在物流行业的未来，数字化是一切的基础，新的能源是驱动力，AI是一切形成完整的闭环系统的一切联系。这种闭环系统不仅提高了物流行业的整体效率和服务质量，而且还为物流行业的可持续发展提供了强有力的支持。这是物流下半年的发展趋势，也是物流公司“逆转”和物流行业的“新游戏规则”的正确转型思想。

作者|道图

编辑| pi ye

由|工业家

“我们不能容忍这样的事实，即来拿起货物的卡车不安全，并且在路上有问题，从而为我的供应链带来了风险，以便将货运降低1％或2％。

一家化学公司采购的总经理刚刚走进技术服务提供商的办公室，替补席甚至都不热，所以这句话脱口而出。

近年来，物流行业的竞争加剧了。一些公司一直在销售价格和海外市场。他们希望通过这一实现新的增长，但结果总是不令人满意的。

数据表明，物流行业的投资和融资活动在2023年显着下降，全年总共发生了66起事件，比2022年的101下降了35％。就货运而言，整个车辆和单辆价格都显示出下降趋势。以消费品的运输为例，2022年的货运指数平均每年约80，而在2023年，它跌至四年来的最低水平，年平均每年的平均水平仅为53，远低于2022年。此外，此外，从2022年到2023年的运输价格也低于2022年的运输价格。

一个事实是，单点突破将不再能给企业和行业带来重大变化。无论是仅仅是海外市场的扩张还是低价带来的短期增长，这最终将是对症状的治疗，而不是根本原因。

根据中国物流和采购联合会的数据，通过优化物流系统，企业可以平均将成本降低5％-10％。如果物流行业想真正改变，公司需要在整个链条上进行预先安排，并从系统的角度考虑物流，以真正降低成本并提高质量。

但是，具有这种意识并采取行动是一件相对较难的事情。

在2024年，“物流人”的两个浪潮是曲线和反向的，正朝着不同的路径前进。在此过程中，随着AI技术的持续成熟和发展，AI和物流的整合也出现了新的进步。如何基于具有系统的全球思维的AI技术来建立物流系统可能成为后勤行业下半年决定性胜利的关键。

1。新的物流主张，从降低成本和提高成本到降低成本和质量提高

2024年11月27日，CPC中央委员会总部和国务院总办公室发布了“有效降低整个社会物流成本的行动计划”。这项政策的引入表达了一个明确的共识：物流行业不再仅依靠挤压运营成本来维持竞争力，而应该转向整体优化以实现该行业的可持续发展。

从计划的目标中也可以看出这一点：综合运输系统的改革已经取得了新的突破，货运运输结构得到了进一步优化，铁路货运和铁路货运的比例分别提高到约11％和23％，以及港口容器运输量的快速增长。

一个问题是，物流行业降低成本和提高质量的空间在哪里？

首先，物流系统中有改革。目前，我国仍然有许多超过2000公里的高速公路路线，这在世界各地的发达国家并不常见。与铁路和水运输相比，长途道路运输的成本更高，效率较低，并且对环境产生更大的影响。

根据Daoyi 的统计数据，铁路运输成本比公路运输的成本低约30％，能源消耗约为50％。如果减少了长途道路运输，并且铁路和水运输的比例增加，则可以降低物流成本，并可以提高运输效率。

在此过程中，连接的优化特别重要，需要技术支持，例如加载和卸载设备，系统，数据连接等，以实现物流系统的有机整合。这不仅是一个技术挑战，而且是互联网上的重建问题，需要从行业内部和外部进行联合努力。

此外，当前大多数运输都依赖于燃料，但是燃料转化为机械功率，并且此过程涉及能量的多次转换，并且每个转换的步骤都可能伴随能量损失。相比之下，电动汽车使用电信号驱动电动机，并且可以将电能直接转换为机械能，从而降低了能量转化的步骤，从而提高了能量效率。

