供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（2024年及以后）

供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（2024年及以后）供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（2引言 4 51.1GenAI使人们在个人和专业方面变得更好、更强大 51.2企业将更好地克服最糟糕的特质 61.3新威胁创造新责任和社区 7 83.人工智能和生成式人工智能的发展趋势及预测 3.1人工智能是2024年大创意中最重要的创意 11 143.3人工智能和AI技术的未来 163.4企业生成式人工智能的未来 183.5人工智能软件市场的预测 193.5.1人工智能软件预测与增长 3.5.2预测生成式人工智能的增长 3.6供应链市场中的人工智能：全球行业分析与预测（2023-2029） 234.2024年及之后供应链的未来趋势和预测 26 27 4.3.1主要供应链统计数据 4.3.2其他供应链统计数据 3 5.2024年及之后主要与采购有关的供应链趋势和预测 405.1首席采购官根据技术对采购的影响进行调整 40 43 参考文献 65罗戈研究 67供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（4引言2023年是ChatGPT和生成式人工智能释放巨大创造力和生产力潜力的一年，但创新的广度和深度正在影响和改变一切。2014年2月16日，OpenAI又发布了首款文生视频模型——Sora，这绝对是颠覆性的创新，意味着今后眼见可能不再为实。世界一方面正处于颠覆式创新技术的时代，另一方面是继续处于高度不确定的时代，大国竞争，地缘政治和动荡仍在继续。新的颠覆式创新，全球格局之大变等笼罩着世界，特别是供应链,加之为应对气候和其它危机的法规不断出台所引起的企业责任和政府监管压力上升。新的一年2024注定是充满挑战和机会的一年。本文作者年初在【1-2】中已经介绍和讨论了有关生成式人工智能，反脆弱供应链和供应链持续性的趋势。下面是【1-2】的继续，将介绍和分析2024年及之后值得关注的趋势和预测——除一些公共的战略性预测外，主要是关于供应链及物流方面的统计数据、趋势和预测。供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（51.2024年及以后的重要战略预测Gartner于2023年12月4日发布了其一年一度的《2024年及以后的10大重要战略预测》报告（见图1）。Gartner的2024年及以后的重要战略预测帮助组织了解将在未来三到五年内可能遇到并影响组织的思维和战略规划的趋势。图1：2024年及以后的十大战略预测（来源：Gartner【3】）这一类包括了图1中十大预测中的前面第1，2，和3个预测。1)个人可以使用GenAI来创建更好的简历、报告、工作产品以及与他人的互动。到2026年，供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（630%的员工将利用数字化“魅力过滤器”，让你看起来比实际情况更好，从而在职业生涯中实现以前无法实现的进步。2)由于GenAI可以提高整个劳动力的产出，因此拥有大量廉价劳动力的国家将不会拥有那么明显的优势。到2027年，人工智能的生产力价值将被视为国家实力的主要经济指标，这主要归功于劳动力生产力的普遍提高。3)GenAI可以帮助创建一支更加多元化的劳动力队伍，其中包括来自不同年龄组、不同教育和种族背景以及神经异常（自闭症、多动症和阅读障碍等疾病）的人员。到2027年，25%的财富500强公司将积极招募神经多元化人才，以提高经营绩效。这一类包括了图1中十大预测中的前面第4，5，6，7个预测。4)更多电力为计算机供电的需求正在迅速增长。GenAI提高了能源成本和可用性。到2026年，一半的G20成员国将实行每月限电，这使得能源意识运营要么成为竞争优势，要么成为重大失败风险。5)GenAI可以提供现代化计划、重构计划、测试和验证以及其他功能来加快现代化工作。到2027年，GenAI工具将用于解释遗留业务应用程序并创建适当的替代品，从而将现代化成本降低70%。6)用机器人补充劳动力可以帮助企业发展，但这将暴露出改变企业运营的必要性。到2028年，由于劳动力短缺，制造业、零售业和物流业的智能机器人数量将超过一线工人。7)机器工人和顾客的崛起正在促使人们重新思考关键业务运营。到2026年，30%的大公司将拥有专门的业务部门或销售渠道，以进入快速增长的机器客户市场。供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（7这一类包括了图1中十大预测中的前面第8，9，和10个预测。8)虽然GenAI带来了大量机会，但恶意信息却成为新的威胁媒介。到2028年，企业用于应对这一问题的支出将超过300亿美元，占用10%的营销和网络安全预算。9)首席执行官必须授权一位负责的高管（例如首席信息安全官）来应对整个组织中虚假信息的挑战。到2027年，由于监管压力的增加和攻击面的扩大，45%的CISO的职责将扩展到网络安全之外。10)工会历来向组织和政府施压，要求他们先保护人民，再保护公司。到2028年，在采用生成式人工智能的推动下，知识工作者的工会人数将增加1,000%。Gartner杰出副总裁分析师兼研究员DarylPlummer指出：“大型语言模型(LLM)的存在涵盖了广泛的创造力，这些能力不断创造更多的兴奋点。但与这种兴奋相反的是健康的怀疑态度和对风险的担忧。我们今年的预测展示了GenAI如何渗透到任何主题。事实上，在没有GenAI的情况下开始这样的对话是短视的。”【3】最后指出如何正确使用Gartner的预测：.使用Gartner预测作为您的战略计划的规划假设。.评估近期标志以确定预测是否更有可能变成事实。.预计较长时间范围的预测比较短时间范围的预测更不可能实现。总之，Gartner对2024年的重要预测反映了GenAI如何改变我们对几乎每个主题的思维。GenAI的“典范”ChatGPT在2022年底发布，2023年，一切都发生了变化。这一引入改变了人们对计算的许多看法。GenAI提供了完成以前不可能完成的事情的机会。这些预测将帮助您考虑应该重新构想哪些假设以及何时重新构想，从而使您能够创建一个更加灵活、适应性更强的组织，为未来的情况做好更好的准备。供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（82.Gartner2023供应链战略成熟度周期自2017年Gartner每年8月间发布一份供应链战略成熟度周期（HypeCycleforSupplyChainStrategy）的研究报告，它为供应链组织提供战略方面的建议。【4】指出：自该研究报告诞生以来，成熟度周期研究一直是值得信赖的来源，帮助CSCO和供应链领导者确定关键能力的投资并确定优先顺序。技术成熟度周期展示了功能的成熟度、采用水平、业务影响和相关风险。这样，领导者就可以创建一个投资组合，平衡对未来创新的追求与持续渐进改进的需求。该成熟度周期沿着不同的阶段进行。由创新或行业焦点触发的能力进入循环，然后朝着期望膨胀的峰值前进。在这个阶段，能力面临着不切实际的期望，如果不满足，就会将其推向幻灭的低谷。在这个时期，公司可能会质疑其价值。如果它能够度过低谷，那么该功能就会进入更广泛采用和持续回报的时期。现在最新的是2023供应链战略成熟度周期（见图2）。