Размер рынка генеративного ИИ в логистике - по типу, по компоненту, по способу развертывания, по применению, по конечному пользователю, прогноз роста, 2025 - 2034

Размер рынка генеративного ИИ в логистике

Глобальный рынок генеративного ИИ в логистике оценивался в 1,3 млрд долларов в 2024 году и, как ожидается, будет расти с CAGR 33,7% в период с 2025 по 2034 год.

Генеративный искусственный интеллект меняет работу цепочек поставок, предоставляя как долгосрочные прогнозные модели, так и инструменты для принятия решений в реальном времени. Запуская бесконечное количество пробных маршрутов, система позволяет компаниям прогнозировать запасы, сокращать транспортные расходы и готовиться к внезапным сбоям. Прогнозы спроса, основанные на ИИ, улучшают планирование ресурсов, а его инструмент маршрутизации в реальном времени сокращает время доставки. Компании выбирают более низкие затраты и более качественное обслуживание, и эта платформа быстро становится ключевым драйвером роста.

Например, в октябре 2024 года Wellspring — это приложение для генеративного ИИ, которое повышает точность доставки, определяя входы в здания, парковочные зоны и почтовые отделения; на данный момент оно отобразило более 2,8 миллионов адресов в более чем 14 000 жилых комплексов и выделило около 4 миллионов парковочных мест.

Генеративный ИИ помогает логистическим компаниям предоставлять глубоко персонализированное обслуживание, изучая поведение каждого клиента и его предпочтения. Система может создавать индивидуальные уведомления, предлагать удобные окна доставки и обновлять варианты обслуживания в реальном времени, когда клиенты выражают свои пожелания. Такое персонализированное внимание не только повышает удовлетворенность, но и укрепляет лояльность и открывает двери для премиального ценообразования. На переполненном рынке, где важны различия, перевозчики полагаются на ИИ для создания уникальных маршрутов, тем самым стимулируя дальнейшее расширение рынка генеративного ИИ в логистике.

По мере роста затрат на топливо и ужесточения контроля за выбросами эксплуатация грузовиков по наиболее экономичным и экологичным маршрутам становится обязательной. Генеративный ИИ помогает флотам, анализируя текущий трафик, прогноз погоды и данные прошлых поездок перед предложением плана. Программное обеспечение может тестировать десятки сценариев маршрутизации, выделяя пути, которые потребляют наименьшее количество топлива, вызывают наименьшие задержки и соответствуют целям компании по снижению выбросов. Результатом становятся снижение потребления, увеличение срока службы транспортных средств и довольные водители. С учетом прибыли и положительных оценок регуляторов, маршрутизация, основанная на ИИ, является явным двигателем роста.

Например, в марте 2024 года DocShipper, международная логистическая платформа, работающая на основе искусственного интеллекта, приписывает генеративному ИИ, основанному на персонализации, заметные улучшения в надежности доставки и контроле затрат; программное обеспечение наблюдает за привычками клиентов, чтобы прогнозировать наиболее подходящие окна и виды транспорта. Через платформу обрабатывается более 2000 маршрутов каждый день, сокращая время в пути на 22% и снижая транспортные расходы на 15% по сравнению со стандартными подходами. Такое персонализированное обслуживание повышает удовлетворенность клиентов, способствует долгосрочной лояльности и подкрепляет способность компании устанавливать более высокие цены.

Тенденции рынка генеративного ИИ в логистике

• Генеративный ИИ меняет способ, которым логистические компании прогнозируют потребности клиентов, анализируя все: от прошлых данных продаж и макроэкономических сигналов до сезонных паттернов и активности покупок в реальном времени. Вместо того чтобы просто усреднять тренды, как это делают старые инструменты, он может строить и сравнивать множество возможных будущих сценариев, чтобы компании знали, как реагировать на внезапные падения или скачки. Эта скорость повышает операционную гибкость и сокращает деньги, потраченные на избыточные запасы или упущенные заказы.
  
