供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（2024年及以后）

供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（2024年及以后）供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（2引言 4 51.1GenAI使人們在個(gè)人和專業(yè)方面變得更好、更強(qiáng)大 51.2企業(yè)將更好地克服最糟糕的特質(zhì) 61.3新威脅創(chuàng)造新責(zé)任和社區(qū) 7 83.人工智能和生成式人工智能的發(fā)展趨勢及預(yù)測 3.1人工智能是2024年大創(chuàng)意中最重要的創(chuàng)意 11 143.3人工智能和AI技術(shù)的未來 163.4企業(yè)生成式人工智能的未來 183.5人工智能軟件市場的預(yù)測 193.5.1人工智能軟件預(yù)測與增長 3.5.2預(yù)測生成式人工智能的增長 3.6供應(yīng)鏈?zhǔn)袌鲋械娜斯ぶ悄埽喝蛐袠I(yè)分析與預(yù)測（2023-2029） 234.2024年及之后供應(yīng)鏈的未來趨勢和預(yù)測 26 27 4.3.1主要供應(yīng)鏈統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 4.3.2其他供應(yīng)鏈統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù) 3 5.2024年及之后主要與采購有關(guān)的供應(yīng)鏈趨勢和預(yù)測 405.1首席采購官根據(jù)技術(shù)對采購的影響進(jìn)行調(diào)整 40 43 參考文獻(xiàn) 65羅戈研究 67供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（4引言2023年是ChatGPT和生成式人工智能釋放巨大創(chuàng)造力和生產(chǎn)力潛力的一年，但創(chuàng)新的廣度和深度正在影響和改變一切。2014年2月16日，OpenAI又發(fā)布了首款文生視頻模型——Sora，這絕對是顛覆性的創(chuàng)新，意味著今后眼見可能不再為實(shí)。世界一方面正處于顛覆式創(chuàng)新技術(shù)的時(shí)代，另一方面是繼續(xù)處于高度不確定的時(shí)代，大國競爭，地緣政治和動蕩仍在繼續(xù)。新的顛覆式創(chuàng)新，全球格局之大變等籠罩著世界，特別是供應(yīng)鏈,加之為應(yīng)對氣候和其它危機(jī)的法規(guī)不斷出臺所引起的企業(yè)責(zé)任和政府監(jiān)管壓力上升。新的一年2024注定是充滿挑戰(zhàn)和機(jī)會的一年。本文作者年初在【1-2】中已經(jīng)介紹和討論了有關(guān)生成式人工智能，反脆弱供應(yīng)鏈和供應(yīng)鏈持續(xù)性的趨勢。下面是【1-2】的繼續(xù)，將介紹和分析2024年及之后值得關(guān)注的趨勢和預(yù)測——除一些公共的戰(zhàn)略性預(yù)測外，主要是關(guān)于供應(yīng)鏈及物流方面的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、趨勢和預(yù)測。供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（51.2024年及以后的重要戰(zhàn)略預(yù)測Gartner于2023年12月4日發(fā)布了其一年一度的《2024年及以后的10大重要戰(zhàn)略預(yù)測》報(bào)告（見圖1）。Gartner的2024年及以后的重要戰(zhàn)略預(yù)測幫助組織了解將在未來三到五年內(nèi)可能遇到并影響組織的思維和戰(zhàn)略規(guī)劃的趨勢。圖1：2024年及以后的十大戰(zhàn)略預(yù)測（來源：Gartner【3】）這一類包括了圖1中十大預(yù)測中的前面第1，2，和3個(gè)預(yù)測。1)個(gè)人可以使用GenAI來創(chuàng)建更好的簡歷、報(bào)告、工作產(chǎn)品以及與他人的互動。到2026年，供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（630%的員工將利用數(shù)字化“魅力過濾器”，讓你看起來比實(shí)際情況更好，從而在職業(yè)生涯中實(shí)現(xiàn)以前無法實(shí)現(xiàn)的進(jìn)步。2)由于GenAI可以提高整個(gè)勞動力的產(chǎn)出，因此擁有大量廉價(jià)勞動力的國家將不會擁有那么明顯的優(yōu)勢。到2027年，人工智能的生產(chǎn)力價(jià)值將被視為國家實(shí)力的主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，這主要?dú)w功于勞動力生產(chǎn)力的普遍提高。3)GenAI可以幫助創(chuàng)建一支更加多元化的勞動力隊(duì)伍，其中包括來自不同年齡組、不同教育和種族背景以及神經(jīng)異常（自閉癥、多動癥和閱讀障礙等疾?。┑娜藛T。到2027年，25%的財(cái)富500強(qiáng)公司將積極招募神經(jīng)多元化人才，以提高經(jīng)營績效。這一類包括了圖1中十大預(yù)測中的前面第4，5，6，7個(gè)預(yù)測。4)更多電力為計(jì)算機(jī)供電的需求正在迅速增長。GenAI提高了能源成本和可用性。到2026年，一半的G20成員國將實(shí)行每月限電，這使得能源意識運(yùn)營要么成為競爭優(yōu)勢，要么成為重大失敗風(fēng)險(xiǎn)。5)GenAI可以提供現(xiàn)代化計(jì)劃、重構(gòu)計(jì)劃、測試和驗(yàn)證以及其他功能來加快現(xiàn)代化工作。到2027年，GenAI工具將用于解釋遺留業(yè)務(wù)應(yīng)用程序并創(chuàng)建適當(dāng)?shù)奶娲罚瑥亩鴮F(xiàn)代化成本降低70%。6)用機(jī)器人補(bǔ)充勞動力可以幫助企業(yè)發(fā)展，但這將暴露出改變企業(yè)運(yùn)營的必要性。到2028年，由于勞動力短缺，制造業(yè)、零售業(yè)和物流業(yè)的智能機(jī)器人數(shù)量將超過一線工人。7)機(jī)器工人和顧客的崛起正在促使人們重新思考關(guān)鍵業(yè)務(wù)運(yùn)營。到2026年，30%的大公司將擁有專門的業(yè)務(wù)部門或銷售渠道，以進(jìn)入快速增長的機(jī)器客戶市場。供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（7這一類包括了圖1中十大預(yù)測中的前面第8，9，和10個(gè)預(yù)測。8)雖然GenAI帶來了大量機(jī)會，但惡意信息卻成為新的威脅媒介。到2028年，企業(yè)用于應(yīng)對這一問題的支出將超過300億美元，占用10%的營銷和網(wǎng)絡(luò)安全預(yù)算。9)首席執(zhí)行官必須授權(quán)一位負(fù)責(zé)的高管（例如首席信息安全官）來應(yīng)對整個(gè)組織中虛假信息的挑戰(zhàn)。到2027年，由于監(jiān)管壓力的增加和攻擊面的擴(kuò)大，45%的CISO的職責(zé)將擴(kuò)展到網(wǎng)絡(luò)安全之外。10)工會歷來向組織和政府施壓，要求他們先保護(hù)人民，再保護(hù)公司。到2028年，在采用生成式人工智能的推動下，知識工作者的工會人數(shù)將增加1,000%。Gartner杰出副總裁分析師兼研究員DarylPlummer指出：“大型語言模型(LLM)的存在涵蓋了廣泛的創(chuàng)造力，這些能力不斷創(chuàng)造更多的興奮點(diǎn)。但與這種興奮相反的是健康的懷疑態(tài)度和對風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂。我們今年的預(yù)測展示了GenAI如何滲透到任何主題。事實(shí)上，在沒有GenAI的情況下開始這樣的對話是短視的?！薄?】最后指出如何正確使用Gartner的預(yù)測：.使用Gartner預(yù)測作為您的戰(zhàn)略計(jì)劃的規(guī)劃假設(shè)。.評估近期標(biāo)志以確定預(yù)測是否更有可能變成事實(shí)。.預(yù)計(jì)較長時(shí)間范圍的預(yù)測比較短時(shí)間范圍的預(yù)測更不可能實(shí)現(xiàn)。總之，Gartner對2024年的重要預(yù)測反映了GenAI如何改變我們對幾乎每個(gè)主題的思維。GenAI的“典范”ChatGPT在2022年底發(fā)布，2023年，一切都發(fā)生了變化。這一引入改變了人們對計(jì)算的許多看法。GenAI提供了完成以前不可能完成的事情的機(jī)會。這些預(yù)測將幫助您考慮應(yīng)該重新構(gòu)想哪些假設(shè)以及何時(shí)重新構(gòu)想，從而使您能夠創(chuàng)建一個(gè)更加靈活、適應(yīng)性更強(qiáng)的組織，為未來的情況做好更好的準(zhǔn)備。供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（82.Gartner2023供應(yīng)鏈戰(zhàn)略成熟度周期自2017年Gartner每年8月間發(fā)布一份供應(yīng)鏈戰(zhàn)略成熟度周期（HypeCycleforSupplyChainStrategy）的研究報(bào)告，它為供應(yīng)鏈組織提供戰(zhàn)略方面的建議?！?】指出：自該研究報(bào)告誕生以來，成熟度周期研究一直是值得信賴的來源，幫助CSCO和供應(yīng)鏈領(lǐng)導(dǎo)者確定關(guān)鍵能力的投資并確定優(yōu)先順序。技術(shù)成熟度周期展示了功能的成熟度、采用水平、業(yè)務(wù)影響和相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。這樣，領(lǐng)導(dǎo)者就可以創(chuàng)建一個(gè)投資組合，平衡對未來創(chuàng)新的追求與持續(xù)漸進(jìn)改進(jìn)的需求。該成熟度周期沿著不同的階段進(jìn)行。由創(chuàng)新或行業(yè)焦點(diǎn)觸發(fā)的能力進(jìn)入循環(huán)，然后朝著期望膨脹的峰值前進(jìn)。在這個(gè)階段，能力面臨著不切實(shí)際的期望，如果不滿足，就會將其推向幻滅的低谷。在這個(gè)時(shí)期，公司可能會質(zhì)疑其價(jià)值。如果它能夠度過低谷，那么該功能就會進(jìn)入更廣泛采用和持續(xù)回報(bào)的時(shí)期?，F(xiàn)在最新的是2023供應(yīng)鏈戰(zhàn)略成熟度周期（見圖2）。該研究具有一定連續(xù)性，每年的供應(yīng)鏈戰(zhàn)略成熟度周期復(fù)蓋了供應(yīng)鏈戰(zhàn)略成熟度周期未來3至5年供應(yīng)鏈戰(zhàn)略趨勢，每年發(fā)布的新的供應(yīng)鏈戰(zhàn)略成熟度周期會有更新，但保持了其研究的內(nèi)在連續(xù)性。供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（9圖2：Gartner2023供應(yīng)鏈戰(zhàn)略成熟度周期（來源：Gartner【4】）在2020年Gartner供應(yīng)鏈戰(zhàn)略成熟度周期中，峰頂左側(cè)是供應(yīng)鏈組織正在探索的許多新興功能。