自去年底国家层面部署新场景培育开放以来，“场景”迅速从政策文件中的热词，演变为打通科研成果与产业落地、激活新质生产力的核心载体。
过去，物流是连接生产与消费的“搬运者”，行业比拼的核心始终是网络覆盖密度与成本控制能力。如今，物流早已跳出“货送到”的传统定位，转身成为驱动产业升级的“场景组织者”与“生态共建者”，真正的竞争焦点，已经转向对真实产业需求的精准理解力、对复杂作业场景的系统整合力，以及把一线实战经验沉淀为可复制方案的组织能力。场景不再只是承接技术落地的“容器”，更成为牵引创新方向、重塑行业竞争格局的核心起点。
当“拼场景、拼生态”成为全行业的共识，物流行业的价值边界正在被重新丈量。它的意义早已不止于实现货畅其流，更关乎全产业链供应链的安全与韧性，关乎实体经济数字化转型的深度与落地速度。
场景东风已至，行业赛道已然切换。谁能率先把天然的场景禀赋，转化为实打实的技术能力、服务能力与生态协同能力，谁就能在下一轮产业竞争中牢牢掌握主动权。
▍解码“场景”：从政策热词到物流核心赛道
自去年底国务院办公厅印发《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》以来，各地今年相继出台加快场景培育、支持场景开放应用的政策举措，“场景”迅速成为热词。
“场景”一词最早源于影视领域，原指“具体情境”，近年来被引入经济、社会、科技、产业等领域。当前，场景多指新技术、新产品、新业态产业化的创新应用情境，既是连接技术与产业、贯通研发与市场的桥梁，也是推动科技创新和产业创新融合发展的重要载体。
那么，为何“场景”在当前被反复提及？广州一链咨询服务中心负责人陈晓曦在接受本刊记者采访时表示，我国科研成果转化率偏低，本质上是创新与市场需求脱节。我们需要改变过去坐在实验室里想象产业发展需求的旧范式，转而以场景为载体牵引技术迭代和产业落地，以终为始开展技术创新与应用，形成“场景牵引技术创新、科研成果转化为产业新动能”的正向飞轮。换言之，过去是“技术找场景”，而现今是“场景定义技术”。
陈晓曦阐述的场景变化“底层逻辑”，与中远海运物流供应链相关负责人的观点不谋而合。该负责人告诉记者，我国并不缺少技术研发成果，但长期以来，大量新技术、新产品缺乏在真实产业环境开展验证迭代。而场景开放恰好打通了从“科研成果”到“产业落地”的关键堵点，以改革的方式拓宽市场应用空间，培育壮大新质生产力。
福建电子口岸股份有限公司董事长、总经理魏秋新也持有类似观点。他直言，国家推动场景培育和开放，核心就是要解决技术研发和产业实际应用脱节的问题。事实上，很多新技术在实验室里测试效果很好，可一旦落到真实产业环境就容易“水土不服”，很难实现大规模推广。
在他看来，“场景”本质上就是给新技术提供一个真实的试验场——让技术在真实业务环境中去试、去改、去迭代，成熟之后再扩大应用，把国内庞大的产业市场优势，转化成发展新质生产力的实际能力。其背后主要涵盖三大推力：技术发展本身的需要、传统产业转型升级的现实需求以及参与全球竞争的需要。
由此可见，场景培育、开放、应用正全方位赋能千行百业，推动各类前沿技术、创新产品、新型业态深度融入实体经济与民生场景。细化到物流行业，场景创新并非陌生概念，无人机精准灭火、安防机器人智能巡逻、无人设备自动化作业等创新应用，早已落地物流园区、运输干线、配送末端等各个环节，亦成为前沿技术从实验室走向真实产业世界的重要落脚点。
在众多产业赛道中，物流行业之所以能够脱颖而出，北京物资学院物流学院教授王成林认为，除了政策红利的加持，还包含以下三个方面。
