中国物流与供应链领域AI应用研究报告_91页_23mb

中国物流与供应链领域AI应用研究报告总结

核心内容概述

本报告由中国物流与采购联合会智慧物流分会、洞隐科技与腾讯云联合发布，聚焦人工智能（AI）在物流与供应链领域的应用现状、挑战及未来趋势，旨在为行业提供AI转型的参考与价值。

主要观点

• AI成为重要驱动力：AI技术正加速物流与供应链数智化进程，从智能决策、智慧园区、智慧仓储、运输优化、自动驾驶/无人配送、安全合规等多方面推动行业变革。
• 政策与市场双重驱动：国家层面政策密集出台，推动AI与传统产业融合；同时，市场对AI应用需求迅速增长，尤其在生成式AI浪潮下，AI技术被广泛应用于各行业。
• 技术迭代与产业融合：AI技术加速迭代，大模型、生成式AI等新技术在物流与供应链中逐步落地，推动效率提升与成本降低。
• 产业链图谱清晰：AI在物流与供应链领域形成完整的产业链，包括基础层、技术层与应用层，各环节协同推进AI应用。
• AI赋能供应链计划：通过智能预测、库存优化、主生产计划（MPS）等技术，实现供应链的高效、灵活与科学决策。
• 智慧园区与仓储管理：AI技术深度渗透物流园区和仓储管理，实现“人-车-货-场-能”全流程智能化，推动零等待、零库存浪费、零安全事故的智慧生态建设。
• 典型应用案例丰富：多个企业案例展示了AI在物流与供应链中的实际应用效果，包括智能采购、智能排产、智慧闸口、数字员工等。

关键信息

一、我国人工智能产业发展背景

• 政策支持：国家及地方密集出台政策，推动AI发展，形成“国家人工智能创新应用先导区”和“国家新一代人工智能创新发展试验区”。
• 技术加速迭代：生成式AI、大模型、具身智能等技术快速发展，AI独角兽企业数量达71家，覆盖AI基础设施、生成式AIGC、行业应用等领域。
• 区域集聚：AI企业主要分布在长三角、京津冀、珠三角三大经济圈，形成区域集聚效应。
• AI应用层企业主导：应用层企业占比达61.47%，推动AI技术在各行业的落地。

二、物流与供应链领域AI应用情况

1. AI技术应用覆盖场景及渗透率

2. AI+供应链：全链路数智化趋势

• 智能采购：AI赋能采购流程，实现智能寻源、智能核价、智能合同等，提升全链条决策效率。
• 智能制造：AI技术被广泛应用于产品设计、设备维护、生产检测等领域，优化产品质量与成本。
• 供应链计划：AI通过数据分析与预测模型，提升需求预测、库存管理、生产排程等计划能力，实现供应链高效运营。
• 排产管理：AI技术推动排产从“经验驱动”转向“数据+算法驱动”，提升排产效率与产能利用率。

3. AI+园区与仓储管理

• 智慧园区：AI重构园区运营效率，涵盖资产管理、通行管理、安防、场站管理、能源管理、招商租赁、物业管理等多个方面。
• 仓储管理：AI推动仓储从“人找货”向“系统自决策”转变，提升库存周转效率与空间利用率。

4. 典型案例

• 中国移动“智采助手”：通过RAG检索技术，实现智能问答与知识库构建，提升采购合规管理效率。
• 杉数计划宇宙Planiverse™：实现主/日计划的整体优化，提升排产效率与产能利用率。
• 中集世联达智慧堆场建设项目：通过RPA、计算机视觉等技术，实现智慧闸口、安全告警等场景智能化，提升作业效率与自动化水平。

挑战与趋势展望

• 挑战：AI在物流与供应链中的应用仍面临数据孤岛、技术适配性、管理成本、系统集成等挑战。
• 趋势：AI与供应链的深度融合将持续，生成式AI、大模型、AIoT等技术将推动行业进一步智能化，实现更高效、更灵活、更安全的运营模式。

总结

本报告全面展示了我国人工智能在物流与供应链领域的应用现状，强调AI在提升效率、降低成本、增强供应链韧性方面的重要作用。随着政策支持与技术迭代，AI将在未来进一步推动物流与供应链向智能化、自动化、数据驱动的方向发展，成为行业转型的核心驱动力。