“通過各種硬件設(shè)備，公司能精準(zhǔn)掌握一千臺車的油量、定位、車輛狀態(tài)等各種數(shù)據(jù)信息。但這些車每天都將產(chǎn)生成千上萬條數(shù)據(jù)，為此公司還需要一屋子的人去處理數(shù)據(jù)?！?/p>

在2025數(shù)字物流大會的演講中，G7易流創(chuàng)始人、CEO翟學(xué)魂分享了上述一家鋼材運(yùn)輸公司的吐槽。近幾年，許多物流企業(yè)都向翟學(xué)魂表達(dá)了類似的困境，尤其是物流企業(yè)掌握了車隊的各項實時數(shù)據(jù)后，后續(xù)如何依據(jù)數(shù)據(jù)快捷地優(yōu)化每輛車的路線、車輛在每個場站停留的時間等卻只能依靠龐大的人工團(tuán)隊。

10月23—24日，在2025數(shù)字物流大會舉行期間，如翟學(xué)魂一樣，AI成為許多物流行業(yè)從業(yè)人員探討的關(guān)鍵詞，尤其是如何將AI應(yīng)用于急需提升效率的場景中。

翟學(xué)魂說，過去多年，物流行業(yè)的數(shù)字化發(fā)展使得物流企業(yè)管理者能精準(zhǔn)掌控每一輛車的狀態(tài)，但物流行業(yè)數(shù)字化面臨的重要瓶頸是缺乏數(shù)據(jù)分析能力——數(shù)據(jù)匯總后，物流公司仍需要人工團(tuán)隊去總結(jié)分析數(shù)據(jù)中存在的問題，緊接著作出決策并與司機(jī)溝通，讓司機(jī)完成相應(yīng)的運(yùn)營指標(biāo)。

在實際場景中，翟學(xué)魂舉例說道，如果一家物流公司想了解當(dāng)下有多少車輛可以使用，就需要人工聯(lián)系司機(jī)，詢問當(dāng)下處于裝貨還是卸貨狀態(tài)以及預(yù)估需要多久完成，據(jù)此形成相應(yīng)的表格，然后再根據(jù)表格決策后續(xù)的車輛調(diào)度。但如果公司擁有上千輛運(yùn)輸車，所需的溝通成本就非常高。而在這樣的場景中，AI能同時與上千位司機(jī)進(jìn)行溝通并據(jù)此快速做出最優(yōu)的調(diào)度。

傳拓中國辦公室總代表何墨池也提及，現(xiàn)在公司每星期都提供AI培訓(xùn)課程，鼓勵員工在日常工作中使用AI工具。同時，公司也會通過AI提升運(yùn)營效率，比如利用AI大數(shù)據(jù)提醒客戶給車輛做預(yù)防性的保養(yǎng)等。

會議上，中國物流與采購聯(lián)合會會長蔡進(jìn)表示，考慮到AI能應(yīng)用于物流行業(yè)里的多個場景，AI+物流是物流行業(yè)的必然發(fā)展趨勢。

蔡進(jìn)舉例提到，物流供應(yīng)鏈在轉(zhuǎn)型升級過程中，正變得更加敏捷、柔性。過去物流行業(yè)的商業(yè)模式是“大批量、少批次、高庫存”，而現(xiàn)在是“小批量、多批次、低庫存”。以鋼材運(yùn)輸為例，以前為了應(yīng)對大型工程項目等市場需求，鋼材進(jìn)貨量動輒百萬噸，20世紀(jì)八九十年代鋼材庫存周轉(zhuǎn)率能達(dá)到半年。但通過抽樣調(diào)查發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)在鋼材庫存周轉(zhuǎn)率降低至10—15天，鋼材配送需求也都是按車計算，通常只有20噸左右。人工做法已經(jīng)不適應(yīng)“多批次、小批量、低庫存”模式，必須依托先進(jìn)技術(shù)來推動物流行業(yè)的模式創(chuàng)新。

政策層面，推動AI在物流行業(yè)的應(yīng)用也迎來了多份文件的支持。2025年8月，國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于深入實施“人工智能+”行動的意見》，提出實施“人工智能+”產(chǎn)業(yè)發(fā)展，培育智能原生新模式新業(yè)態(tài)。9月，交通運(yùn)輸部等七部門發(fā)布的《“人工智能+交通運(yùn)輸”的實施意見》提出，到2030年，人工智能深度融入交通運(yùn)輸行業(yè)，智能綜合立體交通網(wǎng)全面推進(jìn)。

除了AI能在未來推動物流行業(yè)的降本增效，會議上也傳遞出一些物流行業(yè)的積極信號。

一方面，2024數(shù)字物流大會的主題是“韌性·反卷”，當(dāng)時多位貨運(yùn)公司管理者以及貨主在演講中不約而同地號召物流行業(yè)停止“內(nèi)卷”。而在今年的會議上，據(jù)翟學(xué)魂介紹，相比2024年，2025年公路貨運(yùn)指數(shù)提升幅度穩(wěn)定在5%以上，這是最近五年首次出現(xiàn)如此高的增長。

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