该研究具有一定连续性，每年的供应链战略成熟度周期复盖了供应链战略成熟度周期未来3至5年供应链战略趋势，每年发布的新的供应链战略成熟度周期会有更新，但保持了其研究的内在连续性。供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（9图2：Gartner2023供应链战略成熟度周期（来源：Gartner【4】）在2020年Gartner供应链战略成熟度周期中，峰顶左侧是供应链组织正在探索的许多新兴功能。峰顶右边是正趋于成熟的数字能力，它们是公司应积极采用的能力，以优化其绩效。此处高德纳特别指出了五项值得关注的数字技术和战略趋势，供应链领导者应该掌握这些功能。基于成熟度的行动重要的供应链战略趋势.客户的数字孪生(DToC)：DToC是客户的动态虚拟镜像表示，有助于仿真、模拟和预测客户的行为。客户可以是个人、企业客户、角色、人群或机器。.机器客户：机器客户是非人类经济参与者，通过付款来获取商品或服务。例子包括独立于人类命令下订单的物联网连接设备或资产、维持消耗品可用性的智能补货算法以及向消费者建议交易的智能助手。Gartner2020年首席执行官和高级管理人员调查表明，61%的首席执行官认为，到2030年，机器客户的需求将在其行业中变得越来越重要。.生成式人工智能（GenAIGenAI技术可以通过从原始源内容的大型存储库中学习来生成内容、策略、设计和方法的新派生版本。GenAI具有深远的商业影响，包括内容发现、创建、真实性和监管；人类工作的自动化；以及客户和员工体验。在供应链中，GenAI可以创建定制的客户和供应商沟通。.数字供应链孪生：数字供应链孪生是物理端到端供应链的高分辨率数字表示，它与现实世界同步，以提供可见性并实现一致的端到端决策。.人工智能(AI)：人工智能应用先进的分析和基于逻辑的技术来识别和预测模式、自学习以及制定和执行决策。人工智能增强了人类的决策能力或使日常和非常规任务自动化。人工智能有潜力改变供应链。它通过识别模式并提出可行的建议，显着增强了人类的决策能力。.机器学习(ML)：ML可以从大量数据中识别模式、生成见解并预测未来结果。虽然机器学习在供应链中的潜力巨大，但在更广泛的采用方面面临着许多障碍。缺乏高质量的数据可能会降低机器学习算法的输出。用户对复杂模型工作的不信任可能会限制采用。略。Gartner建议CSCO与其组织合.高级分析：高级分析涵盖预测性和规范性，使组织能够预测未来场景并主动确定最佳行动。尽管它在领导者中展示了显着的好处，但许多供应链组织仍然未能广泛采用它。员工数据素养水平低也是缺乏采用的罪魁祸首。供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（3.人工智能和生成式人工智能的发展趋势及预测笔者在【1】中已经对生成式人工智能的发展趋势，特别是展望了它对供应链领域的应用前景。本节将进一步介绍一般人工智能和生成式人工智能未来发展的成熟度趋势和某些预测。本节主要参考Gartner发布的人工智能技术成熟度周期的研究报告【5-10】。在此之前，先介其中重点关注人工智能。自2017年以来的传统，ARKInvest（方舟投资）每年发布一份年度研究报告“大创意（BigIdeas）ℽ,它是ARK的开创性文件，对技术融合及其在全球范围内变革行业和经济的潜力进行了全面分析。ARKInvest的《2024年大创意》报告【5】概述了对2030年关键技术发展的雄心勃勃的期望及其到2040年的潜在影响。下面列举了该报告的15个对未来科技的预测:.技术融合：在人工智能突破的推动下，到2030年，与颠覆性创新相关的全球股票市场价值可能会从总市值的16%增加到60%以上。因此，与颠覆性创新相关的年度股票回报率可能会超过40，未来七年，其市值将从目前的约19万亿美元增加到2030年的约220万亿美元。到2030年，与颠覆性创新相关的全球股票市场价值可能会增加至60%.人工智能：扩展全球智能并重新定义工作。到2030年，硬件和软件的融合可以推动人工智能培训成本每年下降75%。.比特币配置：增强比特币在投资组合中的作用。过去七年里，比特币的年度回报率平均约为44%，而其他主要资产的年度回报率平均为5.7%。2023年的比特币：在2022供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（年的挑战之后展现出韧性和复苏，2023年，比特币价格飙升155%，2023年比特币市值将达到8270亿美元.智能合约：为互联网原生金融系统提供动力。如果金融资产以类似于互联网采用的速度迁移到区块链基础设施，并且与去中心化金融服务相关的收取率是传统金融服务的三分之一，那么智能合约每年可能会产生超过4500亿美元的费用。.数字消费者：向数字休闲转型。根据ARK的研究，数字休闲支出将取代实体休闲支出，并在未来7年内以每年19%的速度增长，从2023年的7万亿美元增长到2030年的23万亿美元。.数字钱包：通过双边网络闭合循环。根据ARK的研究，闭环消费者支付、商业银行和员工工资/支付将使特定垂直软件平台的收入在未来七年内以每年22-33%的速度增长，到2030年，数字钱包可能会将特定垂直软件平台的收入增加到27-500亿美元。.精准治疗：更有效、更便宜地治愈疾病。根据ARK的研究，专注于精准治疗的公司的企业价值在未来7年内可能以每年28%的速度增长，从2023年的约8200亿美元增至2030年的约4.5万亿美元。.多组学工具和技术：将生物学见解转化为经济价值。根据ARK的研究，多组学工具和技术可以将每种药物的研发(R&D)支出减少25%以上。.电动汽车：更低的电池成本推动电动汽车的采用。ARK预测，未来7年电动汽车销 量将以每年33%的速度增长，从2023年的约1000万辆增至2030年的7400万辆。.机器人技术：人工智能软件和硬件的融合使自动化得以推广。根据赖特定律，随着硬件和软件成本的下降，人工智能将继续提高生产力，并为通用机器人技术创造新的市场机会，每年的收入规模将超过24万亿美元。通用机器人代表着超过24万亿美元的全球收入机会供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（.Robotaxis：安全且经济地改变城市交通。根据ARK的研究，机器人出租车平台可以重新定义个人出行，并在未来五到十年内创造28万亿美元的企业价值。2030年，Robotaxi平台可创造28万亿美元的企业价值.自主物流：降低成本并重塑供应链。根据ARK的研究，到2030年，自动送货收入可能会从现在的零增长到9000亿美元。.可重复使用的火箭：为商业开放外太空。根据ARK的研究，到2030年，卫星连接收入可能达到1300亿美元，但仍只是约2万亿美元电信收入的一小部分。2030年卫星连接收入每年可能超过1300亿美元.3D打印：重塑制造。根据ARK的研究，未来7年，即到2030年，3D打印收入每年可能会增长约40%，从目前的约180亿美元增至2030年的约1800亿美元。该报告还指出，在许多通用性技术中，人工智能已成为其核心技术，图3显示了通用性技术的经济影响（实际GDP增长和消费者盈余的年度增长百分比）预测。按此预测，到2030年，人工智能对世界经济的影响将达到约7~12%。供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（3.22023年Gartner人工智能技术成熟度周期2023年Gartner人工智能技术成熟度周期确定了能够提供显着甚至变革性效益的创新和技术，同时还能解决易出错系统的局限性和风险。人工智能战略应考虑哪些提供最可信的投资案例？