在现代智能物流系统中，实时路径优化是一个至关重要的环节，它直接影响到物流效率、成本控制以及客户服务。幸运的是，现有的技术，包括人工智能、大数据分析和云计算等，都为实时路径优化提供了强大的支持。以下是几种可能的技术方案。

1. 使用人工智能算法进行路径优化

人工智能算法，如遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等，可以在复杂环境下寻找最优解。这些算法可以被用于物流机器人的路径规划问题，目标是减少行走距离和时间，降低能源消耗，提高作业效率。

2. 利用大数据分析进行实时需求预测

大数据分析可以帮助企业分析大量的历史数据和市场趋势，预测未来的需求和供应情况。基于这些预测结果，企业可以调整生产计划、库存水平和物流路径，以最大程度地满足客户需求，并降低库存和运输成本。

3. 基于云计算的实时数据共享与协作

云计算平台可以实现资源的弹性扩展和数据共享。通过物联网技术连接物流设施中的设备和传感器，可以实时采集和传输数据。这样不仅可以提高物流运营的可视性和可控性，还可以实现实时的数据共享与协作，提高物流效率和协作水平。

综上所述，虽然搜索结果中没有直接提到“辅助脚本”这一具体概念，但我们可以肯定的是，利用人工智能、大数据分析和云计算等现代技术，是可以在智能物流中实现实时路径优化的。这些技术可以通过算法优化和数据处理，帮助物流系统做出实时的决策，从而提高效率和降低成本。因此，辅助脚本在智能物流中实现实时路径优化是完全可能的。