尽管多年来在数字平台和AI上投入巨大，货运运营仍然严重依赖人工手动连接彼此分离的系统，根据德国人工智能公司Deep Current发布的一项新行业报告指出。该公司正在为物流行业构建前置性数据流基础设施层。
AI仍难嵌入核心流程
“许多物流组织仍在工作流程碎片化的环境中运营，平均每个典型流程需要在超过5个系统之间建立显著的‘人工集成层’。即使在2026年，许多技术平台和AI模型仍需依赖这种人工干预才能实现结果。”Deep Current AS创始人兼CEO Tamim Fannoush表示。
该报告题为《数字成熟度的驱动因素》（‘Levers of Digital Sophistication’），探讨了物流AI举措在实际操作中持续失效的关键节点，尽管整个行业正面临加速自动化、提升韧性及减少执行延误的日益增长压力。
研究指出，行业中大量企业仍处于运营数字化和决策智能的初期阶段，数据无法无缝流动，自动化也未充分嵌入数据输入的首个环节。
物流运营究竟在何处断裂
通过对24个月以上的项目实施样本进行研究，涵盖中小型及大型物流企业，研究人员绘制了阻碍AI集成的主要摩擦热点。最高摩擦仍集中在数据连接与工作流程整合方面，系统之间依然彼此孤立，AI运行在执行过程之外。
报告发现：
- 61%的物流团队仍依赖电子邮件和电子表格进行运营沟通
- 57%报告称运输延误由文件错误引起
- 仅有29%在核心运营流程中部署了数字工具
- 47%指出遗留系统集成是采纳的最大障碍
Deep Current的额外运营分析还发现，超过一半的物流运营商仍在多个系统中重复输入相同运输数据，而近半数需在五个或更多平台间切换以完成单一工作流程。报告指出，问题已不再是可视化能力。
大多数物流组织如今已能实时检测中断、延误和运输异常。更大的断裂点出现在执行层，运营团队仍需手动解读、验证并跨碎片化系统移动信息。
这一数字雄心与实际操作之间的差距，正是大多数转型努力停滞不前的地方。
五大驱动因素塑造数字成熟度
报告识别出塑造物流数字成熟度的五大操作杠杆：
- 集成化的数字基础
- 超越可视化的决策智能
- AI工具的工作流程嵌入
- 预测性韧性与场景应对能力
- 治理、技能与人机协同
这五大杠杆共同勾勒出组织如何从碎片化执行转向真正集成、由AI驱动的工作流。每个杠杆都建立在前一个基础上，推动运营从人工解读转向结构化数据，从孤立工具转向嵌入式智能，并从被动响应流程转向可扩展、具韧性的系统。
Deep Current认为，许多AI举措持续受阻，是因为智能被叠加在工作流程之上，而非直接嵌入其中。
“只要AI处于操作执行之外，团队最终仍需手动完成集成工作，”Fannoush表示，“复制粘贴工作流、重复验证以及碎片化沟通，持续消耗着货运领域的巨大操作容量。”
该公司将这一挑战定位为“前置性智能”问题，即运营断裂往往在执行开始之前就已发生，出现在信息在系统间创建、共享和解读的节点。
Deep Current开发的AI系统专注于结构化非结构化运营输入、跨数据源验证信息，并实现工作流中清洁的数据流动。其产品组合包括需求接入、文档验证、数据提取及工作流智能工具。
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