Gartner总监分析师AfrazJaffri表示：“人工智能技术成熟度曲线中有许多创新值得特别关注，这些创新将在两到五年内成为主流采用，其中包括生成式人工智能和决策智能。”“早期采用这些创新将带来显着的竞争优势，并缓解与在业务流程中使用人工智能模型相关的问题。”在人工智能技术中，目前GenAI创新占主导地位，它使用ChatGPT等系统以非常真实的方式提高了开发人员和知识工作者的生产力。这导致组织和行业重新思考其业务流程和人力资源的价值，将GenAI推向技术成熟度曲线上期望过高的顶峰（见图4）。Gartner现在认为生成式AI运动在走向更强大的AI系统的道路上有两个方面值得关注：这两个方面不同的关键技术列举在下面的表格中:生成式人工智能将推动创新——生成式人工智能影响业务，因为它涉及内容发现、创建、真实性和法规。它还具有自动化人类工作以及客户和员工体验的能力。推动生成式人工智能进步的创新——stablediffusion,midjourney，LLM等创新正加速GenAI进步。用户组织都在积极尝试，初创公司涌现，政府出台法规等在推动其发展。.通用人工智能（AGI）是机器的（目前假设的）智能，它可以完成人类可以执行的任何智力任务。.人工智能工程是企业大规模交付人工智能解决方案的基础。该学科创建连贯的企业开发、交付和基于人工智能的运营系统。.自主系统是执行领域限定任务的自我管理物理或软件系统，具有三个基本特征：自主性、学习性和代理性。.人工智能仿真是人工智能和仿真技术的结合应用，共同开发人工智能代理以及可以训练、测试甚至部署人工智能代理的模拟环境。.人工智能信任、风险和安全管理（AITRiSM）确保人工智能模型治理、可信性、公平性、可靠性、稳健性、有效性和数据保护。.因果人工智能识别并利用因果关系，超越基于相关性的.云人工智能服务提供人工智能模型构建工具、预构建服务的API和相关中间件，支持构建/训练、部署和使用在预构建基础设施上作为云服务运行的机器学习(ML)模型。.复合人工智能是指不同人工智能技术的组合应用（或融合以提高学习效率，拓宽知识表示的层次。它以更有效的方式解决更广泛的业务问题。.计算机视觉是一组技术，涉及捕获、处理和分析现实世界的图像和视频，以从物理世界中提取有意义的上下文信息。.以数据为中心的人工智能是一种专注于增强和丰富训练数据以推动更好的人工智能成果的方法。以数据为中心的人工智能还解决数据质量、隐私和可扩展性问题。.边缘人工智能是指在非IT产品、物联网端点、网关和边缘服务器中嵌入人工智能技术的使用。它涵盖消费、商业和工业应用的用例，例如自动驾驶汽车、增强的医疗诊断功能和流视频分析。.智能应用程序利用学习适应来自主响应人和机器。.模型运营化(ModelOps)主要关注高级分析、人工智能和决策模型的端到端治理和生命周期管理。.运营型人工智能系统(OAISys)支持生产就绪型企业级人工智能的编排、自动化和扩展，包括机器学习、DNN和生成型人工智能。.即时工程是以文本或图像的形式向生成式人工智能模型提供输入以指定和限制模型可以产生的响应集的学科。.智能机器人是由人工智能驱动的、通常是移动的机器，旨在自主执行一项或多项物理任务。.合成数据是人工生成的一类数据，而不是从对现实世界的直接观察中获得的数据。预测模型，转向能够更有效地规定行动并更自主地行动的人工智能系统。.数据标记和注释(DL&A)是一个对数据资产进行进一步分类、分段、注释和增强的过程，以丰富数据，以实现更好的分析和人工智能项目。.第一原理人工智能(FPAI)（又名物理信息人工智能）将物理和模拟原理、控制定律和领域知识融入人工智能模型中。FPAI将人工智能工程扩展到复杂系统工程和基于模型的系统.基础模型是大参数模型，以自我监督的方式在广泛的数据集上进行训练。.知识图是物理和数字世界的机器可读表示。它们包括遵循图形数据模型的实体（人员、公司、数字资产）及其关系。.多代理系统（MAS）是一种由多个独立（但交互式）代理组成的人工智能系统，每个代理都能够感知环境并采取行动。代理可以是人工智能模型、软件程序、机器人和其他计算实体。.神经符号人工智能是复合人工智能的一种形式，它将机器学习方法和符号系统结合起来，创建更强大、更值得信赖的人工智能模型。它提供了推理基础设施，可以更有效地解决更广泛的业务问题。.负责任的人工智能是在采用人工智能时做出适当的商业和道德选择的总称。它包含确保积极、负责和符合道德的人工智能开发和运营的组织责任和实践。供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（图4：Gartner2023人工智能技术成熟度周期（来源：Gartner【6】）人工智能和AI技术的未来是什么？【7】指出：它不仅仅是作为一种技术或商业工具，而是作为一种通用产品技术。人工智能对社会的影响堪比互联网、印刷机甚至电力的出现。它正处于重塑整个社会的边缘。Gartner对人工智能的未来的预测，即战略规划假设包括：.到2026年，超过80%的企业将使用生成式AIAPI或模型，和/或在生产环境中部署支持GenAI的应用程序，而2023年这一比例还不到5%。.到2026年，实施AI透明度、信任和安全性的组织将看到其AI模型在采用率、业务目标和用户接受度方面实现50%的改进。.到2026年，采用人工智能工程实践来构建和管理自适应人工智能系统的企业，在实施人工智能模型所需的数量和时间上将比同行至少提高25%。.到2027年，至少两家提供人工智能风险管理功能的供应商将被提供更广泛功能的企业风险管理供应商收购。.到2027年，至少有一家全球公司将因不遵守数据保护或人工智能治理立法而被监管机构禁止其人工智能部署。商业领袖正面临三组新的期望：.投资者期待新的增长来源和更高的利润率。.客户将在日常生活中利用生成式人工智能（GenAI并期望您也这样做。.员工将离开那些人类从事生成性人工智能可以处理的工作的组织。【8】指出：生成式人工智能可以提供帮助商业领袖达到新的期望。高管面临的主要挑战是确定生成式人工智能在何处以及如何融入现有和未来的业务和运营模式，如何有效地试验GenAI用例，以及如何为GenAI趋势带来的长期颠覆和机遇做好准备。图5描述了Gartner对GenAI未来的8大预测:供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（【9】指出：ChatGPT虽然很酷，但这只是一个开始；生成式人工智能的企业用途要复杂得多。过去三年（2020-2022风险投资公司在生成式人工智能解决方案上投资了超过17亿美元，其中人工智能药物发现和人工智能软件编码获得的资金最多。Gartner技术创新研究副总裁BrianBurke指出，“像ChatGPT这样的早期基础模型专注于生成式AI增强创造性工作的能力，但到2025年，我们预计将使用生成式AI技术系统地发现超过30%的新药物和材料（从今天的零增加）ℽ,另外，营销和媒体已经感受到生成人工智能的影响。高德纳预计：.到2025年，大型组织30%的出站营销信息将由综合生年这一比例为0%。未来五年，生成式人工智能将对企业产生越来越大的影响。Gartner预测【10】：.到2026年，生成式设计AI.到2026年，超过1亿人将聘请机器人同事为他们的工作做出贡献。.到2027年，近15%的新应用程序将由人工智能自动生成，无需人工参与。今天这种情况根本没有发生。供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（由于人工智能，特别是生成式人工智能近年来取得划时代的进步，并且展现了其强大的创造力和生产力，人工智能市场正欣欣向荣。Gartner预计【11】.