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物流,駛入AI下半場

來源:產業家 | 2024-12-22 18:29

  物流行業的未來,數字化是所有的基礎,新能源化是推手,AI是把所有的事串起來,形成了整個閉環體系。這個閉環體系不僅提高了物流行業的整體效率和服務質量,也為物流行業的可持續發展提供了強有力的支持。這是物流下半場的發展趨勢,也是物流企業“反卷”正確轉型思路,更是物流行業的“新游戲規則”。

  作者|斗斗

  編輯|皮爺

  出品|產業家

  “我們不能夠容忍為了降1%、2%的運費,使得來提貨的車沒有安全水準,在路上出問題,給我的供應鏈創造風險。”

  某化工企業的采購總經理剛走進技術服務商的辦公室,板凳都還沒坐熱,這句話便脫口而出。

  近幾年,物流行業競爭加劇,有的企業卷價格、卷海外市場,想要以此實現新的增長,但結果總是不盡如人意。

  數據顯示,2023年物流行業的投融資活動顯著減少,全年共發生66起事件,較2022年的101起下降了35%。在運費方面,無論是整車還是單價均呈現下降趨勢。以生活消費品整車運輸為例,2022年的運價指數達到峰值,年均值約為80,而2023年則降至四年來的最低水平,年均值僅為53,遠低于2022年。此外,2022至2023年上半年的工業品與裝備整車運輸價格也低于2022年,這低于物流行業對快速恢復的普遍預期。

  一個事實是,單點的突破已經無法為企業、行業帶來較大的變化,不管單純的海外市場拓展還是低價帶來的短期增長,終究是治標不治本。

  根據中國物流與采購聯合會的數據,通過優化物流體系,企業平均可以降低成本5%-10%。物流這個行業想要真正發生變化,需要企業在全鏈條上做了提前的布局,從一個系統化的角度去考慮物流,才能真正做到降本提質。

  不過,想要有這種覺悟并實施行動,是一件較為艱難的事情。

  2024年,內卷和反卷的兩波“物流人”,正在走向不同的道路。這個過程中,隨著AI技術的不斷成熟和發展,AI與物流的融合也出現了新的進展。如何基于AI技術,以系統化的全局思維打造物流體系,或將成為物流下半場決勝的關鍵。

  一、物流新命題,從降本增效到降本提質

  2024年11月27日,中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發了《有效降低全社會物流成本行動方案》。這一政策的出臺,傳遞出一個明確的共識:物流行業已經不能僅僅依靠壓榨運營成本來維持競爭力,而應轉向全局整體的優化,以實現行業的可持續發展。

  這一點從方案目標也可見一斑:綜合交通運輸體系改革實現新突破,貨物運輸結構進一步優化,鐵路貨運量、鐵路貨運周轉量占比力爭分別提高至11%、23%左右,港口集裝箱鐵水聯運量保持較快增長。

  一個疑問是,物流行業降本提質的空間究竟在哪?

  首先是物流體系方面的改革,當前,我國2000公里以上的公路線路仍有不少,這在全球發達國家中并不常見。長距離公路運輸相較于鐵路和水路運輸,成本更高,效率較低,且對環境的影響更大。

  據中國交通運輸部統計,鐵路運輸的成本比公路運輸低約30%,且能耗降低約50%。若減少長距離公路運輸,增加鐵路和水路運輸的比例,則可以降低物流成本和提高運輸效率。

  這個過程中,銜接的優化尤為關鍵,需要技術上的支持,如裝卸設備、系統、數據連接等,以實現物流體系的有機整合。這不僅是一個技術上的挑戰,更是一個網絡上的重構問題,需要行業內外的共同努力。

  此外,目前大部分運輸依賴燃油,但燃油轉化為機械動力,這個過程涉及到能量的多次轉換,每一步轉換都可能伴隨著能量損失。相比之下,電動車輛使用電信號來驅動電機,電能可以直接轉化為機械能,減少了能量轉換的步驟,從而提高了能效。

