AI技术在物流与供应链领域的应用

公告

AI技术应用覆盖场景及渗透率

物流与供应链领域人工智能产业链

AI+供应链

智能采购

场景痛点：企业采购长期以来面临物资编码混乱、SKU管理难、采购寻源难、供应商数据维护难、供需双方沟通难、信息不透明比价难等问题，标准的不统一也让采购供应链的数字化能力被局限在局部环节，难以形成全链条的科学决策和降本增效。AI的引入使企业采购管理和流程更加智能化、自动化和高效化，提高供应链的可见性、灵活性和适应性，从而推动采购各环节由数字化向智能化升级。

AI应用价值：随着生成式人工智能（AIGC）技术的迅猛发展，采购供应链AI应用已经从采购人将AI用于辅助“个人任务”，转向AI对于采购供应链的全面改造。不仅引入了AI营销、AI客服、AI知识库等通用模型能力，企业也在积极探索智能寻源、智能招投标、智能导购、智能核价、智能合同、智能物流调度、风控管理等采购特有场景的AI落地应用，以提升全链条的科学决策和降本增效。

计划管理

场景痛点：计划管理面临诸多挑战，如市场需求的不确定性造成需求预测不准，进而影响生产与库存；供应商的质量、价格、稳定性导致的生产中断或交货延迟，以及物流效率与成本、协调与沟通壁垒等，另一方面，传统的供应链计划方法往往基于静态模型、假设情景和个人经验，难以应对快速变化的市场环境。

应用成效： AI可以利用深度学习算法对供应链运营的大量历史数据进行分析，挖掘数据之间的潜在关联与规律，实现较为精准的需求预测，通过实时监测消费者行为和市场动态，利⽤⽣成式AI技术，可以将⾮结构化数据（例如行业新闻、研报和社交媒体信息）纳⼊预测分析，不断更新销售预测模型，提高市场需求预测的准确性，同时帮助企业更好地规划生产和库存。此外， AI还可以帮助企业进行跨品牌的采购协同，降低采购成本。

排产管理

场景痛点：当前制造业排产管理面临多重挑战：市场需求波动频繁导致预测失准，客户临时插单与个性化定制需求激增，迫使企业在多品种小批量生产中频繁切换产线，设备调试耗时拉低效率；资源协同矛盾突出，设备空闲与超负荷运转并存，物料短缺与库存积压交织，而ERP、MES等系统数据孤岛加剧了信息滞后，排产决策多依赖人工经验；传统排产工具难以动态响应突发状况（如设备故障、质检异常等），人工调整耗时长且错误率高；供应链上下游协同断裂进一步放大风险，供应商交付延迟与能源成本波动使排产稳定性雪上加霜，同时生产进度缺乏可视化监控，异常问题依赖事后巡检，最终导致产能浪费、交付延期与成本超支形成恶性循环。

应用成效： AI能够实时分析市场趋势，帮助企业制定科学的生产计划，避免产品堆积或备货不足，同时，AI综合原材料库存、来料即时送货、原材料送货效率、产线产能、成品库存、物流配送等情况制定生产节拍，实现最大效能

AI+物流园区

物流园区作为连接供应商、生产商、分销商和消费者的关键节点，运营管理的效率与服务质量直接影响着整个物流链条的顺畅与高效。在AI技术加持下，我国物流园区管理在逐步迈入智慧化，围绕 “人、车、货、场、设备、环境、能源”形成园区智慧化管理体系，涵盖资产管理、运营管理、招商推广、物业服务、能耗管理、巡更巡检、工单报修等多个方面。

在园区智慧化运营管理中，AI在巡更巡检、园区安防、资产管理、能耗管理等方面具备较强的赋能作用，成为新建园区、高标园区运营管理系统的必选项；未来，AI将通过 “感知-分析-决策-执行” 的闭环，重构物流园区运营效率。

案例

AI + 仓储管理

智慧仓库作为物流行业的重要组成部分，是集合了互联网、物联网（IoT）、人工智能（AI）、大数据、云计算、机器人等先进技术装备，对仓库的布局，商品的入库、存储、出库、盘点等各个环节进行深度智能化改造的仓储系统，通过实时数据收集、分析和应用，优化库存周转效率与空间利用率，实现对仓储作业的自动化和智能化管理，也是人工智能技术在仓储场景应用后的具像化表现。目前，在库存优化、仓储布局优化、库内安全监测、自动化无人化搬运等环节的AI应用渗透较快，随着AI技术的进一步创新、成熟，与数据融合的不断加深，AI将进一步赋能仓储管理的更多环节，实现从‘人找货’到 ‘系统自决策’的范式跃迁”。