峰頂右邊是正趨于成熟的數(shù)字能力，它們是公司應(yīng)積極采用的能力，以優(yōu)化其績效。此處高德納特別指出了五項(xiàng)值得關(guān)注的數(shù)字技術(shù)和戰(zhàn)略趨勢，供應(yīng)鏈領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該掌握這些功能?；诔墒於鹊男袆又匾墓?yīng)鏈戰(zhàn)略趨勢.客戶的數(shù)字孿生(DToC)：DToC是客戶的動態(tài)虛擬鏡像表示，有助于仿真、模擬和預(yù)測客戶的行為。客戶可以是個(gè)人、企業(yè)客戶、角色、人群或機(jī)器。.機(jī)器客戶：機(jī)器客戶是非人類經(jīng)濟(jì)參與者，通過付款來獲取商品或服務(wù)。例子包括獨(dú)立于人類命令下訂單的物聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備或資產(chǎn)、維持消耗品可用性的智能補(bǔ)貨算法以及向消費(fèi)者建議交易的智能助手。Gartner2020年首席執(zhí)行官和高級管理人員調(diào)查表明，61%的首席執(zhí)行官認(rèn)為，到2030年，機(jī)器客戶的需求將在其行業(yè)中變得越來越重要。.生成式人工智能（GenAIGenAI技術(shù)可以通過從原始源內(nèi)容的大型存儲庫中學(xué)習(xí)來生成內(nèi)容、策略、設(shè)計(jì)和方法的新派生版本。GenAI具有深遠(yuǎn)的商業(yè)影響，包括內(nèi)容發(fā)現(xiàn)、創(chuàng)建、真實(shí)性和監(jiān)管；人類工作的自動化；以及客戶和員工體驗(yàn)。在供應(yīng)鏈中，GenAI可以創(chuàng)建定制的客戶和供應(yīng)商溝通。.數(shù)字供應(yīng)鏈孿生：數(shù)字供應(yīng)鏈孿生是物理端到端供應(yīng)鏈的高分辨率數(shù)字表示，它與現(xiàn)實(shí)世界同步，以提供可見性并實(shí)現(xiàn)一致的端到端決策。.人工智能(AI)：人工智能應(yīng)用先進(jìn)的分析和基于邏輯的技術(shù)來識別和預(yù)測模式、自學(xué)習(xí)以及制定和執(zhí)行決策。人工智能增強(qiáng)了人類的決策能力或使日常和非常規(guī)任務(wù)自動化。人工智能有潛力改變供應(yīng)鏈。它通過識別模式并提出可行的建議，顯著增強(qiáng)了人類的決策能力。.機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)：ML可以從大量數(shù)據(jù)中識別模式、生成見解并預(yù)測未來結(jié)果。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)在供應(yīng)鏈中的潛力巨大，但在更廣泛的采用方面面臨著許多障礙。缺乏高質(zhì)量的數(shù)據(jù)可能會降低機(jī)器學(xué)習(xí)算法的輸出。用戶對復(fù)雜模型工作的不信任可能會限制采用。略。Gartner建議CSCO與其組織合.高級分析：高級分析涵蓋預(yù)測性和規(guī)范性，使組織能夠預(yù)測未來場景并主動確定最佳行動。盡管它在領(lǐng)導(dǎo)者中展示了顯著的好處，但許多供應(yīng)鏈組織仍然未能廣泛采用它。員工數(shù)據(jù)素養(yǎng)水平低也是缺乏采用的罪魁禍?zhǔn)住９?yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（3.人工智能和生成式人工智能的發(fā)展趨勢及預(yù)測筆者在【1】中已經(jīng)對生成式人工智能的發(fā)展趨勢，特別是展望了它對供應(yīng)鏈領(lǐng)域的應(yīng)用前景。本節(jié)將進(jìn)一步介紹一般人工智能和生成式人工智能未來發(fā)展的成熟度趨勢和某些預(yù)測。本節(jié)主要參考Gartner發(fā)布的人工智能技術(shù)成熟度周期的研究報(bào)告【5-10】。在此之前，先介其中重點(diǎn)關(guān)注人工智能。自2017年以來的傳統(tǒng)，ARKInvest（方舟投資）每年發(fā)布一份年度研究報(bào)告“大創(chuàng)意（BigIdeas）?,它是ARK的開創(chuàng)性文件，對技術(shù)融合及其在全球范圍內(nèi)變革行業(yè)和經(jīng)濟(jì)的潛力進(jìn)行了全面分析。ARKInvest的《2024年大創(chuàng)意》報(bào)告【5】概述了對2030年關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展的雄心勃勃的期望及其到2040年的潛在影響。下面列舉了該報(bào)告的15個(gè)對未來科技的預(yù)測:.技術(shù)融合：在人工智能突破的推動下，到2030年，與顛覆性創(chuàng)新相關(guān)的全球股票市場價(jià)值可能會從總市值的16%增加到60%以上。因此，與顛覆性創(chuàng)新相關(guān)的年度股票回報(bào)率可能會超過40，未來七年，其市值將從目前的約19萬億美元增加到2030年的約220萬億美元。到2030年，與顛覆性創(chuàng)新相關(guān)的全球股票市場價(jià)值可能會增加至60%.人工智能：擴(kuò)展全球智能并重新定義工作。到2030年，硬件和軟件的融合可以推動人工智能培訓(xùn)成本每年下降75%。.比特幣配置：增強(qiáng)比特幣在投資組合中的作用。過去七年里，比特幣的年度回報(bào)率平均約為44%，而其他主要資產(chǎn)的年度回報(bào)率平均為5.7%。2023年的比特幣：在2022供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（年的挑戰(zhàn)之后展現(xiàn)出韌性和復(fù)蘇，2023年，比特幣價(jià)格飆升155%，2023年比特幣市值將達(dá)到8270億美元.智能合約：為互聯(lián)網(wǎng)原生金融系統(tǒng)提供動力。如果金融資產(chǎn)以類似于互聯(lián)網(wǎng)采用的速度遷移到區(qū)塊鏈基礎(chǔ)設(shè)施，并且與去中心化金融服務(wù)相關(guān)的收取率是傳統(tǒng)金融服務(wù)的三分之一，那么智能合約每年可能會產(chǎn)生超過4500億美元的費(fèi)用。.數(shù)字消費(fèi)者：向數(shù)字休閑轉(zhuǎn)型。根據(jù)ARK的研究，數(shù)字休閑支出將取代實(shí)體休閑支出，并在未來7年內(nèi)以每年19%的速度增長，從2023年的7萬億美元增長到2030年的23萬億美元。.數(shù)字錢包：通過雙邊網(wǎng)絡(luò)閉合循環(huán)。根據(jù)ARK的研究，閉環(huán)消費(fèi)者支付、商業(yè)銀行和員工工資/支付將使特定垂直軟件平臺的收入在未來七年內(nèi)以每年22-33%的速度增長，到2030年，數(shù)字錢包可能會將特定垂直軟件平臺的收入增加到27-500億美元。.精準(zhǔn)治療：更有效、更便宜地治愈疾病。根據(jù)ARK的研究，專注于精準(zhǔn)治療的公司的企業(yè)價(jià)值在未來7年內(nèi)可能以每年28%的速度增長，從2023年的約8200億美元增至2030年的約4.5萬億美元。.多組學(xué)工具和技術(shù)：將生物學(xué)見解轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)價(jià)值。根據(jù)ARK的研究，多組學(xué)工具和技術(shù)可以將每種藥物的研發(fā)(R&D)支出減少25%以上。.電動汽車：更低的電池成本推動電動汽車的采用。ARK預(yù)測，未來7年電動汽車銷 量將以每年33%的速度增長，從2023年的約1000萬輛增至2030年的7400萬輛。.機(jī)器人技術(shù)：人工智能軟件和硬件的融合使自動化得以推廣。根據(jù)賴特定律，隨著硬件和軟件成本的下降，人工智能將繼續(xù)提高生產(chǎn)力，并為通用機(jī)器人技術(shù)創(chuàng)造新的市場機(jī)會，每年的收入規(guī)模將超過24萬億美元。通用機(jī)器人代表著超過24萬億美元的全球收入機(jī)會供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（.Robotaxis：安全且經(jīng)濟(jì)地改變城市交通。根據(jù)ARK的研究，機(jī)器人出租車平臺可以重新定義個(gè)人出行，并在未來五到十年內(nèi)創(chuàng)造28萬億美元的企業(yè)價(jià)值。2030年，Robotaxi平臺可創(chuàng)造28萬億美元的企業(yè)價(jià)值.自主物流：降低成本并重塑供應(yīng)鏈。根據(jù)ARK的研究，到2030年，自動送貨收入可能會從現(xiàn)在的零增長到9000億美元。.可重復(fù)使用的火箭：為商業(yè)開放外太空。根據(jù)ARK的研究，到2030年，衛(wèi)星連接收入可能達(dá)到1300億美元，但仍只是約2萬億美元電信收入的一小部分。2030年衛(wèi)星連接收入每年可能超過1300億美元.3D打?。褐厮苤圃臁８鶕?jù)ARK的研究，未來7年，即到2030年，3D打印收入每年可能會增長約40%，從目前的約180億美元增至2030年的約1800億美元。該報(bào)告還指出，在許多通用性技術(shù)中，人工智能已成為其核心技術(shù)，圖3顯示了通用性技術(shù)的經(jīng)濟(jì)影響（實(shí)際GDP增長和消費(fèi)者盈余的年度增長百分比）預(yù)測。按此預(yù)測，到2030年，人工智能對世界經(jīng)濟(jì)的影響將達(dá)到約7~12%。供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（3.22023年Gartner人工智能技術(shù)成熟度周期2023年Gartner人工智能技術(shù)成熟度周期確定了能夠提供顯著甚至變革性效益的創(chuàng)新和技術(shù)，同時(shí)還能解決易出錯(cuò)系統(tǒng)的局限性和風(fēng)險(xiǎn)。人工智能戰(zhàn)略應(yīng)考慮哪些提供最可信的投資案例？Gartner總監(jiān)分析師AfrazJaffri表示：“人工智能技術(shù)成熟度曲線中有許多創(chuàng)新值得特別關(guān)注，這些創(chuàng)新將在兩到五年內(nèi)成為主流采用，其中包括生成式人工智能和決策智能?！薄霸缙诓捎眠@些創(chuàng)新將帶來顯著的競爭優(yōu)勢，并緩解與在業(yè)務(wù)流程中使用人工智能模型相關(guān)的問題?！痹谌斯ぶ悄芗夹g(shù)中，目前GenAI創(chuàng)新占主導(dǎo)地位，它使用ChatGPT等系統(tǒng)以非常真實(shí)的方式提高了開發(fā)人員和知識工作者的生產(chǎn)力。這導(dǎo)致組織和行業(yè)重新思考其業(yè)務(wù)流程和人力資源的價(jià)值，將GenAI推向技術(shù)成熟度曲線上期望過高的頂峰（見圖4）。