供应链和物流中的人工智能 (AI)市场概览

2024 年全球供应链和物流人工智能 (AI) 市场规模约为 179.6 亿美元，到 2033 年将达到 5658.2 亿美元，2024 年至 2033 年的复合年增长率 (CAGR) 为 46.72%。

供应链和物流领域的人工智能 (AI) 包括机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP)、机器人技术和其他人工智能技术的部署。其目标是提高供应链和物流领域的效率、准确性和决策框架。这些技术应用对于优化供应链管理的多方面层面至关重要，从采购和库存管理到交付和客户服务。

COVID-19影响

“对自动化和人工智能解决方案的需求增加”

疫情导致全球供应链严重中断，导致制造工厂停工、交通拥堵和劳动力短缺。对于企业而言，快速适应成为不可避免的迫切需要，从而加速了人工智能和自动化技术的吸收。这一战略转变旨在减少对人力的依赖并最大限度地提高运营效率。

最新趋势

“供应链中的人工智能增强了自动化、预测、交付和可持续性。 ”

供应链和物流领域人工智能的前沿发展方向集中在自动化、实时可感知性和预测分析上。人工智能正在加强需求预测、库存优化和路线规划，从而提高效率并削减成本。自动驾驶汽车和无人机的推出正在不断升级，支持人工智能的设备提供实时供应链监控和风险管理。此外，人工智能还被用于可持续发展事业，优化能源利用率并减少浪费。这些创新使企业能够构建更灵活、更高效、更强大的供应链。

市场细分中的人工智能 (AI)

按类型

根据类型，全球市场可分为机器学习、情境感知计算、自然语言处理、计算机视觉。

机器学习（ML）：

机器学习是人工智能的一个分支，它使系统能够自我优化。通过挖掘数据、检测模式和预测（无需明确代码），机器学习是供应链的关键。机器学习主要用于需求预测、预测性维护、库存控制和动态定价，因此占据主导地位。它简化了复杂的操作，为更明智的选择提供了数据洞察。随着全球供应链变得越来越复杂，机器学习算法对于预测需求变化、优化库存和提高效率至关重要。随着物流越来越依赖实时数据，机器学习市场在电子商务、零售、制造和运输的推动下蓬勃发展。

情境感知计算：

情境感知计算需要人工智能系统利用来自传感器、GPS 和周围环境的实时数据。这使它们能够理解和响应即时环境，从而促进制定自适应决策。 随着自动驾驶汽车、无人机和智能仓库在物流领域的普及，该技术的发展势头强劲。在供应链运营中，它可以优化路线规划、加强资产跟踪，并使自动驾驶汽车能够即时适应交通拥堵、恶劣天气和道路封闭等情况。 随着物流行业逐渐走向自动化和反应性更高的领域，对情境感知解决方案的需求必将猛增。

自然语言处理（NLP） ：

自然语言处理 (NLP) 使 AI 系统能够处理人类语言。在供应链中，它广泛用于客户服务自动化、驱动聊天机器人和助手，以及处理电子邮件等非结构化数据。对更好的客户体验和更顺畅的沟通的追求推动了 NLP 在供应链管理中的快速增长。它对于自动化支持、回答常规问题以及整理大量非结构化订单和运输数据至关重要。随着电子商务的蓬勃发展，客户希望获得更快、个性化的服务。这使得 NLP 在物流中不可或缺。

计算机视觉：

计算机视觉是人工智能领域的基石，它赋予机器敏锐的洞察力，使其能够根据来自摄像头和传感器的视觉数据做出明智的决策。在供应链和物流行业中，它起着关键作用，支撑着产品识别、分拣操作、质量控制和仓库库存管理等关键流程。值得注意的是，仓库中计算机视觉的部署正在经历一场非凡的高潮。它简化了条形码扫描、质量审查和物品分类等劳动密集型流程。电子商务对快速订单履行的需求不断增长，大大加速了其整合。 随着供应链日益转向自动化，计算机视觉发挥着重要作用。它提高了运营效率，最大限度地减少了错误，并加快了分类和运输程序。

