托運人、運輸商和物流服務(wù)供應(yīng)商普遍認識到，數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策對于業(yè)務(wù)至關(guān)重要。長期積累的數(shù)據(jù)能夠提供有用的情報，有助于做出長期戰(zhàn)略。同樣，實時數(shù)據(jù)的分析也能支持即時、明智的決策，如問題應(yīng)急和重新規(guī)劃。

人工智能為從數(shù)據(jù)中提取價值提供了有效途徑。其形式多樣，如統(tǒng)計型人工智能可幫助分析大量數(shù)據(jù)，揭示隱藏規(guī)律以便做出明智選擇。企業(yè)還可基于歷史數(shù)據(jù)創(chuàng)建“符號型人工智能”模型，用于特定目標，如流程改進。Trimble的Transporeon首席網(wǎng)絡(luò)官Jonah Mcintire對此進行了詳細解析。

自動化與人工智能：明確二者之間的差異

自動化和人工智能常常被視為一回事，但它們之間存在顯著差別。自動化主要用于執(zhí)行繁瑣、通常是行政性質(zhì)的任務(wù)，這是一種文書性工作。而真正的人工智能則涉及決策能力的轉(zhuǎn)移，軟件會根據(jù)給定參數(shù)得出出乎意料的結(jié)論，使用者可給予不同級別的自主權(quán)。

一個較為保守的策略是讓軟件計算各種可能性，并向人類提出建議以供確認。然而，軟件也有可能在無需人工干預(yù)的情況下獨立做出決策。

那么，在物流和運輸行業(yè)中，人工智能將在哪些方面產(chǎn)生最大影響？簡而言之，影響幾乎“無處不在”。事實上，具有前瞻性的托運人、運輸商和物流服務(wù)供應(yīng)商已經(jīng)開始將人工智能整合進他們的技術(shù)解決方案中。

需要強調(diào)幾個關(guān)鍵點：人工智能尤其適用于具有明確財務(wù)價值的、易于量化評分的、變量明確的決策。快速的決策周期也非常關(guān)鍵。正如人們通過試錯學習一樣，人工智能也需要通過大量的數(shù)據(jù)和反饋來學習。

因此，對于年度僅做一次的決策，軟件需要幾十年的時間來收集充足的數(shù)據(jù)進行學習。理想情況下，人工智能模型應(yīng)該每天分析數(shù)以千計的決策，并不僅僅依賴企業(yè)自身的數(shù)據(jù)，還應(yīng)包括整個行業(yè)的數(shù)據(jù)。這種協(xié)作方式（也被稱為“平臺”）能促進所有參與者的進步。

如何通過自主采購、實時預(yù)計到達時間（ETA）工具以及碳中和來改變企業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用方式？

實時ETA工具

提高貨物流通的能見度、透明度和效率長久以來是托運人和運輸商關(guān)注的核心問題。例如，預(yù)測貨物的到達時間一直是一個挑戰(zhàn)。盡管常見的延誤，如罷工、交通擁堵和設(shè)備故障，看似是隨機事件，但當人工智能分析多年的數(shù)據(jù)后，一些隱藏的規(guī)律就能被識別。一般來說，除非有特殊情況，人工智能在預(yù)測ETA方面通常更為準確。

采購與報價自動化

現(xiàn)貨采購是符號型人工智能的理想應(yīng)用場景，因為它是一個決策過程，涉及眾多變量，如需求預(yù)測、庫存水平、運輸成本、季節(jié)性和天氣影響等。通過統(tǒng)計學習，人工智能模型能在不斷調(diào)整的過程中找出最優(yōu)解決方案。

碳中和與可持續(xù)發(fā)展

環(huán)境問題日益嚴峻，人工智能也在碳中和方案中發(fā)揮重要作用。例如，通過分析歷史數(shù)據(jù)和現(xiàn)有運營，人工智能可以預(yù)測哪種運輸方式或路線最環(huán)保，并據(jù)此進行建議。

綜上所述，人工智能在物流行業(yè)具有廣闊的應(yīng)用前景。從實時預(yù)測到長期戰(zhàn)略規(guī)劃，從運輸?shù)絺}儲，再到全球供應(yīng)鏈管理，人工智能都將成為不可或缺的支持工具。最重要的是，這些進展不僅提高了效率，還推動了行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。