Gartner現(xiàn)在認(rèn)為生成式AI運(yùn)動在走向更強(qiáng)大的AI系統(tǒng)的道路上有兩個(gè)方面值得關(guān)注：這兩個(gè)方面不同的關(guān)鍵技術(shù)列舉在下面的表格中:生成式人工智能將推動創(chuàng)新——生成式人工智能影響業(yè)務(wù)，因?yàn)樗婕皟?nèi)容發(fā)現(xiàn)、創(chuàng)建、真實(shí)性和法規(guī)。它還具有自動化人類工作以及客戶和員工體驗(yàn)的能力。推動生成式人工智能進(jìn)步的創(chuàng)新——stablediffusion,midjourney，LLM等創(chuàng)新正加速GenAI進(jìn)步。用戶組織都在積極嘗試，初創(chuàng)公司涌現(xiàn)，政府出臺法規(guī)等在推動其發(fā)展。.通用人工智能（AGI）是機(jī)器的（目前假設(shè)的）智能，它可以完成人類可以執(zhí)行的任何智力任務(wù)。.人工智能工程是企業(yè)大規(guī)模交付人工智能解決方案的基礎(chǔ)。該學(xué)科創(chuàng)建連貫的企業(yè)開發(fā)、交付和基于人工智能的運(yùn)營系統(tǒng)。.自主系統(tǒng)是執(zhí)行領(lǐng)域限定任務(wù)的自我管理物理或軟件系統(tǒng)，具有三個(gè)基本特征：自主性、學(xué)習(xí)性和代理性。.人工智能仿真是人工智能和仿真技術(shù)的結(jié)合應(yīng)用，共同開發(fā)人工智能代理以及可以訓(xùn)練、測試甚至部署人工智能代理的模擬環(huán)境。.人工智能信任、風(fēng)險(xiǎn)和安全管理（AITRiSM）確保人工智能模型治理、可信性、公平性、可靠性、穩(wěn)健性、有效性和數(shù)據(jù)保護(hù)。.因果人工智能識別并利用因果關(guān)系，超越基于相關(guān)性的.云人工智能服務(wù)提供人工智能模型構(gòu)建工具、預(yù)構(gòu)建服務(wù)的API和相關(guān)中間件，支持構(gòu)建/訓(xùn)練、部署和使用在預(yù)構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施上作為云服務(wù)運(yùn)行的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型。.復(fù)合人工智能是指不同人工智能技術(shù)的組合應(yīng)用（或融合以提高學(xué)習(xí)效率，拓寬知識表示的層次。它以更有效的方式解決更廣泛的業(yè)務(wù)問題。.計(jì)算機(jī)視覺是一組技術(shù)，涉及捕獲、處理和分析現(xiàn)實(shí)世界的圖像和視頻，以從物理世界中提取有意義的上下文信息。.以數(shù)據(jù)為中心的人工智能是一種專注于增強(qiáng)和豐富訓(xùn)練數(shù)據(jù)以推動更好的人工智能成果的方法。以數(shù)據(jù)為中心的人工智能還解決數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私和可擴(kuò)展性問題。.邊緣人工智能是指在非IT產(chǎn)品、物聯(lián)網(wǎng)端點(diǎn)、網(wǎng)關(guān)和邊緣服務(wù)器中嵌入人工智能技術(shù)的使用。它涵蓋消費(fèi)、商業(yè)和工業(yè)應(yīng)用的用例，例如自動駕駛汽車、增強(qiáng)的醫(yī)療診斷功能和流視頻分析。.智能應(yīng)用程序利用學(xué)習(xí)適應(yīng)來自主響應(yīng)人和機(jī)器。.模型運(yùn)營化(ModelOps)主要關(guān)注高級分析、人工智能和決策模型的端到端治理和生命周期管理。.運(yùn)營型人工智能系統(tǒng)(OAISys)支持生產(chǎn)就緒型企業(yè)級人工智能的編排、自動化和擴(kuò)展，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、DNN和生成型人工智能。.即時(shí)工程是以文本或圖像的形式向生成式人工智能模型提供輸入以指定和限制模型可以產(chǎn)生的響應(yīng)集的學(xué)科。.智能機(jī)器人是由人工智能驅(qū)動的、通常是移動的機(jī)器，旨在自主執(zhí)行一項(xiàng)或多項(xiàng)物理任務(wù)。.合成數(shù)據(jù)是人工生成的一類數(shù)據(jù)，而不是從對現(xiàn)實(shí)世界的直接觀察中獲得的數(shù)據(jù)。預(yù)測模型，轉(zhuǎn)向能夠更有效地規(guī)定行動并更自主地行動的人工智能系統(tǒng)。.數(shù)據(jù)標(biāo)記和注釋(DL&A)是一個(gè)對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行進(jìn)一步分類、分段、注釋和增強(qiáng)的過程，以豐富數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)更好的分析和人工智能項(xiàng)目。.第一原理人工智能(FPAI)（又名物理信息人工智能）將物理和模擬原理、控制定律和領(lǐng)域知識融入人工智能模型中。FPAI將人工智能工程擴(kuò)展到復(fù)雜系統(tǒng)工程和基于模型的系統(tǒng).基礎(chǔ)模型是大參數(shù)模型，以自我監(jiān)督的方式在廣泛的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。.知識圖是物理和數(shù)字世界的機(jī)器可讀表示。它們包括遵循圖形數(shù)據(jù)模型的實(shí)體（人員、公司、數(shù)字資產(chǎn)）及其關(guān)系。.多代理系統(tǒng)（MAS）是一種由多個(gè)獨(dú)立（但交互式）代理組成的人工智能系統(tǒng)，每個(gè)代理都能夠感知環(huán)境并采取行動。代理可以是人工智能模型、軟件程序、機(jī)器人和其他計(jì)算實(shí)體。.神經(jīng)符號人工智能是復(fù)合人工智能的一種形式，它將機(jī)器學(xué)習(xí)方法和符號系統(tǒng)結(jié)合起來，創(chuàng)建更強(qiáng)大、更值得信賴的人工智能模型。它提供了推理基礎(chǔ)設(shè)施，可以更有效地解決更廣泛的業(yè)務(wù)問題。.負(fù)責(zé)任的人工智能是在采用人工智能時(shí)做出適當(dāng)?shù)纳虡I(yè)和道德選擇的總稱。它包含確保積極、負(fù)責(zé)和符合道德的人工智能開發(fā)和運(yùn)營的組織責(zé)任和實(shí)踐。供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（圖4：Gartner2023人工智能技術(shù)成熟度周期（來源：Gartner【6】）人工智能和AI技術(shù)的未來是什么？【7】指出：它不僅僅是作為一種技術(shù)或商業(yè)工具，而是作為一種通用產(chǎn)品技術(shù)。人工智能對社會的影響堪比互聯(lián)網(wǎng)、印刷機(jī)甚至電力的出現(xiàn)。它正處于重塑整個(gè)社會的邊緣。Gartner對人工智能的未來的預(yù)測，即戰(zhàn)略規(guī)劃假設(shè)包括：.到2026年，超過80%的企業(yè)將使用生成式AIAPI或模型，和/或在生產(chǎn)環(huán)境中部署支持GenAI的應(yīng)用程序，而2023年這一比例還不到5%。.到2026年，實(shí)施AI透明度、信任和安全性的組織將看到其AI模型在采用率、業(yè)務(wù)目標(biāo)和用戶接受度方面實(shí)現(xiàn)50%的改進(jìn)。.到2026年，采用人工智能工程實(shí)踐來構(gòu)建和管理自適應(yīng)人工智能系統(tǒng)的企業(yè)，在實(shí)施人工智能模型所需的數(shù)量和時(shí)間上將比同行至少提高25%。.到2027年，至少兩家提供人工智能風(fēng)險(xiǎn)管理功能的供應(yīng)商將被提供更廣泛功能的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理供應(yīng)商收購。.到2027年，至少有一家全球公司將因不遵守?cái)?shù)據(jù)保護(hù)或人工智能治理立法而被監(jiān)管機(jī)構(gòu)禁止其人工智能部署。商業(yè)領(lǐng)袖正面臨三組新的期望：.投資者期待新的增長來源和更高的利潤率。.客戶將在日常生活中利用生成式人工智能（GenAI并期望您也這樣做。.員工將離開那些人類從事生成性人工智能可以處理的工作的組織。【8】指出：生成式人工智能可以提供幫助商業(yè)領(lǐng)袖達(dá)到新的期望。高管面臨的主要挑戰(zhàn)是確定生成式人工智能在何處以及如何融入現(xiàn)有和未來的業(yè)務(wù)和運(yùn)營模式，如何有效地試驗(yàn)GenAI用例，以及如何為GenAI趨勢帶來的長期顛覆和機(jī)遇做好準(zhǔn)備。圖5描述了Gartner對GenAI未來的8大預(yù)測:供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（【9】指出：ChatGPT雖然很酷，但這只是一個(gè)開始；生成式人工智能的企業(yè)用途要復(fù)雜得多。過去三年（2020-2022風(fēng)險(xiǎn)投資公司在生成式人工智能解決方案上投資了超過17億美元，其中人工智能藥物發(fā)現(xiàn)和人工智能軟件編碼獲得的資金最多。Gartner技術(shù)創(chuàng)新研究副總裁BrianBurke指出，“像ChatGPT這樣的早期基礎(chǔ)模型專注于生成式AI增強(qiáng)創(chuàng)造性工作的能力，但到2025年，我們預(yù)計(jì)將使用生成式AI技術(shù)系統(tǒng)地發(fā)現(xiàn)超過30%的新藥物和材料（從今天的零增加）?,另外，營銷和媒體已經(jīng)感受到生成人工智能的影響。高德納預(yù)計(jì)：.到2025年，大型組織30%的出站營銷信息將由綜合生年這一比例為0%。未來五年，生成式人工智能將對企業(yè)產(chǎn)生越來越大的影響。Gartner預(yù)測【10】：.到2026年，生成式設(shè)計(jì)AI.到2026年，超過1億人將聘請機(jī)器人同事為他們的工作做出貢獻(xiàn)。.到2027年，近15%的新應(yīng)用程序?qū)⒂扇斯ぶ悄茏詣由?，無需人工參與。今天這種情況根本沒有發(fā)生。供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（由于人工智能，特別是生成式人工智能近年來取得劃時(shí)代的進(jìn)步，并且展現(xiàn)了其強(qiáng)大的創(chuàng)造力和生產(chǎn)力，人工智能市場正欣欣向榮。Gartner預(yù)計(jì)【11】.全球人工智能軟件支出將從2022年的1240億美元激增至2027年的2970億美元，未來六年市場將以19.1%的復(fù)合年增長率增長。.生成式人工智能(GenAI)軟件支出預(yù)計(jì)將從2023年的8%飆升至2027年的35%。GenAI的快速增長歸因于企業(yè)軟件供應(yīng)商將AI工具集成到當(dāng)前和未來的版本中，簡化了基于GenAI的功能的廣泛采用和新的應(yīng)用程序?！?1】指出Gartner基于下面的預(yù)測作為基礎(chǔ)對人工智能軟件市場預(yù)測的基礎(chǔ):.到2026年，超過70%的獨(dú)立軟件供應(yīng)商(ISV)將在其企業(yè)應(yīng)用程序中嵌入GenAI功能，這比目前的不到1%有了重大飛躍。.