Объем рынка генеративного ИИ в логистике - по типу, по компоненту, по способу развертывания, по применению, по конечному использованию, прогноз роста, 2025 - 2034 гг.

Генеративный ИИ в сфере логистики: объем рынка

Объем мирового рынка генеративного ИИ в логистике оценивался в 1,3 млрд долларов США в 2024 году и, по прогнозам, будет расти со среднегодовым темпом роста 33,7% в период с 2025 по 2034 год.

Генеративный искусственный интеллект меняет работу цепочек поставок, предоставляя как долгосрочные прогнозные модели, так и помощь в принятии немедленных решений. Выполняя бесконечные имитационные морские рейсы, система позволяет фирмам прогнозировать запасы, сокращать счета за фрахт и готовиться к внезапным сбоям. Оценки спроса на основе искусственного интеллекта повышают эффективность планирования ресурсов, а инструмент маршрутизации в реальном времени сокращает время доставки. Компании выбирают меньшие затраты и более качественное обслуживание, при этом платформа быстро показывает себя в качестве ключевого фактора роста.

Например, в октябре 2024 года Wellspring — это картографическое приложение на основе генеративного искусственного интеллекта, которое повышает точность доставки за счет обнаружения входов в здания, парковок и почтовых отделений; На сегодняшний день он нанес на карту более 2,8 миллиона адресов в более чем 14 000 жилых комплексах и отметил около 4 миллионов парковочных мест.

Генеративный искусственный интеллект помогает логистическим фирмам предоставлять глубоко персонализированное обслуживание, изучая поведение каждого клиента и заявленные предпочтения. Система может создавать пользовательские оповещения, предлагать удобные окна доставки и обновлять варианты услуг в режиме реального времени, когда клиенты высказывают свое мнение. Такой индивидуальный подход не только повышает удовлетворение, но и укрепляет лояльность и открывает двери к премиальному ценообразованию. На переполненном рынке, где различия имеют значение, перевозчики полагаются на искусственный интеллект для создания уникальных поездок, тем самым стимулируя непрерывное генеративное ИИ в расширении логистического рынка.

По мере роста затрат на топливо и усиления контроля за выбросами использование грузовиков по самым экономичным и чистым маршрутам стало жизненно важным. Генеративный ИИ помогает автопаркам, взвешивая текущий трафик, прогноз погоды и данные о прошлых поездках, прежде чем предлагать план. Программное обеспечение может тестировать десятки сценариев маршрутизации, отмечая пути, которые потребляют меньше всего топлива, вызывают наименьшие задержки и соответствуют целям компании по выбросам углерода. В результате снижается расход топлива, увеличивается срок службы автомобиля и повышается уровень удовлетворенности водителей. С учетом того, что на кону стоят доллары прибыли и одобрение регулирующих органов, маршрутизация на основе искусственного интеллекта является явным двигателем роста.

Например, в марте 2024 года DocShipper, международная логистическая платформа на основе искусственного интеллекта, считает, что генеративная персонализация на основе искусственного интеллекта привела к заметному повышению надежности доставки и контроля затрат; Программное обеспечение следит за привычками клиентов, чтобы прогнозировать наиболее подходящие окна и виды транспорта. Через платформу ежедневно обрабатывалось более 2 000 маршрутов, что ограничивало транзитное время на 22% и сокращало расходы на грузоперевозки на 15% по сравнению со стандартными подходами. Такое индивидуальное обслуживание повышает удовлетворенность клиентов, способствует долгосрочной лояльности и поддерживает способность компании устанавливать более высокие цены.

Генеративный ИИ в тенденциях рынка логистики

• Генеративный ИИ меняет способ, с помощью которого логистические компании прогнозируют, что потребуется клиентам, анализируя все: от прошлых показателей продаж и общих экономических сигналов до сезонных закономерностей и покупательской активности. Вместо того, чтобы просто усреднять тренды, как это делают старые инструменты, он может строить и сравнивать множество возможных завтрашних дней, чтобы компании знали, как реагировать на внезапные падения или всплески. Такая скорость повышает операционную гибкость и сокращает трату денег на избыточные запасы или пропущенные заказы.
  
