人工智能和实时追踪如何改变货运管理

 

介绍

几十年来，货运管理一直只能依靠片面的信息。一批货物从深圳的工厂发出后，消失在物流网络中，然后——有时是几天后——重新出现，要么到达目的地，要么变成需要向不满的客户解释的问题。信息可视性并非一种方法，而是一种恩赐。事后，关于重新安排路线、补充库存或评估承运商绩效的决策，都基于那些在被阅读时就已经过时的报告。

如今，这种传统的商业模式正在被颠覆。基于物联网传感器、GPS网络、云平台和机器学习引擎的人工智能和实时追踪技术，共同创造了物流行业前所未有的能力：实时掌握全球供应链的动态，并在问题演变成危机之前采取行动。投入到这一变革中的资金数额巨大。2025年，全球货运管理系统市场规模达到19.76亿美元，预计到2034年将增长至43.21亿美元。物流领域的物联网（IoT）市场预计将从2025年的61.17亿美元增长到2032年的161亿美元。供应链可视化软件市场正以每年24.98%的速度增长。这些数据并非空穴来风，而是表明大量资金正涌入那些正在改变货运方式的系统。

本文探讨了这种转变在现实生活中的表现，包括正在取得显著成果的具体应用、加速采用的市场动态、仍然存在的实际问题，以及这对在中国和美国走廊及其他地区之间运输货物的公司意味着什么。

 

为什么货运可视性成为行业的核心问题

实时追踪成为物流技术领域最重要的功能并非偶然。它之所以如此重要，是因为缺乏实时追踪的代价远超大多数公司最初的预期。2024年，许多行业的供应链中断次数增加了32%。全球超过78%的制造商表示他们无法追踪所有供应商。然而就在几年前，对于“我的货物在哪里？”这个问题，答案始终如一：给货运代理打电话，查看承运商过时的网站，然后苦苦等待。

电子商务的兴起加速了这一变革。过去人们习惯于追踪从新泽西州仓库发出的包裹，如今他们开始期望追踪跨越太平洋的集装箱也能达到同样的精准度。这种期望带来的压力沿着供应链向上蔓延，迫使货运公司投入资金建设基础设施，以提供切实可靠的信息，而不仅仅是预测。到2025年，实时追踪将成为供应链可视化软件市场中最大的组成部分。超过58%的部署都基于云平台，因为全球分布的团队需要能够通过任何设备、在任何时区访问实时数据。

2025年的关税形势使问题变得更加紧迫。美国关税的近期变化导致全球运输成本上升，迫使企业迅速调整采购计划。那些无法实时掌握供应链状况的企业，无法及时应对路线变更、海关重新分类或新的合规要求。在这些动荡时期表现最佳的企业，正是那些物流系统基于实时数据而非过时报告的企业。

 

货运人工智能：超越流行语

预测分析和需求预测

人工智能在货运领域最实用的应用并非最显而易见的。预测分析利用机器学习技术，分析过往趋势、当前输入数据以及外部信号，从而预测需求并制定应对方案。它在规划系统中默默运行，因此调度员甚至不会察觉到任何问题。据麦肯锡公司称，人工智能增强的预测可以将供应链中的错误减少30%到50%。人工智能驱动的需求预测可以将物流规划中的错误减少30%，同时用户货运能力规划的准确率也提高了25%。这些数据意味着更少的空置卡车、更高效的集装箱利用率，以及对于运营数百条线路的承运商而言，供需匹配度将得到显著提升。

人工智能在应对运输中断方面的应用尤其值得关注。2024年，红海危机改变了大量集装箱运输的路线，而拥有人工智能驱动的可视化平台的公司能够提前规划新路线、确定新的预计到达时间，并主动与客户沟通，而他们的竞争对手还在手动联系承运商。同样的道理也适用于港口拥堵、恶劣天气、罢工和运力突然短缺等情况。人工智能让货运管理部门能够在客户发现问题之前就解决问题，而无需在问题发生后进行解释。

