Trí tuệ nhân tạo và theo dõi thời gian thực đang thay đổi quản lý vận tải hàng hóa như thế nào

 

Giới thiệu

Trong nhiều thập kỷ, quản lý vận tải hàng hóa chỉ hoạt động với thông tin không đầy đủ. Một lô hàng rời nhà máy ở Thâm Quyến, biến mất trong mạng lưới hậu cần, và sau đó xuất hiện trở lại—đôi khi vài ngày sau—hoặc tại điểm đến hoặc như một vấn đề cần được giải thích cho một khách hàng không hài lòng. Minh bạch thông tin không phải là một phương pháp; mà là một sự ưu ái. Sau khi sự việc xảy ra, các quyết định liên quan đến việc định tuyến lại, bổ sung hàng tồn kho hoặc hiệu suất của nhà vận chuyển được đưa ra dựa trên các báo cáo đã lỗi thời khi chúng được đọc.

Giờ đây, cách thức kinh doanh đó đang bị phá vỡ. Trí tuệ nhân tạo và công nghệ theo dõi thời gian thực, dựa trên cảm biến IoT, mạng GPS, nền tảng đám mây và công cụ học máy, đã kết hợp với nhau để tạo ra một điều mà ngành logistics chưa từng có trước đây: khả năng nhìn thấy những gì đang xảy ra trên toàn bộ chuỗi cung ứng toàn cầu ngay khi nó diễn ra và hành động trước khi các vấn đề trở thành khủng hoảng. Số tiền đầu tư vào sự thay đổi này là rất đáng kể. Thị trường toàn cầu cho các hệ thống quản lý vận tải hàng hóa trị giá 19.76 tỷ đô la vào năm 2025 và dự kiến ​​sẽ tăng lên 43.21 tỷ đô la vào năm 2034. Internet vạn vật (IoT) trong lĩnh vực logistics dự kiến ​​sẽ mở rộng từ 61.17 tỷ đô la vào năm 2025 lên 161 tỷ đô la vào năm 2032. Thị trường phần mềm giám sát chuỗi cung ứng đang tăng trưởng với tốc độ 24.98% mỗi năm. Đây không chỉ là những phỏng đoán; chúng cho thấy tiền đang được đầu tư vào các hệ thống đang thay đổi cách thức vận chuyển hàng hóa.

Bài viết này xem xét quá trình chuyển đổi đó diễn ra như thế nào trong thực tế, bao gồm các ứng dụng cụ thể đang mang lại kết quả rõ rệt, động lực thị trường đang thúc đẩy việc áp dụng, những vấn đề thực tế vẫn còn tồn tại và ý nghĩa của nó đối với các công ty vận chuyển hàng hóa giữa Trung Quốc và hành lang vận tải của Mỹ cũng như các khu vực khác.

 

Vì sao khả năng theo dõi vận chuyển hàng hóa trở thành vấn đề cốt lõi của ngành?

Việc theo dõi thời gian thực trở thành yếu tố quan trọng nhất trong công nghệ logistics không phải là ngẫu nhiên. Nó trở nên trọng tâm bởi vì chi phí khi không có nó hóa ra lại cao hơn nhiều so với dự tính ban đầu của hầu hết các công ty. Năm 2024, số lần chuỗi cung ứng bị gián đoạn đã tăng 32% trong nhiều ngành công nghiệp. Hơn 78% nhà sản xuất trên toàn thế giới cho biết họ không thể theo dõi được tất cả các nhà cung cấp của mình. Nhưng chỉ vài năm trước, câu trả lời cho câu hỏi “Hàng của tôi đang ở đâu?” luôn giống nhau: đó là một cuộc gọi điện thoại cho công ty giao nhận vận tải, kiểm tra trang web lỗi thời của nhà vận chuyển và chờ đợi.

Sự phát triển của thương mại điện tử đã đẩy nhanh quá trình này. Những người từng quen với việc theo dõi một gói hàng từ kho ở New Jersey bắt đầu kỳ vọng mức độ chính xác tương tự đối với một container vận chuyển hàng hóa xuyên Thái Bình Dương. Áp lực từ những kỳ vọng đó lan lên toàn bộ chuỗi cung ứng, khiến các công ty vận tải phải chi tiền vào cơ sở hạ tầng để cung cấp câu trả lời thực tế thay vì chỉ là dự đoán. Đến năm 2025, theo dõi thời gian thực sẽ chiếm phần lớn thị trường phần mềm giám sát chuỗi cung ứng. Hơn 58% các hệ thống được triển khai trên nền tảng đám mây vì các nhóm làm việc phân tán toàn cầu cần có khả năng truy cập dữ liệu trực tiếp từ bất kỳ thiết bị nào và ở bất kỳ múi giờ nào.

