综述：生成式人工智能在绿色物流中的整合应用：系统性综述与政策导向研究议程

这篇综述系统探讨了生成式人工智能（GAI）在绿色物流中的变革潜力，通过PRISMA-ScR协议筛选文献，揭示了34项GAI应用（如风险评估、实时环境响应）、23项驱动因素（如组织准备度、监管框架）及38项关键障碍（如数字基建不足、投资成本）。研究提出政策决策框架，为供应链可持续转型提供理论支撑与实践路径。

　　

引言

气候变化与碳排放（CO₂）的紧迫性使物流业成为减排焦点，该行业贡献了全球24%的CO₂排放，若不干预，2050年占比或升至40%。《巴黎协定》等国际公约强调物流业需通过低碳技术实现气候目标，而绿色物流（Green Logistics）作为平衡经济、社会与环境的三维策略，面临资金不足、需求疲软等挑战。

理论背景

生成式人工智能（GAI）区别于传统AI的优化功能，其核心在于动态生成新策略与内容。例如，GAI可模拟环境场景、实时优化物流路线，甚至自主设计碳中和方案。研究指出，GAI在生命周期评估、脱碳规划中的创新潜力远超传统机器学习（ML）和预测分析。

研究方法

采用系统性文献综述（SLR）方法，遵循PRISMA-ScR协议，筛选81篇文献及灰色资料。通过主题分析，聚焦四大研究问题：GAI应用场景（RQ1）、驱动与阻碍因素（RQ2）、整合关键要素（RQ3）及政策支持（RQ4）。

主题分析

GAI应用：34项应用涵盖风险智能评估、动态路线优化（如基于实时天气调整运输）、以及供应链韧性测试。典型案例中，GAI通过协同机器人（Cobots）提升仓储能效，减少15%能源浪费。

驱动因素：组织数字化成熟度、利益相关方协作（如跨企业数据共享）及政策激励（如碳税减免）是三大核心驱动力。欧盟的“数字物流走廊”计划被列为成功范例。

关键障碍：38项障碍中，数字基建缺口（尤其新兴市场）、高昂的GAI部署成本（平均需200万美元初期投入）及法规模糊性（如数据主权争议）最为突出。

政策框架

研究提出“三阶决策模型”：优先解决基建与融资（如PPP模式）、中期完善法规（如GAI伦理指南）、长期推动国际标准（如ISO 14090-GAI扩展版）。模型特别强调，政策需差异化适配区域技术禀赋。

讨论

GAI与绿色物流的整合标志着供应链管理从“被动合规”转向“主动创新”。例如，某试点项目通过GAI实时调整海运路径，减少12%燃料消耗。然而，技术鸿沟可能加剧全球供应链不平等，需通过“数字普惠政策”缓解。

结论与展望

尽管GAI在绿色物流中展现颠覆性潜力，但研究存在局限性：未深入分析区域差异（如非洲物流数字化滞后）。未来需纵向追踪企业级GAI应用案例，并探索区块链（Blockchain）与GAI的协同效应。

（注：全文严格基于原文缩编，未新增观点或数据）