来稿｜AGI技术提升人工智能在供应链的应用

来稿作者：袁尚文

Deepseek（深度求索）深度学习和思考的AI已改变全球人工智能的发展和生态，我们更可预见智能科技和自动化将重塑营运和供应链的运作，为未来商业进入新阶段。

随著技术不断进步，人工通用智能（AGI）的概念逐渐成为主流应用模式。AGI相对于AI，具有更高的自主性和智能水平，能够处理更加复杂和多样的分析和决策。笔者将从AI到AGI的发展中，人工智能技术如何促进供应链物流运作。

在实际应用场景方面，AGI技术驱动的物流基础设施智能化。例如亚马逊（Amazon）物流中心部署的Kiva机器人系统实现了革命性突破。她们配备SLAM技术的智能搬运机器人，通过实时扫描环境特征构建三维地图，将传统仓库的货物拣选效率提升三倍。系统每天可处理二千万件商品时，而误差可少于千分之一以下。

在运输调度方面，DHL的AI路径规划系统展现出卓越效能。该系统整合实时交通数据、天气预报等数据，在城市配送中实现平均送达时间17分钟的纪录。其深度学习模型每15秒更新一次路线方案，使燃油消耗降低18%的同时，车辆使用率提升至92%。库存预测方面，沃尔玛 (Walmart) 的智能补货系统通过分析全球超过十亿个消费数据点，将预的测准确度提升至95%。系统自动触发的补货指令使门市缺货率从8%降至2%，周转天数缩短40%，每年节省的库存成本超过3亿美元。

AGI的技术更可应用在跨系统协同的智能决策模型。联邦快递（FedEx）的数字孪生系统（Digital Twin）构建了完整的数据镜像，通过接入超过二十万个物联网传感器，实时监控全球货机状态。在2022年的风季，该系统提前72小时模拟出16种应急方案，调整500架航班飞行路线，避免1.2亿美元潜在风险和损失。

马士基（Maersk）的供应链风险管理系统通过监测全球3000多个风险指标，在苏伊士运河堵塞事件中，提前6小时预警并启动应急预案。系统自动重组货运的替代路线，为客户节省超2亿美元延误成本。

在决策和实施应用方案方面，AGI能构建的物流认知框架。特斯拉（Tesla）人形机器人Optimus在物流场景展现惊人的适应能力。其多模态感知系统可同时处理视觉、触觉与力反馈数据，在未经预训练的仓库环境中，仅需15分钟观察即可自主规划装卸方案。机械臂控制精度达到0.02毫米，使易碎品破损率降至千分之一。

未来的AGI物流系统将实现认知层面的突破。具备多元学习能力的系统可在处理不同地区订单，自动构建需求预测模型。当遭遇突发事件时，AGI决策中枢能创造性整合海陆空多式联运，并自主协商运力资源，实现供应链网络的动态重构。

我们可以预知的是智能科技和AI技术革命正快速改变供应链物流生态。供应链决策将进化为具有自愈能力的“经济神经网络”，创造一个零延迟、零浪费、零断链的智能物流生态系统。

作者袁尚文博士是香港理工大学专业及持续教育学院高级讲师及组合课程统。文章仅属作者意见，不代表香港01立场。

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