• Лидеры отрасли, такие как Maersk и IBM, уже используют эти модели для поддержания баланса полок и согласования грузоподъемности с реальным спросом. По мере того, как сети поставок становятся все более запутанными и глобальными, это острое предвидение дает компаниям преимущество перед изменениями, что делает прогнозирование спроса одним из самых мощных приложений генеративного ИИ.
  
• Генеративный ИИ меняет способ, с помощью которого логистические компании прогнозируют, что потребуется клиентам, анализируя все: от прошлых показателей продаж и общих экономических сигналов до сезонных закономерностей и покупательской активности. Вместо того, чтобы просто усреднять тренды, как это делают старые инструменты, он может строить и сравнивать множество возможных завтрашних дней, чтобы компании знали, как реагировать на внезапные падения или всплески. Такая скорость повышает операционную гибкость и сокращает трату денег на избыточные запасы или пропущенные заказы.
  
• Лидеры отрасли, такие как Maersk и IBM, уже используют эти модели для поддержания баланса полок и согласования грузоподъемности с реальным спросом. По мере того, как сети поставок становятся все более запутанными и глобальными, это острое предвидение дает компаниям преимущество перед изменениями, что делает прогнозирование спроса одним из самых мощных приложений генеративного ИИ.
  
• Например, в феврале 2025 года Walmart развернул инструмент генеративного искусственного интеллекта, который оттачивает прогнозирование спроса почти для каждой линейки продуктов. Модель анализирует прошлые продажи, крупномасштабные данные о тенденциях, журналы погоды и даже посты в социальных сетях, чтобы построить и протестировать несколько прогнозов вместо использования простых средних значений. В результате полки заполняются более точно, излишки товаров и пустые витрины существенно сокращаются. Клиенты становятся более довольными, капитал, связанный с запасами, сокращается, а эксплуатационные расходы снижаются, что свидетельствует о том, что прогнозирование на основе данных может обеспечить быструю гибкость и реальные деньги для чистой прибыли.
  
• Генеративный искусственный интеллект дает логистическим компаниям возможность корректировать маршруты доставки на лету, привлекая информацию о текущем трафике, актуальной погоде, расходах на топливо и свободных водителях. За кулисами эти модели проводят бесчисленные тесты маршрутов и просто выбирают ту, которая тратит меньше всего денег и теряет меньше всего времени. Такие компании, как UPS и Amazon, уже полагаются на эти интеллектуальные системы диспетчеризации, сокращая окна доставки, сокращая расход топлива и снижая выбросы в процессе.
  
• В качестве бонуса та же технология способствует достижению более широких «зеленых» целей, при этом выжимая каждую унцию эффективности из повседневных операций. В бизнесе, где в любую минуту может произойти закрытие дороги или внезапный шторм, возможность мгновенного изменения маршрута стала жизненно важной; таким образом, маршрутизация с помощью искусственного интеллекта в реальном времени выделяется как ключевой фактор более сильного автопарка и более чистой планеты.
  
• Например, в июне 2025 года Amazon недавно объявила о масштабной инициативе по модернизации своей сети доставки за счет добавления инструментов картографирования и маршрутизации на основе искусственного интеллекта. Созданная командой Lab126, платформа создает детализированные геопространственные карты, которые регистрируют входы в здания, препятствия и доступные парковки, а затем объединяют эти данные с текущим трафиком, погодой и ценами на топливо, чтобы она могла перенаправлять водителей во время их движения. Этот метод работы в режиме реального времени ускоряет доставку, снижает расход топлива и согласуется с более широкой целью компании по сокращению выбросов за счет поддержки интеллектуальной диспетчеризации и изменения маршрута «на лету» в плотных или сложных районах доставки.
  

