中国物流与供应链领域AI应用研究报告

中国物流与供应链领域AI应用研究报告总结

我国人工智能产业发展情况

• 背景: 人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，自2017年以来，我国持续推动其产业发展，通过政策、资本、产业融合等多方面给予大力扶持。2022年底ChatGPT发布后，生成式AI浪潮席卷全球，国内大模型迅速崛起，带动千行百业对AI的探索力度不断加大。
• 发展环境: 我国人工智能产业发展环境持续优化，政策支持力度加大，技术加速迭代，产业融合不断加深。国家及地方密集出台鼓励性政策，涉及产业规划、应用场景、标准建设等多个维度。各类AI技术全面发展，以大模型为代表的人工智能加速迭代，具身智能、类脑智能等多条技术路线快速发展。AI正在各行业全面渗透，赋能传统产业升级，解决方案及应用场景在日益丰富。
• 产业规模: 我国人工智能核心产业规模急剧增长，产业聚集效应凸显。2023年我国人工智能核心产业规模达到5784亿元，已有714个大模型完成生成式人工智能服务备案。国家启动国家人工智能创新应用先导区、国家新一代人工智能创新发展试验区建设，截至目前，共批复先导区11个、试验区17个。
• 区域分布: 我国人工智能企业主要分布在北京市、广东省、上海市、浙江省、江苏省、山东省、四川省、湖北省、福建省和安徽省，主要由政府支持的科研中心实验室、传统互联网科技巨头、独角兽等初创企业、中小型企业四类构成。从地理空间分布来看，我国AI核心企业主要分布在长三角、京津冀和珠三角三大经济圈。

我国物流与供应链领域人工智能应用情况

• 应用路径: AI技术在物流与供应链领域的应用路径包括：AI技术在物流与供应链场景中的应用，如生物识别、深度学习、自然语言处理(NLP)、大模型算法、计算机视觉等；以及产品/方案形态，如供应链预测、智慧园区、智慧仓储、智能调度、无人配送、数字员工、智能装备等。
• 应用效果: AI技术在物流与供应链领域的应用效果包括：效率提升、降低成本、装备升级、人员替代、客户满意度提升、创新产品、商业模式变革等。
• 行业头部企业应用情况: 物流行业头部企业积极布局AI应用，应用深度与广度参差不齐，整体AI应用渗透率超过37%，其中运输场景应用渗透率最高，为78%；安全合规、智能仓储分列第二、第三位，渗透率分别52.73%和47.27%。主要应用场景包括智能决策、智慧园区、智慧仓储、运输优化、自动驾驶/无人配送、安全合规、数字员工、大模型等。

我国物流与供应链领域人工智能产业链图谱

• 产业链图谱: 我国物流与供应链领域人工智能产业链包括基础层（硬件基础层、算力、数据）、技术层（通用技术、大模型解决方案、智能硬件）、应用层（理论研究、行业用户）。

AI+供应链

• AI+供应链应用: AI技术逐步在供应链的各环节应用落地，打破了供应链各环节之间的壁垒，使得供应链变得更加流畅、灵活、高效。
• 智能采购: AI的引入使企业采购管理和流程更加智能化、自动化和高效化，提高供应链的可见性、灵活性和适应性，从而推动采购各环节由数字化向智能化升级。AI应用价值包括智能寻源、智能招投标、智能导购、智能核价、智能合同、智能物流调度、风控管理等。
• 智能计划: AI可以帮助企业进行需求预测、库存预测、路线优化决策等，实现较为精准的需求预测，通过实时监测消费者行为和市场动态，不断更新销售预测模型，提高市场需求预测的准确性，同时帮助企业更好地规划生产和库存。
• 智能排产: AI技术赋能制造业排产管理正从“经验驱动”转向“数据+算法驱动”，助力企业实现零浪费、零延误、零盲区的智能化生产目标。

