全球生成式人工智慧物流市場趨勢，2025-2037 年預測報告
物流生成式 AI 市場規模預計將擴大 630.9 億美元，從 2025 年到 2037 年，複合年增長率約為 33.5%。
供應鏈中的生成式 AI 提供了加速端到端物流運營的機會，各公司已經發現了這一特徵，並正在利用自己的資料集訓練模型，以實施 AI，以優化生產力和效率。此外，預測性維護是生成式人工智慧有助於公司確定未來最有可能發生故障的組裝線機器的另一個關鍵領域，從而提高設備效率（OEE）——一個重要的製造指標。西門子和微軟於 2023 年 10 月合作，策略性地採用跨產業人工智慧，協調原材料管理、分銷網路、生產流程和客戶需求的副駕駛。
供應鏈的反應能力、彈性和效率決定了組織的競爭力。傳統的供應鏈管理解決方案依賴經驗驅動的決策和既定的方法，物流合作夥伴使用啟發式演算法和歷史資料分析來應對庫存管理、需求預測和配送調度的複雜性。這些方法往往無法解決現代物流的複雜性，反過來有助於物流市場採用生成式人工智慧。由於需求波動和複雜的供應鏈網路的存在，製造和物流行業是生成式 AI 應用的沃土。
ChatGPT 在公共領域的出現引發了人們對人工智慧聊天機器人領域的興趣。微軟於 2023 年 1 月宣布向 OpenAI 投資 100 億美元，刺激了這一趨勢，並呼籲其他技術供應商對抗這一趨勢。 2023 年 3 月晚些時候，Google推出了 Bard 和 Project Magi，而 2023 年 2 月，Meta 推出了一個名為 LlaMA 的具有 650 億個參數的語言模型。同時，經合組織的數據也表明，人工智慧可以輕鬆實現經合組織國家 27% 的職位自動化，包括庫存管理和客戶服務。早期採用人工智慧驅動的供應鏈管理的企業將物流成本降低了 15%，服務水準提高了 65%，庫存水準降低了 35%。
物流領域的生成式人工智慧：成長動力與挑戰
成長動力
- 注重降低成本、提高彈性和永續性：運輸和物流具有巨大的經濟價值。根據貿發會議《全球貿易更新》報告，全球貿易額於 2021 年達到 28.5 兆美元的峰值，自 1980 年以來增長了十倍，而全球內部物流行業的規模在 2022 年達到 472 億美元，預計到 2030 年底將達到 455 億美元，複合年增長率為 15%。這些數字突顯了多年來支撐貿易和全球化的廣泛運輸網絡。高效率的物流和強大的供應鏈是推動各產業順利貿易運作的關鍵組成部分。
生成式人工智慧系統利用歷史資料預測客戶需求趨勢、可能出現的中斷以及庫存挑戰，從而優化庫存水準並最大限度地減少短缺。預測分析向規範分析的轉變預計將在未來實現關鍵工作流程元件的自動化。在這裡，由於產生的資料量激增，生成式人工智慧將佔據中心舞台。據估計，到 2025 年，產生的數據將相當於 2000 億部 iPhone 14，約合 181 ZB。 這些數據加上不斷增長的運算能力，可以為複雜任務創建複雜的模型。
環境、社會和公司治理（ESG）協議的興起對整個供應鏈產生了重大影響。倉庫管理系統 (WMS) 的投資可簡化訂單履行、庫存和協調按里程交付的流程。 2022 年 6 月，Logiwa 獲得了 1,640 萬美元的 B 輪融資，用於為其 WMS 平台開發人工智慧整合的高級分析和自動化演算法。這種基於雲端的解決方案將勞動效率提高了 40%，並將訂單處理能力提高了 200%。 - 越來越重視銷售和行銷分析策略：透過生成式 AI 系統可以獲得更精確的銷售和行銷數據。透過利用人工智慧驅動的解決方案，物流服務供應商可以更好地預測客戶的需求。透過分析客戶行為和應用預測分析來採取下一步行動。物流服務公司可以透過使用人工智慧驅動的解決方案來追蹤市場趨勢並做出數據驅動的決策，從而獲得競爭優勢並提高效率。因此，我們使用銷售和行銷統計數據來識別潛在客戶。
