中国仓储与配送协会副会长、国家邮政局发展研究中心学术委员会委员、智慧物流首席特邀专家王继祥早在2009年便正式提出了智慧物流的概念。近几年，他深入调查研究，不仅对人工智能AI与机器智能MI两大概念进行了系统梳理，也分析了机器智能所具有的人类并不具备的优势，还研究了智慧物流如何利用机器智能等问题。

2009年我正式提出了智慧物流的概念，并进行了系列的研究，建立了智慧物流的技术架构，提出了智慧物流的三大系统，分析了智慧物流的智慧来源，指出了目前智慧物流的发展阶段和未来发展方向。在研究智慧物流过程中，经常会遇到人工智能的问题，在研究智慧物流的智慧来源中，我也引用了一些人工智能关于智能如何产生的原理。

在对人工智能进行相关研究过程中，我发现国内大部分专家对人工智能（AI）概念的理解有偏差，关于机器智能（MI）的概念还处于研究空白，很多专家对人工智能与机器智能概念缺乏界定，常常混淆。

根据我的研究，我认为影响未来智慧物流发展的理论应该是机器智能，而不是人工智能，智慧物流系统应该是具备机器智能的大系统。在2009年我给智慧物流所下的定义角度看，智慧物流指的是基于物联网技术应用，实现互联网向物理世界延伸，互联网与物流实体网络融合创新，实现物流系统的状态感知、实时分析、精准执行，进一步达到自主决策和学习提升，拥有一定智慧能力的现代物流体系。这正是机器智能系统所具有的基本特征。

那么，到底什么是人工智能？到底什么是机器智能？人工智能与机器智能有哪些不同？机器智能会对智慧物流系统产生什么影响？在思考这些问题时我查阅了相关资料，遗憾的是还没有查到我认可的权威的观点和权威的分析。因此，我想先抛砖引玉，提出我的相关观点与看法，与机器智能专家和智慧物流专家交流，希望本文能够得到大家的批评，希望引起大家的讨论，这对智慧物流的发展将会起到推动作用。

一.人工智能AI与机器智能MI的概念辨析

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能重点是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但是能像人那样思考、也可能超过人的智能。如何判断一个系统是否具备了人工智能，人工智能学科创始人图灵给出的是“图灵测试”，即：测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有人类智能。

根据人工智能的定义和研究范畴，人工智能主要是指人工制造的系统可以像人类一样思考，具备人类的智能，也就是说人工智能主要是让机器以模仿人的智能，把机器成为人。人工智能自创始以来，形成了三大流派，一是符号主义，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理；二是连接主义，主要原理为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法；三是行为主义，其原理为控制论及感知动作型控制系统。

但是，在实践中我们发现，机器思维系统与人类思维系统具有非常大的不同，在推动机器系统思维能力高速发展的时候，我们最不希望的是机器具备完全像人一样的智能。我们希望机器可以具有自主意识，可以自己学习知识，自动处理工作，但我们不希望机器思维系统具有自我意识，具有人类的情感智能等等，一旦机器具备了自我意识，以机器智能的水平，我们人类必将被机器所控制，成为机器系统的宠物或玩物。

关于什么是机器智能，目前还没有一个统一的定义或普遍公认的界定，著名的德勤公司在咨询报告中认为：机器学习(ML)、深度学习(DL)、认知分析、机器人过程自动化(RPA)和机器人（Bot）这些技术和其他工具共同构成了机器智能(MI)。阿里集团技术总监王坚认为：“只要创造出关于动物和人的智能，都可以叫做人工智能。但人与动物不具备的智能，如果机器具备了，那就是机器智能”。机器智能是自动化的延伸，王坚也打了一个有趣的比喻：“我们让一条狗去找毒品的时候，从来没有说过我们的鼻子被狗的鼻子所取代。”他认为，人类要尊重机器在某些方面的能力超越人类。马云认为，不能让机器去学习人类，而是要让机器以自己的方式思考，让机器去做人类做不到的事情。马云的这种思考的角度也是机器智能的思维。