到2025年，全球39%的組織將處于Gartner人工智能采用曲線的實(shí)驗(yàn)階段，其中14%處于擴(kuò)展階段。Gartner預(yù)測，到2027年，36%處于實(shí)驗(yàn)階段的組織也將開始采用具有高業(yè)務(wù)價(jià)值但財(cái)務(wù)影響時(shí)間(TOFI)較低的用例。隨著組織在人工智能實(shí)驗(yàn)方面變得更加成熟，支出將會增加。供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（圖6：人工智能軟件預(yù)測與增長（來源：高德納【11】）Gartner分析師在預(yù)測分析中表示：“我們預(yù)計(jì)軟件應(yīng)用程序中對更多人工智能增強(qiáng)功能的需求將會持續(xù)增長，并且提供商將有更多機(jī)會提供構(gòu)建人工智能的軟件。但是，預(yù)計(jì)這些市場在預(yù)測期內(nèi)不會飽和（供應(yīng)超過需求）?！眻D7描述了人工智能軟件在應(yīng)用市場的支出分布。其中.Gartner預(yù)測財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)(FMS)組件上的人工智能支出將成為整體最大的應(yīng)用市場。FMS通過預(yù)測、規(guī)劃、現(xiàn)金應(yīng)用和收款、余額調(diào)節(jié)等功能為財(cái)務(wù)辦公室提供支持。FMS供應(yīng)商已經(jīng)在人工智能方面加倍努力，以提供經(jīng)過驗(yàn)證的生產(chǎn)力和優(yōu)化支持，將基于人工智能的功能集成到他們的應(yīng)用程序和平臺中。人工智能的固有優(yōu)勢很快就會帶來FMS系統(tǒng)的量化性能和生產(chǎn)力提升，這是為潛在客戶構(gòu)建可靠業(yè)務(wù)案例的賭注。.數(shù)字商務(wù)應(yīng)用是增長最快的人工智能應(yīng)用市場。數(shù)字商務(wù)應(yīng)用程序旨在簡化商務(wù)運(yùn)營和相關(guān)領(lǐng)域，包括優(yōu)化、客戶細(xì)分、圖像分類等。Gartner將數(shù)字商務(wù)中的人工智能功供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（能定義為包括個(gè)性化、自動執(zhí)行和內(nèi)容生成。.釆購的人工智能應(yīng)用市場也將得到較大增長。圖7：人工智能軟件在應(yīng)用市場的支出（來源：Gartner【11】）Gartner預(yù)測GenAI最終將成為所有人工智能軟件支出的基石，到2027年將達(dá)到全球收入的35%?！?1】指出，人工智能副駕駛的激增被集成到各種企業(yè)系統(tǒng)中，成為推動該市場增長的主要催化劑。如今，副駕駛系統(tǒng)已在電子郵件系統(tǒng)、客戶支持聊天機(jī)器人和各種營銷應(yīng)用程序中使用，內(nèi)容創(chuàng)建和個(gè)性化供應(yīng)商可以將副駕駛快速跟蹤到他們的應(yīng)用程序和平臺中。支持GenAI樂觀增長預(yù)測的眾多數(shù)據(jù)點(diǎn)之一是微軟去年3月推出的Microsoft供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（Dynamics365Copilot的成功。自那時(shí)起，超過130,000個(gè)組織體驗(yàn)了MicrosoftDynamics365和MicrosoftPowerPlatform中的副駕駛功能。圖8：生成式人工智能預(yù)測支出占具有增長生成式人工智能軟件的人工智能軟件的比例（來從圖9可見，大型語言模型（LLM）是人工智能平臺市場增長的核心。根據(jù)【11】，Gartner預(yù)測，數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能平臺市場將在預(yù)測期內(nèi)出現(xiàn)最大的軟件支出。他們將市場定義為包括機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)平臺和云人工智能開發(fā)者服務(wù)。Gartner分析師在報(bào)告中寫道：“人工智能的發(fā)展和技術(shù)的民主化加速了數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能平臺市場的發(fā)展，其中易用性、工作流程、協(xié)作和部署等功能為公民數(shù)據(jù)科學(xué)家提供了支持?！?，其中增長最快的領(lǐng)先人工智能平臺是自然語言技術(shù)（包括LLM）、數(shù)據(jù)科學(xué)和人工智能平臺、計(jì)算機(jī)視覺平臺以及分析和商業(yè)智能平臺。LLM將成為未來三年基于自然語言技術(shù)的平臺不斷發(fā)展的動力。它們是人工智能軟件市場的新興工作坊。供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（圖9：平臺市場的人工智能軟件支出（來源：Gartner【11】）根據(jù)美國市場研究公司MMR的報(bào)告【13】，供應(yīng)鏈中的人工智能市場規(guī)模達(dá)33.4億美元。預(yù)計(jì)到2022年，總收入將在2023年至2029年增長45.5%，達(dá)到近461.5億美元。人工智能（AI）是一種允許機(jī)器、軟件和系統(tǒng)在某些領(lǐng)域與人類智能和行為競爭的技術(shù)。人工智能由一個(gè)系統(tǒng)控制，該系統(tǒng)解釋數(shù)據(jù)并使用復(fù)雜的算法執(zhí)行各種工作。人工智能可以在整個(gè)供應(yīng)鏈中以多種方式使用，包括數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)分析、供需規(guī)劃和自動車輛管理。它還可以訪問倉庫程序以改進(jìn)產(chǎn)品運(yùn)輸、接收、存儲、揀選和管理。物流的增強(qiáng)可以通過優(yōu)化倉庫運(yùn)營和配送來實(shí)現(xiàn)。公司可以使用基于人工智能的解決方案來提高供應(yīng)鏈管理績效和質(zhì)量。供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（端到端可見性、需求預(yù)測方法、動態(tài)規(guī)劃優(yōu)化、集成業(yè)務(wù)規(guī)劃和維度流自動化只是其中幾個(gè)基本特征。圖10描繪供應(yīng)鏈?zhǔn)袌鲋械娜斯ぶ悄艿奈磥戆l(fā)展的前景。它包括以下幾個(gè)方面:.AI硬件，軟件，及服務(wù)各占一定比例，其中硬件占比40%左右圖10：供應(yīng)鏈?zhǔn)袌鲋械娜斯ぶ悄埽▉碓矗篗MR【13】）從圖11描繪的供應(yīng)鏈?zhǔn)袌鲋械娜斯ぶ悄軕?yīng)用分布可見，供應(yīng)鏈?zhǔn)袌鲋械娜斯ぶ悄芗?xì)分為供應(yīng)鏈計(jì)劃、倉庫管理、車隊(duì)管理、虛擬助理、風(fēng)險(xiǎn)管理、庫存管理以及規(guī)劃和物流。人工智能在供應(yīng)鏈中應(yīng)用的前2名是：.第一名：倉庫管理。在物流行業(yè)，AI自主數(shù)據(jù)處理廣泛應(yīng)用于倉庫庫存管理、庫存管理、產(chǎn)品安全、準(zhǔn)時(shí)交貨等領(lǐng)域。這些只是推動供應(yīng)鏈?zhǔn)袌鋈斯ぶ悄?AI)向前發(fā)展的幾個(gè)關(guān)鍵特征。典型的案例如亞馬遜已將其基于網(wǎng)絡(luò)的購買的倉庫數(shù)字化并使用人工智能推理流程。智能倉庫的日常運(yùn)營變得越來越先進(jìn)。亞馬遜正在利用人工智能來提高消費(fèi)者滿意度。另外，AmerSports成功利用機(jī)器學(xué)習(xí)來提高供應(yīng)鏈管理和確定性。由于人工智能技術(shù)，自動化過程取得了巨大進(jìn)步。.第二名：供應(yīng)鏈計(jì)劃。供應(yīng)鏈計(jì)劃人工智能應(yīng)用細(xì)分市場在2022年占據(jù)了次大的市場份額，人工智能應(yīng)用對改進(jìn)工廠調(diào)度和生產(chǎn)計(jì)劃的需求不斷增長，以及供應(yīng)鏈決策的靈活性和簡化程度不斷提高，可以促進(jìn)該細(xì)分市場的增長。圖11：供應(yīng)鏈?zhǔn)袌鲋械娜斯ぶ悄軕?yīng)用分布（來源：MMR【13】）供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（4.2024年及之后供應(yīng)鏈的未來趨勢和預(yù)測這一節(jié)主要介紹一些來自有名研究咨詢機(jī)構(gòu)和有名企業(yè)關(guān)于2024年及之后的供應(yīng)鏈的預(yù)測和趨勢。法拉利咨詢和研究集團(tuán)于2024年元月發(fā)布了其年度工業(yè)和全球供應(yīng)鏈預(yù)測的研究報(bào)告，報(bào)告中列舉了下面2024年十大預(yù)測:預(yù)測一：區(qū)域經(jīng)濟(jì)衰退的風(fēng)險(xiǎn)、地緣政治發(fā)展的加劇以及隨之而來的行業(yè)供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中斷將在2024年考驗(yàn)現(xiàn)有供應(yīng)鏈領(lǐng)導(dǎo)者的領(lǐng)導(dǎo)力和影響力。預(yù)測二：2024年將繼續(xù)增加戰(zhàn)略和戰(zhàn)術(shù)直接材料供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)彈性水平和增加敏捷性能力。預(yù)測三：全球廣泛運(yùn)輸和物流行業(yè)衰退將帶來額外損失，運(yùn)輸成本降低但服務(wù)水平不可預(yù)測。預(yù)測四：2023年勞動激進(jìn)主義的增加將延續(xù)到2024年，而更多高技能人才的短缺將繼續(xù)影響行業(yè)供應(yīng)鏈管理和運(yùn)營人員需求。預(yù)測五：業(yè)務(wù)和供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)管理的注意力、范圍和格局將在2024年發(fā)生轉(zhuǎn)變，為基于更多認(rèn)知和生成人工智能的決策能力的好處鋪平道路。預(yù)測六：企業(yè)和各自的供應(yīng)鏈管理團(tuán)隊(duì)將被要求評估生成人工智能、聊天機(jī)器人或LLM技術(shù)在支持特定領(lǐng)域的供應(yīng)鏈流程和決策中的業(yè)務(wù)和運(yùn)營價(jià)值主張。預(yù)測七：多行業(yè)供應(yīng)鏈ESG倡議和數(shù)據(jù)收集具有更大的意義和關(guān)注。在跟蹤、測量、報(bào)告和減少跨多個(gè)行業(yè)和企業(yè)的溫室氣體排放方面，人們越來越意識到這將是對生成式人工智能技術(shù)部署的重要應(yīng)用。我們預(yù)計(jì)，到2024年，將有更多證據(jù)表明這些努力可能會帶來更廣泛的市場興趣。供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（預(yù)測八：基于云技術(shù)的格局，包括以供應(yīng)鏈為重點(diǎn)的知名初創(chuàng)公司將面臨投資市場的清醒。