來稿作者：袁尚文

Deepseek（深度求索）深度學習和思考的AI已改變全球人工智能的發展和生態，我們更可預見智能科技和自動化將重塑營運和供應鏈的運作，為未來商業進入新階段。

隨著技術不斷進步，人工通用智能（AGI）的概念逐漸成為主流應用模式。AGI相對於AI，具有更高的自主性和智能水平，能夠處理更加複雜和多樣的分析和決策。筆者將從AI到AGI的發展中，人工智能技術如何促進供應鏈物流運作。

在實際應用場景方面，AGI技術驅動的物流基礎設施智能化。例如亞馬遜（Amazon）物流中心部署的Kiva機器人系統實現了革命性突破。她們配備SLAM技術的智能搬運機器人，通過實時掃描環境特徵構建三維地圖，將傳統倉庫的貨物揀選效率提升三倍。系統每天可處理二千萬件商品時，而誤差可少於千分之一以下。

在運輸調度方面，DHL的AI路徑規劃系統展現出卓越效能。該系統整合實時交通數據、天氣預報等數據，在城市配送中實現平均送達時間17分鐘的紀錄。其深度學習模型每15秒更新一次路線方案，使燃油消耗降低18%的同時，車輛使用率提升至92%。庫存預測方面，沃爾瑪 (Walmart) 的智能補貨系統通過分析全球超過十億個消費數據點，將預的測準確度提升至95%。系統自動觸發的補貨指令使門市缺貨率從8%降至2%，周轉天數縮短40%，每年節省的庫存成本超過3億美元。

AGI的技術更可應用在跨系統協同的智能決策模型。聯邦快遞（FedEx）的數字孿生系統（Digital Twin）構建了完整的數據鏡像，通過接入超過二十萬個物聯網傳感器，實時監控全球貨機狀態。在2022年的風季，該系統提前72小時模擬出16種應急方案，調整500架航班飛行路線，避免1.2億美元潛在風險和損失。

馬士基（Maersk）的供應鏈風險管理系統通過監測全球3000多個風險指標，在蘇伊士運河堵塞事件中，提前6小時預警並啟動應急預案。系統自動重組貨運的替代路線，為客戶節省超2億美元延誤成本。

在決策和實施應用方案方面，AGI能構建的物流認知框架。特斯拉（Tesla）人形機器人Optimus在物流場景展現驚人的適應能力。其多模態感知系統可同時處理視覺、觸覺與力反饋數據，在未經預訓練的倉庫環境中，僅需15分鐘觀察即可自主規劃裝卸方案。機械臂控制精度達到0.02毫米，使易碎品破損率降至千分之一。

未來的AGI物流系統將實現認知層面的突破。具備多元學習能力的系統可在處理不同地區訂單，自動構建需求預測模型。當遭遇突發事件時，AGI決策中樞能創造性整合海陸空多式聯運，並自主協商運力資源，實現供應鏈網絡的動態重構。

我們可以預知的是智能科技和AI技術革命正快速改變供應鏈物流生態。供應鏈決策將進化為具有自愈能力的「經濟神經網絡」，創造一個零延遲、零浪費、零斷鏈的智能物流生態系統。

作者袁尚文博士是香港理工大學專業及持續教育學院高級講師及組合課程統。文章僅屬作者意見，不代表香港01立場。

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