AI+园区仓储

• AI+物流园区: AI已深度渗透物流园区“人-车-货-场-能”的全流程，推动管理从“经验驱动”转向“数据智能驱动”，驱动园区仓储管理迈向零等待调度、零库存浪费、零安全事故的下一代智慧生态。
• AI+仓储管理: AIoT深度融合驱动仓储全链路无人化，通过实时数据收集、分析和应用，优化库存周转效率与空间利用率，实现对仓储作业的自动化和智能化管理。

AI+运输配送

• AI+运输配送: AI技术被广泛应用于干线运输、城市配送及末端配送的多个场景，主要通过赋能传统软件和硬件两种方式实现运输配送的智能化升级。
• 运输优化: AI赋能机器学习、强化学习、计算机视觉、生物识别、智能语音、算法、AIoT技术、大模型等，实现运输调度、安全管理、装载、车队、车辆管理的智能化升级，提升整体效率与运输安全，降低运输成本。
• 自动驾驶: AI技术正在提升传统卡车的智能化水平，加速无人驾驶卡车的发展。自动驾驶卡车能够有效降低司机工作强度，降低人员与能耗成本。
• 无人配送: 无人机、无人配送车、智能快递柜等新装备，给消费者带来便捷服务的同时，降低末端配送人员的工作强度，提升工作效率。
• 安全管理: 基于AI技术，跨越开创性地实施了一套闭环管理策略，覆盖物流作业的安全的主要环节，实现了货物实时追踪、全程运输可视化、智能预警，最大程度保障客户货物安全。

AI大模型应用

• AI大模型赋能物流供应链多场景应用: 大模型作为人工智能技术的一个重要细分，是新一轮人工智能热潮的主要推动者，在多个领域展现出巨大的应用潜力。2024年被定义为我国大模型应用爆发的元年，在物流与供应链领域，大模型服务企业、物流科技企业、物流服务的头部企业等不同主体在大模型赋能物流供应链业务发展的探索和实践。
• 从场景切入，物流巨头争相布局大行业和垂大模型: 从2023年点状的技术探索到2024年的巨头争相布局，大模型在物流行业应用的脚步不断加快，京东物流、菜鸟、顺丰、招商局、中远海等相继发布行业大模型、垂类大模型或基于大模型的数智化产品。
• AI大模型应用-数字员工: 数字员工是大模型在物流供应链领域应用的一个主要发展方向，也是大模型应用率先落地的场景之一。其优势在于可以7*24不间断地工作，模拟人工执行电脑上大量繁琐重复操作，实现跨系统处理物流数据，能够有效规避人为失误，提升处理效率与准确率，进而提升客户满意度，同时缓解物流企业的人手短缺、用人成本高企等问题。客服、报关、订舱、跟单、录入等环节成为数字员工率先应用的岗位。

AI应用展望

• 企业应用迈入“AI-in-ALL”: 当下，DeepSeek通过轻量化模型架构和开源策略，大幅降低了训练与部署成本,降低了企业应用门槛，行业AI应用必将加速，物流供应链头部企业将进一步强化技术优势，中小企业也将逐步引入AI技术。
• 具身智能等将成行业热点: 人机协作智能化、无人智能化、精益的数智化供应链、绿色化发展将成为未来趋势。AI智能体、具身智能等将成为行业应用的热点。

挑战与建议

• 三重挑战: 场景选择、数据基础、技术方案是AI落地过程中需要重点关注的三个挑战。
• AI技术和跨学科人才短缺成为行业瓶颈: 政府应加强AI人才的培养和引进政策，支持AI相关的项目研发、在职人员AI技术培训深造与高校AI教育教学建设；高校应加强“人工智能+”跨学科教育模式，培养既懂技术又懂行业知识的复合型人才；企业要持续加强内部培训，提升现有员工的AI素养与技能。

总结

AI正在加速融入物流供应链的各个环节，优化、重塑物流供应链流程，以AI新科技全面赋能物流与供应链领域数智化转型升级，助力企业打造核心竞争力，推动中国物流产业高质量发展，为我国经济运行发展提供良好助力。