Daoyi 的数据表明，电动汽车的能源效率是燃料汽车的三倍。因此，就新旧能源的转变而言，能源效率有很大的提高空间。

同样，大多数运输仍然需要依靠大量驱动因素，协调员和经理。尽管技术取得了进步，但仍有改善管理和协调的余地。

AI技术，尤其是大型模型技术，正在逐渐取代一些传统的人力资源密集型任务。物流供应链情景中AI的应用程序包括智能分类，无人交付，独立操作等。这些技术通过提高效率和降低成本来提高人类效率。

“有效降低整个社会物流成本的行动计划”还提到了鼓励开发新的物流模型，这些物流模型与平台经济，低空经济，无人驾驶驾驶等相结合，这是重要的科学和技术创新方向，以提高人类效率。

总而言之，物流行业有较大的降低成本和质量改进的空间，尤其是在优化多模式运输连接，提高能源效率和人力效率提高方面，这具有巨大的潜力。但是，为了真正实现物流系统的改善，需要技术，需要技术。值得注意的是，当前对技术的需求与以前有很大不同。

在上升阶段，物流行业强调了更多的供应保证和更完整的仓库和分销网络，以更好地履行合同并改善客户体验。在下降阶段，降低成本是核心。现在，物流行业正在进入下半年，降低成本和提高质量已成为一个新话题。有必要以更智能的方式与人，车辆和货运场更有效地协调，并通过数据进行更明智的资源调度，并通过数据驱动器改善空间。

可以看出，SF Group以前已经建立了一个密集的产前物流中心，将产前期间的物流成本降低了约10％，并将人员能源效率提高了15％-20％。它还建立了“天网”，“地面网络”和“信息网络”。这种垂直集成的物流系统提高了运营效率，降低成本并改善了客户体验； JD 的综合供应链物流服务不仅提高物流效率，而且还可以优化用户体验； G7 Yiliu通过大数据和AGI（人工智能的一般技术）提高了关键职位的工作效率，例如客户服务，调度和融资。这些由技术武装的物流公司可以以极高的效率来完成交付和履行工作，从而成为对大规模货物所有者能力转型的重要支持。

2。新解决方案：AI+物流

“你好，刘大师，你有一个任务要完成。该行会报告吗？”

“好吧，让我们报告。”

“好吧，从洪平昌站到古勒码头106公里。路上有三个风险的交叉点。本周您经历了6种高风险的行为。如果这次旅行增加了高风险的行为，它将成为红光驾驶员。请安全驾驶。”

“ xiao7，xiao7，请预约向我起诉。”

“剩余的电池容量为60％，您可以开车171公里。建议您在完成任务后返回场地充电。我已经为您预约了。”

“ xiao7，这次旅行我可以多少钱？”

“抱歉，此功能尚未在您的帐户中启动。启动后，它可以根据您的任务和驾驶安全自动解决。”

这三个对话发生在物流运输之前，之中和之后。作为G7 Yiliu的智能AI助手的Xiao 7可以通过语音互动与驾驶员进行交流，并在特定的物流场景中提供导航，安全提醒，约会收费和其他服务。它还可以根据任务要求理解上下文，确定驾驶员的身份并进行智能调度和预警。

在物流的所有方面中，收集是具有较高错误率和重复率的最终方案。

在传统的操作模式下，当填写收集信息时，这个家伙需要经常切换电子称重，磁带测量，工业机器才能完成称重广场和信息输入操作。同时，该系列还需要填写存储，耗时的产品，增值服务等的内容。如果使用了语音 +大型型号，则可以减少工业机器的多个输入，并且可以直接识别语音，并且可以正确地填充该人的输入意图和内容，并且可以正确填充信息。当家伙检查信息时，他还可以使用语音输入，大型模型来识别意图并反馈结果。

这是JD物流和AI大型模型技术集成的典型情况，AI在物流中的价值不止于此。

AI技术可帮助企业通过分析大量物流数据来优化供应链管理并提高仓储和分配效率。例如，物流公司可以使用AI算法来预测需求，合理地分配资源并降低运输成本。

它还可以使物流运营变得更加自动化，例如智能机器人，智能采摘车辆，无人机，自动驾驶汽车等，它们已大大改变了现有的物流操作模型，例如仓库，运输和分销。

随着机器学习和深度学习技术的发展，AI大型模型可以更有效地做出预测和决策。例如，SF 已基于AI技术实现了客户业务洞察力。通过无监督的统计数据，摘要，分析和对不同群体思想的见解，它可以实时分析客户的声音，覆盖率超过80％，准确率为90％。这有很大的帮助，可以不断提高自己的作业逻辑和决策。