Tình hình thuế quan năm 2025 đã khiến mọi việc trở nên cấp bách hơn nhiều. Những thay đổi gần đây về thuế quan của Mỹ đã làm tăng chi phí vận chuyển trên toàn thế giới và buộc các công ty phải nhanh chóng thay đổi kế hoạch tìm nguồn cung ứng của mình. Các công ty không có khả năng theo dõi chuỗi cung ứng theo thời gian thực đã không thể phản ứng đủ nhanh trước những thay đổi về tuyến đường, phân loại lại hải quan hoặc các yêu cầu tuân thủ mới. Những công ty hoạt động tốt nhất trong suốt thời kỳ hỗn loạn đó là những công ty có hệ thống hậu cần dựa trên dữ liệu thời gian thực thay vì các báo cáo đã lỗi thời.

 

Trí tuệ nhân tạo trong vận tải hàng hóa: Vượt ra ngoài thuật ngữ thời thượng

Phân tích dự đoán và dự báo nhu cầu

Ứng dụng hữu ích nhất của AI trong vận tải hàng hóa không phải là ứng dụng dễ thấy nhất. Phân tích dự đoán sử dụng máy học để xem xét các xu hướng trong quá khứ, các yếu tố đầu vào hiện tại và các tín hiệu bên ngoài để dự đoán nhu cầu và lập kế hoạch giải quyết vấn đề. Nó hoạt động âm thầm, đằng sau hậu trường, trong các hệ thống lập kế hoạch, do đó các vấn đề thậm chí không xuất hiện trên màn hình của người điều phối. Theo McKinsey, dự báo được tăng cường bởi AI giúp giảm thiểu sai sót trong chuỗi cung ứng từ 30% đến 50%. Dự báo nhu cầu dựa trên AI giúp giảm 30% sai sót trong lập kế hoạch hậu cần, trong khi độ chính xác trong lập kế hoạch năng lực vận chuyển hàng hóa đã tăng 25% đối với người dùng. Những số liệu thống kê đó có nghĩa là ít xe tải trống hơn, container được sử dụng hiệu quả hơn và sự phù hợp tốt hơn giữa nguồn cung và nhu cầu thực tế đối với một hãng vận tải vận hành hàng trăm tuyến đường.

Ứng dụng của AI trong việc quản lý các sự cố gián đoạn đặc biệt đáng chú ý. Khi cuộc khủng hoảng Biển Đỏ năm 2024 làm thay đổi hướng đi của nhiều tuyến vận chuyển container, các công ty sử dụng nền tảng giám sát dựa trên AI đã có thể lập kế hoạch các tuyến đường mới, tính toán thời gian đến dự kiến ​​(ETA) mới và chủ động liên hệ với khách hàng trong khi các đối thủ cạnh tranh vẫn phải liên hệ trực tiếp với các hãng vận chuyển. Mô hình tương tự cũng đúng với tình trạng tắc nghẽn cảng, thời tiết xấu, đình công và thiếu hụt năng lực vận chuyển đột ngột. AI cho phép quản lý vận tải hàng hóa khắc phục sự cố trước khi khách hàng phát hiện ra, thay vì phải giải thích sau khi sự cố xảy ra.

Tối ưu hóa tuyến đường và lập kế hoạch tải động

Tối ưu hóa tuyến đường bằng trí tuệ nhân tạo (AI) đã tiến bộ vượt bậc kể từ khi các nền tảng TMS thế hệ đầu tiên sử dụng các thuật toán “đường đi ngắn nhất” đơn giản. Các hệ thống hiện đại tiếp nhận dữ liệu giao thông thời gian thực, thông tin về tắc nghẽn cảng, dự báo thời tiết, quy định về giờ làm việc của tài xế và sự thay đổi giá nhiên liệu cùng một lúc. Sau đó, chúng tạo ra các tuyến đường tối ưu hóa tổng chi phí thay vì chỉ khoảng cách. Các công ty sử dụng AI để tối ưu hóa tuyến đường cho biết việc vận chuyển hàng hóa của họ hiệu quả hơn 25% và mức tiêu thụ nhiên liệu thấp hơn từ 15% đến 20%. Một số hãng vận tải đã thấy số dặm xe tải chạy không tải giảm tới 50% nhờ lập kế hoạch tải tự động, giúp kết hợp hàng hóa một cách thông minh để giảm thiểu số dặm chạy không tải.

Vào tháng 3 năm 2025, Freight Technologies Inc. đã phát hành Bot đấu thầu AI cùng với nền tảng TMS của mình. Điều này đã tự động hóa quy trình đấu thầu hàng hóa, vốn trước đây phải thực hiện bằng cách gửi email và gọi điện thoại. Loại tự động hóa giải pháp điểm này, được cộng dồn trên nhiều nhiệm vụ trong hoạt động vận tải hàng hóa, chính là cách tạo nên các con số hiệu quả tổng thể trong các khảo sát về việc áp dụng AI.