人类智慧的产生具有涌现性、自主性和自我性。涌现性激活了智能，自主性具有主动和自动的工作意识，自我性会产生情感，产生自我意识。我认为，严格意义上讲人工智能（AI）只是机器智能（MI）的一个子集，机器可以模仿人类思考方式，发展人工智能，重点模仿人类智能思维特点，发展涌现性和自主性；但机器有更强大的自己思考方式，让机器发挥机器思维优势，去做人做不到的事情，帮助和辅助我们人类。但我们决不能让机器产生人类的情感，具备人类自我意识，产生自我的好恶意识和斗争思维。

根据上述分析，我认为机器智能MI指的是基于机器系统的感知、计算、学习、分析等独特的能力，通过无处不在的状态感知，全面联通的信息交互，大数据与云计算的处理分析，让机器系统具有自主意识，可以自主进行机器学习，自主进行分析决策，并能够不断迭代升级的能力。在很多方面，机器智能远远超越人类智能，但机器智能不具备人类真实情感等自我意识，也不应该将此能力纳入机器智能的研究范围。机器智能一旦拥有自我意识，将是人类世界的灾难。

二.机器智能具有哪些人类不具备的优势？

目前关于机器智能的思维方式研究基本上都集中于向人类学习的阶段，符号主义、连接主义、行为主义都是以人的智能产生的模式训练机器，关于机器自身具有远远超越人类能力，具有机器特长的学习与思考能力的研究几乎是一个空白。

我们知道，人类思考的过程主要由眼、耳、鼻、舌、身感知信息，由大脑处理感知信息产生“意”，对“意”进行判断分析进行决策，进而指挥我们的身体去执行。下面结合我的研究，分析一下机器智能与人类智能的优势与劣势，研究机器智能具备的人类所没有的特长。

1、机器是全面感知的智能，信息感知能力远远超越人类

人类的感知手段主要靠眼、耳、鼻、舌、身，其中最主要的感知是看见。《圣经》创世纪所讲，起初地是空虚混沌，渊面黑暗，上帝说：“要有光”，就有了光。然后才有了我们的世界和我们人类。我们人类的感知局限性很大，感知的范围很小，我们的眼睛只有两个，只能向前看，所谓的打开天眼—第三只眼，那就是特异功能了。感知的限制让我们的思维具有符号化和可视化，我们只有把数字处理成图形思考起来才更形象。我们的听、闻感知范围更小，舌与身的触觉感知就必须近距离接触了。我们人类的感知局限严重影响了我们的思考方式与思维能力。

机器的感知能力是远远超越我们人类的，机器全身的前后上下左右都可安装“眼睛”“耳朵”“鼻子”和各类“触觉感知系统”，也可以将感知触觉投放到千里之外的任何地方，可以不需要光亮而感知各种信息，可以感知无数种我们人类感知不到的信息。在感知能力上，我们与机器相比相差太远，目前机器的感知能力仍在高速进化，已经让我们人类遥不可及。

2、机器是网络化的智能，而人类更偏于个体

目前我们进入了互联网时代，互联网成为了基础设施，未来的机器系统一定是架构在互联网之上，架构在互联网上的机器感知互联互通，不仅仅让机器的感知无处不在，更让机器的感知信息进入云端，也架构在无处不在的网络之上；同时机器的思考、信息处理也是分布式的，可以在互联网的云端进行云计算分析。也就是说，机器智能可以形成网络化的智能，可以在互联网上架构很多机器共同的智能大脑。

而我们人类的智能是个体的，我们的大脑与个体相连，独立处理数据和分析数据。即使我们利用互联网，也仅仅是把互联网作为信息传输的技术手段，我们的人类思维系统与思维方式无法互联网化，我们不具备大脑互联网的特征。如果比较人类大脑与互联网化的机器系统大脑，也许只有我们想象中无处不在的上帝大脑才具有这个能力吧。