全球人工智能软件支出将从2022年的1240亿美元激增至2027年的2970亿美元，未来六年市场将以19.1%的复合年增长率增长。.生成式人工智能(GenAI)软件支出预计将从2023年的8%飙升至2027年的35%。GenAI的快速增长归因于企业软件供应商将AI工具集成到当前和未来的版本中，简化了基于GenAI的功能的广泛采用和新的应用程序。【11】指出Gartner基于下面的预测作为基础对人工智能软件市场预测的基础:.到2026年，超过70%的独立软件供应商(ISV)将在其企业应用程序中嵌入GenAI功能，这比目前的不到1%有了重大飞跃。.到2025年，全球39%的组织将处于Gartner人工智能采用曲线的实验阶段，其中14%处于扩展阶段。Gartner预测，到2027年，36%处于实验阶段的组织也将开始采用具有高业务价值但财务影响时间(TOFI)较低的用例。随着组织在人工智能实验方面变得更加成熟，支出将会增加。供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（图6：人工智能软件预测与增长（来源：高德纳【11】）Gartner分析师在预测分析中表示：“我们预计软件应用程序中对更多人工智能增强功能的需求将会持续增长，并且提供商将有更多机会提供构建人工智能的软件。但是，预计这些市场在预测期内不会饱和（供应超过需求）。”图7描述了人工智能软件在应用市场的支出分布。其中.Gartner预测财务管理系统(FMS)组件上的人工智能支出将成为整体最大的应用市场。FMS通过预测、规划、现金应用和收款、余额调节等功能为财务办公室提供支持。FMS供应商已经在人工智能方面加倍努力，以提供经过验证的生产力和优化支持，将基于人工智能的功能集成到他们的应用程序和平台中。人工智能的固有优势很快就会带来FMS系统的量化性能和生产力提升，这是为潜在客户构建可靠业务案例的赌注。.数字商务应用是增长最快的人工智能应用市场。数字商务应用程序旨在简化商务运营和相关领域，包括优化、客户细分、图像分类等。Gartner将数字商务中的人工智能功供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（能定义为包括个性化、自动执行和内容生成。.釆购的人工智能应用市场也将得到较大增长。图7：人工智能软件在应用市场的支出（来源：Gartner【11】）Gartner预测GenAI最终将成为所有人工智能软件支出的基石，到2027年将达到全球收入的35%。【11】指出，人工智能副驾驶的激增被集成到各种企业系统中，成为推动该市场增长的主要催化剂。如今，副驾驶系统已在电子邮件系统、客户支持聊天机器人和各种营销应用程序中使用，内容创建和个性化供应商可以将副驾驶快速跟踪到他们的应用程序和平台中。支持GenAI乐观增长预测的众多数据点之一是微软去年3月推出的Microsoft供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（Dynamics365Copilot的成功。自那时起，超过130,000个组织体验了MicrosoftDynamics365和MicrosoftPowerPlatform中的副驾驶功能。图8：生成式人工智能预测支出占具有增长生成式人工智能软件的人工智能软件的比例（来从图9可见，大型语言模型（LLM）是人工智能平台市场增长的核心。根据【11】，Gartner预测，数据科学和人工智能平台市场将在预测期内出现最大的软件支出。他们将市场定义为包括机器学习(ML)平台和云人工智能开发者服务。Gartner分析师在报告中写道：“人工智能的发展和技术的民主化加速了数据科学和人工智能平台市场的发展，其中易用性、工作流程、协作和部署等功能为公民数据科学家提供了支持。”，其中增长最快的领先人工智能平台是自然语言技术（包括LLM）、数据科学和人工智能平台、计算机视觉平台以及分析和商业智能平台。LLM将成为未来三年基于自然语言技术的平台不断发展的动力。它们是人工智能软件市场的新兴工作坊。供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（图9：平台市场的人工智能软件支出（来源：Gartner【11】）根据美国市场研究公司MMR的报告【13】，供应链中的人工智能市场规模达33.4亿美元。预计到2022年，总收入将在2023年至2029年增长45.5%，达到近461.5亿美元。人工智能（AI）是一种允许机器、软件和系统在某些领域与人类智能和行为竞争的技术。人工智能由一个系统控制，该系统解释数据并使用复杂的算法执行各种工作。人工智能可以在整个供应链中以多种方式使用，包括数据提取、数据分析、供需规划和自动车辆管理。它还可以访问仓库程序以改进产品运输、接收、存储、拣选和管理。物流的增强可以通过优化仓库运营和配送来实现。公司可以使用基于人工智能的解决方案来提高供应链管理绩效和质量。供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（端到端可见性、需求预测方法、动态规划优化、集成业务规划和维度流自动化只是其中几个基本特征。图10描绘供应链市场中的人工智能的未来发展的前景。它包括以下几个方面:.AI硬件，软件，及服务各占一定比例，其中硬件占比40%左右图10：供应链市场中的人工智能（来源：MMR【13】）从图11描绘的供应链市场中的人工智能应用分布可见，供应链市场中的人工智能细分为供应链计划、仓库管理、车队管理、虚拟助理、风险管理、库存管理以及规划和物流。人工智能在供应链中应用的前2名是：.第一名：仓库管理。在物流行业，AI自主数据处理广泛应用于仓库库存管理、库存管理、产品安全、准时交货等领域。这些只是推动供应链市场人工智能(AI)向前发展的几个关键特征。典型的案例如亚马逊已将其基于网络的购买的仓库数字化并使用人工智能推理流程。智能仓库的日常运营变得越来越先进。亚马逊正在利用人工智能来提高消费者满意度。另外，AmerSports成功利用机器学习来提高供应链管理和确定性。由于人工智能技术，自动化过程取得了巨大进步。.第二名：供应链计划。供应链计划人工智能应用细分市场在2022年占据了次大的市场份额，人工智能应用对改进工厂调度和生产计划的需求不断增长，以及供应链决策的灵活性和简化程度不断提高，可以促进该细分市场的增长。图11：供应链市场中的人工智能应用分布（来源：MMR【13】）供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（4.2024年及之后供应链的未来趋势和预测这一节主要介绍一些来自有名研究咨询机构和有名企业关于2024年及之后的供应链的预测和趋势。法拉利咨询和研究集团于2024年元月发布了其年度工业和全球供应链预测的研究报告，报告中列举了下面2024年十大预测:预测一：区域经济衰退的风险、地缘政治发展的加剧以及随之而来的行业供应网络中断将在2024年考验现有供应链领导者的领导力和影响力。预测二：2024年将继续增加战略和战术直接材料供应网络弹性水平和增加敏捷性能力。预测三：全球广泛运输和物流行业衰退将带来额外损失，运输成本降低但服务水平不可预测。预测四：2023年劳动激进主义的增加将延续到2024年，而更多高技能人才的短缺将继续影响行业供应链管理和运营人员需求。预测五：业务和供应链数据管理的注意力、范围和格局将在2024年发生转变，为基于更多认知和生成人工智能的决策能力的好处铺平道路。预测六：企业和各自的供应链管理团队将被要求评估生成人工智能、聊天机器人或LLM技术在支持特定领域的供应链流程和决策中的业务和运营价值主张。