据 The Loadstar 报道，人工智能正全面渗透货运代理行业，头部企业已开始将 AI 带来的财务影响量化并写入损益表。德迅（Kuehne+Nagel）在第二季度财报电话会议上向投资者表示，预计 AI 计划将在 2027 年带来高达 1.5 亿瑞士法郎（约 1.84 亿美元）的成本节省，同时将生产率提升约 5%。
头部货代披露 AI 财务回报
CH Robinson 同样向投资者表示，AI 已切实转化为财务业绩。该公司声称，自 2022 年底以来生产率提升超过 60%，推动第二季度调整后营业收入增长 20%。对于过去两年一直在试验新技术的行业而言，这是一个明确信号——AI 已走出试点阶段，进入损益表层面。
尽管业内对 AI 将重塑货运代理行业已形成共识，但对最终形态仍缺乏统一看法。这一争论因 Gartner 的预测而进一步激化——Gartner 预计，到 2030 年，60% 的供应链管理软件将整合代理式 AI，企业将越来越多地部署由专业 AI 代理组成的集群，协同完成复杂任务。
专业代理 vs 超级代理：路线之争
并非所有人都认同这一方向。FreightSuite 表示，行业对多个专业代理的痴迷可能是在解决错误的问题。联合创始人 Sam Moore 指出，在 TMS 内部运行的代理比在外部串联大量代理能做更多事情，内部代理拥有 TMS 的全部上下文，而外部代理无法获得实现自动化目标所需的数据量。
“内部代理拥有 TMS 的全部上下文……外部代理实际上无法获得人们想要实现自动化水平所需的数据量。”——Sam Moore，FreightSuite 联合创始人
FreightSuite 认为，未来不在于构建数千个专业 AI 工作者，而在于少数能力更强的“超级代理”，每个代理都能理解整批货物、访问所有运营数据并进行跨工作流推理。联合创始人 William Jacobs 表示，将智能分散到众多专业代理中必然导致决策碎片化，而大型超级代理可以进行整体推理。如果把大量代理连接到碎片化数据上，编排层只会成为数据之上的补丁，而非真正解决问题。
“我们看好超级代理成为行业未来方向。我们的争议点在于：是数千个小代理，还是少数几个更大的代理。”——William Jacobs，FreightSuite 联合创始人
信任派 vs 能力派：两种视角
前 Magaya 高管 Kristjan Lillemets 则持相反观点，他认为行业应朝着几乎相反的方向发展。他表示自己目前站在“专业 AI 代理集群”阵营，主要原因在于信任。
“围绕多个代理构建框架，每个代理承担较小的职责范围，可以更好地控制和评估哪个代理产生了错误结果。相比可能像黑匣子一样的‘超级代理’，这种方式能更快地进行故障排除、人工干预和修复。在具有深厚操作员专业知识的垂直行业中，信任是关键问题。系统越透明，就越容易获得信任。”——Kristjan Lillemets，前 Magaya 高管
Lillemets 认为，真正的挑战不在于 AI 模型的复杂程度，而在于物流数据的质量。他指出，模型可能已经足够智能，数据才是最大的限制因素。
Prompt Global 创始人 Robert Petti 则认为，整个争论可能偏离了重点。他表示，聚焦于多代理还是超级代理架构是错误的思路，真正的问题在于能力而非结构。如果一个代理能有效处理所有事情，那就是积极的结果。首要目标是代理提升用户或公司的绩效，并改善客户体验。他认为，干净的结构化数据、治理和业务上下文将比底层 AI 架构重要得多。
行业共识：AI 将执行运营工作
Project44 首席执行官 Jett McCandless 也警告，组织不应积累越来越多的独立 AI 工具。他建议货代不要再购买单一代理，而应让 AI 结合 API、专业代理和统一物流数据图谱之上的中央 AI“大脑”。
尽管技术理念各异，但各方有一个共识：未来不在于仅能回答问题或起草邮件的 AI 聊天机器人。他们预期 AI 将执行运营工作——处理订舱、管理文档、响应客户和处理异常——而人类则越来越多地专注于商业关系和真正复杂的问题。
FreightSuite 表示已展示了这种未来可能的样子，最近完成了一票端到端运输，其中超过 90% 由代理完成，人工参与主要限于海关合规环节。行业最终会围绕专业代理、超级代理还是混合架构收敛仍是开放性问题。但正如 CH Robinson 的战略所展示的那样，AI 已不再是一场实验——它是用利润率而非承诺来衡量的竞争优势。
来源：The Loadstar
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
