全球物流链正经历近几十年来最复杂的时期之一。世界贸易组织（WTO）数据显示，2024年10月至2025年10月期间，新关税及其他贸易措施影响了约2.64万亿美元的全球进口额，是上一时期的四倍多。联合国贸易和发展会议（UNCTAD）表明这种压力在2026年仍在持续。尽管上半年全球货物贸易额达到13.7万亿美元，较2025年同期增长12.5%，但这一增长的大部分与价格上涨有关。该机构估计，第二季度交易商品的价格上涨了约5%，而海运路线中断和能源供应紧张正在推高运输、物流和生产成本。
对于Einship创始人兼首席执行官Luiz Policarpo来说，这家专注于外贸业务数据智能与管理、扎根巴西的AI原生物流科技企业指出，进口商和出口商因供应链的不可预测性而备受困扰，因为这种影响远不止于成本上升。“突发波动可能侵蚀利润空间，导致库存中断、生产线延误并影响合同履约。此外，还存在日益严峻的运营挑战：信息分散在各类系统、电子表格、供应商及不同平台之间，使得企业难以迅速应对。”
在此背景下，技术已承担起战略角色。尽管技术无法精确预测冲突何时发生、路线是否中断或出现新的监管限制，但它能够识别潜在的风险信号，实时计算风险敞口并对比多种情景。通过整合内部数据与市场信息，企业可以在问题演变为危机之前，评估对供应商的依赖程度、路线集中度、历史价格行为以及全球贸易流向的变化。
“如今的‘可预测性’并非在于猜测未来，而在于明确企业在哪些方面暴露于最大风险之中，以及具备哪些快速反应的替代方案。企业对运营和市场的洞察越深入，意外变化带来的冲击就越小。”Policarpo表示。
人工智能在物流中的新角色
人工智能的应用也在改变企业应对物流链中断的方式。过去需要数小时甚至数天进行人工分析的流程，如今可在几秒钟内完成，从而整合信息、识别异常、对比备选方案并为决策提供建议。由此，团队不再将精力集中在数据收集上，而是有更多时间用于谈判、规划与策略执行。
“长期以来，外贸专业人士每天花费大量时间从不同来源搜寻信息。人工智能改变了这一逻辑，将复杂数据转化为易于获取且可操作的洞察，使决策更加迅速和明智。”Luiz说道，“我们谈论的是通过自动化重复任务，以及将海量数据转化为可通过自然语言访问的答案，从而节省数千天的时间——这大幅减少了在调研、会议和信息交叉验证上所耗费的时间。”
在该专家看来，人工智能的进步将进一步扩大其在物流管理中的应用范围。关于供应商、路线、价格、采购渠道及体积分配的建议，可同时考量成千上万种变量，提供与企业风险偏好及各公司目标相契合的替代方案。
尽管如此，战略决策仍将继续依赖于人类的监督，尤其是在复杂的谈判情境中，以及涉及数据未能捕捉到的因素时。
未来的物流链不会是那些完全避免中断的供应链，而是能够更早识别信号、快速评估影响并在变化演变为损失之前做出反应的供应链。这位高管总结道，人工智能将越来越多地成为这一过程中的战略副驾驶。