Tài liệu tự động

Trước đây, việc lập chứng từ vận chuyển hàng hóa là một trong những khâu thủ công, dễ xảy ra lỗi và tốn thời gian nhất trong chuỗi logistics. Vận đơn, tờ khai hải quan, giấy chứng nhận xuất xứ, hóa đơn, biểu mẫu tuân thủ và các tài liệu khác đều cần nhập liệu chính xác, đối chiếu và thường cần chữ ký hoặc đóng dấu của nhiều người. Hiện nay, các hệ thống AI xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có thể đọc, hiểu và điền các giấy tờ này nhanh hơn và chính xác hơn con người. Các doanh nghiệp đã sử dụng tự động hóa tài liệu bằng AI đã giảm chi phí hành chính lên đến 40%. Tính đáng tin cậy cũng mạnh mẽ như hiệu quả, đặc biệt đối với vận chuyển hàng hóa xuyên biên giới, nơi một lỗi nhỏ trong giấy tờ có thể dẫn đến việc phải chờ đợi tại hải quan, gây tốn kém hơn nhiều so với khoản tiết kiệm chi phí hành chính.

 

Thị trường đằng sau đà tăng trưởng: Dữ liệu quan trọng

Bảng dưới đây cho thấy số tiền đang được đầu tư vào các công nghệ hậu cần dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) và Internet vạn vật (IoT) tính đến năm 2025, dựa trên các nghiên cứu thị trường hiện tại:

 

segment	Quy mô thị trường năm 2024–2025	Dự báo	CAGR
Hệ thống quản lý vận tải hàng hóa (Toàn cầu)	19.76 tỷ đô la Mỹ (2025)	43.21 tỷ USD vào năm 2034	9.4%
IoT trong hậu cần	61.17 tỷ đô la Mỹ (2025)	161.17 tỷ USD vào năm 2032	14.84%
Phần mềm hiển thị chuỗi cung ứng	1.74 tỷ đô la Mỹ (2025)	12.94 tỷ USD vào năm 2034	24.98%
Thị trường hậu cần kết nối	38.04 tỷ đô la Mỹ (2024)	Tăng trưởng mạnh mẽ đến năm 2030	14.9%
Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong Vận tải hàng hóa (Tốc độ tăng trưởng kép hàng năm đến năm 2028)	-	-	21.4%
Logistics được hỗ trợ bởi IoT (phạm vi rộng)	17.5 tỷ đô la Mỹ (2024)	809 tỷ USD vào năm 2034	46.7%

 

Những con số này cho thấy ngành này đang trải qua một sự thay đổi cơ bản, chứ không phải là một làn sóng đầu tư đổi mới theo chu kỳ. Thị trường hệ thống quản lý vận tải hàng hóa đang tăng trưởng với tốc độ 9.4% mỗi năm. Thị trường phần mềm giám sát chuỗi cung ứng đang tăng trưởng với tốc độ khoảng 25% mỗi năm. Đây là lớp nền tảng đang được xây dựng trên đó. Tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) 46.7% của thị trường logistics dựa trên IoT cho thấy cơ sở hạ tầng phần cứng và truyền thông đang giúp cả hai lĩnh vực trên trở nên khả thi. Khu vực châu Á - Thái Bình Dương là khu vực phát triển nhanh nhất nhờ các khoản đầu tư vào cảng thông minh và sự phát triển của IoT di động. Hoa Kỳ có cơ sở hạ tầng được sử dụng nhiều nhất ở Bắc Mỹ. Ngành công nghiệp logistics dựa trên IoT trị giá 6.65 tỷ đô la vào năm 2024 và dự kiến ​​sẽ tăng trưởng với tốc độ 41.8% mỗi năm.

 

Theo dõi IoT thời gian thực: Điều gì sẽ thay đổi khi bạn có thể nhìn thấy mọi thứ?

Khả năng hiển thị toàn diện theo thời gian thực có tác động cơ bản đến cách thức hoạt động của vận tải hàng hóa, chứ không chỉ là tác động gia tăng. Quy trình quản lý ngoại lệ, bao gồm việc tìm kiếm và xử lý các lô hàng không diễn ra theo kế hoạch, chuyển từ phản ứng thụ động sang chủ động. Nếu một container được trang bị IoT bị chậm trễ tại cảng trung chuyển, bảng điều khiển của người quản lý vận tải sẽ nhận được cảnh báo trước khi người nhận hàng có bất kỳ lý do nào để lo lắng. Khi nhiệt độ trong xe tải đông lạnh vận chuyển thuốc tăng hoặc giảm, cảm biến sẽ gửi thông báo kịp thời để dừng xe, nhưng không kịp thời để lập báo cáo thiệt hại.

Dữ liệu về chuỗi cung ứng lạnh rất thú vị. Việc sử dụng IoT trong logistics chuỗi cung ứng lạnh đã giúp thiết bị hoạt động hiệu quả hơn 25%. Phân tích dự đoán trong hoạt động chuỗi cung ứng lạnh đã giúp ngăn chặn tới 75% sự cố trong chuỗi cung ứng. Theo dõi bằng IoT đã giảm 23% số lượng hàng hóa bị thất lạc trong tất cả các loại hàng hóa. Đây là những lợi ích không nhỏ đối với hàng hóa cần vận chuyển nhanh hoặc có giá trị cao, bao gồm đồ điện tử, thuốc men và phụ tùng ô tô. Chỉ cần tránh được một sự cố trong chuỗi cung ứng lạnh có thể tiết kiệm được nhiều tiền hơn toàn bộ chi phí triển khai IoT trong một năm.

