2025中国供应链物流科技创新发展报告

前言 在全球产业链深度重构与数字技术革命的双重驱动下，供应链物流行业正经历着前所未有的范式变革。人工智能技术作为第四次工业革命的核心引擎，正以"智能化决策、数字化连接、自动化执行"的三重路径重塑着供应链的价值创造方式，推动行业从传统经验驱动向数据智能驱动跃迁。 本报告立足于全球供应链加速重构与技术融合创新的关键节点，聚焦人工智能技术在供应链物流领域的渗透路径与实践图谱。我们以"智能化、数字化、自动化"为研究主轴，系统解构AI技术如何通过智能算法重构供应链决策体系，以数字孪生技术打通全链条数据闭环，借由自动化设备集群重塑物理执行网络。在供应链管理维度，重点剖析需求预测、库存优化、风险预警等核心环节的算法突破；在运营层面，深入探讨智能仓储、运输调度、末端配送等场景的技术融合创新。 需要特别指出的是，技术渗透带来的不仅是效率提升的线性增长，更触发了供应链价值网络的拓扑重构。当智能算法开始承担战略层决策，当数字线程贯穿产业链全主体，当自动化设备集群形成自主响应能力，供应链正在进化出前所未有的敏捷性与韧性。这种变革既带来降本增效的显性价值，更孕育着商业模式创新的无限可能。 本报告试图为行业从业者勾勒供应链物流行业AI技术落地的全景图景，为决策者提供技术投资的战略坐标，为创新者揭示价值突破的可能路径。在智能化浪潮席卷全球供应链的今天，我们期待与业界同仁共同探索人机协同的新边界，构建更具竞争力的下一代供应链体系。 全球供应链技术趋势 Gartner：供应链战略成熟度曲线图（2024） 对比2023年的供应链战略成熟度曲线图，2024年更加重视人工智能驱动的技术（生成式人工智能、人工智能素养），供应链网络安全也受到到更多关注，同时持续关注数字化转型和可持续性（循环供应链、客户的数字孪生），高级分析和风险管理等成熟技术的发展，以实现更广泛的采用。 新兴技术： •生成式人工智能：在这两年都很突出，但在2024年，它已更接近膨胀预期的顶峰，表明人们的兴趣和探索有所增加。•循环供应链：在这两年中，都处于达到膨胀预期顶峰之前的位置，表明正在不断发展。 走向成熟的技术： •客户的数字孪生：在这两年中都存在，处于创新触发阶段。这表明它仍然是一项新兴技术，具有未来采用的潜力。•机器用户：在这两年中都显示为新兴技术，仍处于探索的早期阶段。 焦点技术： •供应链即服务：在2024年，它变得更加突出，表明灵活、按需的供应链解决方案的趋势日益增长。•供应链网络安全：2024年，其在膨胀预期峰值附近的位置表明人们的关注和兴趣有所增加，这可能是由于网络威胁增加所致。 成熟的技术： •高级分析和供应链风险管理：这些技术已更接近启蒙坡，表明它们正变得更加主流并带来价值。•网络设计和绩效管理：对于实现生产力高原仍然至关重要，反映了它们在供应链效率中的关键作用。 全球供应链技术趋势 Gartner：2018-2024八大顶级战略性供应链技术趋势 2024年的供应链技术趋势不仅延续了以往对于智能化、自动化和数据分析的关注，还进一步强调了安全性、数据治理、人机协作以及可持续性等方面的发展，反映了当前全球经济和技术环境下的新挑战和机遇。 全球供应链技术趋势 KPMG：2025年值得关注的六大供应链趋势 从成本管理到风险缓解，从范围3到新技术，预计2025年将为供应链领导者提供大量需要管理的内容。 Trend 2:Supply chain riskmanagement Trend 6:Industrytransformation Trend 3:ESG/Scope 3 Trend 4:Generative AI Trend 5:Intake andorchestrationtechnologies接入和编排技术 Trend 1:Cost-to-serve 生成式人工智能 ESG/范围3 行业转型 供应链风险管理 服务成本 2025年，行业转型可能需要供应链和采购人员更加适应新技术，并做好提升技能和再培训的准备。