路线优化和动态载荷规划

自第一代运输管理系统 (TMS) 平台采用简单的“最短路径”算法以来，人工智能路线优化技术已经取得了长足的进步。现代系统能够同时接收实时交通数据、港口拥堵信息、天气预报、驾驶员服务时间规定以及燃油价格变化等信息。然后，它们会创建以优化总成本而非仅仅优化距离为目标的路线。使用人工智能优化路线的公司表示，他们的货物运输效率提高了 25%，燃油消耗降低了 15% 到 20%。一些承运商发现，由于采用了自动化装载计划，空驶里程减少了高达 50%。自动化装载计划能够智能地组合货物，从而减少空驶里程。

2025年3月，Freight Technologies Inc.发布了其人工智能招标机器人及其运输管理系统（TMS）平台。这使得以往需要发送电子邮件和拨打电话的货运招标流程实现了自动化。这种针对货运运营中诸多环节的自动化解决方案，正是人工智能应用调查中整体效率提升的关键所在。

自动化文档

过去，货运单据处理一直是物流链中最耗时、最容易出错且最需要人工操作的环节之一。提单、报关单、原产地证书、发票、合规表格和其他文件都需要准确录入数据、交叉核对，而且通常需要多人签名或盖章。如今，自然语言处理 (NLP) 人工智能系统能够比人工更快、更准确地读取、理解和填写这些文件。使用人工智能文档自动化技术的企业已将行政支出降低了高达 40%。可靠性优势与效率优势同样显著，尤其是在跨境货运领域，单据上的一个错误就可能导致海关延误，而由此造成的损失远远超过行政成本的节省。

 

推动市场上涨的因素：关键数据

根据当前市场调研，下表显示了截至 2025 年人工智能和物联网物流技术领域的投资额：

 

分割	2024-2025年市场规模	收益预测	CAGR
货运管理系统（全球）	19.76 亿美元（2025 年）	43.21的2034十亿美元	9.4%
物联网在物流中的应用	61.17 亿美元（2025 年）	161.17的2032十亿美元	14.84%
供应链可视化软件	1.74 亿美元（2025 年）	12.94的2034十亿美元	24.98%
互联物流市场	38.04 亿美元（2024 年）	到2030年实现强劲增长	14.9%
货运领域人工智能（2028 年前复合年增长率）	-	-	21.4%
物联网赋能物流（广义）	17.5 亿美元（2024 年）	809的2034十亿美元	46.7%

 

这些数据表明，该行业正在经历一场根本性的变革，而非周期性的创新投资浪潮。货运管理系统市场正以每年9.4%的速度增长。供应链可视化软件市场正以每年约25%的速度增长。这是在其之上构建的底层架构。物联网物流市场46.7%的复合年增长率（CAGR）表明，支撑上述两项变革的硬件和通信基础设施正在蓬勃发展。亚太地区是增长最快的地区，这得益于对智能港口的投资以及蜂窝物联网的快速发展。美国拥有北美地区最完善的基础设施。到2024年，物联网物流行业的市场规模将达到6.65亿美元，预计未来将以每年41.8%的速度增长。

 

实时物联网追踪：当一切尽在掌握时，会发生哪些变化

全面的实时可视性对货运运营方式产生了根本性的影响，而不仅仅是渐进式的改变。异常管理流程（即查找和处理未按计划进行的货运）从被动响应转变为主动预防。如果一个配备物联网功能的集装箱在转运港延误，货运经理的仪表盘会在收货人感到担忧之前就收到警报。当运输药品的冷藏车内温度升高或降低时，传感器会及时发出通知，以便及时停车，但不足以提交损坏报告。

冷链数据非常有趣。在冷链物流中使用物联网技术，设备运行效率提高了25%。冷链运营中的预测分析帮助避免了高达75%的供应链问题。物联网追踪技术使所有货运类别的货物丢失率降低了23%。对于对时间要求严格或价值不菲的货物，例如电子产品、药品和汽车零部件，这些优势不容小觑。避免一次冷链故障所节省的资金，就足以抵消一年的物联网部署成本。

地理围栏应用发展迅猛。物联网监控系统和地理围栏技术——当货物偏离预定路线时自动发出警报——已大大降低了货物被盗和错放的发生率。这些方法在半导体、奢侈品和药品等高价值货物的运输中得到了最广泛的应用。按应用领域划分，车队管理目前占物联网物流行业的32.47%。随着状态监测成为高价值货物的标准配置，资产追踪的​​复合年增长率（CAGR）高达14.63%。

