物流市场中的生成式人工智能规模
2023 年物流市场中的生成式人工智能规模价值 8.643 亿美元，预计 2024 年至 2032 年期间的复合年增长率将超过 33.2%。生成式人工智能通过预测需求、识别潜在中断和建议替代路线或解决方案来帮助优化供应链，从而提高效率并减少成本。
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仓库管理中的人工智能驱动自动化，包括库存跟踪、空间利用率和预测性维护，简化了操作并提高了准确性。生成式 AI 算法通过分析交通模式、天气状况和其他变量，实现更高效的路线规划和优化，从而减少交付时间和燃料消耗。
物流市场中的生成式 AI 报告属性
| 报告属性 | 详细信息 |
| 基准年 | 2023 |
| 2023 年物流市场中的生成式 AI 规模 | 8.643 亿美元 |
| 预测期 | 2024-2032 |
| 预测期 2024-2032 年复合年增长率 | 33.2% |
| 032 价值预测 | 109 亿美元 |
| 历史数据 | 2021-2023 |
| 页数 | 270 |
| 表格、图表和数字 | 350 |
| 涵盖的细分市场 | 类型、组件、部署模型、应用程序、最终用户 |
| 增长动力 | - 供应链和路线规划优化
- 仓库管理需求增加
- 需求预测的准确性
- 实现成本效率
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| 陷阱和挑战 | |
这个市场有哪些增长机会？
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由生成式 AI提供支持的高级预测分析可提供更准确的需求预测，帮助物流公司管理库存、减少浪费并提高整体成本效率。人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助手通过提供实时更新、处理查询和及时解决问题来增强客户服务。例如，2024 年 2 月，IBM 推出了 Maximo MRO Inventory Optimization，这是一款旨在优化库存管理的创新型人工智能驱动工具。通过分析历史数据和利用预测分析，该解决方案可帮助公司更有效地管理库存水平，减少过剩库存并提高财务绩效。
一个重大限制是优质数据的可用性。生成式人工智能在很大程度上依赖于高质量、全面的数据来进行准确的预测和决策。不一致、不完整或有偏见的数据可能会导致次优结果。生成式人工智能可以延续或放大训练数据中存在的偏见，从而导致不公平或不道德的结果。解决这些偏见并确保合乎道德的人工智能实践至关重要。
将生成式人工智能集成到物流系统中可能很复杂。许多物流公司使用可能无法与新人工智能技术无缝集成的旧系统。升级或更换这些系统可能成本高昂且耗时。实施生成式人工智能需要专业知识和技能。培训员工有效使用和管理人工智能系统可能是一项重大挑战和投资。
物流市场趋势中的生成人工智能
随着各行业参与者不断涌现创新解决方案，物流行业的生成人工智能正在见证一个显著的趋势。这些创新企业正在利用与老牌参与者的合作伙伴关系提供独特和量身定制的解决方案，重塑物流生成人工智能的格局。生成式人工智能越来越多地用于更准确地预测需求。通过分析大量数据集，人工智能模型可以预测需求趋势，使物流公司能够优化库存管理并减少库存过剩和缺货。
生成式人工智能通过处理交通、天气和交货时间表的实时数据来改变路线优化。这使物流供应商能够确定最有效的路线，从而减少燃料消耗和交货时间。仓库中人工智能驱动的自动化是一种日益增长的趋势，生成式人工智能使更复杂的机器人操作成为可能。这包括分类、包装甚至管理退货等任务，从而提高运营效率并降低劳动力成本。生成式人工智能正被用来为客户提供更加个性化的服务。这包括提供实时跟踪信息、定制的交付选项以及有关货运状态的主动沟通，从而提高客户满意度。
例如，2024 年 2 月，集装箱船行业的参与者马士基 (Maersk) 测试了生成式 AI 模型以进行需求预测，旨在提高预测准确性并实现产能规划。
物流市场分析中的生成式 AI
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根据类型，市场分为变分编码器 (VAE)、生成对抗网络 (GAN)、循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM) 网络等。到 2032 年，VAE 部分预计将占据 30% 以上的市场份额。VAE 可以通过生成用于训练物流模型的合成数据来优化资源分配，从而减少对大量现实世界数据的需求。通过学习正常数据的分布并标记偏离正常数据的分布，可以检测出物流运营中的异常情况。
VAE 可以模拟物流中的各种风险场景，使公司能够更好地准备和减轻风险，例如供应链中断或意外事件。VAE 可以预测物流需求，帮助库存管理和高效的供应链运营。VAE 可以优化路线优化算法，从而节省成本并缩短交货时间。
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根据部署模式，物流市场中的生成 AI 分为云和本地。2023 年，云细分市场占有超过 57.5% 的市场份额。云部署允许可扩展的基础设施，使物流公司能够高效处理大量数据，这对于生成 AI 模型至关重要。基于云的解决方案通常提供即用即付模式，降低物流公司的前期成本，使人工智能的采用更加容易。云部署提供了尝试不同人工智能模型和算法的灵活性，使物流公司能够快速适应不断变化的市场动态。只要有互联网连接，就可以从任何地方访问基于云的人工智能解决方案，实现跨分布式物流网络的实时决策和协作。