• Лидеры отрасли, такие как Maersk и IBM, уже используют эти модели для поддержания сбалансированных полок и соответствия транспортной мощности реальному спросу. По мере того как сети поставок становятся все более сложными и глобальными, такое острое предвидение дает компаниям фору в изменениях, делая прогнозирование спроса одним из самых мощных применений генеративного ИИ.
  
• Генеративный ИИ меняет способ, которым логистические компании прогнозируют потребности клиентов, анализируя все: от прошлых данных продаж и макроэкономических сигналов до сезонных паттернов и активности покупок в реальном времени. Вместо того чтобы просто усреднять тренды, как это делают старые инструменты, он может строить и сравнивать множество возможных будущих сценариев, чтобы компании знали, как реагировать на внезапные падения или скачки. Эта скорость повышает операционную гибкость и сокращает деньги, потраченные на избыточные запасы или упущенные заказы.
  
• Лидеры отрасли, такие как Maersk и IBM, уже используют эти модели для поддержания сбалансированных полок и соответствия транспортной мощности реальному спросу. По мере того как сети поставок становятся все более сложными и глобальными, такое острое предвидение дает компаниям фору в изменениях, делая прогнозирование спроса одним из самых мощных применений генеративного ИИ.
  
• Например, в феврале 2025 года Walmart запустил инструмент на основе генеративного ИИ, который улучшает прогнозирование спроса для почти всех линеек продуктов. Модель анализирует прошлые продажи, макроэкономические данные, погодные данные и даже сообщения в социальных сетях, чтобы строить и тестировать несколько прогнозов вместо использования простых средних значений. В результате полки заполняются более точно, количество избыточных товаров и пустых витрин существенно снижается. Клиенты довольны, капитал, завязанный в запасах, уменьшается, а операционные затраты падают, что показывает, что прогнозирование на основе данных может обеспечить быструю гибкость и реальные деньги на дне баланса.
  
• Генеративный ИИ дает логистическим компаниям возможность корректировать маршруты доставки на лету, используя данные о текущем трафике, актуальной погоде, стоимости топлива и доступных водителях. В фоновом режиме эти модели тестируют бесконечное количество маршрутов и просто выбирают тот, который тратит меньше денег и теряет меньше времени. Компании, такие как UPS и Amazon, уже полагаются на эти умные системы диспетчеризации, сокращая окна доставки, снижая расход топлива и уменьшая выбросы в процессе.
  
• Кроме того, та же технология способствует достижению их более широких экологических целей, выжимая каждую каплю эффективности из повседневных операций. В бизнесе, где дорожное закрытие или внезапная буря могут произойти в любой момент, способность перемаршрутизировать мгновенно стала жизненно важной; таким образом, маршрутизация в реальном времени на основе ИИ выделяется как ключевой драйвер более сильных флотов и более чистой планеты.
  
• Например, в июне 2025 года Amazon недавно объявила о масштабной инициативе по модернизации своей сети доставки за счет добавления инструментов картографии и маршрутизации на основе искусственного интеллекта. Созданная внутренней командой Lab126 платформа создает детализированные геопространственные карты, которые фиксируют входы в здания, препятствия и доступные парковочные места, а затем объединяет эти данные с текущими данными о трафике, погоде и ценах на топливо, чтобы перемаршрутизировать водителей в пути. Этот метод в реальном времени ускоряет доставку, снижает расход топлива и соответствует более широкой цели компании по сокращению выбросов, поддерживая интеллектуальную диспетчеризацию и перемаршрутизацию на лету в плотных или сложных районах доставки.
  

Анализ рынка генеративного ИИ в логистике

По компонентам рынок генеративного ИИ в логистике сегментирован на программное обеспечение и услуги. В 2024 году рынок программного обеспечения составлял около 66% доли и, как ожидается, будет расти с CAGR более 32% в прогнозируемый период.