- 創新解決方案的出現：不同產業參與者創建創意解決方案是物流領域生成式 AI 的一個值得注意的趨勢。這些前沿舉措透過與知名公司的聯盟提供獨特的客製化解決方案，正在改變物流領域的生成式人工智慧格局。使用生成式人工智慧可以更準確地預測需求。人工智慧演算法可以透過評估大型數據集來估計需求趨勢。這使得物流組織能夠減少缺貨並優化庫存管理。
挑戰
- 可見度不足：儘管生成式 AI 在物流領域有許多優點。在物流業，生成式人工智慧存在一些缺點，例如供應商和客戶之間缺乏透明度。生成式人工智慧無需人類參與，即可為消費者提供直接的解決方案，但這可能會導致客戶遇到可見性問題。相關利害關係人之間溝通不足且缺乏開放性可能會阻礙生成式 AI 在物流市場的擴展。
- 整合可能很複雜：將生成式 AI 整合到物流系統中可能很困難。許多物流公司使用過時的系統，可能與最新的人工智慧創新不相容。這些系統更換或升級可能既昂貴又耗時。實施生成式人工智慧需要專業知識和能力。訓練員工使用和操作 AI 技術可能非常困難且成本高昂。
物流市場中的生成式人工智慧：關鍵見解
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基準年 |
2202 |
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預測年份 |
2025-2037 |
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複合年增長率 |
33.5% |
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基準年市場規模（2024 年) |
15.1億美元 |
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預測年份市場規模（2037) |
646億美元 |
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區域範圍 |
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物流細分中的生成式人工智慧
元件（軟體、解）
預計到 2037 年，解決方案部分將佔物流市場中生成式 AI 份額的 53.1% 左右。市場對全面、可立即部署的系統的渴望，能夠解決從庫存管理到路線優化等各種物流難題，這一點透過解決方案相對於離散軟體組件的突出地位得到了凸顯。儘管至關重要，但軟體子部分通常由獨立的程序或工具組成，用於解決物流過程的特定方面。雖然這些工具對於重點增強功能至關重要，但它們並未提供完整解決方案中的廣泛功能。
部署（基於雲端、本地）
到 2037 年底，雲端領域預計將佔據物流生成式 AI 市場份額的 63.9% 以上。該領域的崛起歸功於雲端運算對物流的好處及其優化流程的能力。物流公司的營運管理和分析的大量資料儲存需求是該領域成長的驅動力。例如，21% 的供應鏈主管在整個工作流程中整合了基於雲端的技術。其中 97% 的供應鏈約有 3/4 在雲端運作。
借助基於雲端的物流管理系統，物流服務供應商可以即時追蹤和管理供應、運輸和交付。物流服務供應商可以利用這些即時數據來更好地正確估計庫存水準、交貨時間表和路線優化，從而節省成本並提高效率。雲端運算也有助於物流服務提供者更好地與客戶和供應商協作。物流組織可以利用基於雲端的通訊技術與供應商和客戶即時共享資訊和數據，從而改善協調和協作。
我們對物流市場中的生成式 AI 的深入分析包括以下細分領域
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定制此报告物流行業的生成式人工智慧 - 區域概要
北美市場分析
據估計，到 2037 年，北美工業將佔據大部分收入份額，達到 44.9%。該地區的成功歸功於各種行業運營越來越多地採用現代自動化解決方案以及每個部門越來越多地使用技術。主要產業'對供應鏈管理和物流的需求不斷增長，加上工業基礎設施的不斷擴大，正在推動整個地區物流領域對生成式人工智慧的需求。透過投資 400 億美元購買新機器，United Parcel Service, Inc. 將其每日處理能力從 2022 年的 6,000 萬件包裹增加到 2023 年的 7,000 萬件包裹。