一是物流行业自身具备得天独厚的场景资源禀赋。现代物流紧密连接生产与消费，高度集成运输、仓储、分拨、配送、信息等服务功能，具有涉及范围广、覆盖环节多等特征，目前发布的各级场景推荐清单都会涵盖物流相关领域。
二是物流行业主体层次丰富，可承接主体包容性强。物流领域既有大型央企、头部平台，也有海量的中小物流企业，既可以满足重大综合性场景，也适合聚焦研发高价值小切口场景。同时，产业主体规模大，具备规模化复制推广的基础。
三是物流行业场景具有较强的“技术和制度包容性”。物流行业作业环节多样，前沿的自动驾驶、AI大模型、机器人、数字孪生、清洁能源等新技术都可以在物流链条中找到具体的验证场景。同时，物流行业涉及的跨境服务、多式联运、无人配送等业务，广泛涉及标准不统一、资质审批规定待完善等制度壁垒，这些瓶颈问题需要通过场景开放获取足够的验证数据，进而推动行业改革突破。
综上所述，这些要素共同奠定了物流行业作为新场景落地核心赛道的坚实地位。但更重要的问题在于：场景究竟如何从宏观概念走向企业一线，从而实现落地生根？
▍当场景成为“导演”：主导AI竞赛与出海新局
当场景从技术落地的“容器”变为牵引创新的“起点”，物流行业的竞争逻辑也随之改写。AI如何从辅助工具走向决策核心？中国物流企业又如何在出海浪潮中，把场景能力转化为全球竞争力？
场景定义技术
长期以来，物流行业的技术应用遵循着一条相对固定的路径：先有成熟技术，再寻找落地场景。自动化分拣设备、GPS追踪、仓储管理系统，无一不是“技术先行、场景承接”的产物。技术是供给方，场景是需求方，二者之间隔着一道或长或短的适配期。
如今，这一逻辑正在被悄然改写。改写者中，日日顺供应链是颇具代表性的一家——作为国内最早一批喊出“物流场景”的企业之一，其相关负责人直言，传统物流的终点是“货送到”，而日日顺供应链的起点是“人满意”。
在他看来，消费端在变，企业端也在变。用户愿意为送货后的增值服务买单，物流企业的竞争力便也不再只是“快不快”，而是“懂不懂”。日日顺供应链围绕用户最佳体验，通过上门送装与用户持续交互，发现新需求，链接优质资源，提供个性化定制方案，实现与生态资源方的增值共赢。“场景物流，送的不是货，是好生活。”
从家电大件物流起家，到服务覆盖全球家电、家居、汽车、新能源、冷链、工业制造VMI等十大行业，日日顺供应链依靠的是其“从用户交互中提炼场景，再把场景沉淀为标准，把标准复制到新行业”的组织能力。这套能力背后，是长期、高频、真实的用户交互经验，以及把经验持续转化为可复制方案的硬功夫。
从“技术找场景”到“场景定义技术”，日日顺供应链的实践提供了一个生动的注脚。而这条路径，正得到越来越多的物流企业验证。
例如，中远海运物流供应链在智慧仓储场景中落地重货无人仓科研项目，攻克高位堆拆垛、动态环境感知等难题，在橡胶大宗、家电制造领域实现无人仓储稳定运行，形成可推广的成套解决方案。福建电子口岸则扎根码头真实生产现场，在实际作业中不断试错、反复打磨，最终沉淀出整套智慧港口技术。“如果没有码头这个真实场景做支撑，很多算法、产品就很难真正跑通，更谈不上向外复制推广。”魏秋新如是说。
当场景从“配角”变成“导演”，一个更深层的问题也随之而来：在越来越多物流企业喊出“场景驱动”的当下，真正拉开差距的，究竟是什么？围绕这一核心问题，本刊在对多家物流企业进行采访时发现，几乎所有受访者都将答案指向了AI。在当下的场景竞赛里，AI早已不再是锦上添花的附加选项，而是决定企业场景创新竞争力的关键胜负手。
AI竞赛持续发力