• В 2024 году логистические компании активно использовали программное обеспечение на основе генеративного ИИ для прогнозирования. Эти платформы позволяли командам одновременно тестировать сценарии "что если" для колебаний спроса, дефицита запасов или задержек транспортировки. Возможность настраивать рабочие процессы до реальных событий приносила ощутимую экономию затрат и повышение эффективности. Решения быстро доказали свою важность, превзойдя старые модели за счет более быстрых инсайтов и большей гибкости, и их популярность резко возросла. Пользовательские плагины и простые интеграции с legacy-системами снова превзошли медленные, индивидуальные консалтинговые проекты.
  
• Также выделялись облачные приложения генеративного ИИ благодаря своей беспрецедентной масштабируемости и настраиваемости. Поскольку они работали удаленно, компании могли развернуть один и тот же инструмент в бесчисленных складах, но настраивать его для конкретных задач, таких как управление флотом, планирование доставки или уточнение маршрутов. Операторы ценили, как эти гибкие платформы легко интегрировались в существующие системы WMS, ERP и TMS. Кастомные API и модульные блоки позволяли поставщикам перестраивать программное обеспечение по требованию, избегая привязки к внешним поставщикам и обеспечивая подход, который казался как эффективным, так и будущим.
  
• Приложения генеративного ИИ оказались дешевле в обслуживании в течение месяцев и лет, чем передача тех же задач внешним экспертам. После успешного запуска код продолжал наблюдать, учиться и настраивать себя, не требуя новых часов консультантов. Подписки по количеству пользователей или фиксированные лицензии также позволяли менеджерам планировать расходы в бюджете, одновременно сокращая затраты на поездки, отчеты или непредсказуемое биллинг.
  
• Системы не спят, обрабатывая запросы круглосуточно, поэтому компании меньше полагались на аналитиков или диспетчеров после того, как машины взяли на себя рутинные задачи. Когда деньги становились скудными, и каждый доллар должен был приносить прибыль, руководители выбирали эти автономные платформы за их стабильный выход и почти нулевую стоимость при каждом дополнительном задании.
  
• В 2024 году преимущество было за генеративным ИИ, так как он интегрировался в сферы доставки, складирования и последней мили без необходимости полной модернизации. Подключаясь к датчикам температуры, GPS-маякам и приборным панелям телематики, он поглощал свежие данные о маршрутах, условиях и состоянии грузов сразу после их поступления.
  

По способу развертывания рынок генеративного ИИ в логистике сегментирован на облачные и локальные решения. В 2024 году облачный сегмент доминировал на рынке с долей 67%, и ожидается, что этот сегмент будет расти с темпом более 32% в год с 2025 по 2034.

• Логистические компании ставили скорость превыше всего и обращались к облачным генеративным ИИ. Эти онлайн-платформы могут масштабироваться вверх или вниз по регионам, что делает их подходящими для бизнеса с множеством складов, грузовиков и пунктов доставки. В отличие от фиксированного локального сервера, облачная система настраивает мощность, хранилище и вычислительные ресурсы в тот момент, когда происходит скачок. Такая быстрая, суматошная гибкость важна во время праздничных распродаж или внезапных сбоев в поставках, когда прибыль зависит от скорости реакции компании. По мере того как отрасль охватывает континенты, необходимость в едином, эластичном центре управления закрепила облачные решения на первом месте.
  
• Облачные приложения генеративного ИИ легко интегрируются с прямыми потоками данных от датчиков IoT, GPS-трекеров, метеослужб и телематических панелей. Эта невидимая инфраструктура позволяет программному обеспечению настраивать маршруты, перемещения по проходам и уровни запасов круглосуточно. Входящие данные автоматически обновляют модели, предоставляя менеджерам свежие инсайты без ручной работы по обновлению.
  
• В отличие от этого, локальные решения с трудом подключаются к потокам данных в реальном времени, оставляя планировщиков реагировать, а не действовать. Способность облачных решений поглощать и обрабатывать огромные, разнородные потоки данных в конечном итоге дала этим компаниям преимущество в скорости, ясности и гибкости.
  
