分析師和業(yè)內(nèi)人士表示，未來人工智能（AI）可能會(huì)撼動(dòng)交通運(yùn)輸業(yè)——改變供應(yīng)鏈的管理方式，減少人類完成的工作數(shù)量。

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據(jù)行業(yè)高管稱，人行道機(jī)器人、自動(dòng)駕駛卡車和客服機(jī)器人即將問世，此外，相關(guān)生成式人工智能也即將問世，這些人工智能具有“預(yù)測中斷”的功能。

摩根士丹利（Morgan Stanley）以Ravi Shanker為首的策略師在最新報(bào)告中寫道，“人工智能或許能夠完全（或幾乎）消除供應(yīng)鏈中的所有人類接觸點(diǎn)，包括‘后臺(tái)’任務(wù)?！?/p>

“貨運(yùn)領(lǐng)域正處于顛覆性技術(shù)時(shí)代變遷的風(fēng)口浪尖，包括自動(dòng)駕駛、電動(dòng)汽車、區(qū)塊鏈和無人機(jī)。人工智能是這些潛在的變革性技術(shù)中最新出現(xiàn)的一種，也許是迄今為止最強(qiáng)大的，”分析師們補(bǔ)充道。

例如，大摩表示，預(yù)計(jì)2024年將有數(shù)百輛自動(dòng)駕駛卡車在美國投入運(yùn)營，每英里成本將降低25%至30%，并最終完全消除對司機(jī)的需求（不過這起碼需要3年的時(shí)間）。

便于預(yù)測

供應(yīng)鏈通常很長，而且會(huì)涉及多個(gè)方面：一家公司可能會(huì)從世界各地的制造商那里采購，然后將組件運(yùn)送到中央裝配廠，然后再將貨物分發(fā)給全球客戶。

貨物的生產(chǎn)和運(yùn)輸本已是一個(gè)復(fù)雜的過程，但由于新冠肺炎大流行和俄烏戰(zhàn)爭而中斷，導(dǎo)致計(jì)算機(jī)芯片等零部件短缺，并導(dǎo)致貨運(yùn)改道。這種復(fù)雜性意味著，企業(yè)往往不知道他們的產(chǎn)品從生產(chǎn)過程的一端到另一端發(fā)生了什么。

“這就是人工智能（和機(jī)器學(xué)習(xí)）的用武之地。通過提前預(yù)測運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)可能出現(xiàn)的問題，人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)甚至可能完全避免中斷的情況，”摩根士丹利的分析師補(bǔ)充道。

這也是投資公司杰富瑞（Jefferies）的分析師所關(guān)注的一個(gè)主題，他們對生成式人工智能將對運(yùn)輸和物流產(chǎn)生的影響做出了多次預(yù)測。這包括預(yù)測需求、預(yù)測卡車何時(shí)需要維修、制定最佳運(yùn)輸路線和實(shí)時(shí)跟蹤貨物。

以Stephanie Moore為首的分析師在一份研究報(bào)告中寫道：“隨著卡車運(yùn)輸和物流領(lǐng)域采用生成式人工智能，卡車司機(jī)短缺、州際貿(mào)易中斷的極地漩渦以及雜貨店貨架上缺乏嬰兒配方奶粉等問題將成為遙遠(yuǎn)的記憶?！?/p>

成為主流

航運(yùn)巨頭馬士基首席技術(shù)和信息官Navneet Kapoor說，“生成人工智能將成為該公司的重要組成部分。”

“人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)存在了很長時(shí)間……多年來，它已經(jīng)從有趣的研究項(xiàng)目發(fā)展為公司內(nèi)部更‘真實(shí)’的項(xiàng)目。現(xiàn)在，隨著生成式人工智能的出現(xiàn)，我們有一個(gè)真正的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，讓人工智能成為主流?！彼f。

Kapoor表示，馬士基已經(jīng)使用人工智能好幾年了，現(xiàn)在正在“積極地”將其整合到更大規(guī)模的業(yè)務(wù)流程和功能中。它已經(jīng)被用來幫助客戶更好地規(guī)劃。

“我們正在使用人工智能來建立我們所謂的預(yù)測貨物到達(dá)模型，以提高客戶的計(jì)劃可靠性?？煽啃允且粋€(gè)大問題，即使是在大流行之后，這樣他們就可以更好地規(guī)劃供應(yīng)鏈和庫存，并降低成本。”他補(bǔ)充說。

馬士基還希望在航線擁堵時(shí)，利用人工智能推薦解決方案，例如，就貨物是否應(yīng)該空運(yùn)或儲(chǔ)存提出建議。

雙刃劍

那么，潛在的失業(yè)情況如何？

Kapoor說：“在我看來，生成式人工智能是一生中會(huì)發(fā)生一次的顛覆……所以在更傳統(tǒng)的環(huán)境中會(huì)有工作崗位的流失，但我也相信它會(huì)創(chuàng)造新的工作崗位，就像之前每一次技術(shù)顛覆所帶來的那樣。”

大摩則認(rèn)為，這是一把雙刃劍：人工智能可能會(huì)幫助提高效率，但也可能減少對組織包裝、儲(chǔ)存和運(yùn)輸?shù)牡谌轿锪鞴痉?wù)的需求。

還有分析師說，“我們看到了這樣一個(gè)世界，希望我們每個(gè)人都能擁有我們所謂的知識(shí)助手，這些助手由這些人工智能和這些大型語言模型驅(qū)動(dòng)。這樣的助手能夠洞察供應(yīng)商為什么發(fā)貨比訂單少?！?/p>

然而，回答這些問題通常需要銷售、營銷、供應(yīng)鏈和采購團(tuán)隊(duì)的投入，但生成式人工智能可能能夠檢查大型數(shù)據(jù)集來提供答案。這也可能意味著集成業(yè)務(wù)規(guī)劃團(tuán)隊(duì)需要更少的人，這些團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)監(jiān)督長期目標(biāo)、收入預(yù)測和預(yù)測特定產(chǎn)品的需求。

“今天一個(gè)1000人的規(guī)劃團(tuán)隊(duì)可能會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)?00人或更少的人，”分析師補(bǔ)充說。

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