2024年，專注于供應(yīng)鏈技術(shù)的初創(chuàng)企業(yè)將繼續(xù)面臨挑戰(zhàn)，它們需要在不增加資本的情況下，尋求擴(kuò)大收入或盈利增長的途徑。預(yù)測九：在線商務(wù)適度增長至更現(xiàn)實(shí)的增長水平，對零售商、履約服務(wù)提供商和包裹承運(yùn)商產(chǎn)生影響。預(yù)測十：行業(yè)特定的供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)型努力將接受更多考驗(yàn)。行業(yè)特定的供應(yīng)鏈主要指商用飛機(jī)工業(yè)供應(yīng)鏈電動汽車、半導(dǎo)體和汽車供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)，它們的轉(zhuǎn)型將面臨更多風(fēng)險(xiǎn)。法拉利的預(yù)測告訴我們，2024年及之后，我們將會繼續(xù)面臨充滿不確定性的工業(yè)和全球商業(yè)環(huán)境，需要具備彈性和應(yīng)對能力，并發(fā)揮供應(yīng)鏈領(lǐng)導(dǎo)力。自本世紀(jì)初以來，供應(yīng)鏈已成為許多全球企業(yè)和行業(yè)的戰(zhàn)略支柱。什么構(gòu)成了運(yùn)行良好的供應(yīng)鏈？【15】指出：2024年供應(yīng)鏈人工智能、可持續(xù)發(fā)展是首要考慮因素。該文對供應(yīng)鏈做出了如下預(yù)測:.風(fēng)險(xiǎn)抵御能力將持續(xù)存在：過去三年來，全球供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)和缺口已成為各行各業(yè)的關(guān)注焦點(diǎn)。供應(yīng)鏈現(xiàn)在被認(rèn)為是企業(yè)生存、成功和增長的核心，而不僅僅是降低成本的機(jī)會。公司已經(jīng)并將繼續(xù)重新審視風(fēng)險(xiǎn)緩解策略：陸上、近岸、離岸策略更貼近實(shí)際需求。關(guān)鍵材料的替代采購策略，通過識別不同地理位置的替代供應(yīng)商來減少對單一供應(yīng)源的依賴，從而降低供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)。重新思考庫存優(yōu)化策略，以確定脫鉤點(diǎn)和推遲策略，以便更好地在整個(gè)供應(yīng)鏈中定供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（位正確的材料、中間體和成品。改善與供應(yīng)商、物流服務(wù)提供商、合同制造商和其他主要貿(mào)易伙伴的協(xié)作并提高知名度。.可持續(xù)性是首要考慮因素：2024年，我們將開始看到一系列圍繞ESG的法規(guī)不斷生效。公司將被要求了解并披露其碳足跡和排放量。他們將向供應(yīng)鏈尋求數(shù)據(jù)。當(dāng)涉及到排放（估計(jì)占大多數(shù)公司的70%左右）、循環(huán)性和不平等時(shí)，供應(yīng)鏈?zhǔn)菃栴}的一個(gè)重要組成部分，因此是尋找解決方案時(shí)需要關(guān)注的一個(gè)重要領(lǐng)域。員工、利益相關(guān)者、客戶和監(jiān)管機(jī)構(gòu)都需要可持續(xù)發(fā)展數(shù)據(jù)，決策者必須了解供應(yīng)鏈的運(yùn)作方式、哪些供應(yīng)商和物流提供商為更綠色的商業(yè)模式做出了貢獻(xiàn)，以及哪些變化會影響其他業(yè)務(wù)。隨著客戶尋求更可持續(xù)的替代方案，無法滿足ESG法規(guī)的供應(yīng)商將面臨業(yè)務(wù)萎縮。.透明度和可預(yù)測性是推動因素：為了提高風(fēng)險(xiǎn)抵御能力和可持續(xù)性，您必須首先了解當(dāng)前形勢。如果沒有清晰地了解各個(gè)業(yè)務(wù)部門和合作伙伴正在發(fā)生的情況，領(lǐng)導(dǎo)層如何預(yù)測和響應(yīng)供應(yīng)鏈？為了滿足可持續(xù)發(fā)展計(jì)劃，公司必須能夠查明供應(yīng)鏈中的排放和廢物的位置，或者整個(gè)業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)中奴役勞動和不平等現(xiàn)象的位置，并對其進(jìn)行跟蹤，將調(diào)查結(jié)果轉(zhuǎn)化為可行的后續(xù)步驟。但僅靠可見性是不夠的。如果你無法解決問題，那么知道你有問題又有什么意義呢！這就是預(yù)測性和規(guī)范性分析在預(yù)測即將到來的挑戰(zhàn)和機(jī)遇并提供相關(guān)和及時(shí)的信息以做出明智決策方面發(fā)揮關(guān)鍵作用的地方。預(yù)測性和規(guī)范性分析可以幫助供應(yīng)鏈從業(yè)者根據(jù)下周可能發(fā)生的情況做出決策，而不僅僅是告訴他們上周發(fā)生了什么。.數(shù)字化和人工智能是游戲規(guī)則的改變者：實(shí)現(xiàn)抗風(fēng)險(xiǎn)和可持續(xù)供應(yīng)鏈的關(guān)鍵之一是數(shù)字供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（化。借助更加數(shù)字化的供應(yīng)鏈，您可以更好、更快、成本更低地應(yīng)對中斷。通過投資供應(yīng)鏈技術(shù)來數(shù)字化流程，例如人工智能（AI）、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和機(jī)器人技術(shù)，公司已經(jīng)能夠提高整個(gè)供應(yīng)鏈的可見性、敏捷性和彈性。通過數(shù)字化方式將所有貿(mào)易伙伴聯(lián)網(wǎng)，使公司能夠更好地預(yù)測干擾并采取適當(dāng)?shù)男袆觼碜尶蛻艉捅O(jiān)管機(jī)構(gòu)滿意。目標(biāo)是將分散的供應(yīng)鏈轉(zhuǎn)變?yōu)槊艚?、協(xié)作的供應(yīng)、物流、資產(chǎn)管理和服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，所有這些都通過動態(tài)工作流程與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)連接起來，以加快業(yè)務(wù)步伐。2024年供應(yīng)鏈年度詞匯將是“GENAI”（即生成式人工智能）。公司需要將其人工智能戰(zhàn)略分為3個(gè)不同的類別：提高供應(yīng)鏈效率-如何推動組織以一種不同的、更加速的方式完成您今天所做的事情？改善用戶體驗(yàn)–如何讓事情變得更直觀并提供上下文信息？提供新的流程和創(chuàng)新–如何開發(fā)一種您以前在組織中不具備的能力？【16】的研究發(fā)現(xiàn)了三個(gè)主要供應(yīng)鏈趨勢，這些發(fā)現(xiàn)提供了對供應(yīng)鏈當(dāng)前狀態(tài)的重要見解，并為幫助組織應(yīng)對未來挑戰(zhàn)的戰(zhàn)略提供了信息。它們是.供應(yīng)鏈上的組織如何應(yīng)對人工智能(AI)等新興技術(shù)。1.工作成本增加是供應(yīng)鏈中斷的主要后果，占84.6%，其次分別是利潤損失，占比77.6%，供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（圖12：供應(yīng)鏈中斷的后果（財(cái)務(wù)、聲譽(yù)等來源：Fictiv【16】）此外，業(yè)務(wù)連續(xù)性研究所的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，排名第二和第三的并列，54%的受訪者表示對物流和聲譽(yù)都產(chǎn)生了負(fù)面影響。根據(jù)該報(bào)告，不同類型的中斷往往會導(dǎo)致不同類型的成本。例如，惡劣天氣會影響62%受訪者的物流成本，而網(wǎng)絡(luò)犯罪更有可能造成財(cái)務(wù)（70%）和聲譽(yù)（60%）損失。與此同時(shí)，與健康和安全相關(guān)的事件往往會導(dǎo)致所有三個(gè)領(lǐng)域的成本增加，68%的受訪者遭受負(fù)面財(cái)務(wù)影響，68%遭受聲譽(yù)損害，64%遭受后勤后果。2.提高供應(yīng)鏈可視性是55%制造業(yè)相關(guān)企業(yè)的首要任務(wù)對于員工人數(shù)少于2,500人的小型組織來說，這一優(yōu)先事項(xiàng)的排名已大幅下滑，從2022年的77%下降到2023年的38%。相反，小型公司2023年的業(yè)務(wù)優(yōu)先事項(xiàng)是改善客戶體驗(yàn)（提高52%）并減少運(yùn)營成本效率低下45%。提高新產(chǎn)品創(chuàng)新速度是整個(gè)公司的第二要務(wù)，49%的各種規(guī)模的公司將其列為2023年的優(yōu)先事項(xiàng)。這比上一年大幅增加，當(dāng)時(shí)只有11%的公司將其列為優(yōu)先事項(xiàng)將此作為優(yōu)先事項(xiàng)。供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（從圖13可見，對于擁有2,500至5,000名員工的中型企業(yè)，2023年的重點(diǎn)是提高供應(yīng)鏈彈性和敏捷性，提高到55%（高于上一年的30%）。對于員工人數(shù)超過5000人的企業(yè)，優(yōu)先級保持一致，可見度位居榜首，為56%（較上年圖13：提高供應(yīng)鏈可視性之重要性（來源：Fictiv【16】）3.85%的工程、供應(yīng)鏈、制造和產(chǎn)品開發(fā)領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者計(jì)劃或已經(jīng)采用人工智能（見圖【17】對240名擔(dān)任這些職位的供應(yīng)鏈專業(yè)人員進(jìn)行的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，高管級別的人員往往比總監(jiān)級別的領(lǐng)導(dǎo)者更熱衷于實(shí)施人工智能技術(shù)。只有大約一半的主管級別領(lǐng)導(dǎo)者對人工智能感到興奮，而他們對新興人工智能技術(shù)感到擔(dān)憂的可能性是其四倍。至于人工智能將在哪些領(lǐng)域產(chǎn)生最大的影響，在接受調(diào)查的工程領(lǐng)導(dǎo)者中，60%的人認(rèn)為它將影響質(zhì)量控制檢查，而人工智能在質(zhì)量控制檢查領(lǐng)域已廣泛實(shí)施了近十年。與此形成鮮明對比的是，47%的非工程職位受訪者也持相同觀點(diǎn)。非工程職位的領(lǐng)導(dǎo)者更有可能期望人工智能在產(chǎn)品設(shè)計(jì)中發(fā)揮作用，其潛力才剛剛開始被探索（51%vs.36%）。他們也更有可能看到人工智能在供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用（51%vs.38%）。隨著人工智能推動自動化和機(jī)器人技術(shù)的進(jìn)步，大多數(shù)受訪者正在與現(xiàn)有供應(yīng)商合作實(shí)施人工智能解決方案，但幾乎同樣多的受訪者正在尋找新的供應(yīng)商、實(shí)施商業(yè)人工智能解決方案或構(gòu)建自己的解決方案。