物流市场规模和份额的生成式人工智能，按组件（软件、解决方案）划分；部署；最终用户 - SWOT 分析、竞争战略洞察、2025-2037 年区域趋势

物流领域的生成式人工智能：增长动力和挑战

增长动力

• 注重降低成本、提高弹性和可持续性：运输和物流具有巨大的经济价值。根据贸发会议《全球贸易更新》报告，全球贸易额于 2021 年达到 28.5 万亿美元的峰值，自 1980 年以来增长了十倍，而全球内部物流行业的规模在 2022 年达到 472 亿美元，预计到 2030 年底将达到 455 亿美元，复合年增长率为 15%。这些数字突显了多年来支撑贸易和全球化的广泛运输网络。高效的物流和强大的供应链是推动各行业顺利贸易运营的关键组成部分。
  
  生成式人工智能系统利用历史数据预测客户需求趋势、可能出现的中断以及库存挑战，从而优化库存水平并最大限度地减少短缺。预测分析向规范分析的转变预计将在未来实现关键工作流程组件的自动化。在这里，由于生成的数据量激增，生成式人工智能将占据中心舞台。据估计，到 2025 年，生成的数据将相当于 2000 亿部 iPhone 14，约合 181 ZB。这些数据加上不断增长的计算能力，可以为复杂任务创建复杂的模型。
  
  环境、社会和公司治理（ESG）协议的兴起对整个供应链产生了重大影响。有害物质排放、碳足迹和合规劳工实践方面的透明度将变得更具约束力和更严格。尽管初始成本很高，但物流领域的人工智能对于企业满足 ESG 标准将变得非常宝贵。对仓库管理系统 (WMS) 的投资可简化订单履行、库存和协调按里程交付的流程。 2022 年 6 月，Logiwa 获得了 1640 万美元的 B 轮融资，用于为其 WMS 平台开发人工智能集成的高级分析和自动化算法。这种基于云的解决方案将劳动效率提高了 40%，并将订单处理能力提高了 200%。
• 越来越重视销售和营销分析策略：通过生成式 AI 系统可以获得更精确的销售和营销数据。通过利用人工智能驱动的解决方案，物流服务提供商可以更好地预测客户的需求。通过分析客户行为和应用预测分析来采取下一步行动。物流服务公司可以通过使用人工智能驱动的解决方案来跟踪市场趋势并做出数据驱动的决策，从而获得竞争优势并提高效率。因此，我们使用销售和营销统计数据来识别潜在客户。
• 创新解决方案的出现：不同行业参与者创建创意解决方案是物流领域生成式 AI 的一个值得注意的趋势。这些前沿举措通过与知名公司的联盟提供独特的定制解决方案，正在改变物流领域的生成式人工智能格局。使用生成式人工智能可以更准确地预测需求。人工智能算法可以通过评估大型数据集来估计需求趋势。这使得物流组织能够减少缺货并优化库存管理。

挑战

• 可见性不足：尽管生成式 AI 在物流领域具有众多优势。在物流行业，生成式人工智能存在一些缺点，例如供应商和客户之间缺乏透明度。生成式人工智能无需人类参与，即可为消费者提供直接的解决方案，但这可能会导致客户遇到可见性问题。相关利益相关者之间沟通不足且缺乏开放性可能会阻碍生成式 AI 在物流市场的扩展。
• 集成可能很复杂：将生成式 AI 集成到物流系统中可能很困难。许多物流公司使用过时的系统，可能与最新的人工智能创新不兼容。这些系统更换或升级可能既昂贵又耗时。实施生成式人工智能需要专业知识和能力。培训员工使用和操作 AI 技术可能非常困难且成本高昂。