Các ứng dụng định vị địa lý đã phát triển vượt bậc. Hệ thống giám sát IoT và định vị địa lý – cảnh báo tự động được kích hoạt khi lô hàng đi chệch hướng – đã giúp giảm đáng kể tình trạng trộm cắp và thất lạc hàng hóa. Các phương pháp này đang được sử dụng mạnh mẽ nhất đối với các lô hàng hóa có giá trị cao, bao gồm chất bán dẫn, hàng xa xỉ và dược phẩm. Quản lý đội xe hiện chiếm 32.47% ngành công nghiệp logistics IoT theo ứng dụng. Theo dõi tài sản có tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 14.63% khi giám sát tình trạng trở thành tiêu chuẩn cho hàng hóa có giá trị cao.

Hiện nay có một phương pháp mới để theo dõi vận tải đường biển. Hệ thống nhận dạng tự động (AIS) và các giải pháp dự đoán dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép các nhà quản lý vận tải xem vị trí chính xác của tàu và cung cấp dự báo thời gian đến (ETA) có tính đến thời tiết, thay đổi tuyến đường và tình trạng tắc nghẽn cảng. Năm 2024, số lượng thiết bị theo dõi IoT cho vận tải đường biển đã tăng 52% trên toàn thế giới. Điều này là do các doanh nghiệp muốn theo dõi điều kiện thời tiết theo thời gian thực đối với các mặt hàng nhạy cảm với nhiệt độ. Một công ty phân phối đã giảm phí lưu kho và phí chậm trả tới 40% chỉ bằng cách gửi cảnh báo sớm về lịch trình cảng sau khi lắp đặt hệ thống theo dõi IoT. Đây là một bằng chứng rõ ràng về lợi tức đầu tư (ROI) chứng minh tính khả thi của việc triển khai.

 

Ứng dụng AI và IoT trong vận tải hàng hóa: Chúng làm gì và chúng vận chuyển những gì

 

Ứng dụng AI/IoT	Những gì nó làm	Kết quả đo lường
Dự báo nhu cầu dự đoán	Phân tích dữ liệu lịch sử và dữ liệu thời gian thực để dự báo khối lượng hàng hóa vận chuyển.	Giảm thiểu sai sót trong chuỗi cung ứng từ 30–50% (McKinsey)
Tối ưu hóa lộ trình AI	Tự động điều chỉnh tuyến đường dựa trên tình hình giao thông, thời tiết và trạng thái cảng.	Giao hàng nhanh hơn 25%; tiết kiệm nhiên liệu 15–20%.
Theo dõi lô hàng IoT thời gian thực	Khả năng theo dõi thời gian thực dựa trên GPS/cảm biến trong suốt hành trình	Giảm 20-30% chi phí hậu cần; giảm 23% số lượng hàng hóa bị thất lạc.
Bảo trì đội tàu dự đoán	Hệ thống giám sát tình trạng hoạt động của xe và cảnh báo các sự cố trước khi chúng xảy ra.	Giảm tới 40% chi phí bảo trì; giảm 50% thời gian ngừng hoạt động.
Tự động hóa lập tài liệu (NLP)	Đọc, điền và lưu trữ vận đơn, tờ khai hải quan, hóa đơn.	Chi phí quản lý giảm tới 40%; lỗi thủ công gần như bằng không.
Định giá động bằng AI	Điều chỉnh giá cước vận chuyển theo thời gian thực dựa trên nhu cầu và năng lực vận chuyển.	Giảm chi phí vận chuyển 15–20%; kiểm soát lợi nhuận tốt hơn.
Giám sát IoT chuỗi cung ứng lạnh	Cảnh báo nhiệt độ/độ ẩm liên tục cho hàng hóa nhạy cảm	Hiệu suất thiết bị tốt hơn 25%; giảm thiểu sự gián đoạn 75%.
Quản lý ngoại lệ hỗ trợ AI	Phát hiện sai lệch; tự động đề xuất các biện pháp khắc phục.	Giải quyết vấn đề nhanh hơn; mức độ hài lòng của khách hàng cao hơn 15%.

 

Những thách thức không thể xem nhẹ

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và theo dõi thời gian thực trong vận tải hàng hóa là rất cần thiết, nhưng vẫn còn nhiều vấn đề lớn cần được giải quyết trước khi chúng có thể được sử dụng rộng rãi. Ngành công nghiệp này đang tự gây bất lợi cho mình bằng cách xem nhẹ những vấn đề này. Các vấn đề được liệt kê dưới đây là những vấn đề thực tế mà các công ty logistics thuộc mọi quy mô đang phải đối mặt.

