運輸與物流產業的當前人工智能趨勢

人工智能正在革新全球貨物的運輸與儲存方式。企業在供應鏈的每個階段部署AI——從高速公路上的自駕車輛到智慧倉庫——以降低成本、提升效率並建立韌性。全球報告指出，數據分析、AI、機器人技術與自動化的投資，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主管都相信AI將改變他們的產業，儘管大多數預期這將在未來幾年內逐步實現。

重塑物流的關鍵人工智能趨勢

自主貨運與配送

無人駕駛卡車與配送無人機正從概念走向現實，主要企業領先推動：

• 長途自主卡車： DHL與Volvo已在德州開始試點長途自主卡車（配備安全駕駛員），目標實現24/7運作，「降低成本、提升效率並增強安全性」
• 無人機配送擴展： 零售商如沃爾瑪快速擴大無人機配送服務——沃爾瑪已將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，以擴大自主配送規模

自主貨運與配送系統正在改變最後一哩物流

AI驅動的路線規劃與車隊優化

智慧路線規劃與車隊優化在整個產業帶來可量化的節省。AI演算法整合即時交通、天氣與需求數據，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

機器學習也被整合進車隊管理軟體，用於匹配最佳承運商與動態排程卡車。隨著時間推移，AI驅動的調度與控制中心正成為標準，提升利用率並確保資源最佳分配。

智慧倉儲與機器人技術

倉庫正變得高度自動化，AI驅動的機器人與電腦視覺系統與人員協同作業：

智慧倉庫自動化提升產能與員工安全

預測分析與規劃

除了基層自動化，AI透過先進機器學習模型改變供應鏈決策，能預測、預警並主動調整計畫：

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」規劃抵達與燃料使用，預計準點率提升約79%。

— 港口營運案例研究

整體而言，預測性AI為物流規劃者提供「新羅盤」，能在衝擊發生前分配資源並做出回應。

生成式人工智能與自動化工具

近來，生成式AI開始進入物流領域，帶來簡化作業的實用應用：

生成式AI自動化例行物流任務與客戶互動

港口與海運智慧化

AI透過數位化專案使港口與海運更智慧，減少擁堵與延誤：

AI驅動的港口作業優化貨物流動並減少擁堵

例如歐洲最繁忙的港口（鹿特丹、新加坡）中，無人起重機與導引車由AI驅動的物聯網網絡協調，順暢貨物流動。透過船舶位置與堆場狀況的即時數據，港口能即時重新排程泊位與起重機。機器學習模型現已常態用於預測船舶抵達與人力需求。甚至鐵路與多式聯運樞紐也在嘗試利用AI優化列車路徑與堆場作業。簡言之，海運領域的AI驅動分析與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在產業中更易取得

除了上述趨勢，AI工具本身也變得更易取得。企業常將AI整合進核心物流軟體或與新創合作：

• 平台解決方案： Penske物流推出「AI催化劑」平台，用於基準測試車隊績效並標示低效率
• 數位助理： Western Digital使用數位助理（「Logibot」）回答例行供應鏈問題，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）現整合機器學習模型，支援需求預測、庫存優化與動態定價等任務
• 訂閱服務： 較小的貨主可訂閱AI驅動服務，無需自行建立模型

未來展望

運輸與物流企業在AI領域快速前進。今年一份產業報告強調，「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、空運與城市配送的更深度採用，以及自主系統的持續創新。目前，成功運用AI且妥善應對數據、安全與勞動力挑戰的運輸與物流企業，將在滿足日益增長的客戶需求與供應鏈波動中取得競爭優勢。