关注我们
出海网公众号
出海网小程序
出海网视频号
出海网社群
报告预览
报告简介
更多详细内容，请下载报告后查看
根据Gartner的研究，未来2-5年内，生成式AI、客户数字孪生、循环供应链和可持续供应链等技术将在供应链领域成熟。供应链技术的趋势包括人工智能、高级分析、物联网、机器人过程自动化等。近年来，业务与技术战略的界限模糊，必须综合考虑。2023年的主要趋势包括可操作的人工智能、智能运营和供应链整合服务等，目标是开拓、优化和扩展供应链能力。
2023年供应链关键技术趋势总结：
- 技术组合关注：从单一技术转向基于技术组合的创新，人工智能成为重要趋势。
- 弹性供应链：增强供应链的弹性和可见性，以应对日常和异常需求。
- 数据驱动决策：企业需重视数据管理和挖掘，提升数据的可用性和质量。
- 生成式AI应用：预计到2024年，50%的供应链组织将投资于支持AI和高级分析的应用。
- 无接触/低接触规划：利用AI等技术提升供应链的可预测性和执行能力。
- 深层可视化：实现更深入的供应链生态系统可见性，超越一级和二级供应商。
- 低代码平台：超过三分之二的企业在供应链中使用低代码平台，以提高应对变化的能力。
- ESG与排放管理：企业需与上下游合作伙伴协作，减少整体供应链排放。
- 电气化物流：加快物流运输链的电气化和自动化，支持可持续发展目标。
该文本总结了中国供应链物流领域在智能化和自动化技术应用方面的发展历程。自1995年以来，随着智能算法、自动化控制和流程编排等技术的进步，物流行业逐步实现了智能流程管理与决策。特别是在2022-2023年，生成式AI和数字孪生技术的引入，推动了物流行业的创新变革。文中提到了一些重要的技术应用和平台，如京东物流的AIoT数字孪生平台、顺丰的数字孪生实践、以及美团的即时配送AI调度系统等。
此外，AGI（通用人工智能）和AI大模型的概念也被提及，强调了其在推动人工智能应用落地和实现高效任务执行方面的重要性。该文本讨论了生成式AI的发展趋势和未来展望，强调了大模型生态的加速形成及其在多个领域的应用。主要内容包括：
- 生成式AI的技术进展和应用场景的扩展，特别是在任务助理和操作系统集成方面。
- 人形机器人和终端设备的自学习能力增强，推动AI模型的升级。
- 下一代多模态闭源大模型的推出，预计将提高信息的准确性和上下文处理能力。
- OpenAI、微软、谷歌和亚马逊等公司正在开发更强大的大模型，强调数据质量、算力和搜索能力的重要性。
- RAG（检索增强生成）技术的应用将进一步丰富大模型的知识基础。
整体来看，生成式AI正朝着更高效、更智能的方向发展。该文本讨论了人工智能（AI）在供应链物流领域的应用及其发展趋势。主要内容包括AI与数字孪生、物联网（IoT）、区块链等技术的结合，带来新的价值创造可能。提到的应用场景包括进出口商品分类、大数据可视化、实时决策、机器人导航、深度学习、自然语言处理等。
大模型在物流需求预测、物料需求计划等方面的应用，能够帮助企业优化资源分配、管理库存、减少浪费，并提高供应链的灵活性和效率。整体上，AI技术的持续发展将推动供应链的智能化和自动化进程。大模型在不确定环境下的物流与供应
【版权提示】信息来自于互联网，不代表出海网官方立场，内容仅供网友参考学习。如发现本站内容存在版权问题，烦请提供版权疑问、身份证明、版权证明、联系方式等发邮件至 jechynwu@chwang.com ，我们将及时沟通与处理。如若转载请联系原出处
企业跨境出海综合服务平台
新手指南
热门推荐
版权归出海网跨境电商（广州）有限公司所有 粤ICP备2021037671号-5
免费下载