成本优化：AI技术通过优化库存水平、减少人工干预，可以帮助企业大幅节省仓储运营成本，同时提高服务质量。效率提升：AI驱动的智能仓储系统能够让仓储操作更加精准高效，无论是库存调整、布局调整还是配送调度，AI都能迅速做出最优决策，大大缩短了订单处理时间，提升了整体运转效率。客户体验提升：借助AI技术，客户能实时查看订单状态、配送路径，享受更快更透明的配送服务

AI+运输配送

在运输配送领域，人工智能技术被广泛应用于干线运输、城市配送及末端配送的多个场景，主要通过赋能传统软件和硬件两种方式实现运输配送的智能化升级。在软件方面，通过融合算法、数据分析、自动化工具、大模型等人工智能技术，实现运输调度、安全管理、装载、车队、车辆管理的智能化升级，提升整体效率与运输安全，降低运输成本；在硬件方面，通过在传统运输配送装备、装载器具上叠加AI技术，实现装备的智能化升级，如在干线运输领域，自动驾驶卡车的应用能够有效降低司机工作强度，降低人员与能耗成本；在末端配送，人工智能赋能无人化服务，如无人机、无人配送车、智能快递柜等新装备，给消费者带来便捷服务的同时，降低末端配送人员的工作强度，提升工作效率。

安全管理

与网约车平台不同，在交易和履约方面，同城货运与出行相比更复杂，最重要的原因是货运缺乏完善标准。网约车运输的是乘客，而货主要求司机承运的可能是衣服、家具等生活物品，也有可能是汽油、爆竹等违禁物品。 作为深耕同城货运物流领域多年的领军企业，货拉拉积累了车型、运输路线、货物品类等海量数据，拥有独特的数据优势。通过借助信息化设备和图像算法、语音算法、自然语言处理算法等人工智能技术，货拉拉建设了AI安全防控系统，实现对货运车辆运行状态的实时监测和数据分析，能够及时发现和快速响应突发事件，实现了“法官断案”的全自动化，降低安全事故发生率。

对货运安全的管控，从事后走向事前和事中，从被动走向主动，从降低影响走向预防发生。

三大痛点

• 一是获取证据，平台需要快速、全面、准确地获取司机、用户、货物和路线等多方数据。

• 二是订单研判，如何在噪音大、司机口音重的录音中精准判断这个订单是否违规，拿到想要的信息。

• 三是妥善处置，面对不同订单状态，平台如何引导用户、司机取消，以便他们能更好地理解和接受，这也是一个很重要的难点。

四道监测关

• 当货主发布订单需求时，平台会自动对订单上的货物信息进行分析，如有违禁物品自动拦截该订单；

• 如果货主故意填写错误信息，货拉拉还会对接单司机与货主的通话进行实时监测与分析，发现异常便会对货车司机进行弹窗通知，建议其取消订单。

• 在事中阶段，线下运输前货拉拉还会要求司机对货物进行拍照，上传至少1张装货图，系统也会对照片进行实时分析。若司机在拍照时没有上传正确的物品信息，货拉拉还会在隐私保护的前提下，利用在车辆上安装的车载IoT设备，对车厢情况进行实时录像、录音，并对货物信息进行相关检测及处理。 • 在事后，针对系统已经弹窗、货车司机执意接单的案例，货拉拉系统后台还会进行人工分析，如果涉嫌装载违禁品属实，货拉拉会第一时间对货车司机进行判责，进行相应管控教育。

自动驾驶

AI大模型赋能物流供应链多场景应用

大模型作为人工智能技术的一个重要细分，是新一轮人工智能热潮的主要推动者，随着技术演进，从语言大模型（NLP）、视觉大模型（CV）到多模态大模型，大模型技术已经突破了只能处理单一类型数据的限制，通过其强大的跨模态处理能力和深度学习能力，在多个领域展现出了无可比拟的优势，为产业应用带来了巨大想象空间。

2024年被定义为我国大模型应用爆发的元年，在物流与供应链领域，我们看到了大模型服务企业、物流科技企业、物流服务的头部企业等不同主体在大模型赋能物流供应链业务发展的探索和实践，基于通用大模型叠加行业数据训练，形成行业专属模型能力，赋能供应链计划、采购，仓储、运输、配送、客服等物流与供应链的各个环节和场景。

顺丰AIGC

数字员工 

数字员工是大模型在物流供应链领域应用的一个主要发展方向，也是大模型应用率先落地的场景之一，其背后是机器人流程自动化，也称作代理人工智能，是多个人工智能工具构成的复杂组合； 数字员工的优势在于可以7*24不间断地工作，模拟人工执行电脑上大量繁琐重复操作，实现跨系统处理物流数据，能够有效规避人为失误，提升处理效率与准确率，进而提升客户满意度，同时缓解物流企业的人手短缺、用人成本高企等问题； 客服、报关、订舱、跟单、录入等环节成为数字员工率先应用的岗位，头部企业也在进行智能调度员、智能程序员等更多工种和岗位的替代探索。