圖14：人工智能是游戲規(guī)則的改變者（來源：Fictiv【16】）供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（以下選擇的部分供應(yīng)鏈統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)【16】，為上面的三個(gè)關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)以及供應(yīng)鏈行業(yè)當(dāng)前和未來面臨的其他挑戰(zhàn)提供了進(jìn)一步的見解和背景。此外，這些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)揭示了供應(yīng)鏈上的組織所取得的勝利，以及可以改進(jìn)以獲得競爭優(yōu)勢的領(lǐng)域。1.48%的公司表示，他們面臨著提高供應(yīng)鏈可持續(xù)性的越來越大的壓力。2.企業(yè)在實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)方面面臨的三個(gè)主要挑戰(zhàn)是對供應(yīng)商和合作伙伴可持續(xù)發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)的控制有限（54%）、難以擴(kuò)大規(guī)模較小的舉措（40%）以及缺乏資金（36%）。3.可持續(xù)發(fā)展舉措主要關(guān)注電氣化（40%）、自然資源管理（29%）、用水（27%）、可再生能源（27%）和范圍3排放（該公司不直接生產(chǎn)，但負(fù)責(zé)（23%。4.全球供應(yīng)鏈管理市場將從2022年的257億美元增長到2032年的721億美元，預(yù)計(jì)復(fù)合年增長率（CAGR）為10.9%。5.供應(yīng)鏈管理行業(yè)的大幅增長部分歸因于COVID-19大流行期間電子商務(wù)、自動化和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的擴(kuò)張。6.供應(yīng)鏈運(yùn)營面臨的最大挑戰(zhàn)是招聘和保留人才（57%）、缺貨（52%）和消費(fèi)者需求（52%）。7.為了應(yīng)對供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)，公司正在對員工進(jìn)行再培訓(xùn)和技能提升（41%并雇用具有面向未來技能的新員工（34%）。供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（8.52%的工程師每周花費(fèi)6小時(shí)或更多小時(shí)從事供應(yīng)鏈相關(guān)工作，包括尋找供應(yīng)商、提供和請求報(bào)價(jià)以及訂購零件。從2022年到2023年，這一數(shù)字令人震驚地增長了73%。9.43%的小型企業(yè)使用過時(shí)的庫存跟蹤方法，例如筆和紙(14%)以及Excel等電子表格(21%)。10.8%的小型企業(yè)根本不跟蹤其庫存。11.只有33%的小型企業(yè)使用庫存管理軟件或直接在其會計(jì)軟件Quickbooks中進(jìn)行盤點(diǎn)。然而，值得注意的是，24%的小型企業(yè)沒有庫存。12.42%的企業(yè)正在增加工程外包，以應(yīng)對機(jī)械工程人才的短缺。13.令人震驚的是，97%的供應(yīng)鏈領(lǐng)導(dǎo)者預(yù)計(jì)適合機(jī)械工程職位的人才將日益短缺。以下是值得了解的2024年18個(gè)物流統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)【18】：1.2023年全球貨運(yùn)物流年復(fù)合增長率達(dá)5.5%據(jù)ReportLinker稱，全球貨運(yùn)和物流市場從2022年的156.5億美元增至2023年的165.2億美元，復(fù)合年增長率為5.5%。盡管俄羅斯和烏克蘭之間的戰(zhàn)爭阻礙了全球經(jīng)濟(jì)從COVID-19大流行中復(fù)蘇，但差距是一個(gè)很大的數(shù)字。而且，戰(zhàn)爭對經(jīng)濟(jì)增長的影響也很大，因?yàn)樗鼘?dǎo)致了大宗商品價(jià)格的飆升，導(dǎo)致許多國家出現(xiàn)通貨膨脹，因此一年內(nèi)的差異很大。2.2023年海運(yùn)較2022年下降5.37%供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（盡管由于各種全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇計(jì)劃帶來更好的供應(yīng)鏈管理和營銷實(shí)踐，今年運(yùn)費(fèi)總體穩(wěn)定，但海運(yùn)市場量有所下降。據(jù)Siam稱，海運(yùn)市場出現(xiàn)顯著下滑，2023年與2022年相比下降了5.37%。由于疫情和烏克蘭與俄羅斯之間的爭端導(dǎo)致全球經(jīng)濟(jì)衰退，進(jìn)出口流程面臨更多挑3.隨著商業(yè)行業(yè)的進(jìn)步，全球人工智能在物流領(lǐng)域的應(yīng)用呈高增長為了適應(yīng)當(dāng)今數(shù)字化世界的快速發(fā)展，許多企業(yè)開始使用人工智能(AI)來簡化運(yùn)輸流程。根據(jù)美國商業(yè)資訊的報(bào)告，全球運(yùn)輸和航運(yùn)市場中的人工智能從去年的26億美元飆升至31億美元，復(fù)合年增長率為19.4%。此外，運(yùn)輸市場中的人工智能通過分析運(yùn)輸模式并建議最佳路線以避免嚴(yán)重交通擁堵，從而最大限度地縮短周轉(zhuǎn)時(shí)間，從而加快陸路運(yùn)輸速度。4.到2023年底全球合同物流市場將增長3.8%TelsGlobal表示，亞太地區(qū)在全球合同物流市場中處于領(lǐng)先地位，預(yù)計(jì)到2023年底，該地區(qū)將增長3.8%，價(jià)值超過2844.58億美元。中國和印度是這一增長的最大貢獻(xiàn)者，累計(jì)金額將超過1137.83億美元，相當(dāng)于全球價(jià)值的至少40%。5.2023年客戶需求增加，快速變化由于市場趨勢不斷變化，經(jīng)濟(jì)發(fā)展是客戶需求快速變化的一個(gè)重要因素。因此，客戶的需求率也迅速增加。例如，根據(jù)CustomerThink的調(diào)查，73%的全球客戶更愿意花更多的錢來換取可持續(xù)產(chǎn)品，而其中81%的客戶堅(jiān)信企業(yè)和公司應(yīng)該做更多的事情來幫助環(huán)境自我重建。6.十分之九的雇主對技能短缺表示擔(dān)憂在Gitnux最近發(fā)布的關(guān)于技能短缺的更新中，整個(gè)商業(yè)行業(yè)都面臨著全球技能和勞動力短供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（缺的驚人問題。2020年疫情爆發(fā)之初，89%的建筑企業(yè)都在努力尋找人才來填補(bǔ)職位空缺。這與2021年建筑商人力短缺69%的情況類似。因此，預(yù)計(jì)到2025年，美國的制造商和生產(chǎn)將出現(xiàn)超過200萬的人力短缺，將更難以滿足客戶需求。7.2032年至2042年間機(jī)器人在倉庫中的使用將增加至3340億美元隨著人工智能的興起，倉庫中移動機(jī)器人的使用數(shù)量也隨之增加。事實(shí)上，到目前為止，亞馬遜有超過200,000臺移動機(jī)器人在其設(shè)施中運(yùn)行。DHL最近還宣布，他們已與波士頓動力公司合作，并在機(jī)器人技術(shù)方面投資高達(dá)1500萬美元，以優(yōu)化其運(yùn)輸流程。此外，BusinessFortuneInsights預(yù)測，2032年至2042年間，機(jī)器人技術(shù)的投資將達(dá)到3340億美元。8.地緣政治風(fēng)險(xiǎn)增多牛津商業(yè)最近進(jìn)行的一項(xiàng)調(diào)查顯示，36%的企業(yè)擔(dān)心與韓國、俄羅斯、中國、臺灣和烏克蘭相關(guān)的戰(zhàn)爭相關(guān)的地緣政治風(fēng)險(xiǎn)將對其業(yè)務(wù)運(yùn)營產(chǎn)生負(fù)面影響。共有127家企業(yè)參與了第三季度的調(diào)查，并解決了對中美之間最新爭端的特別關(guān)注，該爭端極大地影響了貿(mào)易和商業(yè)，因?yàn)閬喼拊谠撔袠I(yè)中擁有最有效和高效的業(yè)務(wù)運(yùn)營。因此，地緣政治風(fēng)險(xiǎn)上升，特別是在進(jìn)出口程序的監(jiān)管方面。9.美國物流公司增多反映物流支持需求為了迎合經(jīng)濟(jì)發(fā)展和市場趨勢的劇烈變化，物流需求也隨之增加。運(yùn)輸、貨運(yùn)和客戶需求只是物流數(shù)量大幅增長的幾個(gè)值得注意的方面。此外，截至2023年最新更新，IBISWorld報(bào)告稱，美國有20,410家第三方物流(3PL)公司。10.到2026年，全球倉庫自動化市場價(jià)值將達(dá)到300億美元為了跟上快節(jié)奏的商業(yè)行業(yè)，企業(yè)制定了如何改進(jìn)運(yùn)營的策略，特別是在生產(chǎn)方面。根據(jù)Gitnux的調(diào)查結(jié)果，由于其對快速生產(chǎn)的最佳支持，全球倉庫自動化市場的價(jià)值將達(dá)到約300億美元。此外，這也反映了物流行業(yè)對企業(yè)如何更有效地運(yùn)營以推動成功的影響。11.全球物流市場預(yù)計(jì)到2023年底將增長4%，到2024年僅增長3%據(jù)ING稱，由于COVID-19大流行的后遺癥仍然存在，全球統(tǒng)計(jì)市場的增長只是緩慢增長。盡管世界開始恢復(fù)正常已經(jīng)兩年了，但消費(fèi)者仍然面臨財(cái)務(wù)挑戰(zhàn)。此外，與美國和歐洲相比，亞洲經(jīng)濟(jì)從三年前的衰退中復(fù)蘇略顯緩慢，從而為國際物流運(yùn)輸市場做出了貢獻(xiàn)。12.隨著數(shù)字用戶數(shù)量在2023年第三季度繼續(xù)增加，數(shù)字通信的使用預(yù)計(jì)將繼續(xù)盛行紙張?jiān)诠?yīng)鏈流程中仍然廣泛使用，特別是用于打印實(shí)物發(fā)票、報(bào)告和其他文件。然而，它正在迅速被數(shù)字通信所取代，而數(shù)字通信已經(jīng)被64.6%的人口所使用。Statista報(bào)告稱，2023年第三季度，數(shù)字用戶達(dá)到51.8億。目前，亞洲在線用戶數(shù)量最多，超過29.3億，歐洲僅位居第二，有7.5億用戶。因此，正如預(yù)測的那樣，到2023年底及未來幾年，數(shù)字平臺（尤其是數(shù)字通信平臺）的使用將不斷改善。13.隨著2023年空運(yùn)和海運(yùn)貨物運(yùn)輸量的增加，運(yùn)輸貨物價(jià)格將會上漲由于影響柴油價(jià)格的因素較多，市場波動較大，貨運(yùn)公司紛紛提高價(jià)格以適應(yīng)市場下滑。正如Zipdo透露的那樣，到2023年底，全球海運(yùn)貨物和運(yùn)輸市場的價(jià)值將達(dá)到14.3萬億美元。這個(gè)數(shù)字僅反映了貨運(yùn)行業(yè)的重要性以及如果其異常波動將如何影響供應(yīng)鏈管理。