Генеративный ИИ в анализе рынка логистики

По компонентам генеративный ИИ на рынке логистики сегментирован на программное обеспечение и услуги. В 2024 году доля рынка программного обеспечения составляла около 66%, и ожидается, что в течение прогнозируемого периода среднегодовой темп роста составит более 32%.

• Логистические компании в 2024 году в значительной степени полагались на прогностическое программное обеспечение на основе генеративного искусственного интеллекта. Эти платформы позволили командам одновременно тестировать сценарии «что, если» на предмет колебаний спроса, нехватки запасов или задержек в транспортировке. Возможность тонкой настройки рабочих процессов перед реальными событиями принесла ощутимый выигрыш как в стоимости, так и в эффективности. Решения быстро доказали свою важность, опередив старые модели с более быстрым анализом и большей гибкостью, и их популярность резко возросла. Удобные для пользователя настройки plug-and-play и прямые подключения к устаревшим системам снова взяли верх над медленными индивидуальными консалтинговыми проектами.
  
• Облачные приложения генеративного ИИ также выделяются своей непревзойденной масштабируемостью и настройкой. Поскольку они работали удаленно, компании могли развернуть один и тот же инструмент на бесчисленных складах, но настроить его для конкретных ролей, таких как надзор за автопарком, планирование доставки или уточнение маршрутов. Операторы по достоинству оценили, как эти гибкие платформы легко встраиваются в существующие среды WMS, ERP и TMS. Настраиваемые API и модульные строительные блоки позволяют поставщикам изменять программное обеспечение по требованию, обходя привязку к внешним поставщикам и обеспечивая подход, который кажется эффективным и перспективным.
  
• Приложения генеративного ИИ оказались дешевле в обслуживании в течение месяцев и лет, чем передача тех же задач сторонним экспертам. После хорошего запуска код продолжал наблюдать, учиться и настраиваться, не требуя нового раунда часов работы консультантов. Подписки с оплатой за рабочее место или фиксированные лицензии также позволяют менеджерам закладывать расходы в бюджет, сокращая счета, связанные с командировками, отчетами или непредсказуемыми платежами.
  
• Системы никогда не спят, обрабатывая запросы днем и ночью, поэтому фирмы меньше полагались на аналитиков или планировщиков после того, как машины брали на себя рутинную работу. По мере того, как денег становилось все меньше, а каждый доллар должен был приносить прибыль, руководители выбирали эти самодостаточные платформы из-за их стабильной производительности и почти нулевых затрат каждый раз, когда появлялась дополнительная работа.
  
• В 2024 году победителем стал генеративный ИИ, поскольку он проник в судоходство, складирование и сети «последней мили» без необходимости капитального ремонта. Подключившись к датчикам температуры, GPS-маякам и телематическим приборным панелям, он поглощал свежие показания о маршрутах, условиях и состоянии груза в тот момент, когда они прибывали.
  
• Человеческим командам, напротив, обычно требовались минуты или дольше, чтобы переварить один и тот же поток, и во время этой задержки груз мог испортиться, пропустить встречу или упасть не в тот док. Программное обеспечение самостоятельно регистрировало прямые трансляции, перекалибровало пути, настроило климат-контроль и изменило последовательность задач на складе, превратив задержку в гибкость
  
• Например, в марте 2025 года на конференции NRF компании Blue Yonder и Manhattan Associates представили новые инструменты генеративного ИИ, встроенные в их пакеты цепочек поставок, иллюстрируя, как компании-разработчики программного обеспечения теперь вплетают ИИ непосредственно в повседневные логистические задачи. Обновления позволяют пользователям запускать моделирование рисков, реагировать на сбои в режиме реального времени и точно настраивать уровни запасов в одном интерфейсе.
  
