AI副驾驶将如何革新物流管理

高速公路边停靠的半挂车。

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物流管理的数字化历来依赖于人为干预，未能实现最优的自动化水平。然而，一个由AI引领的新时代将通过减少人类参与，催化物流的数字化进程。

由于AI驱动的副驾驶的出现，物流的数字化转型正处于爆发性增长的边缘，这些副驾驶将解决数字化过程中的主要瓶颈：人类参与的必要性。

新技术总是激起企业家、投资者和行业专业人士的热情。企业家一直渴望通过应用最前沿的技术来革新行业，而投资者也以高增长预期向其投入资金。物流业作为经济的支柱之一，一直是数字化转型的目标行业之一。然而，在设计和执行物流管理时对人力因素的高度依赖，有时使其数字化转型变得复杂。

在过去的几年里，我们见证了几家数字物流平台和公司的破产和倒闭，削弱了人们对物流数字化的初始热情。Maersk和IBM通过区块链初创公司Tradelens推动供应链数字化的共同努力未能如愿。同时，获得了杰夫·贝佐斯支持的卡车技术初创公司Convoy也因在后疫情时期需求稳定和价格下跌而未能维持增长预期。

然而，随着AI驱动的副驾驶的兴起，我们可能会目睹自1950年代集装箱化发明以来行业最重大的变革。物流的数字化转型正处于爆发性增长的边缘，这得益于AI驱动的副驾驶，它们将解决数字化过程中的主要瓶颈：人类参与的必要性。

交通管理是一个充满挑战的领域，许多问题超出了物流和运输专业人士的控制范围。外部因素通常决定了运输过程的命运，而许多不利因素来源于不确定性和信息流的不畅。B2B SaaS的出现为将行业从这种混乱中解救出来提供了机会。然而，由于物流和运输专业人士没有冒险投入时间和金钱去有效地学习这些能够显著提升其生产力的技术，采用率远低于预期。因此，行业的绝大多数操作仍通过传统的沟通渠道进行。

卡车司机使用平板电脑。

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许多公司不愿使用不同的软件平台，或者对当前解决方案不满意，原因是员工犯下的错误、培训时间以及技术采用时间，这增加了运营成本而不是提高了生产力。

什么是AI副驾驶，它们如何影响行业？

AI副驾驶不仅能促进沟通、替代重复性任务、分析数据和预测，它们还能整合不同软件平台的数据、回答问题并根据数据执行任务。想象一下，一个员工可以像使用软件平台一样完成不同的任务，并以比普通人快100倍的速度进行预测。这就是AI副驾驶可以提供的功能。许多公司不愿使用不同的软件平台，或者对当前解决方案不满意，原因是员工犯下的错误、培训时间以及技术采用时间，这增加了运营成本而不是提高了生产力。

AI副驾驶的功能可以应用于各种使用场景。例如，在长途货运方面，卡车车主希望通过快速寻找各类货运市场的最高报酬货物来减少空车驾驶。通过与实时车队管理软件系统和货运市场数据的集成，该副驾驶可以在卡车到达人们特定城市进行货物交付时联系车主。通过分析货运市场数据，副驾驶可以根据提供最高平均价格的经纪人推荐下一个目的地。如果用户同意，副驾驶将继续与经纪人预定货物。

集装箱卡车货仓的鸟瞰图，用于进出口货运或货运运输。

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物流公司可以利用副驾驶实现高效的洲际货物运输和控制，利用现实世界的数据快速执行任务。

AI驱动的副驾驶可以通过整合海运、库存管理和仓储来简化物流，自动化整个过程。物流公司可以利用副驾驶实现高效的洲际货物运输和控制，利用现实世界的数据快速执行任务。用户保持控制权，而副驾驶迅速解决问题，减少了由于信息效率低下和规划不善导致的中断。尽管曾经尝试使用区块链和其他自动化工具，但对人力输入的依赖阻碍了供应链改进。通过将控制权转移给AI副驾驶，可以最小化错误，提高预测和规划能力，这在COVID-19期间需求激增时尤为关键。

AI副驾驶是一个相对较新的概念，其在物流管理中的适用性可能面临障碍，可能导致用户的使用不足，并在采用过程中制造障碍。然而，这一AI驱动的副驾驶概念与以往技术的不同之处在于其使用简便性、速度和预测与故障排除的准确性。人类用户只需通过输入提示词来询问任何行动。技术已经达到了这样一个阶段，即人工智能可以处理软件采用，而人类只需与其AI副驾驶交流。谁不想雇佣价格合理且预先培训的物流专家呢？