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北美在物流生成人工智能市场中占据主导地位，2023 年创造了超过 2.74 亿美元的收入。北美发达的 IT 基础设施支持在物流中实施复杂的生成人工智能模型，从而实现实时决策和优化。严格的数据隐私和安全法规推动了生成人工智能解决方案的采用，以确保物流运营的合规性。北美蓬勃发展的电子商务行业推动了对人工智能物流解决方案的需求，包括用于库存管理和最后一英里交付优化的生成式人工智能。
在经济增长和可支配收入增加的推动下，包括日本、中国和印度等国家的亚太地区正逐渐成为物流行业生成式人工智能的中心。中国和日本在人工智能投资方面处于领先地位，推动了物流生成式人工智能的创新，例如人工智能驱动的路线优化和预测性维护。印度多样化的供应链格局刺激了生成式人工智能的采用，以简化物流流程、提高供应链可视性并降低风险。亚太地区拥抱区块链和物联网等新兴技术，将它们与生成式人工智能相结合，以创建强大的物流解决方案，从而提高效率并节省成本。
欧洲对可持续性的关注推动了人工智能物流解决方案的发展，包括用于环保路线规划和减排的生成式人工智能。德国的工业 4.0 计划推动生成式 AI 融入智能物流系统，优化仓库运营和库存管理。在英国，脱欧后的物流挑战促使采用生成式 AI 来优化清关和供应链弹性。
阿联酋的智慧城市计划推动在物流中采用生成式 AI，以实现智能交通系统、交通管理和城市物流优化。该地区作为跨境贸易枢纽的战略位置推动了对生成式 AI 解决方案的需求，以优化国际物流运营和清关流程。
物流中的生成式 AI 市场份额
Google Cloud 和 IBM 在物流行业的生成式 AI 中占据主导地位，市场份额超过 15%。Google Cloud 的 AI 和 ML 功能（包括 TensorFlow 和 AutoML）使物流公司能够开发复杂的生成式 AI 模型。其云基础架构提供可扩展性和灵活性，可实现实时数据处理和分析，从而实现物流优化。Google 在数据分析和 AI 驱动洞察方面的专业知识可帮助物流公司提高供应链可视性、需求预测和路线优化。
IBM 的 AI 产品（例如 Watson AI 和 IBM Cloud Pak for Data）为物流行业提供了量身定制的高级生成式 AI 功能。其 AI 驱动的解决方案可在物流过程中实现预测分析、异常检测和智能决策。 IBM 在混合云和边缘计算方面的专业知识有助于在分布式物流网络中部署 AI，从而确保低延迟和数据隐私。
物流市场中的生成 AI 公司
物流行业生成 AI 的主要参与者有
- Blue Yonder
- CH Robinson
- FedEx Corp
- Google Cloud
- International Business Machines (IBM)
- Microsoft
- PackageX
- Salesforce
物流行业中的生成 AI 新闻
- 2024 年 1 月，IBM 推出了“LogiGen AI”，这是一款专为物流和运输行业设计的新型生成 AI 解决方案。该解决方案融合了 AI 驱动的路线优化、需求预测和异常检测功能，使物流公司能够提高运营效率和客户满意度。
- 2023 年 12 月，UPS 在其物流网络中实施了生成式 AI 算法，称为“UPS AI 物流引擎”，以优化包裹分拣和配送路线。这种 AI 驱动的方法提高了配送效率、缩短了运输时间并最大限度地减少了环境影响，符合 UPS 的可持续发展目标和客户期望。
- 2023 年 6 月，微软推出了“Azure AI 物流工具包”，这是一款专为物流行业量身定制的生成式 AI 工具包。它提供了用于路线优化、供应链预测和风险分析的预构建模型，使物流公司能够加速 AI 的采用并通过数据驱动的洞察推动卓越运营。
物流市场研究报告中的生成式 AI 包括对该行业的深入报道，包括估算和2021 年至 2032 年收入预测（十亿美元），
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市场，按类型
- 变分自动编码器 (VAE)
- 生成对抗网络 (GAN)
- 循环神经网络 (RNN)
- 长短期记忆 (LSTM) 网络
- 其他
市场，按组件
市场，按部署模式
市场，按应用分类
- 路线优化
- 变分自动编码器 (VAE)
- 生成对抗网络 (GAN)
- 循环神经网络 (RNN)
- 长短期记忆 (LSTM) 网络
- 其他
- 需求预测
- 变分自动编码器 (VAE)
- 生成对抗网络 (GAN)
- 循环神经网络 (RNN)
- 长短期记忆 (LSTM) 网络
- 其他
- 仓库和库存管理
- 变分自动编码器 (VAE)
- 生成对抗网络（GAN）
- 循环神经网络 (RNN)
- 长短期记忆 (LSTM) 网络
- 其他
- 供应链自动化
- 变分自动编码器 (VAE)
- 生成对抗网络 (GAN)
- 循环神经网络 (RNN)
- 长短期记忆 (LSTM) 网络
- 其他
- 预测性维护
- 变分自动编码器 (VAE)
- 生成对抗网络 (GAN)
- 循环神经网络 (RNN)
- 长短期记忆 (LSTM) 网络
- 其他
- 风险管理
- 变分自动编码器 (VAE)
- 生成对抗网络 (GAN)
- 循环神经网络 (RNN)
- 长短期记忆 (LSTM) 网络
- 其他
- 定制物流解决方案
- 变分自动编码器 (VAE)
- 生成对抗网络 (GAN)
- 循环神经网络 (RNN)
- 长短期记忆 (LSTM) 网络
- 其他
- 其他
- 变分自动编码器 (VAE)
- 生成对抗网络 (GAN)
- 循环神经网络 (RNN)
- 长短期记忆 (LSTM) 网络
- 其他
市场，按最终用户
以上信息适用于以下地区和国家
- 北美
- 欧洲
- 英国
- 德国
- 法国
- 意大利
- 西班牙
- 俄罗斯
- 北欧
- 欧洲其他地区
- 亚太地区
- 中国
- 印度
- 日本
- 韩国
- 澳新银行
- 东南亚
- 亚太其他地区
- 拉丁美洲
- MEA
