据 inboundlogistics.com 报道，麦肯锡等机构与一线物流企业实证显示，AI 在结构化、可重复的物流场景中已产生可量化收益，而在需即时判断与复杂人际协作的环节仍存明显局限。
四大运营价值领域获实证验证
麦肯锡合伙人 Nicolai von Bismarck 指出，AI 在需求预测、货运匹配、仓库货位规划及货物运输可视性四类场景中展现出明确运营价值。这些环境具备流程可重复、结果可测量特征，使 AI 能通过海量数据处理、持续可用性与执行一致性，重构运营经济性。
麦肯锡针对分销运营的 AI 研究量化了实际影响：库存降低 20% 至 30%、物流成本下降 5% 至 20%、采购支出减少 5% 至 15%。一家拥有 10,000 辆以上车辆的末端配送运营商，借助 AI 驱动的虚拟调度代理，实现 3000 万至 3500 万美元年化节约，投资回报率达 15 倍（基于 200 万美元投入）。
“AI 尚未在需要即时人类判断、精微专业经验或复杂个案管理的工作中交付价值。”——Nicolai von Bismarck，麦肯锡公司合伙人
供应商风险监控：超半数 CEO 确认见效但面临三重障碍
根据采购与供应链咨询公司Proxima（贝恩公司旗下）发布的《全球供应链韧性展望》报告，接受调研的 51% 首席执行官确认 AI 在供应商风险监控中已带来可衡量价值。但进一步规模化应用仍受阻于三大瓶颈：38% 受访者将数据质量列为首要障碍，30% 指出技能缺口，29% 表示投资回报率（ROI）尚不清晰。
该报告覆盖美国、英国、澳大利亚、新加坡和德国五国逾 500 名年营收超 5 亿美元企业的 CEO。
订单录入与承运商呼叫：日均百单处理与 10 万通 AI 应答
埃文斯运输公司首席战略官Matt Huckeba强调，AI 收益集中于高频、高量级的基础操作环节。此前，其团队每人每日需手动录入 100 至 120 单；如今通过 AI 代理从邮件与 PDF 自动提取信息并直连运输管理系统，人工仅需干预 1 至 2 单/人/日。
承运商端成效更显著：过去数月，AI 代理已应答 100,000 通以上 inbound carrier calls。每通电话均完成 MC 号码识别、安全与资质状态确认、不良行为筛查及初步市价比对。此前约一半来电被漏接；当前接通率接近 100%，直接提升运力覆盖广度、加速价格发现，并减少因司机流失导致的订单丢失。
“我们把重复性工作从团队手中移除，从而释放最有经验的员工，专注算法无法替代的部分：维系关系与信任。”——Matt Huckeba，埃文斯运输公司首席战略官
异常处理与开发提效：AI 接管事务性工作，不替代网络专识
iGPS 物流信息技术副总裁Milton Feliciano表示，AI 已在异常处理、状态更新与数据录入等曾需专人值守的重复性任务中稳定运行，效果“真实且一致”。在开发侧，AI 编程助手使运营团队构建工具与仪表盘的周期从“数周”缩短至“数天”，这对实时运行的托盘网络至关重要。
但他同时强调，AI 尚未取代行业深度认知：“在智能托盘业务中，核心优势源于运营特异性——对自身网络、客户与异常模式的掌握。AI 目前还做不到这一点。”
“真正获得价值的组织，是那些精准识别 AI 适配问题、找到懂行业的 AI 合作伙伴，并有纪律地止步于能力边界者。”——Milton Feliciano，iGPS 物流信息技术副总裁
物理 AI 平台加速全球部署
物联网物理 AI 提供商Wiliot与 AT&T 深化合作，转向系统集成与设备认证模式，以支持企业级大规模部署。Wiliot 平台提供传感与智能层，依托无源 IoT Pixel 采集实时数据；AT&T 则提供蜂窝网络连接、现场执行及规模化运维能力。
自 2025 年底起，双方已建立系统集成协作，AT&T 为客户提供设计、安装、资产贴标及持续维护全链条服务。
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
