托运人、运输商和物流服务供应商普遍认识到，数据采集和数据驱动的决策对于业务至关重要。长期积累的数据能够提供有用的情报，有助于做出长期战略。同样，实时数据的分析也能支持即时、明智的决策，如问题应急和重新规划。
人工智能为从数据中提取价值提供了有效途径。其形式多样，如统计型人工智能可帮助分析大量数据，揭示隐藏规律以便做出明智选择。企业还可基于历史数据创建“符号型人工智能”模型，用于特定目标，如流程改进。Trimble的Transporeon首席网络官Jonah Mcintire对此进行了详细解析。
自动化与人工智能：明确二者之间的差异
自动化和人工智能常常被视为一回事，但它们之间存在显著差别。自动化主要用于执行繁琐、通常是行政性质的任务，这是一种文书性工作。而真正的人工智能则涉及决策能力的转移，软件会根据给定参数得出出乎意料的结论，使用者可给予不同级别的自主权。
一个较为保守的策略是让软件计算各种可能性，并向人类提出建议以供确认。然而，软件也有可能在无需人工干预的情况下独立做出决策。
那么，在物流和运输行业中，人工智能将在哪些方面产生最大影响？简而言之，影响几乎“无处不在”。事实上，具有前瞻性的托运人、运输商和物流服务供应商已经开始将人工智能整合进他们的技术解决方案中。
需要强调几个关键点：人工智能尤其适用于具有明确财务价值的、易于量化评分的、变量明确的决策。快速的决策周期也非常关键。正如人们通过试错学习一样，人工智能也需要通过大量的数据和反馈来学习。
因此，对于年度仅做一次的决策，软件需要几十年的时间来收集充足的数据进行学习。理想情况下，人工智能模型应该每天分析数以千计的决策，并不仅仅依赖企业自身的数据，还应包括整个行业的数据。这种协作方式（也被称为“平台”）能促进所有参与者的进步。
如何通过自主采购、实时预计到达时间（ETA）工具以及碳中和来改变企业数据应用方式？
实时ETA工具
提高货物流通的能见度、透明度和效率长久以来是托运人和运输商关注的核心问题。例如，预测货物的到达时间一直是一个挑战。尽管常见的延误，如罢工、交通拥堵和设备故障，看似是随机事件，但当人工智能分析多年的数据后，一些隐藏的规律就能被识别。一般来说，除非有特殊情况，人工智能在预测ETA方面通常更为准确。
采购与报价自动化
现货采购是符号型人工智能的理想应用场景，因为它是一个决策过程，涉及众多变量，如需求预测、库存水平、运输成本、季节性和天气影响等。通过统计学习，人工智能模型能在不断调整的过程中找出最优解决方案。
碳中和与可持续发展
环境问题日益严峻，人工智能也在碳中和方案中发挥重要作用。例如，通过分析历史数据和现有运营，人工智能可以预测哪种运输方式或路线最环保，并据此进行建议。
综上所述，人工智能在物流行业具有广阔的应用前景。从实时预测到长期战略规划，从运输到仓储，再到全球供应链管理，人工智能都将成为不可或缺的支持工具。最重要的是，这些进展不仅提高了效率，还推动了行业的可持续发展。