• Поставщик услуг также занимается обновлениями безопасности, резервным копированием и регулярными обновлениями, оставляя логистические компании с гораздо более легкой работой по обслуживанию ИТ. Поскольку бюджеты отрасли всегда ограничены, это сочетание стабильных затрат и низких первоначальных расходов делает облачные услуги почти неотразимыми. В результате стартапы и средние перевозчики могут использовать мощные инструменты ИИ, которые в противном случае потребовали бы дорогостоящего внутреннего дата-центра.
  
• Облачные платформы также стимулируют удаленную работу, мобильный доступ и открытые процессы командной работы — именно то, что требует распределенная логистическая сеть. Будь то отслеживание грузовиков, прогнозирование грузопотока или управление запасами на полках, сотрудники в разных местах могут действовать вместе в один и тот же момент. Такая степень мгновенного, совместного действия оказалась критически важной во время сбоев в поставках и гибридных графиков 2024 года. Связанные панели управления, API и рабочие пространства ИИ поддерживают согласованность между планировщиками, водителями и всеми другими участниками, обеспечивая быстрые ответы и более плавную коммуникацию.
  
• Например, в июне 2024 года Amazon Web Services запустила Amazon Q вместе с набором приложений ИИ, адаптированных для задач цепочки поставок, подчеркнув, как гипермасштабируемые облачные платформы теперь легко интегрируются в потоки данных логистики. Эти инструменты позволяют логистическим компаниям запускать прогнозы спроса, обучаться пакетами на постоянной основе и принимать ежедневные решения непосредственно в облаке, обеспечивая скорость и масштаб, значительно превышающие любые локальные системы.
  

По типу рынок генеративного ИИ в логистике сегментирован на вариационные автоэнкодеры, генеративно-состязательные сети, рекуррентные нейронные сети, сети с долгой краткосрочной памятью и другие. В 2024 году ожидается рост сегмента генеративно-состязательных сетей.

• Генеративно-состязательные сети, широко известные как GAN, теперь часто используются для создания реалистичных, вымышленных логистических данных, имитирующих медленные доставки, переполненные склады или изменяющиеся схемы доставки. Этот прием позволяет компаниям обучать свои системы ИИ, не рискуя реальными деньгами на операционных ошибках. Подавая модели правдоподобные кризисы — внезапную забастовку в контейнерном порту или резкий рост онлайн-заказов — компании укрепляют устойчивость ИИ. Эти сценарные ситуации помогают менеджерам настраивать потоки запасов, тестировать правила принятия решений под давлением и прогнозировать, как хрупкие сети будут реагировать, особенно на длинных морских маршрутах и в плотных районах последней мили.
  
• Отрасль полагается на GAN для запуска десятков маршрутных испытаний одновременно, каждое из которых насыщено свежей смесью дождя, пробок, растущих цен на топливо или последних минутных сроков доставки. Обучение ИИ на этих противоборствующих сценариях позволяет планировщикам выявлять маршруты, которые сжигают меньше дизельного топлива и занимают меньше времени. Выходная программа не только отмечает оптимальный начальный маршрут, но и, по мере изменения условий, выдает советы по перемаршрутизации в реальном времени, сокращая задержки и выбросы.
  
• Компании теперь полагаются на генеративно-состязательные сети, или GAN, чтобы выявлять вмятины, ошибки упаковки или другие необычности, которые проходят мимо обычных обходов склада. Обученные на бесконечном обмене изображениями, которые каждое соперничающее система производит и критикует, эти модели учатся выявлять закономерности лучше, чем старые правила "если-то". В результате они снижают нагрузку на человеческих охранников и ускоряют процесс проверки.
  
• Проблемы, такие как порванные поддоны или неправильно размещенные коробки, выявляются почти в реальном времени, и их диагноз соответствует мнению опытного глаза. Такая скорость и острота зрения важны в занятых центрах с изменяющимся ассортиментом, потому что меньше потерянного, неправильно отправленного или нереализуемого товара приводит к более довольным клиентам и меньшим потерям.
  
