物流与技术集成常面临衔接难题，正如ERP与运输管理系统的对接往往令团队倍感压力。过去十年，行业致力于搭建技术桥梁，而人工智能（AI）能否在此发挥关键作用？结合Freightos《物流中的AI》简报及相关行业观点，本文探讨AI在跨境物流领域的实际应用与价值。
人机协作：平衡效率与信任
人工流程与数字系统间的脱节是行业主要痛点。Solvo首席执行官Will Urban指出，数据录入、货物追踪及基础咨询耗费大量时间，精简这些流程对提升效率至关重要。然而，Kuehne+Nagel前副总裁Vivek Vanwari强调，货代行业中人际关系与信任感不可替代。AI的应用需在提升自动化水平的同时，保留并强化关键的人际纽带，而非单纯寻求替代。
智能洞察：从系统集成到决策优化
相较于传统的EDI或API集成，AI的核心价值在于系统集成后的数据处理与洞察提炼。Airspace首席运营官Ben Kozy表示，机器学习可实时评估发货准备时间、司机可用性及客户偏好等关键因素，从而重新定义运营型供应链的决策模式。Unimasters执行董事长Nikolai Bozhilov也证实，“数字劳动力”已延伸至销售、营销及财务预测等领域。
此外，Exfreight利用大语言模型（LLM）加速一线客户支持响应，并将该模型应用于内部员工培训。通过SOP训练，聊天机器人可处理常规查询，并将复杂问题按需升级给主管，有效提升了服务可扩展性与内部知识传递效率。
务实应用：AI赋能物流的三大核心价值
尽管AI并非解决所有问题的“魔法棒”，但基于当前实践，其在以下三个核心领域已为货代企业提供切实价值：
- 实现快速结构化输入： 新型大语言模型擅长将非结构化信息（如客户提问、运价更新、异常报告）转化为结构化数据，为现有技术系统赋予更强的处理能力。
- 提炼跨平台有效情报： 针对货代企业普遍使用多套系统的现状，AI促进了跨平台数据的深度交叉分析。这种“化学反应”不仅实现了系统横向互通，更挖掘出单一系统无法提供的深层洞察。
- 输出智能化反馈： 结合优质输入与深度洞察，大语言模型可将分析结果直接反馈给内外部利益相关方，辅助人类做出更明智的决策，真正释放服务于人的价值。
虽然AI尚不能完全解决底层技术架构的物理连接问题，但早期采用者已验证其作为“桥梁”的潜力。人工智能与机器学习正逐步构建起高度集成、高效运转的物流生态系统，推动行业稳步向前发展。