此外，到2037年，全球航空貨運(yùn)量預(yù)計(jì)將超過2.305億噸。隨著機(jī)場的不斷發(fā)展和航空貨運(yùn)的創(chuàng)新，這一數(shù)字預(yù)計(jì)在未來幾年將增加一倍甚至三倍。14.2030年數(shù)字物流市場規(guī)模將達(dá)775.2億供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（隨著世界不斷擴(kuò)張和進(jìn)步，其經(jīng)濟(jì)地位也隨著其進(jìn)程而發(fā)展。為了跟上技術(shù)進(jìn)步的步伐，企業(yè)將技術(shù)融入其運(yùn)營中，特別是在生產(chǎn)和物流中。據(jù)環(huán)球通訊社報(bào)道，根據(jù)Skyquest的數(shù)據(jù)，如果這種行為持續(xù)下去，到2030年，數(shù)字物流市場可能達(dá)到775.2億美元。預(yù)計(jì)從2022年到2030年，CAGR將累積17.54%。此外，人工智能的發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)的廣泛使用是加速這一增長的兩個(gè)主要因素。15.到2025年，美國當(dāng)日送達(dá)市場價(jià)值將超過130億美元網(wǎng)上購物最初被引入，但現(xiàn)在仍然被廣泛使用，并且是許多人首選的購物方式。隨著客戶要求更快的交貨時(shí)間表，當(dāng)日交貨市場的價(jià)值不斷增加。因此，預(yù)計(jì)到2025年，當(dāng)日達(dá)市場將達(dá)到數(shù)十億美元。16.到2025年，電子商務(wù)物流市場價(jià)值預(yù)計(jì)將達(dá)到5350億美元以上為了加快和優(yōu)化業(yè)務(wù)運(yùn)營，越來越多的公司在其供應(yīng)鏈指揮中采用技術(shù)進(jìn)步，重點(diǎn)關(guān)注生產(chǎn)和交付。因此，電子商務(wù)物流在供應(yīng)鏈的其他方面也很普遍。根據(jù)最近有關(guān)電子商務(wù)物流的數(shù)據(jù)，Statista報(bào)告稱，到2025年，電子商務(wù)物流的價(jià)值將超過5,350億美元。這僅表明世界正在如何快速變化，以及它如何影響物流及其整體性質(zhì)。17.55%的美國消費(fèi)者愿意為可持續(xù)和環(huán)保的品牌、產(chǎn)品和實(shí)踐支付更多費(fèi)用可持續(xù)產(chǎn)品的開發(fā)在最近的全球大流行之后迅速啟動。此外，普華永道最近進(jìn)行的調(diào)查還顯示，與2018年相比，有關(guān)可持續(xù)商品的在線搜索量猛增了71%。此外，55%的美國消費(fèi)者表示，他們愿意為環(huán)保和可持續(xù)產(chǎn)品支付更多費(fèi)用。因此，這還配備了專門的運(yùn)輸和交付，也反映了相同的可持續(xù)實(shí)踐，以保持品牌形象完好無損。18.為促進(jìn)物流數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，79%的CSCO將在2024年制定培訓(xùn)計(jì)劃隨著商業(yè)行業(yè)的進(jìn)步，消費(fèi)者的需求也隨之增加。因此，數(shù)據(jù)分析的興起可以監(jiān)控供應(yīng)鏈、識別風(fēng)險(xiǎn)并最終簡化業(yè)務(wù)運(yùn)營。此外，GartnerInc.最近的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，79%的CSCO正在制定培訓(xùn)計(jì)劃以在物流中采用高級分析。這有望以一種更簡單、更高效的方式來估計(jì)客戶需求、優(yōu)化庫存計(jì)劃以及識別市場趨勢，即使是在龐大的數(shù)據(jù)集中也是如此。供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（5.2024年及之后主要與采購有關(guān)的供應(yīng)鏈趨勢和預(yù)測Gartner的新報(bào)告《預(yù)測2024年：首席采購官根據(jù)技術(shù)對采購的影響進(jìn)行調(diào)整》【19】概述了新技術(shù)如何快速發(fā)展并改變未來采購的執(zhí)行方式。本文僅簡要介紹其要點(diǎn)。該研究幫助首席采購官了解技術(shù)如何影響采購的未來，并立即制定計(jì)劃以解決對流程、人員配置和執(zhí)行的預(yù)計(jì)的影響。圖15表明，數(shù)字化，特別是人工智能和自動正在影響到釆購的各個(gè)重要方面。首席采購官應(yīng)該根據(jù)技術(shù)對采購的影響對釆購的戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)進(jìn)行調(diào)整。圖15：AI和自動化對采購業(yè)務(wù)和人員配置的影響（來源：Gartner【19】）該報(bào)告給出并分析了2024年及之后新興技術(shù)，特別是人工智能技術(shù)如何影響釆購的5大預(yù)測:供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（1)到2026年，虛擬助手和聊天機(jī)器人將受到關(guān)注，20%的組織使用它們來處理內(nèi)部和供應(yīng)商交互。2)到2026年，對于采購人員來說，數(shù)據(jù)和技術(shù)能力的高級熟練程度將與社交和創(chuàng)造性能力（即軟技能）同等重要。3)到2027年，40%的采購活動將由非采購人員執(zhí)行。4)到2027年，50%的組織將通過使用人工智能支持的合同風(fēng)險(xiǎn)分析和紅線工具來支持供應(yīng)商合同談判。5)到2029年，80%的人類決策不會被取代，只會被GenAI增強(qiáng)，因?yàn)槿祟悓⒈３制湓讵?dú)創(chuàng)性、創(chuàng)造力和知識方面的比較優(yōu)勢。這項(xiàng)研究中預(yù)測的一個(gè)共同點(diǎn)是技術(shù)，尤其是人工智能和自動化，如何影響工作的完成方式。要充分發(fā)揮這些新興技術(shù)的優(yōu)勢為釆購創(chuàng)造價(jià)值，CPO應(yīng)當(dāng)關(guān)注以下的發(fā)展領(lǐng)域：數(shù)據(jù)：所有人工智能模型的基礎(chǔ)都是良好的數(shù)據(jù)，因此能夠生成和維護(hù)大量清潔采購數(shù)據(jù)的組織將比競爭對手更具優(yōu)勢。創(chuàng)造力：采購人員的創(chuàng)造力將比今天更受重視，因?yàn)槿斯ぶ悄艿娜觞c(diǎn)是在沒有數(shù)據(jù)或優(yōu)先級的情況下理解問題。技術(shù)技能：識別推動決策的關(guān)鍵數(shù)據(jù)元素的技能將有助于釋放技術(shù)投資的全部力量，確保人工智能在決策時(shí)考慮最佳數(shù)據(jù)。相應(yīng)地，選擇演示文稿構(gòu)建和文檔創(chuàng)建等軟技能將轉(zhuǎn)向GenAI工具，以構(gòu)建完美的宣傳材料或報(bào)告。其他軟技能，例如批判性思維、演講和說服利益相關(guān)者，仍然有很高的需求。以下是研究報(bào)告的四點(diǎn)主要發(fā)現(xiàn)：組織將有能力開展更多采購活動，推動成本逐步降低，同時(shí)提高政策合規(guī)性。這些優(yōu)勢將為供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（他們帶來競爭優(yōu)勢。不采用人工智能技術(shù)的采購組織將發(fā)現(xiàn)自己與競爭對手相比存在成本和敏捷性缺陷。采購組織將通過虛擬代理自動執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)，例如公關(guān)批準(zhǔn)、內(nèi)部和外部溝通以及供應(yīng)商批準(zhǔn)，使團(tuán)隊(duì)能夠?qū)Ｗ⒂谄渌鲋涤?jì)劃。注入人工智能的電子采購解決方案越來越有能力承擔(dān)傳統(tǒng)上需要經(jīng)驗(yàn)豐富的采購專業(yè)人員才能完成的任務(wù)和決策。這使得組織能夠有效地“消費(fèi)”采購活動，以便非專業(yè)采購人員可以確定需求范圍、識別供應(yīng)商來源、設(shè)置和運(yùn)行符合公司政策的采購活動，而幾乎不需要采購團(tuán)隊(duì)的幫助。實(shí)際上，采購正在成為一種技能，而不是一種職能。GenAI用例將擴(kuò)展整個(gè)采購流程，并有可能提高整個(gè)部門的速度和效率。然而，可以預(yù)見的是，采購專業(yè)人員仍將是核心決策者。GenAI將減少許多戰(zhàn)術(shù)任務(wù)，就像傳統(tǒng)的人工智能應(yīng)用程序一樣。然而，GenAI的與眾不同之處在于，它可以生成新內(nèi)容、填充缺失的信息，甚至創(chuàng)建樣本結(jié)果或場景，最終在戰(zhàn)略決策中發(fā)揮支持作用。.組織希望通過人工智能提高效率并節(jié)省成本2023年，人們對采購中的人工智能用例的興趣急劇增加（根據(jù)Gartner對采購執(zhí)行領(lǐng)導(dǎo)層和負(fù)責(zé)采購技術(shù)的IT領(lǐng)導(dǎo)者就采購中人工智能主題進(jìn)行的調(diào)查，2023年與2022年相比，采購中的人工智能用例增加了17倍組織正在探索如何通過實(shí)際采用人工智能來提高效率并節(jié)省成本。這將導(dǎo)致2024年出現(xiàn)大量人工智能試點(diǎn)，使人工智能的接受和使用在未來幾年的采購中更加普遍。CPO要根據(jù)這些發(fā)現(xiàn)來調(diào)整釆購的戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)，以使得新技術(shù)能發(fā)揮最大價(jià)值。該報(bào)告給采購領(lǐng)導(dǎo)者提出了以下的建議：.通過檢查供應(yīng)商將研究資金集中在哪里，并對通常為職業(yè)生涯新員工提供哪些類型的工供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（作進(jìn)行分類，探索哪些類型的工作可以商品化。.現(xiàn)在就開始軟技能替代試點(diǎn)，對當(dāng)前版本的生成式人工智能（GenAI）復(fù)制典型內(nèi)部演示、白皮書和培訓(xùn)材料的能力進(jìn)行原型設(shè)計(jì)。.通過繪制協(xié)作、談判和采購等關(guān)鍵領(lǐng)域已有的技術(shù)并記錄它們?nèi)绾沃С窒冗M(jìn)技術(shù)來構(gòu)建路線圖。GEP是一家企業(yè)軟件和咨詢公司，提供采購和供應(yīng)鏈管理軟件以及管理咨詢服務(wù)。該公司每年發(fā)布一份關(guān)于釆購和供應(yīng)鏈的研究報(bào)告，下面主要介紹《GEP2024年采購與供應(yīng)鏈展望該報(bào)告涵蓋了2024年公司議程的主要主題和優(yōu)先事項(xiàng)。以下內(nèi)容和數(shù)據(jù)主要取自該研究報(bào)發(fā)展中經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)活動仍低于疫情前的水平。受房地產(chǎn)危機(jī)和國內(nèi)外需求減少的影響，預(yù)計(jì)中國經(jīng)濟(jì)增長將在2024年放緩。