“物流行业的数字化竞争，正在从‘有没有系统’逐步进入‘系统能不能真正参与业务决策和执行’的新阶段。”准时达全球智创研发服务中心（GEIC）负责人钱志华在接受本刊记者采访时表示。对于准时达而言，AI的价值并不是简单地增加一个聊天机器人，或者在原有系统上叠加一个AI功能，而是以真实供应链场景为牵引，对业务流程、系统能力和组织方式进行重新设计。
钱志华将准时达的差异化优势归纳为三点。首先是制造业场景基因。准时达脱胎于富士康科技集团，长期服务复杂的工业制造供应链，对生产、采购、仓储、运输、关务以及全球供应链协同中的实际问题有着深入理解。“因此，我们推动AI应用并不是从‘技术找场景’出发，而是从业务中的真实痛点出发，再寻找最适合AI介入的环节。”
其次是全链路数据和业务系统基础。准时达已形成覆盖C2M2C的供应链科技服务体系，并以JusLink数字化平台作为重要底座。AI可以进一步连接订单、运输、仓储、关务、供应商以及客户等不同环节的数据和流程，让AI不仅能够“看数据、做分析”，更能够进入实际业务场景流程。
第三是从AI应用走向Agent驱动的超级自动化。目前，准时达已围绕订舱、订单、文件、关务、仓储、物流跟踪、风险预警、财务结算等场景开展了一系列AI项目。例如，AI可以自动识别邮件及附件中的订单信息，完成信息提取、补全和订单创建，也可以对外部供应链风险进行识别，并将风险与具体在途订单进行关联。
“跳出行业同质化竞争的关键，并不是简单地‘多用几个AI’，而是把AI真正嵌入供应链业务场景流程，形成‘数据—算法—决策—执行—反馈’的闭环。”钱志华强调，当AI能够从辅助人员处理事务，进一步走向辅助决策、自动执行和异常升级时，数字化才真正开始形成业务壁垒。
如果说准时达的路径是从制造业场景出发、让AI嵌入决策闭环，那么安得智联的着力点则在于以数据驱动打通端到端业务场景闭环。
安得智联相关负责人则从供应链痛点出发指出，供应链当下已从线性链条演变为多地域、多主体的复杂网链。同时，需求碎片化与供给不确定性叠加，传统经验决策频频失效；数据孤岛与信息断点则导致资源配置迟滞、成本高企。行业亟须的不是单点技术修补，而是打通全链路、让数据产生决策价值的系统性方案，AI恰好成为其中的核心引擎。
基于这一判断，安得智联持续升级数智化供应链服务，推动AI与供应链各场景深度融合，让设备从被动执行向自主智能决策跃升，筑牢数字底座。其智能化转型深入各行业场景肌理，以数据驱动构建端到端业务闭环：打通数据流、统一信息语言、消除数据孤岛；让前沿技术扎根真实场景，实现新旧系统协同兼容；依托美的集团链主优势打造开放平台，汇聚供应商、经销商、门店和消费者等全生态，降低参与门槛。
而在中远海运物流供应链负责人看来，在智能化浪潮之下，AI技术已成为物流场景创新的核心驱动力，其价值远不止于替代人工操作，更深层次的意义在于重构物流的决策模式。
一是作业层提质增效。AI应用于智能单证识别、仓储调度、设备感知等环节，处理高重复、高负荷的业务，降低人为差错，提升作业效率。例如，智能归类、RPA+大模型处理海量单证工作。二是运营层预测与优化。依托AI开展货量预测、路径动态优化、运力智能匹配，改变过去被动响应的模式，实现供应链前置预判。三是风控层风险识别预警。通过多维度数据模型识别跨境物流、仓储作业、在途运输的潜在风险，构建智能风控体系。四是业务层驱动模式创新。依托行业垂类大模型，把行业沉淀的供应链经验转化为模型能力，赋能定制化方案输出，让复杂供应链服务可复制、可快速生成。
AI不是简单的工具叠加，而是深度融入场景，实现从记录业务到辅助决策，再到部分环节自主决策的跃迁。而这一跃迁的意义，不仅在于国内场景的降本增效，更在于为中国物流企业出海提供了新的可能：依托AI技术，中国物流企业走向海外时，便不再只是“搬一套系统”，而是带着“场景定义技术”的底层能力，去适配更广阔的市场。
