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物流驶入AI下半场

产业家 2024/12/05 11:24

“我们不能够容忍为了降1%、2%的运费,使得来提货的车没有安全水准,在路上出问题,给我的供应链创造风险。”

某化工企业的采购总经理刚走进技术服务商的办公室,板凳都还没坐热,这句话便脱口而出。

近几年,物流行业竞争加剧,有的企业卷价格、卷海外市场,想要以此实现新的增长,但结果总是不尽如人意。

数据显示,2023年物流行业的投融资活动显著减少,全年共发生66起事件,较2022年的101起下降了35%。在运费方面,无论是整车还是单价均呈现下降趋势。以生活消费品整车运输为例,2022年的运价指数达到峰值,年均值约为80,而2023年则降至四年来的最低水平,年均值仅为53,远低于2022年。此外,2022至2023年上半年的工业品与装备整车运输价格也低于2022年,这低于物流行业对快速恢复的普遍预期。

一个事实是,单点的突破已经无法为企业、行业带来较大的变化,不管单纯的海外市场拓展还是低价带来的短期增长,终究是治标不治本。

根据中国物流与采购联合会的数据,通过优化物流体系,企业平均可以降低成本5%-10%。物流这个行业想要真正发生变化,需要企业在全链条上做了提前的布局,从一个系统化的角度去考虑物流,才能真正做到降本提质。

不过,想要有这种觉悟并实施行动,是一件较为艰难的事情。

2024年,内卷和反卷的两波“物流人”,正在走向不同的道路。这个过程中,随着AI技术的不断成熟和发展,AI与物流的融合也出现了新的进展。如何基于AI技术,以系统化的全局思维打造物流体系,或将成为物流下半场决胜的关键。

物流新命题,

从降本增效到降本提质

2024年11月27日,中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《有效降低全社会物流成本行动方案》。这一政策的出台,传递出一个明确的共识:物流行业已经不能仅仅依靠压榨运营成本来维持竞争力,而应转向全局整体的优化,以实现行业的可持续发展。

这一点从方案目标也可见一斑:综合交通运输体系改革实现新突破,货物运输结构进一步优化,铁路货运量、铁路货运周转量占比力争分别提高至11%、23%左右,港口集装箱铁水联运量保持较快增长。

一个疑问是,物流行业降本提质的空间究竟在哪?

首先是物流体系方面的改革,当前,我国2000公里以上的公路线路仍有不少,这在全球发达国家中并不常见。长距离公路运输相较于铁路和水路运输,成本更高,效率较低,且对环境的影响更大。

据中国交通运输部统计,铁路运输的成本比公路运输低约30%,且能耗降低约50%。若减少长距离公路运输,增加铁路和水路运输的比例,则可以降低物流成本和提高运输效率。

这个过程中,衔接的优化尤为关键,需要技术上的支持,如装卸设备、系统、数据连接等,以实现物流体系的有机整合。这不仅是一个技术上的挑战,更是一个网络上的重构问题,需要行业内外的共同努力。

此外,目前大部分运输依赖燃油,但燃油转化为机械动力,这个过程涉及到能量的多次转换,每一步转换都可能伴随着能量损失。相比之下,电动车辆使用电信号来驱动电机,电能可以直接转化为机械能,减少了能量转换的步骤,从而提高了能效。

国际能源署的数据显示,电动车辆的能源效率比燃油车辆高出约3倍。因此从新旧能源转化来说,能效的提升空间巨大。

还有就是目前大部分运输依旧需要依靠大量的司机、协调人员、管理人员。尽管技术有所进步,但在管理和协调方面仍有提升空间。

AI技术,特别是大模型技术,正在逐渐替代一些传统的人力资源密集型任务。AI在物流供应链场景中的应用案例包括智能分拣、无人派送、自主运营等,这些技术通过提高效率和降低成本,从而提升人效。

《有效降低全社会物流成本行动方案》中也提到了鼓励发展与平台经济、低空经济、无人驾驶等相结合的物流新模式,这些都是提升人效的重要科技创新方向。

综上所述,物流行业的降本提质的空间巨大,特别是在多式联运的衔接优化、能效提升、人效提升方面,都有很大的潜力可以挖掘。但想要真正实现物流体系、人效、能效的提升,需要技术的加持。值得注意的是,当下对于技术的需求与以前大不相同。

物流这个行业,在上行阶段,更多强调保供,以及更完善的仓配网络,来去更好地做履约,提高客户体验。在下行阶段,降本是核心。如今,物流行业正在进入下半场,降本提质成为新课题,需要从更智能的方式把人车货场更高效做协同,以及通过数据去做更智能的资源调度,通过数据驱动提升空间。

可以看到的是,顺丰集团此前曾搭建产前集约化物流中心,实现产前段物流成本降低10%左右,人员能效提升15%-20%。其还建立了“天网”“地网”和“信息网”,这种垂直一体化的物流体系提高了运营效率,降低了成本,并提升了客户体验;京东物流的一体化供应链物流服务,不仅提高了物流效率,还优化了用户体验;G7易流通过大数据和AGI(人工智能通用技术)来提升物流公司的客户服务、调度、财务等关键岗位的工作效率。这些技术武装起来的物流公司能够以极高的效率完成交付履约工作,成为大型货主运力变革的重要支撑。

新的解法:AI+物流

“刘师傅你好,你有一个待完成任务,是否播报线路情况?”