• Двигатель GAN создает планы этажей, которые сглаживают движение, облегчают доступ и балансируют работу роботов и людей. Подавая ограничения по площади, скорости сборки, энергопотреблению или пробелам в безопасности, менеджеры получают десятки рабочих компоновок за считанные минуты. Эти цифровые макеты позволяют планировщикам испытывать смелые концепции перед внесением дорогостоящих физических изменений.
  
• Например, в январе 2025 года в ходе университетских испытаний умной логистики команда применила гибридную модель, сочетающую генеративно-состязательные сети, трансформеры и графовые нейронные сети, к данным о доставке в реальном времени. Набор инструментов сократил расстояния поездок на 15%, ускорил время маршрутизации на двадцать процентов и снизил энергопотребление на десять процентов, подтвердив, что GAN значительно улучшают навигацию автономных транспортных средств.
  

По применению рынок генеративного ИИ в логистике сегментирован на оптимизацию маршрутов, прогнозирование спроса, управление складом и запасами, автоматизацию цепочки поставок, прогностическое обслуживание, управление рисками, индивидуальные логистические решения и другие. В 2024 году ожидается рост сегмента оптимизации маршрутов.

• С ужесточением углеродных норм в 2024 году те же операторы использовали те же генеративные инструменты для выполнения амбициозных целей по выбросам. Программное обеспечение теперь учитывает расход топлива, время простоя и пробки, а затем предлагает экологически чистые маршруты, которые поддерживают движение грузовиков с высокой скоростью, одновременно сокращая выбросы из выхлопных труб. Таким образом, маршрутизация с учетом выбросов стала ключевым элементом для достижения нулевого уровня выбросов и получения контрактов по ESG. Кроме того, модели могут запускать быстрые симуляции любых крупных изменений, будь то переход флота на электромобили или возобновление работы потерянного складского хаба, обеспечивая менеджеров низкорисковыми, устойчивыми решениями каждый день.
  
• Современные логистические операторы теперь ставят планирование маршрутов в реальном времени в центр своих флотов, полагаясь на генеративные модели ИИ, которые адаптируются на лету к свежим пробкам, растущим ценам на топливо, внезапным ливням или даже отсутствующему грузовику. Эти двигатели просеивают тысячи альтернативных маршрутов каждую минуту и выбирают тот, который экономит время, деньги и дизельное топливо одновременно.
  
• Поскольку модели продолжают обучаться на каждой доставке, они постепенно сокращают задержки и порчу, значительно превосходя фиксированные направления обычного GPS. Гиганты, такие как Amazon, FedEx и UPS, заложили основу для этой тенденции, используя умные маршруты для сокращения окон доставки и снижения количества пропущенных доставок, тем самым сделав ИИ в реальном времени основой современного управления флотом.
  
• Автономные и частично автономные флоты доставки, выходящие на улицы, резко увеличили давление на точную настройку каждого маршрута. Специальные приложения генеративного ИИ теперь строят план, который учитывает уровень заряда батареи каждого транспортного средства, показания датчиков и установленные ограничения скорости. Система также координирует плавные передачи между водителем-человеком и автономным участком, повышая как координацию, так и эффективность флота. На оживленных улицах и обширных кампусах та же самая базовая модель управляет дронами и доставляющими роботами, создавая микро-маршруты, которые обходят толпы и мокрые от дождя тротуары, подтверждая свою ценность в работе последней мили.
  
• Постоянный трафик и короткие расстояния, характерные для городских заказов, сделали гиперлокальное планирование обязательным. Генеративный ИИ теперь выполняет настройки в реальном времени, обходя внезапные дорожные работы или изменяя места с новыми знаками "не парковаться". К 2024 году услуги в тот же день и доставка еды за 10 минут полагались на эти умные планировщики, чтобы вместить как можно больше остановок в ограниченные временные рамки. Такая степень точного контроля позволила компаниям по доставке быстрее обрабатывать заказы, соблюдать местные правила и оставлять клиентов более довольными.
  

В 2024 году регион США доминировал на рынке генеративного ИИ в логистике Северной Америки с долей 85% и выручкой в размере 355,2 млн долл. США.