Thách thức	Tác động trong thế giới thực	Biện pháp giảm thiểu thực tiễn
Đầu tư ban đầu cao vào IoT/AI	Gây cản trở cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ; làm chậm quá trình thu hồi vốn đầu tư.	Bắt đầu với những tuyến đường có rủi ro cao nhất; sử dụng các nền tảng IoT theo hình thức đăng ký.
Tích hợp hệ thống quản lý vận tải/kho bãi cũ	Các công cụ mới không tương thích với các hệ thống cũ.	Các trình kết nối API thí điểm; ưu tiên các nền tảng đám mây gốc.
Lỗ hổng an ninh mạng	Logistics là mục tiêu hàng đầu của các cuộc tấn công ransomware.	Kiến trúc không tin tưởng (zero-trust architecture); đào tạo nhân viên về chống lừa đảo trực tuyến (phishing training).
Quá tải dữ liệu mà không có bộ lọc AI.	Mệt mỏi do cảnh báo quá mức; quá trình ra quyết định diễn ra chậm hơn.	Phát hiện bất thường bằng AI để chỉ hiển thị các tín hiệu cần hành động.
khoảng cách kỹ năng lực lượng lao động	Các nhóm không thể khai thác tối đa giá trị từ các công cụ.	Đào tạo nâng cao kỹ năng có cấu trúc; giao diện trợ lý phi công AI
Tiêu chuẩn dữ liệu không nhất quán	Dữ liệu theo dõi đa nhà mạng không khớp nhau	Áp dụng các tiêu chuẩn số vận đơn/số container chung thông qua API.

 

An ninh mạng cần được chú trọng riêng. Khi hoạt động vận tải hàng hóa ngày càng được kết nối thông qua Internet vạn vật (IoT) và các API liên kết các chủ hàng, hãng vận chuyển, cơ quan hải quan và nhà điều hành cảng, bề mặt tấn công của mã độc tống tiền và đánh cắp dữ liệu ngày càng mở rộng. Các nghiên cứu về mối đe dọa mạng luôn xếp vận tải và logistics ở vị trí hàng đầu trong danh sách các ngành bị nhắm mục tiêu nhiều nhất. Một cuộc tấn công bằng mã độc tống tiền làm tê liệt hệ thống quản lý vận tải (TMS) của hãng vận chuyển trong mùa cao điểm có thể gây thiệt hại lớn hơn nhiều so với các nỗ lực bảo mật có thể ngăn chặn nó. Khả năng bảo mật mạng của nhà điều hành cần phải tương xứng với cơ sở hạ tầng kỹ thuật số của họ, chứ không phải tụt hậu.

Khía cạnh tổ chức cũng quan trọng không kém. Theo Khảo sát Tương lai của Logistics của Gartner, một trong những vấn đề lớn nhất ngăn cản các doanh nghiệp thu được giá trị từ các khoản đầu tư công nghệ của họ không phải là bản thân công nghệ, mà là việc con người, quy trình và các công cụ kỹ thuật số không phối hợp nhịp nhàng với nhau. Các công cụ đề xuất dựa trên AI mà không ai sử dụng, bảng điều khiển theo dõi mà không ai xem, và các cảnh báo ngoại lệ gửi đến hộp thư đến mà không ai kiểm tra đều là dấu hiệu của cùng một vấn đề: công nghệ đang được sử dụng nhanh hơn so với khả năng thích ứng của văn hóa doanh nghiệp. Các công ty tận dụng tối đa các công cụ này đã lên kế hoạch cho khía cạnh con người trong quá trình áp dụng cũng kỹ lưỡng như khía cạnh công nghệ.

 

Những công nghệ tiếp theo

Một số công nghệ mới đang được chuyển từ các chương trình thí điểm sang ứng dụng vận tải hàng hóa thương mại, và chúng sẽ tạo nên những thay đổi lớn tiếp theo trong quản lý vận tải hàng hóa.

Chủ đề được bàn luận nhiều nhất hiện nay là xe tải tự lái. Xe tải trang bị trí tuệ nhân tạo (AI) với các cảm biến tiên tiến, hệ thống định vị bằng máy học và khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực đã và đang hoạt động trên một số tuyến đường ở Hoa Kỳ. Đến năm 2030, dự kiến ​​11% lượng hàng hóa vận chuyển sẽ được thực hiện bởi xe tải tự lái. Các công ty như UPS và Amazon coi các chương trình xe tự lái là những khoản đầu tư chiến lược vào cơ sở hạ tầng chứ không chỉ đơn thuần là công nghệ mới. Hiệu quả của chúng có lẽ sẽ dễ nhận thấy nhất trong các hoạt động vận chuyển đường dài giữa các trung tâm trong tương lai gần. Sau đó, chúng sẽ mở rộng sang các khâu giao hàng cuối cùng, vốn vẫn còn phức tạp hơn về mặt quy định và thực tiễn.

