DHL和IBM关于人工智能在物流领域的联合报告

概要

在消费者和企业领域增加人工智能的应用，并与实体和数字物流网络相结合，将提升价值创造的水平。

通过自我学习系统增强人类的专业知识，帮助其从大数据中剖析出新颖的见解，并降低各项任务的困难程度。

物流中人工智能包括了后台自动化、操作预测、智能物流资产及新的客户体验模型。

世界领先的物流服务提供商DHL与IBM在一份联合报告中评估了人工智能（AI）在物流领域的潜力，并指出如何更好地将其应用于转换行业，形成一种新的智能物流资产和运营模式。DHL和IBM概述了供应链领导者如何利用人工智能的关键优势和机遇，让其现在的性能、可访问性以及成本都比以往任何时候都更具优越性。

这份合作报告指出了人工智能对物流业的影响并提供了使用案例，发现人工智能有显著增强人类能力的潜力。虽然人工智能在消费者领域的应用已十分普遍，但正如快速增长的语音助手应用程序所证实的那样，DHL和IBM发现人工智能技术正在迅速成熟，并为物流行业提供了更多实际的应用。比如，它能够通过交互对话帮助物流供应商丰富客户体验，甚至能在客户订购前预测其将会订购的产品。

DHL 高级副总裁兼全球创新负责人Matthias Heutger解释道：“当今的技术、商业和社会条件都倾向于将物流操作模式变得更加具有前瞻性和预见性，并且这一趋势比以往都要明显。随着人工智能领域的技术的不断进步，我们认为，与我们的客户和员工一起探索人工智能将如何塑造物流行业的未来是我们的责任。”

DHL 高级副总裁兼全球创新负责人Matthias Heutger解释道：“当今的技术、商业和社会条件都倾向于将物流操作模式变得更加具有前瞻性和预见性，并且这一趋势比以往都要明显。随着人工智能领域的技术的不断进步，我们认为，与我们的客户和员工一起探索人工智能将如何塑造物流行业的未来是我们的责任。”

许多行业已经成功地将人工智能应用到日常业务中，例如工程和制造业：人工智能被应用于生产流水线，通过图像识别和对话接口以帮助生产和维护。在汽车工业中，人工智能被广泛用于提高自动货车的自主学习能力。还有许多例子证明了人工智能在改变了消费者的世界后，对各个行业也产生巨大的影响。

在人工智能的帮助下，物流业将其运营模式从反应性行为转变为前瞻性和预测性的行为，这为后台部门洞察有利成本、运营及面向客户的活动带来了便利。比如，人工智能技术可以利用先进的图像识别技术来跟踪货物和资产的状况，在运输时可轻松控制点到点的自主性，或是对全球货运进行波动预测。显而言之，人工智能增强了物流的运作能力，同时也减少了员工的日常工作量，这使物流工作的重点转移到了更有意义和会产生价值增值的工作上。

IBM全球货运、物流和铁路行业的领导者Keith Dierkx表示：“技术正在改变物流业的传统价值链，而生态系统正在重塑企业、行业乃至经济。通过将人工智能应用到核心流程中，企业可以在战略发展方面投入更多资金，以更新或替换原先落后的应用系统。这可以提高现有资产和基础设施的使用效率，同时可以为劳动力提供时间来提高他们的技能和能力。”

在报告中，DHL和IBM得出的结论是，人工智能在工业部门中也会发展为像在消费者世界中一样无处不在。人工智能致力于将物流业转型为主动、可预测的、自动化、个性化的模式。考虑到这一点，该报告为物流企业如何在全球供应链中寻获和利用人工智能提供了建议和最佳方法。

结语