按应用

根据应用，全球市场可分为自动驾驶汽车和叉车、机器和人类协作、规划和预测、订购和处理自动化、其他。

自动驾驶汽车和叉车：

该应用以人工智能驱动的自动驾驶汽车（无人驾驶卡车、无人机和叉车）为中心，用于仓库、配送中心和供应链中的货物运输。它们使用传感器、机器学习和计算机视觉，无需人工帮助即可导航和处理货物移动等任务。随着公司采用自动化来提高效率并降低劳动力成本，这些车辆的市场正在迅速扩大。电子商务的增长和对更快交付的需求正在加速采用。无人驾驶卡车也被视为长途运输，以节省成本和时间。然而，监管问题、安全担忧和高昂的前期投资阻碍了广泛使用。不过，在技术进步和对更高效率的需求的推动下，市场将大幅增长。

机器与人类的协作：

该应用将人工智能系统与人类工作者融合，以提高效率和决策能力。人工智能并不能完全实现自动化，但可以提高人类的技能，提供数据洞察、辅助决策或简化重复性工作。以人工智能可穿戴设备、外骨骼和协作机器人为例，它们在仓库或生产线上与人类一起工作。随着企业寻求提高工人的生产力和安全性，人机协作市场正在稳步增长。协作机器人在制造业和物流业尤其受欢迎，可帮助完成装配、分类或库存跟踪等任务。这让公司在不解雇员工的情况下提高效率。这些技术的采用可能会继续攀升，尤其是在质量控制和客户服务方面。但增长取决于工人的认同、法规以及与当前流程的无缝集成。

规划和预测：

人工智能驱动的规划和预测使用机器学习、数据分析和预测模型来完善供应链任务，如规划、需求预测、生产调度和库存控制。通过分析过去的数据、趋势和实时信息，人工智能可以帮助公司预测需求波动、调整库存并确保按时交货。 它是供应链和物流领域成熟且流行的 AI 应用。准确的预测和计划是降低库存成本、避免短缺和取悦客户的关键。AI 更准确、实时的洞察推动了市场增长。 随着全球供应链变得越来越复杂，越来越多的企业开始使用人工智能来获得更好的预测和优化计划。市场将继续增长，尤其是在需求不稳定的零售、制造和电子商务领域。

市场动态

市场动态包括驱动因素和制约因素、机遇和挑战，说明市场状况。

驱动因素

“提高效率并降低成本”

人工智能促进了各种供应链流程的自动化和优化，减少了人工参与并削减了运营支出。以预测分析为例，它能够实现精确的需求预测，使公司能够微调库存管理并避免库存过剩和缺货的风险。此外，人工智能简化了运输路线，从而提高了运输效率并降低了燃料成本。

“数据驱动的决策”

人工智能通过分析来自各种来源的大量数据来获取实时洞察，从而做出更明智的决策。通过应用机器学习和预测分析，企业可以准确预测需求、优化库存层级并完善供应商管理。通过分析供应商绩效，整个供应链的运营效率将得到提升。

制约因素

“前期投资和基础设施成本高”

将人工智能融入供应链运营通常需要大量的前期资本支出，用于技术、基础设施和熟练人员。采购人工智能软件、将其与现有系统相结合以及升级硬件的相关支出对于中小企业来说可能非常昂贵。此外，这些系统的维护和更新需要持续的资金注入，这可能会给预算带来巨大压力，尤其是在利润率较低的行业。

机会

“需求预测的预测分析”

通过分析历史数据、客户行为模式以及天气状况或经济趋势等外部因素，人工智能使企业能够更精确地预测需求。这种精细的需求预测使企业能够更巧妙地制定生产、库存和采购策略，从而减少库存短缺或库存过剩的风险。人工智能驱动的需求预测可以提高决策过程的准确性，使企业能够更明智地分配资源并简化库存管理。

“增强供应链可视性”

人工智能赋予端到端供应链可视性，使企业能够实时跟踪从生产到交付的整个过程。通过将人工智能与物联网 (IoT) 传感器和 GPS 技术相结合，公司能够监督整个供应链中货物的状况、下落和运输。这种透明度使企业能够更快地对中断做出反应，减少延误，并通过提供精确的交付更新来提升整体客户体验。

挑战

“数据质量和可用性问题”

人工智能系统需要大量优质、结构化和实时的数据才能有效运行。许多供应链和物流企业都在努力解决与数据相关的难题，例如不完整、不一致、过时或碎片化的数据集。例如，库存数据可能是手动记录的或很少更新的，这会导致不准确。使用低于标准的数据进行训练的人工智能算法将产生有缺陷的预测或建议，从而损害决策过程。保证整个供应链的数据准确性、一致性和实时可访问性是企业在实施人工智能之前必须面对的艰巨挑战。