美國在物流業的霸主地位可歸因於其對人工智慧研發的大量投資、該國強大的科技巨頭的影響力及其創新文化。此外，該地區先進的基礎設施有利於物聯網和人工智慧技術的順利集成，從而提高營運效率。
亞太市場分析
由於該地區人口的成長，亞太地區物流市場的生成式 AI 預計在預測期內將實現穩定的複合年增長率。由於對從日常必需品到技術必需品等生活方式產品的需求不斷增長，所有其他行業的庫存需求都出現激增。隨著供應鏈和物流管理變得更加複雜，物流業務對生成式 AI 的需求將會更大。
在可支配所得增加和經濟成長的推動下，中國正逐漸成為物流領域的生成式 AI 中心。中國在人工智慧投資方面處於領先地位，這推動了物流生成式人工智慧的進步，包括預測性維護和人工智慧驅動的路線優化。
印度多樣化的供應鏈環境鼓勵使用生成式 AI 來提高供應鏈視覺性、加快物流流程並降低風險。 印度。該國採用區塊鏈和物聯網等尖端技術，並將其與生成式人工智慧相結合，建立可靠的物流解決方案，從而節省成本並提高生產力。例如，2023年6月，已經在印度眾多大中型城市提供服務的物流科技公司Pidge，宣告了幾乎無組織的物流行業數字平價的到來。憑藉其首個產業低程式碼自助物流（軟體即服務）技術平台，該平台的推出將徹底改變物流業務。
在物流領域主導生成式人工智慧的公司
- IBM
- 公司概覽
- 商業策略
- 主要產品
- 財務表現
- 關鍵績效指標
- 風險分析
- 近期發展
- 區域業務
- SWOT 分析
- 德國郵政股份公司
- Google Cloud
- 微軟公司
- UPS（聯合包裹服務）主要
- 施耐德電機
- C.H.羅賓遜
- XPO 物流
- 聯邦快遞公司
- AP穆勒 - 馬士基航運公司
Google Cloud 和 IBM 的生成式 AI 在物流領域的市佔率超過 15%，是物流領域生成式 AI 領域的領導者。 TensorFlow 和 AutoML 是 Google Cloud 的兩種 AI 和 ML 工具，可讓物流公司建立複雜的生成式 AI 模型。由於其雲端架構的靈活性和敏捷性，使得物流優化的即時資料處理和分析成為可能。物流組織受益於 Google 熟練的數據分析和 AI 驅動的見解，從而增強供應鏈可視性、需求預測和路線優化。
IBM 憑藉 Watson AI 和 IBM Cloud Pak for Data 等產品，提供專為物流行業設計的尖端生成式 AI 功能。其人工智慧驅動的解決方案使物流流程中的預測分析、異常檢測和智慧決策成為可能。 IBM 在邊緣運算和混合雲端方面的專業知識確保了低延遲和資料保護，這使得在分散式物流網路中採用 AI 變得更加容易。
以下是一些物流市場生成式 AI 的領導者
In the News
- 2024 年 6 月，Microsoft Corp. 和 Hitachi Ltd. 宣佈建立價值數十億美元的合作夥伴關係，預計將在未來三年內建立合作夥伴關係，並透過生成式 AI 加速社會創新。預計2024財年營收將達到189億美元，日立將透過該策略協議推動Lumada業務的擴張。它還將鼓勵日立集團 27 萬名員工提高營運效率和生產力。
- 2024 年 9 月，IBM 表示，它擴大了諮詢服務和解決方案的範圍，以幫助客戶更好地利用 Oracle 的雲端應用和技術，並透過開放、協調的方法擴展生成式 AI。根據 IBM 商業價值研究院的最新數據，預計計算消耗的平均成本在 2023 年至 2025 年間將攀升 89%。
作者致谢: Abhishek Verma
- Report ID: 6478
- Published Date: Jan 10, 2025
- Report Format: PDF, PPT
