競爭環境下，中國企業應該充分發揮對復雜場景的深刻理解優勢，實現從“技術追隨”到“場景定義”的戰略躍遷。

深耕本土復雜場景：中國市場的獨特價值在于其極致的復雜性和多樣性。企業應當聚焦“人機混場作業”“海量SKU動態管理”“跨樓層跨區域協同”等具有中國特色的場景難題，通過解決這些高難度問題，鍛造出具有全球競爭力的解決方案。

建立場景知識體系：將場景理解系統化、知識化，構建專屬的場景解決方案庫。這要求企業不僅要懂技術，更要深入理解客戶的業務流程、痛點訴求和發展趨勢，形成技術賦能業務的完整方法論。

輸出場景標準：在解決特定場景問題的過程中，要注重總結提煉，積極參與甚至主導相關技術標準的制定，將中國的場景實踐轉化為全球性的技術標準。

2.研發重構：從“垂直整合”到“開放架構”

面對快速變化的市場需求和技術演進，傳統的垂直整合模式已難以適應發展要求。中國企業需要建立更加開放、靈活的研發創新體系。

打造產業創新聯合體：借鑒“高鐵研發模式”的成功經驗，建立以主機廠為龍頭、供應鏈企業深度參與的創新聯合體。通過明確的接口標準和共享的技術路線圖，實現產業鏈的協同創新和快速迭代。同時，每個企業在生態中要找到適合自己的定位，專注聚焦核心能力。

聚焦核心價值環節：將研發資源集中在具有戰略價值的關鍵環節，如智能算法、系統架構、用戶體驗等，而對于相對成熟的通用技術，則通過生態合作的方式獲取。

構建開放技術平臺：通過API接口、開發工具包等方式，向合作伙伴開放技術能力，吸引更多開發者參與應用創新，形成良性發展的產業生態。

3.產品哲學：追求“有效創新”與“極致ROI”

在全球市場競爭中，中國企業需要建立與時俱進的獨特的產品哲學，將性價比優勢升維為價值優勢。

以客戶價值為核心：每一個創新功能的開發都應該經過嚴格的價值驗證，確保能夠為客戶帶來實實在在的收益。建立基于客戶投資回報率的產品評估體系，確保產品創新與市場需求的高度契合。建立和完善基于客戶價值的360度的產品研發模型。

實現技術普惠：通過架構創新、工藝改進和規模化應用，持續降低客戶的使用門檻，讓先進的物流機器人技術能夠惠及更廣泛的企業，特別是過去用不起物流自動化技術的中小企業。

建立全生命周期價值：從單純的產品銷售轉向提供全生命周期的價值服務，包括運維保障、持續升級、優化建議等，與客戶建立長期穩定的合作伙伴關系。

4.發展路徑：踐行“中國創新，全球經營”

基于在中國市場積累的經驗和優勢，中國企業需要制定清晰的全球化發展路徑。

建立梯度產品體系：針對不同國家和地區的市場需求特點，開發差異化的產品解決方案。既要有能夠應對復雜場景的高端產品，也要有適合新興市場的普惠型產品。

打造可復制的商業模式：將在中國市場經過驗證的成功商業模式進行標準化、模塊化改造，使其具備在全球市場快速復制推廣的能力。

構建本地化運營能力：在重點海外市場建立本地化的研發、銷售和服務團隊，深入理解當地市場需求，提供貼近客戶的服務體驗。

六

前瞻布局——構建國家PI能力體系

面對實物互聯網帶來的歷史性機遇，需要從國家層面進行系統性布局，構建面向未來的PI能力體系。

1.教育先行：培養PI時代的“國際化物流專家”

物流產業的范式變革對人才培養提出了新的要求，需要打破傳統學科界限，培養復合型人才。

重構人才培養體系：推動物流工程與管理學科改革，強化人工智能、網絡技術、系統架構等新興領域的課程內容，培養掌握多學科知識的復合型人才。

建設產學研一體化平臺：支持建立跨學科的研究機構和創新平臺，促進學術界與產業界的深度合作，加速創新成果的轉化應用。

建立終身學習體系：針對產業快速發展特點，建立面向從業人員的持續教育體系，幫助現有工程師群體實現知識結構的更新和升級。

實物互聯網聯盟正在組織針對PI的培訓教育工作，值得期待。

2.標準引領：爭奪實物互聯網的“規則定義權”

標準是產業生態發展的基石，在實物互聯網發展初期，必須高度重視標準體系建設。

構建標準體系框架：系統規劃實物互聯網標準體系，明確基礎通用、關鍵技術、產業應用等各層面的標準建設重點和路徑。

推進重點標準研制：優先開展π容器、π mover互聯互通、數據交換等關鍵標準的研制工作，為產業生態發展奠定基礎。

深化國際標準合作：積極參與國際標準化組織相關工作，推動中國標準與國際標準的對接互認，增強在國際標準制定中的話語權。

3. 能力筑基：規劃與建設“國家PI骨干網絡”

實物互聯網的發展需要相應基礎設施的支撐，應該從國家層面進行前瞻性布局。

組織專項PI基金：啟動和支持產學研基于PI的項目研發和試點工作，總結經驗，予以推廣。

建設關鍵基礎設施：在主要物流樞紐、產業集聚區規劃建設符合PI理念的新型物流基礎設施，為實物互聯網的運行提供物理載體。

推動現有設施改造：通過政策引導和支持，推動現有物流設施的智能化改造和標準化升級，逐步實現向實物互聯網節點的轉型。

構建數據共享平臺：建立國家層面的物流數據共享和交換機制，促進物流信息的互聯互通，為實物互聯網的高效運行提供數據支撐。

七

結論——擁抱范式變革，共筑智能未來

實物互聯網代表著物流產業發展的未來方向，π Mover作為這一體系中的智能搬運機器人，正在演進中。這是一場從“自動化工具”到“網絡化智能節點”的深刻范式轉移。在這場關乎未來全球物流格局的“馬拉松”中，中國憑借其獨特的結構性優勢，已占據有利身位。

這是一場國家物流競爭力打造的競賽，要求我們以開放的心態、系統的思維和堅定的行動，共同推動這場物流革命。那些能率先完成思想轉身、以PI哲學為指導、并善用中國優勢進行戰略投入的企業與國家力量，將有機會成為未來實物互聯網時代的定義者和引領者。

“子彈需要飛一會兒”，但方向與扳機已握在我們自己手中。

———— 物流技術與應用融媒 ————

編輯、排版：王茜

本文內容源自，有刪改。

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