  國際能源署的數據顯示,電動車輛的能源效率比燃油車輛高出約3倍。因此從新舊能源轉化來說,能效的提升空間巨大。

  還有就是目前大部分運輸依舊需要依靠大量的司機、協調人員、管理人員。盡管技術有所進步,但在管理和協調方面仍有提升空間。

  AI技術,特別是大模型技術,正在逐漸替代一些傳統的人力資源密集型任務。AI在物流供應鏈場景中的應用案例包括智能分揀、無人派送、自主運營等,這些技術通過提高效率和降低成本,從而提升人效。

  《有效降低全社會物流成本行動方案》中也提到了鼓勵發展與平臺經濟、低空經濟、無人駕駛等相結合的物流新模式,這些都是提升人效的重要科技創新方向。

  綜上所述,物流行業的降本提質的空間巨大,特別是在多式聯運的銜接優化、能效提升、人效提升方面,都有很大的潛力可以挖掘。但想要真正實現物流體系、人效、能效的提升,需要技術的加持。值得注意的是,當下對于技術的需求與以前大不相同。

  物流這個行業,在上行階段,更多強調保供,以及更完善的倉配網絡,來去更好地做履約,提高客戶體驗。在下行階段,降本是核心。如今,物流行業正在進入下半場,降本提質成為新課題,需要從更智能的方式把人車貨場更高效做協同,以及通過數據去做更智能的資源調度,通過數據驅動提升空間。

  可以看到的是,順豐集團此前曾搭建產前集約化物流中心,實現產前段物流成本降低10%左右,人員能效提升15%-20%。其還建立了“天網”“地網”和“信息網”,這種垂直一體化的物流體系提高了運營效率,降低了成本,并提升了客戶體驗;京東物流的一體化供應鏈物流服務,不僅提高了物流效率,還優化了用戶體驗;G7易流通過大數據和AGI(人工智能通用技術)來提升物流公司的客戶服務、調度、財務等關鍵崗位的工作效率。這些技術武裝起來的物流公司能夠以極高的效率完成交付履約工作,成為大型貨主運力變革的重要支撐。

  二、新的解法:AI+物流

  “劉師傅你好,你有一個待完成任務,是否播報線路情況?”

  “好的,播報一下吧。”

  “好的,從洪坪場站運往古雷碼頭,全程106公里,路上有三個風險路口,您本周已經發生過6次高風險行為,如本趟行程新增高風險行為,將變成紅燈司機,請安全駕駛?!?/p>

  “小7小7,幫我預約一下充電。”

  “剩余電量60%,還能行駛171公里,建議您任務完成后回場充電,我已經幫你預約好了?!?/p>

  “小7小7,我這一趟能拿到多少錢?”

  “抱歉,這個功能還沒有在您的賬戶上線,上線后能根據您的任務和駕駛安全自動結算?!?/p>

  這三段對話分別發生在物流運輸前、中、后,其中小7作為G7易流的智能AI助手,能夠通過語音交互與司機溝通,提供特定物流場景下的導航、安全提醒、預約充電等服務。還能夠理解上下文,識別司機身份,并根據任務需求進行智能調度和預警。

  物流的各個環節中,攬收是出錯率、重復率較高的末端場景。

  在傳統的操作模式下,填寫攬收信息時,小哥需要頻繁切換電子稱、卷尺、工業機來完成稱重量方和信息錄入等作業動作,同時攬收還需要填寫托寄物、時效產品、增值服務等內容,如果通過語音+大模型,就可以減少工業機的多次輸入,會直接識別語音,分析出小哥的輸入意圖和內容,將信息正確填寫。小哥查詢信息,也可以通過語音輸入,大模型識別意圖,進行結果的反饋。

  這是京東物流與AI大模型技術融合的一個典型案例,AI于物流的價值并不止于此。

  AI技術通過分析海量的物流數據,幫助企業優化供應鏈管理,提升倉儲與配送的效率。例如,物流公司可以利用AI算法預測需求,合理配置資源,降低運輸成本。

  還可以使得物流操作更加自動化,如智能機器人、智能揀選車、無人機、自動駕駛汽車等,這些都極大地改變了現有的倉儲、運輸、配送等物流作業模式。

  隨著機器學習和深度學習技術的發展,AI大模型能夠更有效地進行預測和決策。例如順豐物流基于AI技術實現了客戶生意洞察,通過對不同群體的想法進行無監督的統計、匯總、分析和洞察,實時分析客戶聲音,覆蓋率超過 80%,準確率有 90%。這對持續改進自身的作業邏輯和決策有非常大的幫助。