鑒于中國對全球經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率超過三分之一，經(jīng)濟(jì)放緩可能會產(chǎn)生境外影響，尤其是對其主要經(jīng)濟(jì)體和貿(mào)易伙伴的影響。經(jīng)濟(jì)增長還面臨高利率、俄羅斯-烏克蘭沖突、中東地緣政治緊張局勢加劇、原油減產(chǎn)以及疫情后遺癥等阻力。.通貨膨脹逐步回滾：通貨膨脹率在2022年達(dá)到數(shù)十年來的高位，部分原因是俄羅斯和烏克蘭沖突，但進(jìn)入2024年之后，通貨膨脹率正在下降。預(yù)計(jì)全球通貨膨脹率將從2023年的6.88%降至2024年的5.79%。3在美國和歐元區(qū)，通貨膨脹率預(yù)計(jì)到2024年將繼續(xù)下降，但可能要到2025年才能實(shí)現(xiàn)央行2%的目標(biāo)。圖16：2023年通貨膨脹趨勢--月度百分比變化（來源：GEP【20】）圖17展示了主要經(jīng)濟(jì)體和發(fā)展中國家的通貨膨脹趨勢--年度百分比變化（歷史和預(yù)測通貨膨脹逐步回滾，各國都不同程度受到通貨膨脹的影響。此外，造成通貨膨脹的影響因素被列于圖18。供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（圖17：通貨膨脹趨勢--年度百分比變化（歷史和預(yù)測來源：GEP【20】）.國內(nèi)生產(chǎn)總值增長持續(xù)低迷:受高利率和地緣政治緊張局勢的影響，全球經(jīng)濟(jì)增速預(yù)計(jì)將從2022年的3.48%降至2023年的2.96%和2024年的2.94%。然而，隨著通脹持續(xù)下降，2024年歐元區(qū)經(jīng)濟(jì)增速預(yù)計(jì)將從2023年的0.66%反彈至1.23%（見圖19）。供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（圖19：GDP增長--年度百分比變化（歷史和預(yù)測來源：GEP【20】）由于工資增長緩慢、家庭債務(wù)飆升以及潛在的淺度衰退，美國的增長率預(yù)計(jì)將從2023年的2.08%降至2024年的1.47%。在亞洲，受強(qiáng)勁內(nèi)需和強(qiáng)勁投資流入的推動，印度預(yù)計(jì)將在2024年保持增長。中國的疫情后復(fù)蘇勢頭強(qiáng)勁，但與該國過去約10%的平均增長率相去甚遠(yuǎn)。預(yù)計(jì)到2024年，中國經(jīng)濟(jì)增速將從2023年的5.40%降至4.60%。與前兩個(gè)季度相比，日本經(jīng)濟(jì)在2023年第三季度出現(xiàn)收縮，數(shù)據(jù)表明私人消費(fèi)疲軟和全球需求放緩正在損害經(jīng)濟(jì)。日本GDP在2023年反彈后，預(yù)計(jì)2024年將下滑至1.03%。影響GDP增長的因素被列于圖20。供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（.利率令人擔(dān)憂的原因:許多主要央行在過去兩年中將利率提高至創(chuàng)紀(jì)錄水平以應(yīng)對通脹，但由于經(jīng)濟(jì)增長放緩及其對借貸成本的影響，預(yù)計(jì)它們將在2024年降低利率。英國央行于2023年底暫停加息，利率達(dá)到創(chuàng)紀(jì)錄的5.25%，但通脹仍高于2%的目標(biāo)。市場預(yù)測央行可能會在2024年下半年開始降息，以遏制經(jīng)濟(jì)負(fù)增長。供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（圖22：左圖--長期利率年率--趨勢和預(yù)測和右圖--季度長期利率預(yù)測（來源：GEP【20】）.勞動市場依然緊張但有所緩解：全球經(jīng)濟(jì)正在放緩，但對嚴(yán)重衰退和失業(yè)率上升的擔(dān)憂有所緩解。在美國，2023年就業(yè)呈現(xiàn)強(qiáng)勁增長，失業(yè)率預(yù)計(jì)為3.57%，低于2022年的3.62%。同樣，在歐元區(qū)，2023年8月失業(yè)率大幅下降至6.40%的最低水平自2021年中期以來，盡管俄羅斯和烏克蘭戰(zhàn)爭以及通貨膨脹，但2023年8月至10月，英國預(yù)估職位空缺數(shù)量環(huán)比下降5.7%，連續(xù)第16個(gè)周期下降。圖23：失業(yè)率趨勢--年度百分比變化（歷史和預(yù)測來源：GEP【20】）人工智能對勞動力市場的影響是一個(gè)復(fù)雜的問題：它既可以創(chuàng)造新的就業(yè)機(jī)會，也可以取代工人，盡管到2024年，預(yù)計(jì)它不會產(chǎn)生重大影響。隨著組織越來越多地采用人工智能，其效果將變得更加明顯。世界經(jīng)濟(jì)論壇的《2023年就業(yè)未來報(bào)告》預(yù)計(jì)勞動力市場將發(fā)生變化和顛覆：雇主（803家受訪公司）預(yù)計(jì)，由于人工智能的采用，未來5年內(nèi)23%的工作崗位將發(fā)生變化——新增6,900萬個(gè)工作崗位，就業(yè)崗位減少8300萬個(gè)。影響失業(yè)率的因素被列于圖24。.能源繼續(xù)保持高位：2023年，原油價(jià)格平均為每桶82-85美元，比2022年下降約供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（20%，當(dāng)時(shí)經(jīng)濟(jì)增長、供應(yīng)鏈限制和俄羅斯-烏克蘭戰(zhàn)爭導(dǎo)致價(jià)格上漲。然而，油價(jià)繼續(xù)高于2019年每桶約64美元的平均水平。由于OPEC+減產(chǎn)和中東地緣政治緊張局勢，預(yù)計(jì)2024年油價(jià)將上漲至每桶90-95美元。圖25：原油價(jià)格（美元/桶來源：GEP冬季不那么嚴(yán)酷、歐洲庫存高于預(yù)期以及美國創(chuàng)紀(jì)錄的產(chǎn)量將抑制2023年天然氣價(jià)格。展望未來，隨著發(fā)電用天然氣用量減少、可再生能源獲得市場份額、核電等，天然氣價(jià)格預(yù)計(jì)將穩(wěn)定。產(chǎn)出增加和經(jīng)濟(jì)壓力影響消費(fèi)。影響原油價(jià)格的因素被列于圖26。供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（領(lǐng)導(dǎo)主題1:重塑供應(yīng)鏈--制定彈性戰(zhàn)略近年來全球供應(yīng)鏈的劇變是有據(jù)可查的。許多供應(yīng)鏈面臨故障和中斷。有些人設(shè)法頂住了壓力，但缺乏制定前瞻性戰(zhàn)略的能力。即時(shí)供應(yīng)鏈不再受青睞，緩慢的回流趨勢迅速加速。到2023年，供應(yīng)鏈的大部分波動開始緩解，這讓情況有所緩解。物流成本有所下降。零部件和原材料短缺帶來的危機(jī)有所緩解。在經(jīng)歷了長期的混亂之后，供應(yīng)鏈領(lǐng)導(dǎo)者終于在2024年有了一些喘息的空間——重新思考和重塑他們的戰(zhàn)略。領(lǐng)導(dǎo)人認(rèn)識到現(xiàn)在不是自滿的時(shí)候，因此正在迅速采取行動。供應(yīng)鏈波動性下降（2024年元月全球供應(yīng)鏈波動指數(shù)=-0.12）。GEP與S&PGlobal合作推出的全球供應(yīng)鏈波動指數(shù)【21】是跟蹤需求狀況、短缺、運(yùn)輸成本、庫存和積壓的領(lǐng)先指標(biāo)。2023年全年，需求疲軟，運(yùn)輸成本、人員短缺和物品短缺造成的主要供應(yīng)鏈問題基本消失。進(jìn)入2024年，全球供應(yīng)鏈具備一定產(chǎn)能，尤其是歐洲。政策制定者對經(jīng)濟(jì)增長前景保持謹(jǐn)慎。它為供應(yīng)鏈領(lǐng)導(dǎo)者提供了為其未來供應(yīng)鏈奠定基礎(chǔ)的絕佳機(jī)會。根據(jù)圖27列舉的供應(yīng)鏈的關(guān)鍵關(guān)注領(lǐng)域中最重要的前兩個(gè)關(guān)注的領(lǐng)域包括物流中斷(第一)，可持續(xù)性發(fā)展(第二)。圖27：供應(yīng)鏈的關(guān)鍵關(guān)注領(lǐng)域（來源：GEP【20】）供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（領(lǐng)導(dǎo)主題2:人工智能的迷人潛力2023年，人工智能驅(qū)動的數(shù)字工具的發(fā)展勢頭達(dá)到了頂峰。大型語言模型(LLM)和ChatGPT等工具的進(jìn)步讓整個(gè)行業(yè)陷入了瘋狂。2024年及以后，技術(shù)格局將繼續(xù)快速發(fā)展，區(qū)分炒作和希望將變得越來越具有挑戰(zhàn)性。很明顯，下一代采購和供應(yīng)鏈工具的未來將由大數(shù)據(jù)能力驅(qū)動，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能分析來實(shí)現(xiàn)。基于聊天的生成式人工智能界面可以利用大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，首次使人工智能的使用變得民主且可擴(kuò)展。理論變得可行。圖28：將人工智能聊天機(jī)器人整合到供應(yīng)鏈運(yùn)營中（來源：GEP【20】）人工智能，特別是生成式人工智能已成為2024年的重點(diǎn)領(lǐng)域。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者致力于利用這些工具作為努力倍增器來提高人類生產(chǎn)力和產(chǎn)出。這種以人工智能為中心的思維方式將成為未來一到三年競爭優(yōu)勢的主要驅(qū)動力。事實(shí)上，許多傳統(tǒng)的五年路線圖似乎相當(dāng)可疑，因?yàn)榧夹g(shù)格局很可能發(fā)生變化。對于許多管理團(tuán)隊(duì)來說，入門是一個(gè)令人費(fèi)解且費(fèi)力的步驟。然而，領(lǐng)導(dǎo)人已經(jīng)開始關(guān)注以下近期優(yōu)先事項(xiàng)：供應(yīng)鏈物流及人工智能發(fā)展趨勢預(yù)測綜述（1)制定新技術(shù)路線圖采購和供應(yīng)鏈領(lǐng)導(dǎo)者將放棄大規(guī)模ERP級技術(shù)投資。過去十年部署ERP系統(tǒng)的記錄并不樂觀，許多財(cái)富500強(qiáng)公司都遇到了延誤和預(yù)算超支的情況。采購和供應(yīng)鏈功能有時(shí)也是企業(yè)功能中的次要優(yōu)先事項(xiàng)。新興的數(shù)字工具將為低代碼/無代碼的未來鋪平道路，實(shí)現(xiàn)單點(diǎn)解決方案軟件、數(shù)據(jù)和其他系統(tǒng)之間的無縫連接。這促使技術(shù)路線圖的功能、系統(tǒng)、時(shí)間表和成本發(fā)生系統(tǒng)性轉(zhuǎn)變。2)節(jié)省時(shí)間多年來，采購和供應(yīng)鏈領(lǐng)導(dǎo)者一直致力于讓他們的團(tuán)隊(duì)更具戰(zhàn)略性。近年來，大多數(shù)更易于實(shí)施的策略已經(jīng)得到實(shí)施，從而提高了效率。然而，人工智能增強(qiáng)方法將允許效率