出海的另一种可能
“随着中国制造业全球化布局不断深入，企业‘出海’已经从单纯的产品出口，逐步发展为产业链、供应链和制造能力的全球化布局。”钱志华指出，准时达对“出海物流”的理解，也不只是把货从中国运到海外，而是围绕客户海外生产和经营的完整生命周期，构建跨境运输、关务、仓储、配送以及本地供应链协同的一体化服务体系。
目前，准时达重点围绕几个业务场景进行布局。一是跨境干线运输。覆盖海运、空运、陆运以及快递等多种运输方式，并通过数字化平台进行统一的订单和在途管理。AI控制塔可以把不同运输模式的信息进行整合，让客户在一个平台便可掌握全链路运输节点。现有平台已对接百家船司、航司及千家快递，实现海、空、快、关务、港口、船期等信息的统一追踪。
二是海外仓储和本地履约。随着制造企业在越南、墨西哥、印度等区域建立生产基地，物流服务也需要从“跨境运输”延伸到海外工厂周边的仓储、配送以及生产配套。准时达依托全球五大区域制造中心网络布局，与生态伙伴协同，为客户提供端到端供应链科技服务。
三是关务与合规。对于制造业出海而言，关务已经成为供应链稳定性的重要组成部分。准时达正在利用AI对单证进行智能识别、信息抽取、检查和组合，并形成标准化数据，从而降低人工处理复杂单证的压力。关务智能制单项目已经能够通过附件自动读取和处理相关信息，最终形成标准化JSON数据供业务使用。
四是海外工厂供应链协同。“我们希望最终服务的不只是‘物流节点’，而是海外工厂的整体供应链运营。”钱志华举例称，通过JusLink打通采购、供应商出货、运输、仓储和关务等环节，让海外工厂能够实时掌握物料状态，并在异常发生前获得预警。这也是准时达服务制造业出海与普通跨境物流服务之间比较大的区别：更关注客户海外制造体系能否稳定运行，而不仅仅是货物能否完成跨境运输。
如果说准时达的出海路径是围绕制造全生命周期做“服务延伸”，那么安得智联的定位则更进一步——从物流服务商升级为“产能出海合伙人”。
安得智联相关负责人指出，中国企业出海，已经从最初的“产品出海”升级为“产能出海”。新的场景需求下，物流需求也从单一的运输进化为更立体的全球化、一体化供应链。产能出海的核心不再是“把货送出去”，而是“把工厂搬出去并高效运转”，即实现建厂物流、生产协同、本土履约、数字管控四大能力闭环。
在此过程中，供应链管理的复杂性和跨国运营的需求也随之增加，企业需要懂中国智造、懂海外本地化、有全链路实战经验的合作伙伴。安得智联依托自身深厚的制造物流基因，形成了覆盖九大核心应用场景的生产物流解决方案，并已累计服务过9家世界级“灯塔工厂”。从“物流服务商”升级为“产能出海合伙人”，本质是要从单一物流环节延伸至出海规划、工厂设计、生产协同、精益改善的一站式全周期赋能。
从准时达到安得智联，尽管路径不同，但两家企业的出海实践都指向同一个趋势：中国物流企业的全球化，不再是简单地“搬一套系统出去”，而是把在国内场景中沉淀的AI能力、供应链经验和组织能力，适配到海外真实业务场景中。
▍拼场景、拼生态：物流竞争的逻辑已变
从AI重构决策模式，到场景能力走向海外，物流行业的竞争边界正在被重新定义。当“拼场景、拼生态”成为行业共识，物流企业的核心竞争要素也在发生结构性变化。聚焦这一变局，物流行业竞争下半场已开启。