• Такое быстрое развертывание и тесная интеграция моделей объясняют, почему предиктивные платформы уже опередили решения, ориентированные на сервисы, причем лидируют простота настройки и масштабируемая производительность.
  

В зависимости от способа развертывания генеративный ИИ на рынке логистики сегментирован на облачный и локальный. В 2024 году облачный сегмент доминировал на рынке с долей рынка 67%, и ожидается, что с 2025 по 2034 год этот сегмент будет расти со среднегодовым темпом роста более 32%.

• Логистические компании поставили скорость превыше всего и обратились к облачному генеративному искусственному интеллекту. Поскольку эти онлайн-платформы могут расширяться или уменьшаться в зависимости от региона, они подходят предприятиям с большим количеством складов, грузовиков и пунктов приема. В отличие от стационарного локального сервера, облачная система настраивает питание, хранилище и вычислительные ресурсы в момент всплеска. Эта быстрая, бешеная гибкость имеет значение во время праздничной спешки или резких потрясений предложения, когда прибыль зависит от того, насколько быстро фирма отреагирует. По мере того, как отрасль распространяется по всем континентам, потребность в едином, эластичном центре управления становится все более насущной.
  
• Облачные приложения с генеративным искусственным интеллектом легко подключаются к прямым трансляциям с датчиков Интернета вещей, GPS-трекеров, метеорологических служб и телематических панелей мониторинга. Эта невидимая сантехника позволяет программному обеспечению круглосуточно настраивать маршруты, перемещения проходов и уровни запасов. Поступающие данные автоматически обновляют модели, предоставляя менеджерам свежую информацию без рутинных обновлений.
  
• В отличие от этого, локальные устройства с трудом получают каналы в режиме реального времени, в результате чего планировщики реагируют, а не действуют. Способность облаков поглощать и взбалтывать огромные смешанные потоки в конечном итоге дала этим фирмам выигрышное преимущество в скорости, ясности и маневренности.
  
• Поставщик услуг также заботится об исправлениях безопасности, резервном копировании и регулярных обновлениях, оставляя логистическим фирмам гораздо меньше ИТ-ресурсов. Поскольку отраслевые бюджеты всегда ограничены, такое сочетание стабильных затрат и низких первоначальных расходов делает облачные сервисы практически неотразимыми. В результате стартапы и операторы среднего размера могут использовать мощные инструменты искусственного интеллекта, которые в противном случае потребовали бы дорогостоящего внутреннего зала данных.
  
• Облачные платформы также стимулируют удаленную работу, мобильный доступ и процессы открытой команды — именно то, что требуется рассредоточенной логистической сети. Будь то отслеживание грузовиков, прогнозирование загрузки или управление запасами на полках, сотрудники в разных местах могут действовать вместе в один и тот же момент. Такая степень мгновенных, совместных действий оказалась решающей во время шоков поставок и гибридных графиков 2024 года. Связанные панели мониторинга, API и рабочие пространства искусственного интеллекта обеспечивают согласованность действий планировщиков, водителей и всех других участников, обеспечивая быстрое реагирование и более плавную коммуникацию.
  
• Например, в июне 2024 года веб-сервисы Amazon запустили Amazon Q вместе с набором приложений искусственного интеллекта, адаптированных для задач цепочки поставок, подчеркнув, как гипермасштабируемые облачные платформы теперь аккуратно подключаются к логистическим потокам данных. Эти инструменты позволяют логистическим компаниям прогнозировать спрос, непрерывно обучаться в пакетах и принимать ежедневные решения непосредственно в облаке, обеспечивая скорость и масштабируемость, значительно превосходящие возможности любой локальной системы.
  

По типу генеративный ИИ на рынке логистики сегментирован на вариационный автоэнкодер, генеративно-состязательные сети, рекуррентные нейронные сети, сети с длительной кратковременной памятью и другие. В 2024 году ожидается рост сегмента генеративно-состязательных сетей.

