運輸及物流行業的最新人工智能趨勢

人工智能正在革新全球貨物的運輸與存儲方式。企業在供應鏈的每個環節部署AI——從高速公路上的自動駕駛車輛到智能倉庫——以降低成本、提升效率及增強韌性。全球報告指出，數據分析、人工智能、機器人技術及自動化的投資，現已成為現代供應鏈的必備條件。事實上，幾乎所有受訪的運輸高管都相信AI將改變他們的行業，儘管大多數人預計這一變革將在未來幾年內逐步實現。

重塑物流的主要人工智能趨勢

自動貨運及送貨

無人駕駛卡車及送貨無人機正從概念走向現實，主要企業正領先推動：

• 長途自動駕駛卡車： DHL及沃爾沃已在德州開始試點長途自動駕駛卡車（配備安全駕駛員），目標實現全天候運作，「降低成本、提升效率及增強安全」
• 無人機送貨擴展： 零售商如沃爾瑪正迅速擴大無人機送貨服務——沃爾瑪剛將其無人機服務擴展至德州180萬戶家庭
• FAA批准： DroneUp等公司已獲得FAA批准進行視線外飛行，以擴大自動送貨規模

自動貨運及送貨系統正在改變最後一公里物流

AI驅動的路線規劃及車隊優化

智能路線規劃及車隊優化為行業帶來可觀節省。AI算法整合實時交通、天氣及需求數據，尋找最快且最節能的路線。

AI優化路線降低燃料消耗並提升車隊利用率

機器學習亦被整合進車隊管理軟件，用於匹配最佳承運商及動態調度卡車。隨著時間推移，AI驅動的調度及控制中心正成為標準，提升利用率並確保資源最佳分配。

智能倉儲及機器人技術

倉庫正變得高度自動化，AI驅動的機器人及電腦視覺系統與人員協同工作：

智能倉庫自動化提升產能及員工安全

預測分析及規劃

除了現場自動化，AI還通過先進的機器學習模型改變供應鏈決策，實現預測、預警及主動調整計劃：

預測分析為物流規劃者提供數據驅動的洞察

南韓釜山港利用AI驅動的「元宇宙」規劃抵達及燃料使用，預計準時率提升約79%。

— 港口運營案例研究

總體而言，預測性AI為物流規劃者提供了「新指南針」，能在衝擊發生前分配資源並做出回應。

生成式人工智能及自動化工具

近來，生成式AI開始進入物流領域，帶來實用應用以簡化運營：

生成式AI自動化例行物流任務及客戶互動

港口及海運智能化

AI通過數字化項目使港口及海運更智能，減少擁堵及延誤：

AI驅動的港口運營優化貨物流及減少擁堵

例如歐洲最繁忙的港口（鹿特丹、新加坡）中，無人起重機及導引車由AI驅動的物聯網網絡協調，平滑貨物流動。憑藉船舶位置及堆場狀況的實時數據，港口能即時重新安排泊位及起重機。機器學習模型現已常規用於預測船舶抵達及勞動力需求。甚至鐵路及多式聯運樞紐也在嘗試用AI優化列車路徑及堆場運營。簡言之，海運領域的AI驅動分析及自動化正將擁堵港口轉變為順暢的全天候多式聯運樞紐。

讓AI在行業中更易獲取

除了上述趨勢，AI工具本身也變得更易獲取。企業通常將AI整合進核心物流軟件或與初創公司合作：

• 平台解決方案： Penske物流推出「AI催化劑」平台，用於基準測試車隊性能及標記低效
• 數字助理： Western Digital使用數字助理（「Logibot」）回答例行供應鏈查詢，讓人員專注於複雜任務
• 雲端機器學習： 主要雲端物流套件（如Oracle、SAP等）現捆綁機器學習模型，用於需求預測、庫存優化及動態定價等任務
• 訂閱服務： 小型貨主可訂閱AI驅動服務，無需自行構建模型

未來發展方向

運輸及物流企業正迅速推進AI。今年一份行業報告強調，「現在最大的風險是停滯不前」。

展望未來，我們可期待AI在鐵路、空運及城市配送的更深層次採用，以及自動系統的持續創新。目前，成功利用AI並解決數據、安全及勞動力挑戰的運輸及物流公司，將在滿足日益增長的客戶需求及供應鏈波動中獲得競爭優勢。