处于概念验证阶段向商业落地阶段迈进进程中的人工智能, 行业整体却仍尚处于早期渗透时期, 超过40%选择物流服务商的货主已把AI能力纳入考量范围, 然而仅有不满10%将其看作刚性门槛, 这一数据表明市场认知已然形成但是还没完成从“加分项”至“必选项”的转变, 与此同时, 需求运输规划、预测以及全链路可视化成为了双方高度一致的核心应用场景, 显示出行业对于AI价值的认知正趋于收敛。
就落地的进展情形而言, 物流服务商跟货主之间涌现出显著的“认知处于领先状态, 然而执行却落在后面”这样的结构性矛盾。大约40%的物流企业已把AI运用在了试点范围以外的场景当中, 不过仅仅约10%达成了核心业务的嵌入, 而真正产生可进行量化的财务回报的比例仅仅是13%。相比较而言, 货主端显得更为滞后, 差不多70%仍然处于探索的时期, 仅仅7%达成了供应链绩效的改善, 核心流程的嵌入比例仅仅是1%。这一差距明确地显示出, AI在物流这个行业依旧没有形成规模化的生产力。
区域存有与企业类型的差异, 这进一步揭示了行业的分化趋势, 亚太地区在AI成熟度方面处于领先地位, 有31%的企业已将核心运营嵌入其中, 这一比例显著高于北美地区的14%以及欧洲地区的6%, 与此同时, 大型货代企业与第三方物流企业明显领先于中小企业, 这表明规模、数据基础以及技术投入能力依然是AI落地的关键变量, 此种分化正在加速行业竞争格局的重塑。
就驱动因素而言, 将近80%的受访者把成本下降以及效率提升当作AI应用的核心动因, 在具体应用里, 64%的物流企业着重于运输规划以及执行优化这方面, 大约50%的物流企业着重于可视化以及跟踪能力这方面, 这样一种以“降本增效”作为核心的应用路径, 表明AI目前更多地承担着运营优化工具的角色, 而并非是颠覆性商业模式创新工具, 与此同时, 定价、客服等商业场景的渗透率近乎50%, 这表明AI正在逐渐朝着收入端进行延伸。
需要留意的是, 限制AI大规模发展的关键阻碍, 已经从技术以及成本方面, 转变到了组织能力方面。大概40%的企业, 把投资回报率不明确以及内部能力欠缺, 列为首要阻碍, 然而成本因素的重要程度, 明显降低了。在区域层面上, 亚太地区面临着人才短缺的问题（比重为54%）, 北美地区更加关注模型的可解释性（比重为38%）, 欧洲地区则受到组织变革阻力的制约。这样的一种变化, 意味着AI竞争的本质, 已经从技术竞争, 转变为组织和执行能力的竞争。
处于投资以及组织层面, 大概60%的物流企业把AI系统集成还有落地当作首要任务, 其次才是技术合作以及人才引进。与此同时, 大约50%的企业预估会出现大规模再培训需求, 然而预计短期裁员的比例不到30%。这展露AI更有可能首先重塑岗位技能结构，并非马上替代劳动力, 组织转型会呈现渐进式特征。
总体而言, 物流行业处在AI应用的关键转折时期, 现阶段仅有13%达成规模化应用的企业, 正快速拉开与尚处于试点阶段企业的距离, 未来竞争的关键并非技术自身, 而是能不能把AI融入业务流程并达成可复制的价值输出, 能够预见, 伴随ROI路径渐渐明晰以及组织能力提高, AI会在往后三到五年里从效率工具转变为重塑行业架构的核心驱动力, 促使物流行业步入以数据和算法为核心的新竞争阶段。