• Генеративно-состязательные сети, широко известные как GAN, в настоящее время регулярно используются для производства реалистичных, вымышленных логистических данных, которые отражают медленные поставки, переполненные склады или меняющиеся схемы поставок. Эта хитрость позволяет компаниям обучать свои системы искусственного интеллекта, не рискуя реальными деньгами из-за операционных ошибок. Снабжая модель правдоподобными кризисами — внезапным ударом в контейнерном порту или внезапным всплеском онлайн-заказов — фирмы повышают устойчивость ИИ. Эти поэтапные сценарии помогают менеджерам корректировать потоки запасов, тестировать правила принятия решений под давлением и прогнозировать, как хрупкие сети будут реагировать, особенно на длинных морских участках и в густонаселенных районах «последней мили».
  
• Отрасль полагается на GAN для одновременного запуска десятков маршрутных испытаний, каждое из которых пропитано свежей смесью дождя, пробок, растущих цен на топливо или часов доставки в последнюю минуту. Обучение ИИ на этих состязательных сценах позволяет планировщикам выявлять полосы, которые потребляют меньше всего дизельного топлива и съедают меньше всего минут. Программа вывода не только обозначает основной начальный маршрут, но и, по мере развития условий, выдает в режиме реального времени подсказки по изменению маршрута, которые сокращают как задержки, так и выбросы.
  
• В настоящее время компании полагаются на генеративно-состязательные сети, или GAN, чтобы выявлять вмятины, ошибки упаковки или другие странности, которые ускользают от рутинных обходов склада. Обученный на бесконечном переборе образов, которые каждая конкурирующая система производит и критикует; Эти модели изучают шаблоны лучше, чем старые правила зрения «если-то». В результате они облегчают нагрузку на охранников-людей и переводят часы перехода вперед.
  
• Такие проблемы, как порванные поддоны или неправильно размещенные картонные коробки, помечаются практически в режиме реального времени, и их диагноз совпадает с диагнозом опытного глаза. Эта скорость и резкость важны в загруженных центрах, работающих с меняющимся ассортиментом товаров, потому что меньшее количество потерянных, неправильно отправленных или непродаваемых товаров приводит к более довольным клиентам и меньшим потерям.
  
• Двигатель GAN делает наброски поэтажных планов, которые сглаживают движение, облегчают доступ и балансируют между роботами и людьми. Указывая ограничения по площади, скорости комплектации, энергопотреблению или пробелам в безопасности, менеджеры получают десятки работоспособных планировок за считанные минуты. Эти цифровые макеты позволяют планировщикам опробовать смелые концепции, прежде чем вносить дорогостоящие физические изменения.
  
• Например, в январе 2025 года, в недавних университетских испытаниях умной логистики, команда применила гибридную модель, которая объединила генеративно-состязательные сети, трансформеры и графовые нейронные сети для получения данных о доставке в реальном времени. Пакет сократил расстояния в пути на 15%, ускорил время прокладки маршрута на 20% и снизил энергопотребление на 10%, подтвердив, что GAN значительно улучшают навигацию автономных транспортных средств.
  

В зависимости от приложения, генеративный ИИ на рынке логистики сегментирован на оптимизацию маршрутов, прогнозирование спроса, управление складом и запасами, автоматизацию цепочки поставок, предиктивное обслуживание, управление рисками, индивидуальное логистическое решение и другие. В 2024 году ожидается рост сегмента оптимизации маршрутов.

• Новые углеродные правила ужесточаются в 2024 году, те же операторы полагаются на одни и те же генеративные инструменты для достижения смелых целей по выбросам. Теперь программное обеспечение взвешивает расход топлива, минуты простоя и пробки, а затем прокладывает соответствующие экологическим требованиям траектории, которые позволяют грузовикам двигаться быстро, удаляя дым из выхлопных газов. Таким образом, маршрутизация с учетом выбросов стала краеугольным камнем для обещаний по достижению нулевого уровня выбросов и билетом к контрактам ESG. Кроме того, модели могут быстро моделировать любые большие изменения, будь то переключение автопарка на электрические фургоны или повторное открытие потерянного складского хаба, предоставляя менеджерам устойчивые решения с низким уровнем риска каждый день.
  