AI技术还可以结合传感器数据，图像数据和大数据分析，以提供更全面的智能物流解决方案。例如，在过去，尽管加载和卸货时也使用了智能动作识别技术，但对加载和卸载操作的定义是否是标准化和正确的，是相对机械的。从大型模型的角度来看，我们可以在所有情况下结合元素信息，以推断加载和卸载操作是否合理。

“这将大大提高其准确性和稳定性。从我们实施的结果来看，大型模型绝对是一个非常重要的部分。” JD AI负责人Zhao Wei说。

在物流领域，AI技术带来了一些新价值，这不等于以前的技术逻辑，并且具有一定程度的破坏和创新。

随着AI技术的逐渐成熟，其带来的价值变得越来越明显。

3。AI加速，请参阅后半便的后半部分

“去年对我们来说，今年与今年之间已经是一个根本差异。” G7 Yiliu的创始人Zhai 说。

G7 Yiliu近年来一直在探索AI与自己的业务的组合，但是很长一段时间以来，很难达到为客户提供服务的水平。现在，这种情况已经改变。 “现在，我们可以达到为客户提供服务的水平，并且我们已经从技术问题过渡到产品问题。”

AI技术的成熟度已逐渐成为连接物流的所有链接的链接。

“从特定方案来看，我们现在可能会更多地关注过程自动化等，从点到线路，多个业务链接都连接在一起，以解决一个世纪的问题。” Zhao Wei说。

AI可以成为连接物流的所有链接的链接的原因是，它不仅可以对数据进行处理和分析，而且可以直接控制物流过程中的物理设备并实现自动化和智能的决策，而这些决策在传统的数字技术中不可用。通过其先进的算法和学习能力，AI使物流行业的数字化转型更加深入和全面。

随着AI技术的持续成熟，这种连锁角色变得越来越明显，从而促进了物流系统，并真正实现了传统物流系统的转变。

在过去的几年中，随着数字化和新能源的加深，物流行业迎来了新的变化。

在这一变化中，数字化不仅是这种变化的基础，而且是整个行业发展的核心驱动力。随着物联网，大数据和云计算等技术的广泛应用，物流行业的数字转换已成为一种不可逆转的趋势。数字化使物流流程更加透明和智能，提高效率，降低成本并增强客户体验。

新能源更像是这种变化的推动力，并且正在逐渐取代传统能源，并促进物流行业以绿色，环保和可持续的方向发展。新能源车的使用减少了碳排放，对全球减少温室气体排放的呼吁做出了反应，还降低了运营成本并提高了公司竞争力。新型能源技术（例如电动卡车，无人驾驶技术等）的开发逐渐改变了物流行业的外观。

人工智能技术的爆炸是紧密结合数字化和新能源的关键。 AI技术在物流行业中的应用，例如智能分类，路径优化，预测和分析，使物流服务更加聪明和个性化； AI可以处理大量数据，提供准确的决策支持，优化资源分配并提高物流效率； AI技术还可以实现物流设备的智能监控和维护，降低故障率并延长设备寿命...

这三个共同努力，形成一个完整的闭环系统。数字化提供了基本的数据和流程优化，新能源提供了环保且具有成本效益的解决方案，而AI将这些要素连接起来以实现智能管理和服务。

从当前的角度来看，在物流行业的未来，数字化是一切的基础，新的能量是驱动力，AI是一切的联系，形成了完整的闭环系统。这种闭环系统不仅提高了物流行业的整体效率和服务质量，而且还为物流行业的可持续发展提供了强有力的支持。

这是物流下半年的发展趋势，也是物流公司“逆转”和物流行业的“新游戏规则”的正确转型思想。