Mô hình song sinh kỹ thuật số, là bản sao ảo của cơ sở hạ tầng hậu cần thực tế được cập nhật liên tục bằng dữ liệu IoT trực tiếp, đang ngày càng phổ biến như một công cụ lập kế hoạch và mô phỏng. Trước khi thực hiện các khoản đầu tư thực tế, các nhà quản lý kho đang sử dụng mô hình song sinh kỹ thuật số để lập kế hoạch thay đổi bố cục và chạy các kịch bản mùa cao điểm. Khi dữ liệu cảm biến IoT được liên tục gửi đến mô hình song sinh kỹ thuật số, mô hình sẽ luôn được cập nhật. Điều này giúp việc lập kế hoạch và ra quyết định chính xác hơn nhiều so với việc sử dụng các ảnh chụp nhanh trong quá khứ.

Vai trò của blockchain trong vận tải hàng hóa ngày càng trở nên rõ ràng hơn. Giá trị của nó không nằm ở việc thay thế các hệ thống theo dõi hiện tại; mà nằm ở việc tạo ra các bản ghi không thể thay đổi và có thể được chia sẻ giữa những người không tin tưởng vào thông tin của nhau. Khi được lưu trữ trên blockchain, vận đơn, giấy chứng nhận xuất xứ và bảo lãnh hải quan không thể bị thay đổi và có thể được kiểm tra bởi tất cả mọi người cùng một lúc. Hợp đồng thông minh tự động thanh toán khi xác nhận giao hàng, hoặc giải phóng bảo lãnh hải quan khi dữ liệu cảm biến cho thấy các điều kiện vận chuyển đã được đáp ứng, giúp giảm đáng kể các tranh chấp và chu kỳ hành chính. Trong quý đầu tiên năm 2025, UPS đã hợp tác với Microsoft để sử dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) và Internet vạn vật (IoT) nhằm cải thiện logistics. Trong quý thứ hai năm 2025, Flexport đã huy động được 100 triệu đô la trong vòng gọi vốn Series E để phát triển nền tảng logistics IoT của mình. Những thành tựu gần đây cho thấy đầu tư vào làn sóng công nghệ vận tải hàng hóa tiếp theo vẫn mạnh mẽ, chứ không hề chậm lại.

 

Topway Shipping đang xây dựng chiến lược như thế nào để thích ứng với môi trường này?

Topway Shipping là nhà cung cấp giải pháp logistics thương mại điện tử xuyên biên giới uy tín từ năm 2010. Trụ sở chính đặt tại Thâm Quyến, Trung Quốc. Đội ngũ sáng lập có hơn 15 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực logistics quốc tế và thông quan, am hiểu sâu sắc về vận chuyển hàng hóa Trung Quốc - Mỹ, một trong những hành lang vận tải nhộn nhịp và phức tạp nhất thế giới. Dịch vụ bao trọn chuỗi logistics, từ vận chuyển chặng đầu đến khâu cuối cùng. nhập kho Từ thủ tục hải quan đến giao hàng chặng cuối. Họ cũng cung cấp các lựa chọn vận chuyển đường biển FCL và LCL linh hoạt từ Trung Quốc đến các cảng lớn trên toàn thế giới.

Trí tuệ nhân tạo (AI) và theo dõi thời gian thực đang tạo ra những thay đổi mà khách hàng của Topway có thể nhìn thấy và cảm nhận được. Khi vận chuyển hàng hóa giữa Trung Quốc và Mỹ, có rất nhiều quy định thay đổi nhanh chóng, chẳng hạn như thay đổi về phân loại thuế quan, yêu cầu về thủ tục hải quan và phán quyết về cách định tuyến hàng hóa qua các cảng. Không có mô hình hoạt động tĩnh nào có thể theo kịp những thay đổi này. Khả năng theo dõi lô hàng trong thời gian thực, tự động hóa thủ tục giấy tờ và nhận được cảnh báo về việc thông quan trước khi chúng xảy ra không phải là các tính năng bổ sung trong hành lang này; chúng là những yêu cầu cơ bản để có dịch vụ tốt. Quan hệ đối tác lâu dài của Topway với các hãng vận chuyển, kiến ​​thức về hải quan và cơ sở hạ tầng công nghệ cung cấp cho khách hàng quyền truy cập thời gian thực vào chuỗi cung ứng Trung Quốc - Mỹ của họ. Thay vì chờ đợi các bản cập nhật, họ có thể theo dõi toàn bộ chuỗi cung ứng.

Đối với các công ty đang mở rộng hoạt động thương mại điện tử xuyên biên giới, khả năng kho bãi và giao hàng chặng cuối của Topway, dựa trên cùng một hệ thống quản lý dữ liệu giúp kiểm soát khâu vận chuyển đường biển, tạo nên một chuỗi cung ứng hoạt động như một hệ thống kết nối thay vì một loạt các khâu chuyển giao riêng lẻ. Điều này có nghĩa là độ chính xác của việc lập kế hoạch tồn kho ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả dòng tiền. Với AI và IoT đang nâng cao tiêu chuẩn về khả năng quản lý vận tải hàng hóa, cách tiếp cận tích hợp đó chính là điều tạo nên sự khác biệt giữa một đối tác logistics và một nhà cung cấp dịch vụ logistics.

