托運人、運輸商和物流服務供應商普遍認識到，數據采集和數據驅動的決策對于業務至關重要。長期積累的數據能夠提供有用的情報，有助于做出長期戰略。同樣，實時數據的分析也能支持即時、明智的決策，如問題應急和重新規劃。

人工智能為從數據中提取價值提供了有效途徑。其形式多樣，如統計型人工智能可幫助分析大量數據，揭示隱藏規律以便做出明智選擇。企業還可基于歷史數據創建“符號型人工智能”模型，用于特定目標，如流程改進。Trimble的Transporeon首席網絡官Jonah Mcintire對此進行了詳細解析。

自動化與人工智能：明確二者之間的差異

自動化和人工智能常常被視為一回事，但它們之間存在顯著差別。自動化主要用于執行繁瑣、通常是行政性質的任務，這是一種文書性工作。而真正的人工智能則涉及決策能力的轉移，軟件會根據給定參數得出出乎意料的結論，使用者可給予不同級別的自主權。

一個較為保守的策略是讓軟件計算各種可能性，并向人類提出建議以供確認。然而，軟件也有可能在無需人工干預的情況下獨立做出決策。

那么，在物流和運輸行業中，人工智能將在哪些方面產生最大影響？簡而言之，影響幾乎“無處不在”。事實上，具有前瞻性的托運人、運輸商和物流服務供應商已經開始將人工智能整合進他們的技術解決方案中。

需要強調幾個關鍵點：人工智能尤其適用于具有明確財務價值的、易于量化評分的、變量明確的決策。快速的決策周期也非常關鍵。正如人們通過試錯學習一樣，人工智能也需要通過大量的數據和反饋來學習。

因此，對于年度僅做一次的決策，軟件需要幾十年的時間來收集充足的數據進行學習。理想情況下，人工智能模型應該每天分析數以千計的決策，并不僅僅依賴企業自身的數據，還應包括整個行業的數據。這種協作方式（也被稱為“平臺”）能促進所有參與者的進步。

如何通過自主采購、實時預計到達時間（ETA）工具以及碳中和來改變企業數據應用方式？

實時ETA工具

提高貨物流通的能見度、透明度和效率長久以來是托運人和運輸商關注的核心問題。例如，預測貨物的到達時間一直是一個挑戰。盡管常見的延誤，如罷工、交通擁堵和設備故障，看似是隨機事件，但當人工智能分析多年的數據后，一些隱藏的規律就能被識別。一般來說，除非有特殊情況，人工智能在預測ETA方面通常更為準確。

采購與報價自動化

現貨采購是符號型人工智能的理想應用場景，因為它是一個決策過程，涉及眾多變量，如需求預測、庫存水平、運輸成本、季節性和天氣影響等。通過統計學習，人工智能模型能在不斷調整的過程中找出最優解決方案。

碳中和與可持續發展

環境問題日益嚴峻，人工智能也在碳中和方案中發揮重要作用。例如，通過分析歷史數據和現有運營，人工智能可以預測哪種運輸方式或路線最環保，并據此進行建議。

綜上所述，人工智能在物流行業具有廣闊的應用前景。從實時預測到長期戰略規劃，從運輸到倉儲，再到全球供應鏈管理，人工智能都將成為不可或缺的支持工具。最重要的是，這些進展不僅提高了效率，還推動了行業的可持續發展。