海运货物追踪领域出现了一种新方法。AIS（船舶自动识别系统）和人工智能驱动的预测解决方案，使货运经理能够查看船舶的精确位置，并提供考虑天气、航线变更和港口拥堵情况的预计到达时间 (ETA) 预测。2024 年，全球用于海运货物的物联网追踪设备数量增长了 52%。这是因为企业希望实时监控对温度敏感的货物的天气状况。一家分销公司在安装物联网追踪系统后，仅通过提前发送港口调度警报，就将滞期费和滞箱费降低了 40%。这是一个切实可见的投资回报率 (ROI)，验证了实施该系统的商业价值。

 

人工智能和物联网在货运领域的应用：它们的作用和交付成果

 

人工智能/物联网应用	它能做什么	测量结果
预测需求预测	分析历史数据和实时数据以预测货运量	减少供应链错误30-50%（麦肯锡）
人工智能路径优化	根据交通状况、天气和港口状态动态重新规划路线	配送速度提升25%；燃油消耗降低15-20%。
实时物联网货物追踪	基于 GPS/传感器的全程实时可视性	物流成本降低20-30%；货物丢失减少23%。
预测性车队维护	监控车辆健康状况，并在故障发生前发出警报。	维护成本降低高达 40%；停机时间减少 50%。
自动文档（自然语言处理）	阅读、填写并归档提单、海关表格和发票	管理成本降低高达 40%；人为错误几乎为零
人工智能动态定价	根据需求和运力实时调整运费。	运输成本降低15-20%；利润率控制得到改善
冷链物联网监控	对敏感货物进行持续的温度/湿度警报	设备效率提高 25%；中断减少 75%
人工智能异常管理	标记偏差；自动推荐纠正措施。	更快的解决速度；客户满意度提高 15%。

 

不容忽视的挑战

人工智能和实时追踪在货运领域具有强大的应用前景，但在广泛应用之前，仍有一些重大问题亟待解决。行业淡化这些问题无助于问题的解决。以下列出的问题是各种规模的物流公司都在实际面临的挑战。

挑战	现实世界的影响	实际缓解措施
前期物联网/人工智能投资较高	阻碍中小企业发展；投资回报率可见性低	先从风险最高的车道入手；使用订阅式物联网平台
传统 TMS/WMS 集成	新工具无法连接到旧系统	试点 API 连接器；优先考虑云原生平台
网络安全漏洞	物流行业是勒索软件的主要攻击目标之一。	零信任架构；员工网络钓鱼培训
缺乏人工智能过滤的数据过载	警觉疲劳；决策速度变慢	人工智能异常检测仅显示可操作的信号
劳动力技能缺口	团队无法充分利用工具的价值	结构化技能提升；人工智能副驾驶界面
数据标准不一致	多运营商跟踪数据不一致	通过API采用通用的提单/集装箱编号标准

 

网络安全应受到特别重视。随着物联网 (IoT) 和应用程序接口 (API) 将托运人、承运人、海关和港口运营商连接起来，货运业务的互联程度日益加深，勒索软件和数据窃取的攻击面也随之大幅扩大。网络威胁研究始终将运输和物流行业列为最常遭受攻击的行业之一。在旺季期间，勒索软件攻击导致承运商的运输管理系统 (TMS) 瘫痪，其造成的损失可能远远超过原本可以阻止攻击的安全措施所带来的损失。运营商的网络安全态势必须与其数字基础设施的成熟度相匹配，而不是落后于后者。

组织层面的问题同样不容忽视。根据 Gartner 的《未来物流调查》，阻碍企业从技术投资中获得价值的最大问题之一并非技术本身，而是人员、流程和数字工具未能协同运作。无人使用的 AI 推荐引擎、无人查看的跟踪仪表盘以及发送到无人查看的异常警报，都指向同一个问题：技术的应用速度超过了企业文化的适应能力。那些能够最大限度利用这些工具的公司，都将人员方面的应用与技术方面的应用进行了同等程度的规划。

 