预测七：多行业供应链ESG倡议和数据收集具有更大的意义和关注。在跟踪、测量、报告和减少跨多个行业和企业的温室气体排放方面，人们越来越意识到这将是对生成式人工智能技术部署的重要应用。我们预计，到2024年，将有更多证据表明这些努力可能会带来更广泛的市场兴趣。供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（预测八：基于云技术的格局，包括以供应链为重点的知名初创公司将面临投资市场的清醒。2024年，专注于供应链技术的初创企业将继续面临挑战，它们需要在不增加资本的情况下，寻求扩大收入或盈利增长的途径。预测九：在线商务适度增长至更现实的增长水平，对零售商、履约服务提供商和包裹承运商产生影响。预测十：行业特定的供应链转型努力将接受更多考验。行业特定的供应链主要指商用飞机工业供应链电动汽车、半导体和汽车供应网络，它们的转型将面临更多风险。法拉利的预测告诉我们，2024年及之后，我们将会继续面临充满不确定性的工业和全球商业环境，需要具备弹性和应对能力，并发挥供应链领导力。自本世纪初以来，供应链已成为许多全球企业和行业的战略支柱。什么构成了运行良好的供应链？【15】指出：2024年供应链人工智能、可持续发展是首要考虑因素。该文对供应链做出了如下预测:.风险抵御能力将持续存在：过去三年来，全球供应链的风险和缺口已成为各行各业的关注焦点。供应链现在被认为是企业生存、成功和增长的核心，而不仅仅是降低成本的机会。公司已经并将继续重新审视风险缓解策略：陆上、近岸、离岸策略更贴近实际需求。关键材料的替代采购策略，通过识别不同地理位置的替代供应商来减少对单一供应源的依赖，从而降低供应链风险。重新思考库存优化策略，以确定脱钩点和推迟策略，以便更好地在整个供应链中定供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（位正确的材料、中间体和成品。改善与供应商、物流服务提供商、合同制造商和其他主要贸易伙伴的协作并提高知名度。.可持续性是首要考虑因素：2024年，我们将开始看到一系列围绕ESG的法规不断生效。公司将被要求了解并披露其碳足迹和排放量。他们将向供应链寻求数据。当涉及到排放（估计占大多数公司的70%左右）、循环性和不平等时，供应链是问题的一个重要组成部分，因此是寻找解决方案时需要关注的一个重要领域。员工、利益相关者、客户和监管机构都需要可持续发展数据，决策者必须了解供应链的运作方式、哪些供应商和物流提供商为更绿色的商业模式做出了贡献，以及哪些变化会影响其他业务。随着客户寻求更可持续的替代方案，无法满足ESG法规的供应商将面临业务萎缩。.透明度和可预测性是推动因素：为了提高风险抵御能力和可持续性，您必须首先了解当前形势。如果没有清晰地了解各个业务部门和合作伙伴正在发生的情况，领导层如何预测和响应供应链？为了满足可持续发展计划，公司必须能够查明供应链中的排放和废物的位置，或者整个业务网络中奴役劳动和不平等现象的位置，并对其进行跟踪，将调查结果转化为可行的后续步骤。但仅靠可见性是不够的。如果你无法解决问题，那么知道你有问题又有什么意义呢！这就是预测性和规范性分析在预测即将到来的挑战和机遇并提供相关和及时的信息以做出明智决策方面发挥关键作用的地方。预测性和规范性分析可以帮助供应链从业者根据下周可能发生的情况做出决策，而不仅仅是告诉他们上周发生了什么。.数字化和人工智能是游戏规则的改变者：实现抗风险和可持续供应链的关键之一是数字供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（化。借助更加数字化的供应链，您可以更好、更快、成本更低地应对中断。通过投资供应链技术来数字化流程，例如人工智能（AI）、物联网（IoT）和机器人技术，公司已经能够提高整个供应链的可见性、敏捷性和弹性。通过数字化方式将所有贸易伙伴联网，使公司能够更好地预测干扰并采取适当的行动来让客户和监管机构满意。目标是将分散的供应链转变为敏捷、协作的供应、物流、资产管理和服务网络，所有这些都通过动态工作流程与实时数据连接起来，以加快业务步伐。2024年供应链年度词汇将是“GENAI”（即生成式人工智能）。公司需要将其人工智能战略分为3个不同的类别：提高供应链效率-如何推动组织以一种不同的、更加速的方式完成您今天所做的事情？改善用户体验–如何让事情变得更直观并提供上下文信息？提供新的流程和创新–如何开发一种您以前在组织中不具备的能力？【16】的研究发现了三个主要供应链趋势，这些发现提供了对供应链当前状态的重要见解，并为帮助组织应对未来挑战的战略提供了信息。它们是.供应链上的组织如何应对人工智能(AI)等新兴技术。1.工作成本增加是供应链中断的主要后果，占84.6%，其次分别是利润损失，占比77.6%，供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（图12：供应链中断的后果（财务、声誉等来源：Fictiv【16】）此外，业务连续性研究所的调查发现，排名第二和第三的并列，54%的受访者表示对物流和声誉都产生了负面影响。根据该报告，不同类型的中断往往会导致不同类型的成本。例如，恶劣天气会影响62%受访者的物流成本，而网络犯罪更有可能造成财务（70%）和声誉（60%）损失。与此同时，与健康和安全相关的事件往往会导致所有三个领域的成本增加，68%的受访者遭受负面财务影响，68%遭受声誉损害，64%遭受后勤后果。2.提高供应链可视性是55%制造业相关企业的首要任务对于员工人数少于2,500人的小型组织来说，这一优先事项的排名已大幅下滑，从2022年的77%下降到2023年的38%。相反，小型公司2023年的业务优先事项是改善客户体验（提高52%）并减少运营成本效率低下45%。提高新产品创新速度是整个公司的第二要务，49%的各种规模的公司将其列为2023年的优先事项。这比上一年大幅增加，当时只有11%的公司将其列为优先事项将此作为优先事项。供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（从图13可见，对于拥有2,500至5,000名员工的中型企业，2023年的重点是提高供应链弹性和敏捷性，提高到55%（高于上一年的30%）。对于员工人数超过5000人的企业，优先级保持一致，可见度位居榜首，为56%（较上年图13：提高供应链可视性之重要性（来源：Fictiv【16】）3.85%的工程、供应链、制造和产品开发领域的领导者计划或已经采用人工智能（见图【17】对240名担任这些职位的供应链专业人员进行的调查发现，高管级别的人员往往比总监级别的领导者更热衷于实施人工智能技术。只有大约一半的主管级别领导者对人工智能感到兴奋，而他们对新兴人工智能技术感到担忧的可能性是其四倍。至于人工智能将在哪些领域产生最大的影响，在接受调查的工程领导者中，60%的人认为它将影响质量控制检查，而人工智能在质量控制检查领域已广泛实施了近十年。与此形成鲜明对比的是，47%的非工程职位受访者也持相同观点。非工程职位的领导者更有可能期望人工智能在产品设计中发挥作用，其潜力才刚刚开始被探索（51%vs.36%）。他们也更有可能看到人工智能在供应链管理中的应用（51%vs.38%）。随着人工智能推动自动化和机器人技术的进步，大多数受访者正在与现有供应商合作实施人工智能解决方案，但几乎同样多的受访者正在寻找新的供应商、实施商业人工智能解决方案或构建自己的解决方案。图14：人工智能是游戏规则的改变者（来源：Fictiv【16】）供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（以下选择的部分供应链统计数据【16】，为上面的三个关键发现以及供应链行业当前和未来面临的其他挑战提供了进一步的见解和背景。