  AI技術也能夠結合傳感器數據、圖像數據和大數據分析,提供更加全面的智能物流解決方案。例如過去的貨物裝卸時,雖然也會用到智能動作識別的技術,但裝卸動作是否標準、是否正確,定義較為機械。從大模型的角度,能綜合所有場景里面的要素信息,去推斷裝卸動作是否合理。

  “這個準確性和穩定性都會提升很多。從我們落地的效果來看,大模型肯定是一個非常重要的一環。”京東物流通用AI負責人趙巍說道。

  在物流領域,AI技術正在帶來一些新的價值,這種價值并不等價于以前的技術邏輯,其具備一定的顛覆性和創新性。

  而隨著AI技術逐漸成熟,其帶來的價值愈發明顯。

  三、AI加速度,看見物流下半場

  “去年跟今年對我們來說AGI已經有了一個本質區別了?!盙7易流創始人翟學魂說道。

  G7易流近幾年一直在探索將AI與自身業務的結合,然而過去很長一段時間里,很難達到給客戶提供服務的水準。如今,這種狀況已經發生變化?!艾F在就是能達到了給客戶提供服務的水準了,已經從技術問題過渡到產品問題了。”

  AI技術的成熟,使得其逐漸成為串聯物流各個環節的紐帶。

  “從具體的場景來講,我們現在可能更側重于流程自動化等等,就是從點到線,多個業務環節串在一起解決一個世紀的問題?!壁w巍說道。

  AI之所以能成為串聯物流各個環節的紐帶,是因為它不僅能夠處理和分析數據,還能直接控制物流過程中的物理設備,實現自動化和智能化的決策,這些都是傳統數字化技術所不具備的。AI通過其先進的算法和學習能力,使得物流行業的數字化轉型能夠更加深入和全面。

  而隨著AI技術的不斷成熟,這種紐帶作用愈發明顯,推動物流體系從點到面,真正實現傳統物流體系的改造。

  過去的幾年里,隨著數字化和新能源化的深入,物流行業迎來了新的變革。

  在這場變革中,數字化不僅是這場變革的基礎,更是推動整個行業發展的核心動力。隨著物聯網、大數據、云計算等技術的廣泛應用,物流行業的數字化轉型已經成為不可逆轉的趨勢。數字化使得物流流程更加透明化、智能化,提高了效率,降低了成本,增強了客戶體驗。

  而新能源化更像是這場變革的推手,正在逐步替代傳統能源,推動物流行業向綠色、環保、可持續的方向發展。新能源車輛的使用減少了碳排放,響應了全球對減少溫室氣體排放的號召,同時也降低了運營成本,提高了企業的競爭力。新能源技術的發展,如電動卡車、無人駕駛技術等,逐步改變物流行業的面貌。

  AI技術的爆發,則是將數字化和新能源化緊密結合起來的關鍵。AI技術在物流行業的應用,如智能分揀、路徑優化、預測分析等,使得物流服務更加智能化和個性化;AI能夠處理海量數據,提供精準的決策支持,優化資源配置,提高物流效率;AI技術還能夠實現對物流設備的智能監控和維護,減少故障率,延長設備壽命……

  這三者共同作用,形成了一個完整的閉環體系。數字化提供了基礎的數據和流程優化,新能源化提供了環保和成本效益的解決方案,而AI則將這些元素串聯起來,實現智能化管理和服務。

  站在當下來看,物流行業的未來,數字化是所有的基礎,新能源化是推手,AI是把所有的事串起來,形成了整個閉環體系。這個閉環體系不僅提高了物流行業的整體效率和服務質量,也為物流行業的可持續發展提供了強有力的支持。

  這是物流下半場的發展趨勢,也是物流企業“反卷”正確轉型思路,更是物流行業的“新游戲規則”。

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