3、机器智能是数字化的智能，人类更偏于模拟

机器运算思考都是通过数字进行，机器只认识0和1，机器的数字处理能力远远超越人类。而我们人类的思考是模拟的，我们对图形感知能力更直接。为了让机器理解我们的思考，我们需要对物品增加标识，给物品安排身份证，变成一堆数字更便于机器感知与阅读，而机器处理的数字为了便于我们人类阅读，需要对各种复杂的数据进行图示化处理，制作各种曲线、线条，让数据可视化。

机器智能的数字处理优势也远远高于模拟和符号化处理，随着大数据处理技术的高速发展，人类更加遥不可及。

4、机器智能进化是超速的，人类智能是缓慢的

机器的知识与智能进化与传授是超速的，可以几秒就把积累知识传输到新的系统，而我们的人类知识学习，随着知识积累越来越多，学习的时间越来越长，从小学到博士后往往需要二十多年，跟机器根本无法相比。机器系统所存储的处理的智能知识能力越来越快，机器具备的智能将越来越不可思议。

综上所述，机器智能在很多方面远远超越我们人类，目前我们感觉机器的智能还处于弱人工智能阶段，主要是机器目前智能虽然很高，但还缺乏智慧。

什么是智能？什么是智慧？很多专家对此也是模糊的，这两个概念也需要辨识一下。我们知道，智慧一词来源于佛教，根据佛经，照见曰智，解了称慧，照见为知其然，解了为知其所以然。目前机器的“照见”能力，也就是知其然能力远远高于人类，但机器还缺乏“知其所以然”的能力，机器的分析和学习还在利用统计学相关知识，如果随着机器智能发展，能够进化到知其所以然，具有了智慧，将产生量变到质变的飞跃。

三.智慧物流如何利用机器智能

只要机器智能不具备自我意识，机器智能就不能取代人，而是辅助人，机器智能就是自动化的延伸，会让我们工作变得更加高效，人类要利用好机器智能，更要尊重机器在某些方面的能力超越人类。

随着大数据呈指数级增长；随着计算能力和速度飞速提升；随着物联网技术应用，各种传感器和嵌入式智能设备构成了规模庞大的分布式网络；随着机器智能算法稳步发展，未来机器智能将得到广泛的使用，包括优化、规划和调度、机器代人、语音识别、自然语言处理等将飞速发展。

了解了人工智能与机器智能的区别后，我们在智慧物流系统中要充分发挥机器智能的优势，而不是局限于人类智能的制约。首先我们要把智慧物流系统架构在网络上，充分利用机器智能网络化的优势；要全面利用机器智能的全面感知特点，而不是局限于我们人类对感知的认识。

比如对于机器人集中作业区，我们既可以用机器智能的网络化大脑思维进行运行线路规划引导机器人，又可以用地面二维码感知引导机器人，还可以用激光、红外、蓝牙等技术引导机器人，让机器人实现立体的智能的导引，而不是过去的AGV仅仅用激光导引。

比如，我们利用机器智能的思维传输和全面感知的优势，就可以实现黑灯工厂，不像我们人类一样还需要光明。我们就可以在广阔的田野让拖拉机24小时智能作业，而不是白天干活晚上休息，等等。

网络化的智能是远远超越我们人类的。比如，货物运输时，我们人类的感知是局限在很小范围，但是借助于机器智能，我们可以看见运输线路上哪里堵车，了解堵车原因，计算拥堵时间，智能切换和规划其他运输路径；比如仓储，我们可以借助互联网大脑，准确分析客户需求，根据补货速度及网络联动，计算前置仓货物前置的库存量，实现准确的库存控制，及满足客户需求，又实现最优的库存前置量，减少仓储费用等等。

总之，人工智能与机器智能既有联系又有区别，机器智能本身具有机器的特点与优势，在架构智慧物流系统时，我们在很多方面没必要让机器学习人类，而是直接发挥机器智能本身优势。