• Америка является домом для ведущих игроков в области ИИ — Google, Microsoft, IBM, Amazon и Open AI, что превратило рынок поставок страны в быстро развивающуюся тестовую площадку. Эти компании предоставляют логистическим компаниям облачное пространство, огромные вычислительные мощности и специализированные наборы для машинного обучения, чтобы они могли разрабатывать, внедрять и настраивать новые алгоритмы практически без задержек. Готовый доступ к оборудованию корпоративного уровня ускоряет внедрение для операторов США и помогает им опережать конкурентов в других регионах.
  
• Финансовые партнерства между правительством и бизнесом укрепляют это преимущество. Например, проекты, финансируемые Национальным научным фондом и исследовательскими институтами ИИ, объединяют национальные лаборатории, университеты и коммерческих партнеров для продвижения инструментов генеративного ИИ, направленных на логистический сектор. В результате появляется передовое программное обеспечение, которое решает повседневные проблемы водителей грузовиков, грузчиков и распределительных центров.
  
• Волна новых американских стартапов побуждает компании быстро тестировать идеи, выявлять узкие направления применения и быстрее выходить на рынок, укрепляя практическое преимущество страны в области логистического ИИ. Венчурный капитал США породил широкий спектр компаний в области логистического ИИ, среди них Augment и Optimal Dynamics, которые разрабатывают генеративные системы для маршрутизации, диспетчеризации и автоматизации.
  
• Логистическая инфраструктура США — сеть складов, флотов, датчиков IoT и систем TMS или ERP — уже в основном автоматизирована. Эта устоявшаяся архитектура позволяет большим потокам телеметрии, маршрутизации, инвентаризации и данных о местоположении свободно перемещаться и анализироваться с минимальными задержками. Компании могут использовать генеративные модели для мгновенных корректировок маршрутов, прогнозирования спроса и обнаружения аномалий, чего не могут сделать менее цифровизированные рынки.
  
• Например, в июне 2025 года компания UPS начала переговоры с американской робототехнической компанией Figure AI с целью внедрения гуманоидной автоматизации в свои повседневные рабочие процессы. Робот Helix от Figure создан для работы на конвейерах, сортировки и захвата небольших посылок почти без человеческого вмешательства — задача, которую склады выполняют бесконечно.
  
• Поддержанная 675 млн долл. США в рамках раунда Series B и тесными связями с Open AI и Azure, эта стартап-компания объединяет передовые генеративные ИИ с жесткой логистической техникой. Этот шаг иллюстрирует более широкий тренд среди американских транспортных компаний, стремящихся к сотрудничеству с местными технологическими стартапами, чтобы быстрее внедрять ИИ следующего поколения на производственные площадки.
  

Рынок генеративного ИИ в логистике в Германии ожидается значительный и многообещающий рост с 2025 по 2034 год.

• Германия обладает одной из самых сложных в мире сетей фабрик и логистики, соединяющей автомобильных производителей, таких как BMW и Volkswagen, с химическими гигантами, такими как BASF, и лидерами в области инженерии, такими как Siemens. Теперь эти сектора внедряют свежие цифровые обновления, используя генеративный ИИ для уточнения прогнозов инвентаризации, мониторинга отправлений в реальном времени и облегчения складских задач. По мере роста потребности в самонастраиваемых, умных инструментах компании глубже интегрируют ИИ в платформы цепочки поставок, повышая точность и снижая отходы.
  
• Немецкие технологические и логистические компании возглавляют внедрение генеративного ИИ в логистическую сферу. Например, группа DHL вкладывает средства в панели видимости на основе ИИ, которые проясняют каждую часть цепочки, в то время как SAP интегрировала своего AI Copilot Joule в планировочные пакеты, повышая как автоматизацию, так и понимание. Эти пионеры применяют инструменты внутри компании и продвигают свои решения ИИ за ее пределами, создавая импульс, который ускоряет внедрение в более широкой отрасли.
  
