【转载自微信公众号：供应链星球】
在物流行业中，人工智能其实已不能算是新鲜事物或技术，早期的启发式算法也可以归到人工智能的范畴。
有业内人士将人工智能在物流行业的应用历程划分成5个阶段：
第一阶段是自动化阶段，涉及初步的自动化。它的运作过程基本上是企业收到一批订单，然后在运行DOS系统的老式台式电脑上将它们规划成路线，这些早期技术追溯到20世纪50年代。
第二阶段是预测阶段，利用历史数据来预测需求。计算机可以根据模型测算下一阶段的需求，指引运营人员调整相关计划。
第三代是规范性阶段，它建立在自动化和预测阶段的基础之上。这时候不仅仅是要知道会发生什么，而是要决定如何应对。从这个阶段开始，人工智能开始做出可执行的决策，而不仅仅是预测分析。
第四阶段是生成式人工智能阶段，各类大型语言模型开始发挥作用。这被认为是一个真正的有了质上的大变革，以前的技术应用和迭代都是渐进式发展的，而生成式人工智能完全不一样。
第五阶段是自主智能体的兴起。这又与生成式人工智能有了很大不同，它不再依赖于人类的每次提示词来运转，变成主动自主工作的程序。当然了，目前这一阶段仍处于早期探索阶段，还有很多改进的空间。
《2025年物流行业人工智能现状》报告指出，人工智能将在提升货运网络的效率和韧性方面发挥关键作用。
报告的主要发现包括：
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54%的企业在物流职能中采用人工智能方面仍处于价值发现阶段。
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91%的企业在过去24个月内增加了对人工智能的投资。
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75%的企业计划在未来两年内大幅增加投资。
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83%的企业认为数据质量是最大的技术障碍。
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92%的企业相信人工智能有助于应对物流生态系统的复杂性。
为什么物流企业会愿意在人工智能上加大投入？人才倦怠和知识瓶颈是关键驱动因素。
过去，专业知识通常掌握在企业中极少数人手中，当这些人离职或调岗时，很难将他们的专业知识留下来。这样会导致企业过于依赖某类人才，这是企业经营者不愿意看到的情况，因此他们希望通过大模型来解决这个问题。
同时，报告中也指出，38%的大型企业现在拥有专门的数据科学团队，负责构建定制化的物流人工智能解决方案，并优先与专业的人工智能供应商合作。因此，曾经非此即彼的“自建还是购买”之争已演变为务实的混合模式。
报告还为我们展示了当前物流行业人工智能发展现状的四大主题：
人工智能代理的崛起。物流人工智能已从基于规则的自动化跃升为全天候自主决策者，可在人们休息时重新规划货运路线或重新协商费率。
“中断性”与“敏捷性”悖论。如果问题不在于中断本身，而在于响应迟缓呢？人工智能可助力团队在各种中断场景中更快、更准确地做出决策。
应用差距在扩大。46%的企业仍处于评估阶段；领先企业将试点项目推向生产的速度快三倍，进一步扩大了竞争优势。
投资回报率超越成本考量。早期采用者现在开始追踪决策质量、风险降低和服务提升等指标，这些指标带来的价值增长速度超过了单纯的成本节约。
展望未来，该研究还揭示了将塑造物流行业的几个关键发展趋势：
人工智能作为竞争优势的来源。现在果断采取行动实施人工智能解决方案的组织，而非等待理想条件出现的组织，将在数据质量、机构知识和运营流程方面获得复合优势。
加强人类与人工智能的协作。我们预计不会出现完全替代人类的情况，而是人类角色将重新配置，专注于判断、创造力和关系管理，而人工智能将处理常规决策和流程。
生态系统内的人工智能采用。生态系统内的整合将继续加强。人工智能能力将越来越多地跨越组织边界，在碎片化的物流领域实现更无缝的协调。
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