此外，这些统计数据揭示了供应链上的组织所取得的胜利，以及可以改进以获得竞争优势的领域。1.48%的公司表示，他们面临着提高供应链可持续性的越来越大的压力。2.企业在实现可持续发展目标方面面临的三个主要挑战是对供应商和合作伙伴可持续发展标准的控制有限（54%）、难以扩大规模较小的举措（40%）以及缺乏资金（36%）。3.可持续发展举措主要关注电气化（40%）、自然资源管理（29%）、用水（27%）、可再生能源（27%）和范围3排放（该公司不直接生产，但负责（23%。4.全球供应链管理市场将从2022年的257亿美元增长到2032年的721亿美元，预计复合年增长率（CAGR）为10.9%。5.供应链管理行业的大幅增长部分归因于COVID-19大流行期间电子商务、自动化和数字化转型的扩张。6.供应链运营面临的最大挑战是招聘和保留人才（57%）、缺货（52%）和消费者需求（52%）。7.为了应对供应链挑战，公司正在对员工进行再培训和技能提升（41%并雇用具有面向未来技能的新员工（34%）。供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（8.52%的工程师每周花费6小时或更多小时从事供应链相关工作，包括寻找供应商、提供和请求报价以及订购零件。从2022年到2023年，这一数字令人震惊地增长了73%。9.43%的小型企业使用过时的库存跟踪方法，例如笔和纸(14%)以及Excel等电子表格(21%)。10.8%的小型企业根本不跟踪其库存。11.只有33%的小型企业使用库存管理软件或直接在其会计软件Quickbooks中进行盘点。然而，值得注意的是，24%的小型企业没有库存。12.42%的企业正在增加工程外包，以应对机械工程人才的短缺。13.令人震惊的是，97%的供应链领导者预计适合机械工程职位的人才将日益短缺。以下是值得了解的2024年18个物流统计数据【18】：1.2023年全球货运物流年复合增长率达5.5%据ReportLinker称，全球货运和物流市场从2022年的156.5亿美元增至2023年的165.2亿美元，复合年增长率为5.5%。尽管俄罗斯和乌克兰之间的战争阻碍了全球经济从COVID-19大流行中复苏，但差距是一个很大的数字。而且，战争对经济增长的影响也很大，因为它导致了大宗商品价格的飙升，导致许多国家出现通货膨胀，因此一年内的差异很大。2.2023年海运较2022年下降5.37%供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（尽管由于各种全球经济复苏计划带来更好的供应链管理和营销实践，今年运费总体稳定，但海运市场量有所下降。据Siam称，海运市场出现显着下滑，2023年与2022年相比下降了5.37%。由于疫情和乌克兰与俄罗斯之间的争端导致全球经济衰退，进出口流程面临更多挑3.随着商业行业的进步，全球人工智能在物流领域的应用呈高增长为了适应当今数字化世界的快速发展，许多企业开始使用人工智能(AI)来简化运输流程。根据美国商业资讯的报告，全球运输和航运市场中的人工智能从去年的26亿美元飙升至31亿美元，复合年增长率为19.4%。此外，运输市场中的人工智能通过分析运输模式并建议最佳路线以避免严重交通拥堵，从而最大限度地缩短周转时间，从而加快陆路运输速度。4.到2023年底全球合同物流市场将增长3.8%TelsGlobal表示，亚太地区在全球合同物流市场中处于领先地位，预计到2023年底，该地区将增长3.8%，价值超过2844.58亿美元。中国和印度是这一增长的最大贡献者，累计金额将超过1137.83亿美元，相当于全球价值的至少40%。5.2023年客户需求增加，快速变化由于市场趋势不断变化，经济发展是客户需求快速变化的一个重要因素。因此，客户的需求率也迅速增加。例如，根据CustomerThink的调查，73%的全球客户更愿意花更多的钱来换取可持续产品，而其中81%的客户坚信企业和公司应该做更多的事情来帮助环境自我重建。6.十分之九的雇主对技能短缺表示担忧在Gitnux最近发布的关于技能短缺的更新中，整个商业行业都面临着全球技能和劳动力短供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（缺的惊人问题。2020年疫情爆发之初，89%的建筑企业都在努力寻找人才来填补职位空缺。这与2021年建筑商人力短缺69%的情况类似。因此，预计到2025年，美国的制造商和生产将出现超过200万的人力短缺，将更难以满足客户需求。7.2032年至2042年间机器人在仓库中的使用将增加至3340亿美元随着人工智能的兴起，仓库中移动机器人的使用数量也随之增加。事实上，到目前为止，亚马逊有超过200,000台移动机器人在其设施中运行。DHL最近还宣布，他们已与波士顿动力公司合作，并在机器人技术方面投资高达1500万美元，以优化其运输流程。此外，BusinessFortuneInsights预测，2032年至2042年间，机器人技术的投资将达到3340亿美元。8.地缘政治风险增多牛津商业最近进行的一项调查显示，36%的企业担心与韩国、俄罗斯、中国、台湾和乌克兰相关的战争相关的地缘政治风险将对其业务运营产生负面影响。共有127家企业参与了第三季度的调查，并解决了对中美之间最新争端的特别关注，该争端极大地影响了贸易和商业，因为亚洲在该行业中拥有最有效和高效的业务运营。因此，地缘政治风险上升，特别是在进出口程序的监管方面。9.美国物流公司增多反映物流支持需求为了迎合经济发展和市场趋势的剧烈变化，物流需求也随之增加。运输、货运和客户需求只是物流数量大幅增长的几个值得注意的方面。此外，截至2023年最新更新，IBISWorld报告称，美国有20,410家第三方物流(3PL)公司。10.到2026年，全球仓库自动化市场价值将达到300亿美元为了跟上快节奏的商业行业，企业制定了如何改进运营的策略，特别是在生产方面。根据Gitnux的调查结果，由于其对快速生产的最佳支持，全球仓库自动化市场的价值将达到约300亿美元。此外，这也反映了物流行业对企业如何更有效地运营以推动成功的影响。11.全球物流市场预计到2023年底将增长4%，到2024年仅增长3%据ING称，由于COVID-19大流行的后遗症仍然存在，全球统计市场的增长只是缓慢增长。尽管世界开始恢复正常已经两年了，但消费者仍然面临财务挑战。此外，与美国和欧洲相比，亚洲经济从三年前的衰退中复苏略显缓慢，从而为国际物流运输市场做出了贡献。12.随着数字用户数量在2023年第三季度继续增加，数字通信的使用预计将继续盛行纸张在供应链流程中仍然广泛使用，特别是用于打印实物发票、报告和其他文件。然而，它正在迅速被数字通信所取代，而数字通信已经被64.6%的人口所使用。Statista报告称，2023年第三季度，数字用户达到51.8亿。目前，亚洲在线用户数量最多，超过29.3亿，欧洲仅位居第二，有7.5亿用户。因此，正如预测的那样，到2023年底及未来几年，数字平台（尤其是数字通信平台）的使用将不断改善。13.随着2023年空运和海运货物运输量的增加，运输货物价格将会上涨由于影响柴油价格的因素较多，市场波动较大，货运公司纷纷提高价格以适应市场下滑。正如Zipdo透露的那样，到2023年底，全球海运货物和运输市场的价值将达到14.3万亿美元。这个数字仅反映了货运行业的重要性以及如果其异常波动将如何影响供应链管理。此外，到2037年，全球航空货运量预计将超过2.305亿吨。