接下来将出现的技术

许多新技术正从试点项目走向商业货运应用，它们将成为货运管理领域的下一个重大变革。

目前最热门的话题是自动驾驶卡车。配备先进传感器、机器学习导航和实时数据处理的人工智能卡车已经在美国部分道路上行驶。预计到2030年，11%的货运将由自动驾驶卡车完成。像UPS和亚马逊这样的公司将自动驾驶卡车项目视为战略性基础设施投资，而不仅仅是新技术。在不久的将来，其影响可能在枢纽之间的长途运输中最为显著。之后，它将扩展到最后一公里配送领域，而最后一公里配送在监管和实际操作方面仍然更为复杂。

数字孪生是真实物流基础设施的虚拟副本，它始终通过实时物联网数据进行更新，作为规划和仿真工具正变得越来越受欢迎。在进行实际投资之前，仓库管理人员正在利用数字孪生来规划布局变更并模拟旺季场景。当物联网传感器数据持续发送到数字孪生时，模型就能保持最新状态。这使得规划和决策比使用历史快照更加精准。

区块链在货运领域的作用正变得越来越清晰。它的价值不在于取代现有的追踪系统，而在于创建不可篡改且可在互不信任的各方之间共享的记录。当提单、原产地证书和海关保函等信息保存在区块链上时，它们无法被更改，并且可以同时供所有人查阅。智能合约可以在确认交付时自动付款，或在传感器数据显示货物符合运输条件时自动释放海关保函，从而大幅减少纠纷和行政流程。2025年第一季度，UPS与微软合作，利用人工智能和物联网(IoT)技术改进物流。2025年第二季度，Flexport在E轮融资中筹集了100亿美元，用于发展其物联网物流平台。这些最新成果表明，对下一代货运技术的投资依然强劲，并未放缓。

 

Topway Shipping 如何为这种环境做好准备

自2010年以来，拓威航运一直是跨境电商物流解决方案的领先供应商。公司总部位于中国深圳。创始团队拥有超过15年的国际物流和清关经验，对中美运输有着深入的了解，中美运输是世界上最繁忙、最复杂的货运通道之一。服务涵盖从首程运输到最终目的地的整个物流链。 仓储 从清关到最后一公里配送，他们还提供从中国到世界各地主要港口的灵活整箱 (FCL) 和拼箱 (LCL) 海运方案。

人工智能和实时追踪正在带来变革，Topway 的客户可以切实感受到这些变革。在中美之间的货物运输中，许多规则瞬息万变，例如关税分类的变更、海关文件要求的变化以及货物通过港口的路线选择。任何静态的运营模式都无法跟上这些变化。能够实时追踪货物、自动化处理文件以及在清关前收到预警，并非这条运输走廊的额外功能，而是优质服务的基本要求。Topway 与承运商建立了长期合作关系，拥有丰富的海关经验和先进的技术基础设施，使客户能够实时掌握其中美供应链的最新动态，而无需等待更新。

对于正在拓展跨境电商业务的企业而言，Topway 的仓储和最后一公里配送能力基于与海运环节相同的数据可视性，构建了一个互联互通的供应链系统，而非一系列的环节交接。这意味着库存计划的准确性直接影响现金流效率。随着人工智能和物联网不断提升货运管理可视性的标准，这种集成式方法正是物流合作伙伴区别于物流供应商的关键所在。

这对当今的货运决策者意味着什么

对于目前正在进行技术决策的物流运营商和供应链经理而言，战略需求显而易见，即便执行方案尚未明确：必须先构建可视化基础设施，才能在其之上部署更先进的人工智能应用，从而创造价值。如果使用旧数据运行预测分析引擎，其预测结果也只能是过时的。无法实时监控承运商运力的动态定价机制，其决策结果将与市场实际情况脱节。关键在于确保系统能够获取定期、可靠且可用的实时数据。

第二个选择是关于合作伙伴。在如今的市场环境下，几乎所有货运代理和第三方物流公司都在广告中大谈人工智能，真正能让他们脱颖而出的，只有两项技术能否连接实时运营数据、提供可实际应用的输出结果，以及与托运人自身的运输管理系统 (TMS) 或企业资源计划 (ERP) 系统兼容。与其仅仅查看功能介绍的 PowerPoint，不如要求潜在的物流合作伙伴详细介绍他们的异常管理流程，展示他们的追踪 API 如何连接，以及在需要清关时如何发出警报。这才是区分实际运营能力和市场定位的关键所在。

