物流与人工智能 | 生成式 AI 的第一波浪潮

全球物流业是一个 10 万亿美元的产业 ，与我们消费的一切息息相关，但其中大部分仍运行在分散且互不关联的遗留系统上。这个让商品从生产者流向消费者、支撑全球经济的运输基础设施，早已到了需要变革的时刻。

数十年来，这个复杂领域的创新主要集中在数据、可视化和中间件方面。如今，新一代原生 AI 初创企业正在从头重构整个价值链。人工智能正开始改变实体商品的采购、存储、运输路线规划和交付方式。

在 Equal，我们自成立之初就一直投资于为物流、零售和供应链开发专用技术的公司。我们对原生 AI 平台为该领域带来的机遇感到无比兴奋，这些平台能为 SaaS 1.0 时代未能充分解决的领域带来实质性的运营杠杆效应。

在通胀加剧、地缘政治不确定性、利润压力以及需求波动的背景下，我们听到许多供应链运营商表示，他们正在寻找能真正显著改善成本、利润和/或运营效率的解决方案。

为了梳理该行业最新一批初创企业，我们绘制了2020年后成立的、将人工智能应用于物流技术栈并推动行业变革的公司版图。

物流 AI 市场全景图

为了解创新发生的领域，我们梳理了当前利用人工智能重塑供应链的初创企业格局。鉴于物流业的互联特性，许多解决方案最初以经纪商为目标客户，随后迅速向承运商、托运方或其他行业参与者扩展。这种相互依存关系意味着，按照物流流程的各个环节（从商品生产、运输、仓储到最终交付给终端客户）来绘制市场版图是合理的。

• 首程运输与海关： 我们正见证一批新兴企业的崛起，包括为货运代理（Shipflow、Dobby）、报关行（DocUnlock）以及短驳运输（PortPro）提供工作流自动化的公司。其中关税退税领域创新尤为密集，涌现了众多参与者如 Caspian、Pax 和 Forge。
• 中段运输： 由于初创企业试图颠覆价值 1 万亿美元的美国卡车运输市场 ，这一领域吸引了大量进入者。多家在该领域创新的公司依靠自动化呼叫（采用语音 AI）或自动化邮件工作流等初始楔形功能站稳脚跟，旨在逐步扩展为更全面的 AI 驱动工作流体系（HappyRobot、Vooma、Boon、FleetWorks）。另一些企业则选择聚焦于具有相似结构的公司子集的痛点：Cargado 致力于释放跨境物流运力，而 Augment 则充当中型市场和企业的 AI 协作队友。
  我们在此观察到的另一类新兴模式是 AI 原生运营商——这类企业通过自主运用 AI 工具，以更优质、更快速或更经济的相似服务挑战行业巨头。Fura 作为数字货运经纪平台运作；aifleet 则是全栈式 AI 驱动的承运商；而 Ekei 通过订单抓取、自动载重计算和实时报价实现货运预订自动化。
• 仓储领域： 在与该领域客户交流中，我们多次听到他们渴望获得超越仓库管理系统（WMS）的 AI 解决方案，用以实时协调码头作业、人力调度和库存管理的任务序列与流程优化。该领域的创新者正通过作业协同和轻人力吞吐方案赢得市场，例如 Tally（收益管理）、AutoScheduler（仓库作业协同）、Arvist（自动化质检与合规审查）以及 Voxel（自动化职场安全监控）。
• 跨供应链： 部分新进入者从一开始就瞄准了供应链的多个环节，将工作流程端到端串联或集中后台运营。我们看到广泛的”控制塔”层级和共享的 AI 驱动后台，统一调度、优化、安全和财务运营。提供端到端解决方案的公司包括 Lyric（物流建模与规划统一平台）、Auger（自动化库存管理）和 Mineral City（自动化产品安全与验证）。

尽管 AI 在该领域的应用仍处于初期阶段，但随着行业运营商寻求转型自身运营，我们看到许多早期进入者正蓄势待发。随着基础模型的持续改进，我们相信新兴企业将迎来巨大机遇，既能抢占市场份额，又能重新定义全球货物流动方式、决策制定流程和运营扩展模式。