• Германия сильно полагается на финансирование ЕС из программы Horizon Europe и Digital Europe для поддержки проектов ИИ в цепочке поставок. Национальный план действий по ИИ в рамках этой инициативы направлен на более умные и экологичные транспорт и логистику. С дополнительными налоговыми льготами, публично-частными партнерствами и целевыми грантами на исследования логистический сектор страны стал одним из самых активных и ресурсно обеспеченных сторонников генеративного ИИ в Европе.
  
• Например, в июне 2025 года Deutsche Telekom и NVIDIA недавно представили совместный проект по созданию первого в Европе промышленного облака ИИ в Германии до 2026 года. Построенная на основе 10 000 графических процессоров NVIDIA и защищенная в немецких центрах обработки данных, платформа будет выполнять генеративные нагрузки ИИ в реальном времени для производства и логистики, подчеркивая переход Германии к полностью цифровым, основанным на ИИ цепочкам поставок.
  

Рынок генеративного ИИ в логистике в Азиатско-Тихоокеанском регионе в Китае ожидается значительный и многообещающий рост с 2025 по 2034 год.

• Центральное правительство Китая поставило искусственный интеллект в центр своей новой программы инфраструктуры и дорожной карты "Сделано в Китае 2025". В рамках этих рамок официальные лица поддерживают модернизацию логистики, интегрируя генеративный ИИ в автоматизацию складов, динамическое маршрутирование и доставку на последнюю милю. Обширные капиталы для НИОКР, про-технологическое регулирование и активная роль государственных предприятий способствуют внедрению этих инструментов в повседневные операции. Решительная политика направляет ИИ глубоко в логистическую систему, повышая как рост сектора, так и национальную конкурентоспособность.
  
• Быстрорастущий рынок электронной коммерции Китая, связанный с гигантами, такими как Alibaba, JD.com и Pinduoduo, требует умной логистической инфраструктуры, способной обрабатывать миллиарды посылок каждый день. Генеративный ИИ позволяет ритейлерам прогнозировать модели покупок, корректировать маршруты на лету и управлять складами с минимальным человеческим вмешательством. По мере распространения онлайн-покупок как в городских, так и в сельских районах логистические компании обращаются к этим моделям для удовлетворения растущих потребностей в масштабе, скорости и контроле затрат.
  
• Китай построил одну из крупнейших в мире сетей 5G, позволяя грузовикам, дронам, панелям ИИ и складским помещениям общаться в реальном времени. Эта молниеносная связь снабжает генеративный ИИ данными, необходимыми для картографирования маршрутов, обнаружения проблем и корректировки на лету. Когда 5G встречается с машинным обучением, каждый логистический узел — внутренний склад, портовый терминал или пограничный хаб — становится возможным умным узлом.
  
• Китайские логистические компании внедряют беспилотные грузовики, воздушные дроны и умных роботов, все управляемые генеративным ИИ. Компании, такие как Cainiao (логистическое подразделение Alibaba), Meituan и Neolix, уже тестируют планировки и маршруты, созданные ИИ, в своих складах. В результате ускоряется сборка, ускоряется упаковка и обеспечиваются бесконтактные, своевременные отправки. По мере того как города требуют более экологичной и тихой логистики, автоматизация на основе ИИ снижает как затраты на рабочую силу, так и углеродный след.
  
• Например, в феврале 2025 года Министерство транспорта Китая запустило национальную программу по ускорению правил для ИИ-руководимых низкоуровневых транспортных средств, в первую очередь для доставки дронов. Инициатива следует за впечатляющими 2,7 миллионами доставок дронами, зарегистрированными в 2024 году, и подчеркивает планы Пекина по интеграции генеративного ИИ в умные склады и логистику последней мили. Она также гармонично сочетается с более крупными программами Новой инфраструктуры и "Сделано в Китае 2025", направленными на интеллектуальную логистику.
  

Рынок генеративного ИИ в логистике в Латинской Америке в Бразилии ожидается значительный и многообещающий рост с 2025 по 2034 год.