随着机场的不断发展和航空货运的创新，这一数字预计在未来几年将增加一倍甚至三倍。14.2030年数字物流市场规模将达775.2亿供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（随着世界不断扩张和进步，其经济地位也随着其进程而发展。为了跟上技术进步的步伐，企业将技术融入其运营中，特别是在生产和物流中。据环球通讯社报道，根据Skyquest的数据，如果这种行为持续下去，到2030年，数字物流市场可能达到775.2亿美元。预计从2022年到2030年，CAGR将累积17.54%。此外，人工智能的发展和互联网的广泛使用是加速这一增长的两个主要因素。15.到2025年，美国当日送达市场价值将超过130亿美元网上购物最初被引入，但现在仍然被广泛使用，并且是许多人首选的购物方式。随着客户要求更快的交货时间表，当日交货市场的价值不断增加。因此，预计到2025年，当日达市场将达到数十亿美元。16.到2025年，电子商务物流市场价值预计将达到5350亿美元以上为了加快和优化业务运营，越来越多的公司在其供应链指挥中采用技术进步，重点关注生产和交付。因此，电子商务物流在供应链的其他方面也很普遍。根据最近有关电子商务物流的数据，Statista报告称，到2025年，电子商务物流的价值将超过5,350亿美元。这仅表明世界正在如何快速变化，以及它如何影响物流及其整体性质。17.55%的美国消费者愿意为可持续和环保的品牌、产品和实践支付更多费用可持续产品的开发在最近的全球大流行之后迅速启动。此外，普华永道最近进行的调查还显示，与2018年相比，有关可持续商品的在线搜索量猛增了71%。此外，55%的美国消费者表示，他们愿意为环保和可持续产品支付更多费用。因此，这还配备了专门的运输和交付，也反映了相同的可持续实践，以保持品牌形象完好无损。18.为促进物流数据驱动决策，79%的CSCO将在2024年制定培训计划随着商业行业的进步，消费者的需求也随之增加。因此，数据分析的兴起可以监控供应链、识别风险并最终简化业务运营。此外，GartnerInc.最近的一项研究发现，79%的CSCO正在制定培训计划以在物流中采用高级分析。这有望以一种更简单、更高效的方式来估计客户需求、优化库存计划以及识别市场趋势，即使是在庞大的数据集中也是如此。供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（5.2024年及之后主要与采购有关的供应链趋势和预测Gartner的新报告《预测2024年：首席采购官根据技术对采购的影响进行调整》【19】概述了新技术如何快速发展并改变未来采购的执行方式。本文仅简要介绍其要点。该研究帮助首席采购官了解技术如何影响采购的未来，并立即制定计划以解决对流程、人员配置和执行的预计的影响。图15表明，数字化，特别是人工智能和自动正在影响到釆购的各个重要方面。首席采购官应该根据技术对采购的影响对釆购的战略战术进行调整。图15：AI和自动化对采购业务和人员配置的影响（来源：Gartner【19】）该报告给出并分析了2024年及之后新兴技术，特别是人工智能技术如何影响釆购的5大预测:供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（1)到2026年，虚拟助手和聊天机器人将受到关注，20%的组织使用它们来处理内部和供应商交互。2)到2026年，对于采购人员来说，数据和技术能力的高级熟练程度将与社交和创造性能力（即软技能）同等重要。3)到2027年，40%的采购活动将由非采购人员执行。4)到2027年，50%的组织将通过使用人工智能支持的合同风险分析和红线工具来支持供应商合同谈判。5)到2029年，80%的人类决策不会被取代，只会被GenAI增强，因为人类将保持其在独创性、创造力和知识方面的比较优势。这项研究中预测的一个共同点是技术，尤其是人工智能和自动化，如何影响工作的完成方式。要充分发挥这些新兴技术的优势为釆购创造价值，CPO应当关注以下的发展领域：数据：所有人工智能模型的基础都是良好的数据，因此能够生成和维护大量清洁采购数据的组织将比竞争对手更具优势。创造力：采购人员的创造力将比今天更受重视，因为人工智能的弱点是在没有数据或优先级的情况下理解问题。技术技能：识别推动决策的关键数据元素的技能将有助于释放技术投资的全部力量，确保人工智能在决策时考虑最佳数据。相应地，选择演示文稿构建和文档创建等软技能将转向GenAI工具，以构建完美的宣传材料或报告。其他软技能，例如批判性思维、演讲和说服利益相关者，仍然有很高的需求。以下是研究报告的四点主要发现：组织将有能力开展更多采购活动，推动成本逐步降低，同时提高政策合规性。这些优势将为供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（他们带来竞争优势。不采用人工智能技术的采购组织将发现自己与竞争对手相比存在成本和敏捷性缺陷。采购组织将通过虚拟代理自动执行重复性任务，例如公关批准、内部和外部沟通以及供应商批准，使团队能够专注于其他增值计划。注入人工智能的电子采购解决方案越来越有能力承担传统上需要经验丰富的采购专业人员才能完成的任务和决策。这使得组织能够有效地“消费”采购活动，以便非专业采购人员可以确定需求范围、识别供应商来源、设置和运行符合公司政策的采购活动，而几乎不需要采购团队的帮助。实际上，采购正在成为一种技能，而不是一种职能。GenAI用例将扩展整个采购流程，并有可能提高整个部门的速度和效率。然而，可以预见的是，采购专业人员仍将是核心决策者。GenAI将减少许多战术任务，就像传统的人工智能应用程序一样。然而，GenAI的与众不同之处在于，它可以生成新内容、填充缺失的信息，甚至创建样本结果或场景，最终在战略决策中发挥支持作用。.组织希望通过人工智能提高效率并节省成本2023年，人们对采购中的人工智能用例的兴趣急剧增加（根据Gartner对采购执行领导层和负责采购技术的IT领导者就采购中人工智能主题进行的调查，2023年与2022年相比，采购中的人工智能用例增加了17倍组织正在探索如何通过实际采用人工智能来提高效率并节省成本。这将导致2024年出现大量人工智能试点，使人工智能的接受和使用在未来几年的采购中更加普遍。CPO要根据这些发现来调整釆购的战略战术，以使得新技术能发挥最大价值。该报告给采购领导者提出了以下的建议：.通过检查供应商将研究资金集中在哪里，并对通常为职业生涯新员工提供哪些类型的工供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（作进行分类，探索哪些类型的工作可以商品化。.现在就开始软技能替代试点，对当前版本的生成式人工智能（GenAI）复制典型内部演示、白皮书和培训材料的能力进行原型设计。.通过绘制协作、谈判和采购等关键领域已有的技术并记录它们如何支持先进技术来构建路线图。GEP是一家企业软件和咨询公司，提供采购和供应链管理软件以及管理咨询服务。该公司每年发布一份关于釆购和供应链的研究报告，下面主要介绍《GEP2024年采购与供应链展望该报告涵盖了2024年公司议程的主要主题和优先事项。以下内容和数据主要取自该研究报发展中经济体的经济活动仍低于疫情前的水平。受房地产危机和国内外需求减少的影响，预计中国经济增长将在2024年放缓。鉴于中国对全球经济增长的贡献率超过三分之一，经济放缓可能会产生境外影响，尤其是对其主要经济体和贸易伙伴的影响。经济增长还面临高利率、俄罗斯-乌克兰冲突、中东地缘政治紧张局势加剧、原油减产以及疫情后遗症等阻力。.