Điều này có ý nghĩa gì đối với những người ra quyết định trong lĩnh vực vận tải hàng hóa ngày nay?

Đối với các nhà điều hành logistics và quản lý chuỗi cung ứng đang đưa ra quyết định về công nghệ ngay lúc này, nhu cầu chiến lược là rõ ràng, ngay cả khi các lựa chọn thực thi chưa rõ ràng: cơ sở hạ tầng về khả năng hiển thị cần được ưu tiên trước khi các ứng dụng AI tiên tiến hơn trên nền tảng đó có thể mang lại giá trị. Nếu bạn sử dụng dữ liệu cũ để chạy công cụ phân tích dự đoán, nó sẽ đưa ra các dự đoán lỗi thời. Cơ chế định giá động không thể giám sát năng lực vận chuyển theo thời gian thực sẽ tạo ra các lựa chọn không phù hợp với thị trường. Điều cốt yếu là đảm bảo các hệ thống thu thập được dữ liệu thường xuyên, đáng tin cậy và theo thời gian thực mà chúng có thể sử dụng.

Lựa chọn thứ hai liên quan đến đối tác. Trong một thị trường mà mọi công ty giao nhận vận tải và nhà cung cấp dịch vụ hậu cần bên thứ ba (3PL) đều đề cập đến AI trong quảng cáo của họ, điều duy nhất tạo nên sự khác biệt giữa họ là liệu công nghệ đó có thể kết nối với dữ liệu hoạt động theo thời gian thực, cung cấp kết quả có thể sử dụng được và hoạt động tích hợp với hệ thống quản lý vận tải (TMS) hoặc hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) của người gửi hàng hay không. Thay vì chỉ xem bản trình bày năng lực trong PowerPoint, hãy yêu cầu đối tác hậu cần tiềm năng trình bày quy trình quản lý ngoại lệ của họ, cho bạn thấy cách API theo dõi của họ kết nối và giải thích cách họ cảnh báo bạn khi cần thông quan. Điều này giúp phân biệt giữa năng lực hoạt động thực tế và khả năng quảng bá.

Những công ty sẽ dẫn đầu trong việc quản lý vận tải hàng hóa trong thập kỷ này là những công ty đang xây dựng nền tảng cơ sở hạ tầng ưu tiên dữ liệu ngay từ bây giờ. Điều này bao gồm khả năng hiển thị thông tin trên tất cả các phương thức vận tải nhờ IoT, hỗ trợ ra quyết định dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) tại mọi điểm quyết định vận hành, và một văn hóa khuyến khích mọi người hành động dựa trên những gì dữ liệu cho thấy. Công nghệ đã có sẵn. Bằng chứng về lợi tức đầu tư (ROI) đã được ghi chép lại. Điều duy nhất còn lại cần làm là tăng tốc độ thực hiện, điều này sẽ mang lại cho bạn lợi thế cạnh tranh trong một thị trường mà các vấn đề về chuỗi cung ứng có thể xảy ra bất cứ lúc nào.

 

Kết luận

Ngành quản lý vận tải hàng hóa đang trải qua một sự thay đổi lớn, sẽ được ghi nhớ như một bước ngoặt quan trọng không kém gì việc vận chuyển container. Trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ theo dõi thời gian thực không chỉ làm cho các quy trình hiện tại trở nên dễ dàng hơn; thay vào đó, chúng đang thay đổi cách thức lập kế hoạch, thực hiện, giám sát và khắc phục sự cố trong vận chuyển hàng hóa. Dữ liệu thị trường cho thấy rõ xu hướng này: hệ thống quản lý vận tải hàng hóa, cơ sở hạ tầng hậu cần IoT và phần mềm giám sát chuỗi cung ứng đều đang tăng trưởng với tốc độ cho thấy sự áp dụng mang tính cấu trúc chứ không phải là đầu tư theo chu kỳ.

Lợi ích mang lại rất cụ thể và có thể đo lường được: việc áp dụng IoT giúp giảm chi phí hậu cần từ 20 đến 30%, tối ưu hóa tuyến đường bằng AI giúp tăng tốc thời gian giao hàng lên 25%, và công nghệ dự đoán đội xe giúp giảm chi phí bảo trì đến 40%. Đây không phải là những phỏng đoán từ các công ty công nghệ; mà là những kết quả thực tế mà các công ty đã sử dụng và đo lường các phương pháp này đã báo cáo.