• Обширная территория Бразилии и разнообразный ландшафт — тропические леса, саванны и переполненные города — превращают перемещение товаров в ежедневное испытание. Генеративный ИИ теперь сканирует спутниковые изображения, оценивает качество дорог и анализирует предыдущие поездки, чтобы составить низкозатратные и быстрые маршруты.
  
• Правительство запустило национальную программу по укреплению цифрового центра управления логистикой и цепочками поставок. В рамках программы Brasil Digital-e-Conectado новые средства направляются на искусственный интеллект, расширение покрытия 5G и умные транспортные устройства, давая генеративному ИИ возможность переосмыслить таможню, отслеживание грузов и общее планирование. Власти считают, что эти инструменты снизят отходы, ускорят доставку и облегчат высокие транспортные расходы, которые сейчас накладывают длинные и неровные дороги Бразилии.
  
• Генеративный ИИ расчищает заросли, прогнозируя бестселлеры, перенаправляя водителей в реальном времени и сокращая пропущенные доставки. Компании, такие как Mercado Libre и Magalu, уже используют эти данные, чтобы работать быстрее и удовлетворять покупателей, которые хотят быстрой и надежной службы. Онлайн-покупки взлетели по всей стране, охватывая даже небольшие города, которые раньше не имели магазинов. Этот бум оставляет перевозчиков с запутанными маршрутами, нестабильными запасами и клиентами, требующими доставки на следующий день.
  
• Ведущие технологические гиганты — IBM, SAP и AWS — значительно увеличивают инвестиции в рынки ИИ и облачных технологий Бразилии, привлеченные логистическими головоломками, которые представляет страна. Коллаборации с местными перевозчиками обеспечивают точные маршруты, предупреждения о предотвращении неисправностей и графики забора на основе ИИ. Иностранные компании рассматривают Бразилию как тестовую площадку для более широкого внедрения в Латинской Америке, и совместные предприятия, как ожидается, будут быстро расширяться по мере их стремления к региональному масштабу.
  
• Например, в марте 2025 года национальный почтовый оператор Бразилии, Correios, открыл тендер с предложениями по искусственному интеллекту и блокчейну для модернизации своей логистической сети. Это направлено на уточнение проектирования маршрутов, автоматизацию сортировки почты и выполнение прогнозов времени доставки. Инициатива является значительным шагом к цепочке поставок на основе ИИ.
  

Рынок генеративного ИИ в логистике в Саудовской Аравии, как ожидается, будет демонстрировать значительный и многообещающий рост с 2025 по 2034 год.

• Видение Саудовской Аравии 2030 года описывает четкий план: диверсификация доходов и превращение страны в ведущий глобальный логистический центр. Для этого правительство вкладывает средства в ИИ, концепции умных городов и флагманские проекты, такие как мегаполис NEOM и парк короля Салмана. В рамках этих инициатив появляются сети логистики на основе ИИ, которые обеспечивают живую маршрутизацию, доставку без водителей и прогнозирование цепочек поставок, что служит образцом для внедрения генеративного ИИ в каждый элемент транспортировки и хранения.
  
• Будущий рост онлайн-заказов заставляет логистические компании полагаться на генеративный ИИ для прогнозирования спроса, планирования маршрутов и учета поголовья. Достижение целевых показателей скорости в масштабах, таким образом, толкает эти компании к использованию инструментов ИИ, которые повышают гибкость в повседневной работе и устраняют дорогостоящие узкие места на последней миле. Изменение привычек покупок, более широкий доступ в Интернет и быстрорастущие города вывели электронную коммерцию Саудовской Аравии на новый уровень.
  
• Современные системы отслеживания фиксируют каждое движение посылки, направляют большинство таможенных процедур через автоматизированные каналы и сокращают сроки доставки на часы. Географически расположенная между Европой, Азией и Африкой, Королевство также стремится открыть новые транспортные коридоры и модернизировать ключевые порты, включая порт короля Абдельазиза и исламский порт Джедды.
  
• Партнерства с IBM, Google Cloud и Huawei ускоряют запуск более умных складов, управления флотом и инструментов таможенного оформления. Эта волна частных инвестиций объединяет экосистему,