未来十年，那些在货运管理方面表现最佳的公司，必定是那些现在就开始构建以数据为先的基础设施的公司。这包括利用物联网实现跨所有运输方式的可视性，在每个运营决策点运用人工智能驱动的决策支持，以及营造一种鼓励员工根据数据采取行动的企业文化。技术已经成熟，投资回报率也已得到证实。现在唯一需要做的就是加快执行速度，这才是让你在供应链问题随时可能发生的市场中保持竞争优势的关键所在。

 

结语

货运管理行业正经历一场堪比集装箱运输的重大变革。人工智能和实时追踪技术并非简化现有流程，而是彻底改变了货运的规划、执行、监控以及应对突发事件的方式。市场数据清晰地表明了这一发展趋势：货运管理系统、物联网物流基础设施和供应链可视化软件的普及速度都在加快，这表明变革是结构性应用而非周期性投资的结果。

这些优势是切实可衡量的：物联网的应用可降低20%至30%的物流成本，人工智能路线优化可缩短25%的配送时间，预测性车队技术可降低40%的维护成本。这些并非科技公司的猜测，而是已经应用这些方法并进行效果评估的公司所报告的实际结果。

当然，也存在一些实际问题，例如不同系统整合的难度、网络攻击的脆弱性、寻找合适技能人才的难度，以及企业建立有效人为因素以确保技术投资物有所值的体系的难度。但这些都不是致命的障碍。只要精心规划并与合适的合作伙伴携手，所有问题都能迎刃而解。如果一家货运公司在2025年仍然沿用2015年的可视化基础设施，并期望保持竞争力，那是不可能的。追赶的时间已经不多了。现在就投资人工智能和实时追踪的公司，不仅在改善当下的运营，更是在为那些行动迟缓的公司难以复制的运营模式奠定基础。

 

常见问题

问：人工智能究竟能降低多少货运成本？

答：麦肯锡的研究表明，根据具体应用情况，使用人工智能可以将物流成本降低5%到20%。使用人工智能规划路线的公司表示，他们的燃油和运输成本平均降低了15%到20%。预测性维护可以将汽车维护成本降低高达40%。人工智能需求预测可以将库存维护成本降低约12%。

问：GPS追踪和基于物联网的货物追踪有什么区别？

答：GPS 定位可以提供您的位置信息。基于物联网的定位系统更加全面，因为它不仅包含 GPS 定位，还包含环境传感器，可以监测温度、湿度、震动和倾斜度。此外，它还包括车辆健康遥测、地理围栏警报以及与港口和海关数据源的连接。物联网不仅能让您看到地图上的位置，还能让您了解设备的运行状况和正在发生的事情。

问：实时货物跟踪是否只适用于大型企业？

答：现在情况不同了。基于订阅的物联网传感器服务和云原生可视化平台使得中小型企业能够实时追踪物流信息。最佳方法是从价值最高或最容易出问题的环节入手，设定明确的投资回报率目标，然后逐步扩展。到2025年，中小企业将占物联网物流市场收入的55.7%。

问：人工智能在跨境货运清关方面具体发挥什么作用？

答：采用自然语言处理（NLP）技术的AI系统可以自动按关税编码对货物进行分类，填写报关单，在提交前识别合规问题，并将发票与货物关联起来。所有这些都比手动输入数据更快、更准确。对于美国和中国而言，AI辅助合规解决方案可以降低因文书错误而导致的货物滞留、罚款和改道费用，尤其是在关税分类变化较大的跨境货运领域。

问：互联货运系统面临的最大网络安全风险是什么？

答：针对运输和物流行业的勒索软件攻击始终是最常见的攻击之一。最大的威胁包括：针对运输管理系统/仓库管理系统的勒索软件攻击，导致货运经理在繁忙时段无法访问自己的系统；数据泄露，暴露货运清单和客户信息；以及利用物联网传感器数据掩盖货物盗窃行为。零信任网络架构、物联网设备的终端安全防护以及定期对员工进行反钓鱼培训是降低风险的有效途径。