Ngoài ra còn có những vấn đề thực tế, chẳng hạn như việc tích hợp các hệ thống khác nhau khó khăn như thế nào, chúng dễ bị tấn công mạng ra sao, việc tìm kiếm người có kỹ năng phù hợp khó khăn như thế nào, và các tổ chức khó thiết lập hệ thống quản lý nhân sự để đầu tư vào công nghệ mang lại hiệu quả như thế nào. Không vấn đề nào trong số đó là giới hạn đe dọa đến sự tồn tại. Với kế hoạch cẩn thận và các đối tác phù hợp, tất cả đều có thể được giải quyết. Điều hành một công ty vận tải hàng hóa vào năm 2025 với cơ sở hạ tầng giám sát của năm 2015 và kỳ vọng cạnh tranh được là điều không thể. Thời gian để bắt kịp đang cạn dần. Các công ty đang đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI) và theo dõi thời gian thực ngay bây giờ không chỉ làm cho mọi thứ tốt hơn hiện tại; họ còn đang đặt nền móng cho các hoạt động mà các công ty chậm hơn sẽ rất khó sao chép.

 

Câu Hỏi Thường Gặp

Hỏi: Trí tuệ nhân tạo (AI) thực sự có thể giảm chi phí vận chuyển hàng hóa đến mức nào?

A: Nghiên cứu của McKinsey cho thấy việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giảm chi phí hậu cần từ 5% đến 20%, tùy thuộc vào ứng dụng. Các công ty sử dụng AI để lập kế hoạch tuyến đường cho biết chi phí nhiên liệu và vận chuyển của họ giảm trung bình từ 15% đến 20%. Bảo trì dự đoán có thể giảm chi phí bảo dưỡng xe tới 40%. Dự báo nhu cầu bằng AI giúp giảm chi phí tồn kho khoảng 12%.

Hỏi: Sự khác biệt giữa định vị GPS và định vị hàng hóa dựa trên IoT là gì?

A: Theo dõi GPS cung cấp cho bạn thông tin về vị trí của bạn. Theo dõi dựa trên IoT toàn diện hơn vì nó bao gồm định vị GPS cũng như các cảm biến môi trường giám sát nhiệt độ, độ ẩm, va chạm và độ nghiêng. Nó cũng bao gồm đo từ xa tình trạng xe, cảnh báo vùng địa lý và kết nối với nguồn cấp dữ liệu cảng và hải quan. IoT cho phép bạn thấy nhiều hơn chỉ vị trí của một vật thể trên bản đồ; nó còn cho phép bạn thấy tình trạng của vật thể đó và những gì đang xảy ra.

Hỏi: Theo dõi vận chuyển hàng hóa theo thời gian thực chỉ khả thi đối với các doanh nghiệp lớn?

A: Không còn nữa. Các dịch vụ cảm biến IoT dựa trên đăng ký và nền tảng hiển thị đám mây đã giúp các doanh nghiệp vừa và nhỏ theo dõi mọi thứ trong thời gian thực. Cách tốt nhất để thực hiện điều này là bắt đầu với những tuyến đường có giá trị cao nhất hoặc có khả năng gây ra vấn đề nhất, đặt ra các mục tiêu ROI rõ ràng, và sau đó phát triển từ đó. Đến năm 2025, các doanh nghiệp vừa và nhỏ sẽ chiếm 55.7% doanh thu của thị trường logistics IoT.

Hỏi: Cụ thể, trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ như thế nào trong việc thông quan hàng hóa vận chuyển xuyên biên giới?

A: Các hệ thống AI sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có thể tự động phân loại hàng hóa theo mã thuế quan, điền vào các biểu mẫu khai báo hải quan, xác định các vấn đề tuân thủ trước khi nộp và liên kết hóa đơn với các lô hàng. Tất cả những việc này đều nhanh hơn và chính xác hơn so với việc nhập dữ liệu thủ công. Đối với Mỹ và Trung Quốc, các giải pháp tuân thủ có sự hỗ trợ của AI giúp giảm thiểu nguy cơ bị giữ lại hàng, bị phạt và phải trả phí chuyển hướng do sai sót trong giấy tờ, đặc biệt là đối với hàng hóa vận chuyển xuyên biên giới, nơi phân loại thuế quan đã thay đổi rất nhiều.

Hỏi: Những rủi ro an ninh mạng lớn nhất trong các hệ thống vận chuyển hàng hóa kết nối là gì?

A: Các cuộc tấn công bằng mã độc tống tiền nhắm vào ngành vận tải và hậu cần luôn nằm trong số những mối đe dọa phổ biến nhất. Các mối đe dọa lớn nhất là các cuộc tấn công mã độc tống tiền vào hệ thống TMS/WMS khiến các nhà quản lý vận chuyển hàng hóa không thể truy cập vào hệ thống của chính họ trong những thời điểm bận rộn, các vụ rò rỉ dữ liệu làm lộ thông tin về vận đơn và thông tin khách hàng, và việc sử dụng dữ liệu cảm biến IoT để che giấu hành vi trộm cắp hàng hóa. Kiến trúc mạng không tin cậy (zero-trust network architecture), bảo mật điểm cuối cho các thiết bị IoT và đào tạo thường xuyên về phòng chống tấn công lừa đảo cho nhân viên là một số cách để giảm thiểu rủi ro.