为供应链角色（例如运输和物流经理、品类经理、支出分析师以及数据和AI建模师）提供新的职责，对于成功来说可能变得越来越重要。 在采购技术方面，领导者可能会在2025年遇到新的接入和编排(I&O)技术工具。接收工具位于现有应用程序的前端，提供一种捕获基本数据的简单方法，而编排工具位于现有应用程序的前端，实现跨多个解决方案的流程工作流。 2025年，组织应转向供应链来帮助降低成本，以减轻通货膨胀和全球不稳定的影响。为了支持对成本的深入了解，供应链领导者需要充分利用高级分析、人工智能(AI)和机器学习(ML)。他们需要采用有助于监控、警报和预测分析的技术，使他们能够采取近乎实时和主动的方法。 供应链是企业面临的三大风险之一（根据KPMG2024年CEO展望调查）。因此，在未来一年，在日益严峻的地缘政治挑战、通胀压力和持续的供应链中断的情况下，供应链风险管理将需要专心致志。领导者需要关注新的可持续性和环境法规带来的风险，并为新的贸易和关税政策做好准备。 环境、社会和治理(ESG)要求对供应链领导者提出了巨大的要求，因为供应链是实现组织ESG目标和范围3期望的关键途径。这一责任将在2025年继续履行，但议程上的内容会更多。 Gen AI，具有巨大的潜力，有望在2025年将供应链提升到新的水平。 全球供应链技术趋势 DHL物流趋势雷达7.0 “物流转型的速度仍在加快。除了人工智能带来前所未有的效率和创新水平这一令人兴奋的机遇之外，对可持续、弹性供应链的关注仍将是我们客户战略重点的重中之重。” ——DHL客户解决方案与创新副总裁兼创新与趋势研究主管Klaus Dohrmann 人工智能与物流行业的相关性已显著扩大，报告重点介绍了五大趋势：生成式人工智能、人工智能伦理、音频人工智能、计算机视觉和高级分析。这些趋势旨在通过利用复杂的数据分析和生成、通过语音和声音分析增强人机交互、自动解释视觉数据以及基于学习模式自主生成新内容来改变物流流程。 可持续发展趋势集群重点关注两大趋势：可再生能源基础设施和可持续燃料。这些趋势对于减少碳排放、提高能源效率和实现供应链的可持续运营至关重要。 2024AI发展关键词：多模态大语言模型MLLMs 多模态大语言模型（MLLMs）在视觉问答、视觉理解与推理等任务中展现出卓越的性能，使其成为研究和应用主战场，多模态技术在物流领域的应用正不断拓展，为行业发展带来新的机遇。 2024AI发展关键词：多智能体Multi-Agent 2024年是AIAgent真正爆发的一年，数据显示，82%的技术高管计划在未来3年内将AIAgent集成到他们的技术栈中。另一方面，运用多个LLMs来减轻单个模型的局限性，以解决更复杂任务的多智能体协作方案，也获得关注。通过改进的通信协议和任务分配机制，多个AIAgent能够更有效地协同工作。例如，在复杂的物流规划任务中，多个Agent可以自主协调，共同完成路径优化、资源分配等任务。 AI技术 2024AI发展关键词：具身智能EmbodiedIntelligence 2024年，大模型的发展带动具身智能的兴起，成为推动人工智能向物理世界深度渗透的重要能力。具身智能（EmbodiedIntelligence）是一个涉及人工智能、认知科学和机器人学的概念，指的是拥有物理形态的人工智能系统，这些系统能够在真实的物理环境中进行学习和操作，与周围世界实现动态交互。不同于传统基于数字环境的AI，具身智能具备感知、行动，并对外界物理刺激作出反应的能力。在物流领域，AI+机器人正推动着行业的智能化变革。 AI应用 2024年国内供应链物流领域AI事件汇总 2024年，头部企业在AI方面的探索，不同程度地转化为前台应用，通过助手、代理等形式，辅助运营、决策，提升效率、创造价值。 