“好的,播报一下吧。”

“好的,从洪坪场站运往古雷码头,全程106公里,路上有三个风险路口,您本周已经发生过6次高风险行为,如本趟行程新增高风险行为,将变成红灯司机,请安全驾驶。”

“小7小7,帮我预约一下充电。”

“剩余电量60%,还能行驶171公里,建议您任务完成后回场充电,我已经帮你预约好了。”

“小7小7,我这一趟能拿到多少钱?”

“抱歉,这个功能还没有在您的账户上线,上线后能根据您的任务和驾驶安全自动结算。”

这三段对话分别发生在物流运输前、中、后,其中小7作为G7易流的智能AI助手,能够通过语音交互与司机沟通,提供特定物流场景下的导航、安全提醒、预约充电等服务。还能够理解上下文,识别司机身份,并根据任务需求进行智能调度和预警。

物流的各个环节中,揽收是出错率、重复率较高的末端场景。

在传统的操作模式下,填写揽收信息时,小哥需要频繁切换电子称、卷尺、工业机来完成称重量方和信息录入等作业动作,同时揽收还需要填写托寄物、时效产品、增值服务等内容,如果通过语音+大模型,就可以减少工业机的多次输入,会直接识别语音,分析出小哥的输入意图和内容,将信息正确填写。小哥查询信息,也可以通过语音输入,大模型识别意图,进行结果的反馈。

这是京东物流与AI大模型技术融合的一个典型案例,AI于物流的价值并不止于此。

AI技术通过分析海量的物流数据,帮助企业优化供应链管理,提升仓储与配送的效率。例如,物流公司可以利用AI算法预测需求,合理配置资源,降低运输成本。

还可以使得物流操作更加自动化,如智能机器人、智能拣选车、无人机、自动驾驶汽车等,这些都极大地改变了现有的仓储、运输、配送等物流作业模式。

随着机器学习和深度学习技术的发展,AI大模型能够更有效地进行预测和决策。例如顺丰物流基于AI技术实现了客户生意洞察,通过对不同群体的想法进行无监督的统计、汇总、分析和洞察,实时分析客户声音,覆盖率超过 80%,准确率有 90%。这对持续改进自身的作业逻辑和决策有非常大的帮助。

AI技术也能够结合传感器数据、图像数据和大数据分析,提供更加全面的智能物流解决方案。例如过去的货物装卸时,虽然也会用到智能动作识别的技术,但装卸动作是否标准、是否正确,定义较为机械。从大模型的角度,能综合所有场景里面的要素信息,去推断装卸动作是否合理。

“这个准确性和稳定性都会提升很多。从我们落地的效果来看,大模型肯定是一个非常重要的一环。”京东物流通用AI负责人赵巍说道。

在物流领域,AI技术正在带来一些新的价值,这种价值并不等价于以前的技术逻辑,其具备一定的颠覆性和创新性。

而随着AI技术逐渐成熟,其带来的价值愈发明显。

AI加速度,看见物流下半场

“去年跟今年对我们来说AGI已经有了一个本质区别了。”G7易流创始人翟学魂说道。

G7易流近几年一直在探索将AI与自身业务的结合,然而过去很长一段时间里,很难达到给客户提供服务的水准。如今,这种状况已经发生变化。“现在就是能达到了给客户提供服务的水准了,已经从技术问题过渡到产品问题了。”

AI技术的成熟,使得其逐渐成为串联物流各个环节的纽带。

“从具体的场景来讲,我们现在可能更侧重于流程自动化等等,就是从点到线,多个业务环节串在一起解决一个世纪的问题。”赵巍说道。

AI之所以能成为串联物流各个环节的纽带,是因为它不仅能够处理和分析数据,还能直接控制物流过程中的物理设备,实现自动化和智能化的决策,这些都是传统数字化技术所不具备的。AI通过其先进的算法和学习能力,使得物流行业的数字化转型能够更加深入和全面。

而随着AI技术的不断成熟,这种纽带作用愈发明显,推动物流体系从点到面,真正实现传统物流体系的改造。

过去的几年里,随着数字化和新能源化的深入,物流行业迎来了新的变革。

在这场变革中,数字化不仅是这场变革的基础,更是推动整个行业发展的核心动力。随着物联网、大数据、云计算等技术的广泛应用,物流行业的数字化转型已经成为不可逆转的趋势。数字化使得物流流程更加透明化、智能化,提高了效率,降低了成本,增强了客户体验。

而新能源化更像是这场变革的推手,正在逐步替代传统能源,推动物流行业向绿色、环保、可持续的方向发展。新能源车辆的使用减少了碳排放,响应了全球对减少温室气体排放的号召,同时也降低了运营成本,提高了企业的竞争力。新能源技术的发展,如电动卡车、无人驾驶技术等,逐步改变物流行业的面貌。

AI技术的爆发,则是将数字化和新能源化紧密结合起来的关键。AI技术在物流行业的应用,如智能分拣、路径优化、预测分析等,使得物流服务更加智能化和个性化;AI能够处理海量数据,提供精准的决策支持,优化资源配置,提高物流效率;AI技术还能够实现对物流设备的智能监控和维护,减少故障率,延长设备寿命……

这三者共同作用,形成了一个完整的闭环体系。数字化提供了基础的数据和流程优化,新能源化提供了环保和成本效益的解决方案,而AI则将这些元素串联起来,实现智能化管理和服务。

站在当下来看,物流行业的未来,数字化是所有的基础,新能源化是推手,AI是把所有的事串起来,形成了整个闭环体系。这个闭环体系不仅提高了物流行业的整体效率和服务质量,也为物流行业的可持续发展提供了强有力的支持。

这是物流下半场的发展趋势,也是物流企业“反卷”正确转型思路,更是物流行业的“新游戏规则”。

文章来源:产业家

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