供应链和物流市场中的人工智能 (AI) 区域洞察

北美：

在北美，人工智能供应链和物流市场处于全球领先地位，且增长迅速。美国和加拿大在采用方面处于领先地位，这得益于零售、制造、电子商务和运输领域的主要参与者的巨额投资。亚马逊、沃尔玛和 UPS 等巨头在人工智能方面投入巨资，以实现更好的需求预测、仓库自动化、路线优化和客户服务。 该地区拥有强大的技术生态系统：顶尖的人工智能研究、充足的风险投资资金和先进的基础设施。人工智能在自动驾驶运输、预测分析和仓库自动化领域的应用十分突出。数据隐私和人工智能道德法规也推动了合规的人工智能发展。随着企业越来越依赖人工智能，北美将继续走在物流创新的前沿。

欧洲：

在欧洲，人工智能供应链和物流市场正在稳步增长。其增长受到可持续性、合规性和跨境合作的影响。欧洲公司使用人工智能来优化路线、提高可视性和提升效率，从而实现欧盟可持续发展目标。 欧盟的“数字单一市场”战略推动了各成员国的人工智能发展。汽车和物流行业在自动驾驶汽车、机器人和预测性维护等领域投入了大量资金。 然而，欧洲也面临挑战。国家法规缺乏标准化，阻碍了跨境物流。严格的数据隐私规则（如 GDPR）意味着 AI 解决方案需要精心设计和监控。 随着企业达到高标准，市场将继续扩大，尤其是在绿色物流、人工智能库存管理和供应链弹性方面。

亚洲：

在亚洲，人工智能供应链和物流市场蓬勃发展，这得益于中国、日本和印度等主要经济体的技术进步和快速采用。人工智能在物流领域的应用正在激增，尤其是在电子商务、制造业和运输业。 中国在人工智能应用方面处于全球领先地位，重点发展智能物流、人工智能仓库和自动驾驶汽车。阿里巴巴和京东等电子商务巨头在人工智能方面投入巨资，用于简化供应链、最后一英里配送和需求预测。 日本在机器人和自动化仓库的人工智能方面取得了进展。印度正在稳步增加人工智能的使用，重点关注电子商务中的路线、车队和库存优化。 亚洲面临着诸多挑战：技术基础设施各异、数据隐私和供应链现代化。不过，亚洲仍是增长最快的地区之一，在智能交通、仓库自动化和预测分析方面持续投入。

主要行业参与者

“人工智能驱动的供应链市场竞争激烈且分散，并受到不断创新的推动。”

供应链和物流市场中的人工智能 (AI) 领域竞争激烈，碎片化严重。从老牌巨头到新兴科技初创公司，再到专业行业参与者，各色各样的参与者都在为争夺市场主导地位而展开无休止的争夺。推动这场激烈竞争的是源源不断的人工智能技术突破——机器学习、自然语言处理 (NLP)、预测分析、机器人技术和自动化系统——所有这些都引领着供应链运营的彻底变革。

市场顶级人工智能（AI）公司名单

Alphabet Inc.

Amazon.com Inc.

IBM Corp

Microsoft Corporation

Oracle Corporation

报告范围

该研究涵盖了全面的 SWOT 分析，并提供了对市场未来发展的见解。它研究了促进市场增长的各种因素，探索了可能影响未来几年市场轨迹的广泛市场类别和潜在应用。该分析考虑了当前趋势和历史转折点，提供了对市场组成部分的整体了解并确定了潜在的增长领域。

供应链和物流领域的人工智能发展迅速，涵盖需求预测、路线优化、仓库自动化、智能运输和供应链可视性。IBM、亚马逊和 DHL 等大型企业正在大力投资人工智能，以提高效率、降低成本和改善客户服务。但挑战依然存在：数据质量、系统集成、隐私和高昂的实施成本。随着人工智能的发展，该行业将变得更加自动化和智能化。主要趋势将是自动运输、人工智能驱动的分析、智能仓储和机器人技术。中小企业的广泛采用将使人工智能解决方案更具可扩展性，从而提高行业效率、可持续性和创新。