AI让物流资产能够可见、说话和思考，大大缓解了对现代物流工作的体力需求。比如AI机器人解决方案和AI计算机视觉系统，都能让当今的物流运营如虎添翼，例如材料分类、处理和检验。

AI驱动型用户体验可让客户接触点进一步个性化，增加出货量，并且提高客户忠诚度和留存率。例如，使用会话式AI界面（如Amazon Alexa），可以使物流提供商精简交互，更好地适应客户的需求和发展。

主要机会

■ 通过数据驱动型决策和转向预测性AI供应链，来获取竞争优势

■ 通过高效流程降低成本

■ 使用AI实现服务个性化，提高客户满意度

主要挑战

■ AI的成本和要求较高，需要大量数据集、强大的计算能力和高度专业化的AI人才技能

■ 使用AI的道德隐忧

■ 受自动化影响的监管机构和劳动者抗拒使用AI

大数据分析（Big Data Analytics）

数据驱动型洞察的力量正在改变物流行业。企业随着数字化程度的不断提高，开始从供应链的各个环节获取海量的数据。如果利用得当，大数据在优化容量利用率、改善客户体验，降低风险和创造新物流业务模式等方面都有巨大的潜力。

主要发展和影响

大数据已经在物流行业应用，将海量的数据转换为有价值的资产。未来，要利用大数据的全部潜力，企业需要掌握来自多个数据流的结构化和非结构化数据（包括社交、图像、视频等数据）。数据湖（data lakes）将在实现企业数据（尤其是在分散的IT环境中）快速访问方面发挥重要作用。

根据数据流（货运信息、天气、交通等）动态实时优化路线，可以更高效地安排调度，优化装载顺序，随时更新预计到达时间。

通过大数据分析智能对需求、产能和劳动力进行预测，可以显著优化规划和资源利用率、流程质量和表现，并减少供应链中不必要的成本。

在线零售商可以通过分析顾客购买行为，来预测可能产生哪些订单，然后将货物运到离产品潜在购买客户更近的配送中心。这样零售商能够做到在同日、甚至一小时内交付。

通过评估当前条件和现有数据池，可以改善端到端供应链风险管理。大数据可以用来检测、评估和警告由意外事件（如持续增长的口岸拥堵或洪水风险）导致的各种关键交易通道潜在中断，来降低风险。通过整合来自物联网设备的数据，可以起到进一步强化风险管理的作用。