通货膨胀逐步回滚：通货膨胀率在2022年达到数十年来的高位，部分原因是俄罗斯和乌克兰冲突，但进入2024年之后，通货膨胀率正在下降。预计全球通货膨胀率将从2023年的6.88%降至2024年的5.79%。3在美国和欧元区，通货膨胀率预计到2024年将继续下降，但可能要到2025年才能实现央行2%的目标。图16：2023年通货膨胀趋势--月度百分比变化（来源：GEP【20】）图17展示了主要经济体和发展中国家的通货膨胀趋势--年度百分比变化（历史和预测通货膨胀逐步回滚，各国都不同程度受到通货膨胀的影响。此外，造成通货膨胀的影响因素被列于图18。供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（图17：通货膨胀趋势--年度百分比变化（历史和预测来源：GEP【20】）.国内生产总值增长持续低迷:受高利率和地缘政治紧张局势的影响，全球经济增速预计将从2022年的3.48%降至2023年的2.96%和2024年的2.94%。然而，随着通胀持续下降，2024年欧元区经济增速预计将从2023年的0.66%反弹至1.23%（见图19）。供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（图19：GDP增长--年度百分比变化（历史和预测来源：GEP【20】）由于工资增长缓慢、家庭债务飙升以及潜在的浅度衰退，美国的增长率预计将从2023年的2.08%降至2024年的1.47%。在亚洲，受强劲内需和强劲投资流入的推动，印度预计将在2024年保持增长。中国的疫情后复苏势头强劲，但与该国过去约10%的平均增长率相去甚远。预计到2024年，中国经济增速将从2023年的5.40%降至4.60%。与前两个季度相比，日本经济在2023年第三季度出现收缩，数据表明私人消费疲软和全球需求放缓正在损害经济。日本GDP在2023年反弹后，预计2024年将下滑至1.03%。影响GDP增长的因素被列于图20。供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（.利率令人担忧的原因:许多主要央行在过去两年中将利率提高至创纪录水平以应对通胀，但由于经济增长放缓及其对借贷成本的影响，预计它们将在2024年降低利率。英国央行于2023年底暂停加息，利率达到创纪录的5.25%，但通胀仍高于2%的目标。市场预测央行可能会在2024年下半年开始降息，以遏制经济负增长。供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（图22：左图--长期利率年率--趋势和预测和右图--季度长期利率预测（来源：GEP【20】）.劳动市场依然紧张但有所缓解：全球经济正在放缓，但对严重衰退和失业率上升的担忧有所缓解。在美国，2023年就业呈现强劲增长，失业率预计为3.57%，低于2022年的3.62%。同样，在欧元区，2023年8月失业率大幅下降至6.40%的最低水平自2021年中期以来，尽管俄罗斯和乌克兰战争以及通货膨胀，但2023年8月至10月，英国预估职位空缺数量环比下降5.7%，连续第16个周期下降。图23：失业率趋势--年度百分比变化（历史和预测来源：GEP【20】）人工智能对劳动力市场的影响是一个复杂的问题：它既可以创造新的就业机会，也可以取代工人，尽管到2024年，预计它不会产生重大影响。随着组织越来越多地采用人工智能，其效果将变得更加明显。世界经济论坛的《2023年就业未来报告》预计劳动力市场将发生变化和颠覆：雇主（803家受访公司）预计，由于人工智能的采用，未来5年内23%的工作岗位将发生变化——新增6,900万个工作岗位，就业岗位减少8300万个。影响失业率的因素被列于图24。.能源继续保持高位：2023年，原油价格平均为每桶82-85美元，比2022年下降约供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（20%，当时经济增长、供应链限制和俄罗斯-乌克兰战争导致价格上涨。然而，油价继续高于2019年每桶约64美元的平均水平。由于OPEC+减产和中东地缘政治紧张局势，预计2024年油价将上涨至每桶90-95美元。图25：原油价格（美元/桶来源：GEP冬季不那么严酷、欧洲库存高于预期以及美国创纪录的产量将抑制2023年天然气价格。展望未来，随着发电用天然气用量减少、可再生能源获得市场份额、核电等，天然气价格预计将稳定。产出增加和经济压力影响消费。影响原油价格的因素被列于图26。供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（领导主题1:重塑供应链--制定弹性战略近年来全球供应链的剧变是有据可查的。许多供应链面临故障和中断。有些人设法顶住了压力，但缺乏制定前瞻性战略的能力。即时供应链不再受青睐，缓慢的回流趋势迅速加速。到2023年，供应链的大部分波动开始缓解，这让情况有所缓解。物流成本有所下降。零部件和原材料短缺带来的危机有所缓解。在经历了长期的混乱之后，供应链领导者终于在2024年有了一些喘息的空间——重新思考和重塑他们的战略。领导人认识到现在不是自满的时候，因此正在迅速采取行动。供应链波动性下降（2024年元月全球供应链波动指数=-0.12）。GEP与S&PGlobal合作推出的全球供应链波动指数【21】是跟踪需求状况、短缺、运输成本、库存和积压的领先指标。2023年全年，需求疲软，运输成本、人员短缺和物品短缺造成的主要供应链问题基本消失。进入2024年，全球供应链具备一定产能，尤其是欧洲。政策制定者对经济增长前景保持谨慎。它为供应链领导者提供了为其未来供应链奠定基础的绝佳机会。根据图27列举的供应链的关键关注领域中最重要的前两个关注的领域包括物流中断(第一)，可持续性发展(第二)。图27：供应链的关键关注领域（来源：GEP【20】）供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（领导主题2:人工智能的迷人潜力2023年，人工智能驱动的数字工具的发展势头达到了顶峰。大型语言模型(LLM)和ChatGPT等工具的进步让整个行业陷入了疯狂。2024年及以后，技术格局将继续快速发展，区分炒作和希望将变得越来越具有挑战性。很明显，下一代采购和供应链工具的未来将由大数据能力驱动，并通过机器学习和人工智能分析来实现。基于聊天的生成式人工智能界面可以利用大量非结构化数据，首次使人工智能的使用变得民主且可扩展。理论变得可行。图28：将人工智能聊天机器人整合到供应链运营中（来源：GEP【20】）人工智能，特别是生成式人工智能已成为2024年的重点领域。企业领导者致力于利用这些工具作为努力倍增器来提高人类生产力和产出。这种以人工智能为中心的思维方式将成为未来一到三年竞争优势的主要驱动力。事实上，许多传统的五年路线图似乎相当可疑，因为技术格局很可能发生变化。对于许多管理团队来说，入门是一个令人费解且费力的步骤。然而，领导人已经开始关注以下近期优先事项：供应链物流及人工智能发展趋势预测综述（1)制定新技术路线图采购和供应链领导者将放弃大规模ERP级技术投资。过去十年部署ERP系统的记录并不乐观，许多财富500强公司都遇到了延误和预算超支的情况。采购和供应链功能有时也是企业功能中的次要优先事项。新兴的数字工具将为低代码/无代码的未来铺平道路，实现单点解决方案软件、数据和其他系统之间的无缝连接。这促使技术路线图的功能、系统、时间表和成本发生系统性转变。2)节省时间多年来，采购和供应链领导者一直致力于让他们的团队更具战略性。近年来，大多数更易于实施的策略已经得到实施，从而提高了效率。然而，人工智能增强方法将允许效率