3月 8月 9月 11月 •顺丰科技发布“丰语”物流垂直领域大语言模型•洞隐科技发布DI.AI供应链智能产品 •行业内首个专注于大模型应用研究与实践的联盟“物流智能联盟”成立•货拉拉首次公开了自研的货运无忧大模型 京东言犀大模型 京东的言犀大模型，是扎根产业的原生大模型。凭借着从基础设施、模型层、MaaS层、SaaS层全栈的技术布局，打造多款端到端的大模型技术产品。 京东言犀大模型架构图 京东言犀大模型是基于京东云的高性能计算集群，采用Megatron+DeepSpeed的分布式训练框架，训练的Decoder-Only架构模型。在通用知识获取方面，言犀大模型添加了约30%的京东域自身的产业数据，并通过构建高质量的指令数据，帮助模型具备更强的产业属性。除了模型训练本身，京东言犀大模型还在模型的转换层和服务层进行了自研算法的深耕，提升了大模型本身的推理速度和部署性能，让大模型的能力能够充分的下沉到业务端，并通过集成平台能力打造真正的模型及服务。 中远海运Hi-Dolphin：国内首个航运大模型 2024年7月，由中远海运科技打造的国内首个航运大模型Hi-Dolphin正式发布，致力于通过先进的大模型技术和航运专业语料推动航运业数字化转型。 Dolphin主要功能模块 Dolphin核心能力 Dolphin应用界面 知识 •从不同专业角度，为用户提供航运知识检索和归纳，包括航海公约规则、海事管理条例、船舶检验要求等，使用向量数据库作为本地知识存储，通过知识检索以及工具调用等方式，给到对实际业务有帮助的答案。 数据 •提供实时可靠的航运数据查询服务，包括智能找船、船舶档案、船舶事件、港口动态，将大模型的语言理解能力概括表达能力结合类搜索插件，有效解决新知识难更新时事类问答容易“张冠李戴”等问题。 运力 •融合了船舶与港口全生命周期数据、气象数据和地理信息数据等多源异构数据，通过基于Transformer架构的大模型对数据中的时空信息实现深度挖掘和综合学习，能够实现对未来多港预测和预抵时间等下游多种任务的精准预测。 应用 •Hi-Dolphin航运大模型智能应用社区，提供各种场景的智能解决方案，包括时间机器、探索中心、角色模拟等 行业大模型 中远海运Hi-Dolphin正式版 2025年2月，Hi-Dolphin正式版发布，包括更强大的智能问答、更智能的航运智链百科、更准确的航运动态“全球通”。 智能知识检索：基于船视宝自有的航运专业数据库结合联网检索，精准筛选专业准确的航运信息。 智能问答 2.航运智链百科 •支持自然语言理解，帮助用户“一句话”获取完整专业海事类知识。 信息可追溯：每条回答均附带来源链接，并展示相关文献和引用段落，让用户快速查阅原始数据，提高AI回答可信度及确保信息时效性。 结构化知识体系 •将专业文档、行业标准、专家经验等整理归纳，让知识可追溯、可复用、可成长。 自动生成思维导图：系统自动梳理复杂问题的逻辑关系，可视化的帮助用户清晰地梳理航运知识架构。 业务赋能简单化 内容总结与提炼：针对长篇报告或复杂内容，自动生成摘要，优化信息获取效率，帮助用户快速掌握核心要点。 •为航运管理、船舶运营、港口调度等核心业务提供智能化决策支持。 1.航运智链百科 Hi-Dolphin打通船视宝数据接口，智能识别用户需求，调取最佳相关工具API，具备全球航运数据接入能力，实时汇集船舶位置、港口动态、天气预报、航线规划等关键数据，帮用户一句话获取全球航运实时数据。 3.航运动态“全球通” 船舶运营管理：输入船名，即刻获取该船的当前位置、航行状态、历史航线等信息。 港口动态监测：实时查询全球各大港口的吞吐量、泊位情况、拥堵状态等数据，优化物流安排。 智能语义查询作为Hi-Dolphin正式版的一大功能亮点，支持自然语言界面（NLI）的人机交互模式。用户只需在一个窗口，就可以完成海事类知识查询、航运数据调取、运力趋势分析等操作。让Hi-Dolphin成为您的贴心航运助手。 航行安全预警：结合权威