By Benny Lim.    Photo：Tara Winstead

很多人會質疑人工智慧的真正價值，質疑它是否只是更多的炒作。與此同時，人工智慧已經通過應用於腎病的醫學分析挽救了人類的生命。因此，讓我們深入探討一下這個話題，看看人工智慧在物流行業是否真正發揮作用。

過去幾年，在行業顛覆和尖端技術崛起的推動下，物流業經歷了一場深刻的變革。人工智慧能夠處理海量資料、做出智慧決策並預測結果，這使其成為物流業日益重要的工具。

人工智慧與機器人技術的融合使倉庫自動化取得了重大進展。人工智慧驅動的機器人可以高效地分揀、揀選、包裝和組織庫存，加快訂單履行流程。這種智慧是真正的 "人工智慧"，倉庫工人所執行的許多工都可以由機器人取代。此外，人工智慧驅動的感測器、攝像頭和射頻識別標籤可對庫存進行即時跟蹤和監控，從而改善庫存管理，減少損失。這為倉庫創造了大量新的即時資料，可用於預測分析和改進倉庫流程控制。

在倉庫工人短缺、工會罷工威脅以及人力成本不斷增加的情況下，倉庫自動化顯得尤為重要。 因此，將人工智慧與機器人技術結合應用的需求不再是機遇，而是必然。

在交通方面，情況略有不同。 人仍然處於運輸過程的中心。但許多人想知道人工智慧（特別是 ChatGPT）是否會接管他們的工作。 在交通方面，我個人將人工智慧稱為「增強智慧」。 人工智慧不會取代人類，而是幫助人類提高效率、處理更多的工作量、更快地完成工作並獲得更好的品質結果。 最終，人們會更喜歡自己的工作，這有助於公司招募和保留人才，這在當今的「人才爭奪戰」中至關重要。 企業應應用人工智慧輔助運輸人員的日常營運。人工智慧在運輸領域的一些主要應用包括與 Optym 等供應商合作優化卡車車隊、EAIGLE 等堆場自動化平臺、project44（動態庫存）和 Mojix（靜態庫存）等可見性平臺以及風險管理平臺Everstream Analytics，或由Intelligent Audit 提供的貨運支出分析解決方案。

這些物流平臺收集的數據量不斷增加，使其成為使用人工智慧的主要候選者。 人工智慧被用來提高數據質量，在無法獲得真實數據時透過生成式人工智慧產生合成數據，並透過預測或預測提供有價值的見解。 人工智慧在物流領域最重要的貢獻之一是其在數據爆炸性成長所推動的預測分析中的強大應用。

到 2025 年，將創建 181 ZB 的數據，相當於 2000 億部 iPhone 14。

結合指數級成長的運算能力，可以創建能夠執行更複雜任務的更大模型。 這些預測分析將繼續發展為規範性分析，並最終實現大部分工作流程的自動化。

但問題仍然存在：公司準備好充分利用人工智慧了嗎？

儘管近年來技術取得了巨大飛躍，但僅靠技術並不能解決物流問題。 數位元轉型需要三個關鍵要素：合適的數位人才、調整後的業務模式和流程以及正確的技術組合。目前，大多數公司不具備充分利用人工智慧所提供的數位成熟度、合適的人才或心態。 公司需要改變自己的行為，不再只專注於後視鏡，而是專注於已經發生的事情，並開始期待使用即時和預測性見解。 他們需要信任數據，這些數據能讓他們獲得洞察力，以便做出即時決策並執行決策。只有這樣，真正的改變才會發生，數位轉型才能實現。

你可以分享我們的部落格文章到你的朋友圈。

歡迎訂閱我們的部落格，將有最新的物流供應鏈的報導與經濟訊息。