关于物流业竞争方向的改变，王成林指出，在以信息化、智能化为代表的工程技术持续迭代升级的基础上，物流服务的多元化、个性化、高效化、集约化、绿色化特征已经日趋明显。差异化的物流服务需要更多形式的物流模式适配，因此物流企业的核心竞争要素培育也会出现多种类型的赛道。同时，在新零售、跨境电商、城市物流等领域，现有的服务模式也需要不断创新，各领域的物流企业势必会从“服务提供商”逐步转型为“场景组织者”，并与相关企业合作成为“生态共建者”，创造新产品、新业态，开拓增量市场。
在此背景下，物流企业现有的核心竞争要素类型也正在发生结构性变化。首先，服务场景的发掘与定义成为关键要素。在服务客户、串联产业的一线，物流企业需要有能力发掘供需双方新的高价值场景，创造新的高增值需求切入点。
其次，业务协同能力成为关键保障要素。目前，各类产业之间的界限逐步模糊，跨领域协同已经成为服务场景发掘的基本保障。物流需要发挥连接器作用，与制造业、商贸业、金融业等进行多维度连接，因此需要物流企业构建平台化的业务协同模式。
最后，物流需要具备合规管控能力。技术创新需要平衡创新发展与风险防控，与主管部门保持常态化沟通，提出必要的风险防范预案，能够在监管压力测试的制度空间和场景实践中落实好安全管控要求。
陈晓曦的观点则精准直击行业内核。在他看来，竞争的核心要素仍是价值创造，即你能为客户带来什么。如果物流企业提供的仍然只是货物的存储与移动，最终还是避免不了要走上一分一毫计较成本的老路。
日日顺供应链相关负责人则结合自身业务发展表示，物流行业的场景化发展将呈现两大趋势。一是从消费端向产业端全链路渗透。当前场景物流更多集中在消费末端的交付场景，未来将持续向产业链上游延伸，实现全供应链的场景化升级。二是跨行业场景融合加速。单一行业的场景边界将被打破，家电与家居的全屋整装交付、新能源与工业制造的供应链一体化等跨界场景将不断涌现，场景物流将转向服务产业生态。“在这两大趋势下，场景物流的增长引擎将更多来自AI深度赋能的细分场景。”
谈及未来物流场景的变迁，中远海运物流供应链相关负责人表示，物流场景化发展将呈现清晰演进趋势：一是从单点碎片化场景走向全链路一体化场景，不再局限于仓、运、配单一环节，而是向覆盖研发、采购、生产、分销、海外营销的完整供应链场景延伸；二是技术应用从演示试点走向规模化商用，数字孪生、AI大模型、物联网由示范项目转为业务标配；三是场景价值从单纯效率提升，向“数智化+绿色低碳+安全韧性”多元价值拓展，绿色物流、应急供应链场景加速兴起；四是场景建设由企业单打独斗，转向政产学研用协同共建，标准体系持续完善，商业模式更加成熟。
从细分赛道来看，该负责人认为，以下几类场景有望成为行业蓝海：第一，面向新能源汽车、高端装备出海的跨境全链路供应链场景，伴随国内产业出海提速，海外仓属地运营、跨境多式联运、海外售后供应链需求快速增长；第二，大宗商品数智供应链场景，围绕大宗仓储、多式联运、风险管控，打造集交易、物流、风控于一体的综合场景；第三，智慧多式联运场景，围绕“一单制”，打通海铁、公铁、水水联运，破解多环节衔接堵点；第四，绿色低碳物流场景，围绕新能源装备运输、绿色仓储、低碳枢纽建设形成一系列创新场景；第五，工业制造定制化供应链场景，深度嵌入工厂生产流程，提供JIT入厂物流、厂内智能仓储等一体化服务。
场景的培育、开放、应用，表面看是技术落地路径的调整，深层看则是产业创新范式的转换。物流行业的探索恰恰说明：当真实业务场景成为牵引，技术便不再是悬浮的工具，而是嵌入产业肌理的能力；当企业从“服务提供商”走向“场景组织者”与“生态共建者”，竞争便不再是单点效率的比拼，而是价值创造方式的整体升级。
这条路上，没有一劳永逸的答案，只有持续不断的实践。物流连接生产与消费，也连接技术与产业、当下与未来，为新质生产力落地，提供了一条可参照、可复制的路径。