• Современные логистические операторы теперь ставят планирование маршрутов в центр своего автопарка, опираясь на генеративные модели искусственного интеллекта, которые на лету адаптируются к новым пробкам, растущим расходам на топливо, внезапным ливням или даже пропавшему грузовику. Эти двигатели каждую минуту просеивают тысячи альтернативных путей и выбирают маршрут, который экономит время, деньги и дизельное топливо одновременно.
  
• Поскольку модели продолжают учиться на основе каждой поставки, они неуклонно сокращают задержки и порчу, значительно опережая фиксированные направления обычного GPS. Такие гиганты, как Amazon, FedEx и UPS, зажгли эту тенденцию, используя умные маршруты для сокращения окон обещаний и сокращения пропущенных доставок, тем самым сделав искусственный интеллект «на лету» основой современного управления автопарком.
  
• Автономные и частично автономные автопарки доставки вышли на улицы, поскольку потребность в тонкой настройке каждого маршрута резко возросла. Пользовательские приложения с генеративным искусственным интеллектом теперь создают план, который учитывает срок службы батареи каждого автомобиля, показания датчиков и установленные ограничения скорости. Система также координирует плавную передачу полномочий между водителем и секцией беспилотного вождения, повышая как координацию, так и производительность автопарка. На оживленных улицах и в обширных кампусах одна и та же базовая модель управляет дронами и роботами-доставщиками, прокладывая микромаршруты, которые уворачиваются от толпы и мокрых от дождя тротуаров и доказывают свою ценность в работе «последней мили».
  
• Постоянное движение и короткие расстояния, характерные для городских заказов, сделали гиперлокальное планирование обязательным. Генеративный ИИ теперь выполняет настройки в режиме реального времени, обходя внезапные дорожные работы или перемещаясь вокруг недавно объявленных мест, где парковка запрещена. К 2024 году услуги в тот же день и 10-минутные походы за едой полагались на эти умные планировщики, чтобы уместить как можно больше остановок в узкие окна. Такой уровень контроля минут позволил компаниям по доставке быстрее оформлять заказы, соблюдать местные правила и оставлять клиентов более довольными.
  

В 2024 году регион США доминировал на рынке генеративного искусственного интеллекта в логистике в Северной Америке с долей рынка 85% в Северной Америке и принес доход в размере 355,2 млн долларов США.

• Америка является домом для круга флагманских игроков в области искусственного интеллекта — Google, Microsoft, IBM, Amazon и Open AI — которые превратили рынок цепочек поставок страны в быстро развивающийся испытательный полигон. Эти фирмы предоставляют логистическим компаниям облачное пространство, огромные вычислительные мощности и специализированные комплекты машинного обучения, чтобы они могли разрабатывать, развертывать и настраивать новые алгоритмы практически без задержек. Готовый доступ к оборудованию корпоративного класса ускоряет освоение операторами в США и помогает им опережать конкурентов в других регионах.
  
• Партнерские отношения между правительством и промышленностью в области финансирования укрепляют это преимущество. Например, проекты, проводимые научно-исследовательскими институтами ИИ Национального научного фонда, объединяют национальные лаборатории, университеты и коммерческих партнеров для продвижения генеративных инструментов ИИ, нацеленных на логистический сектор. В результате мы получаем современное программное обеспечение, которое по-прежнему отвечает на повседневные проблемы, с которыми сталкиваются водители грузовиков, грузчики и распределительные центры.
  
• Волна новых американских стартапов подталкивает фирмы к быстрому тестированию идей, выявлению узких вариантов использования и более быстрому привлечению клиентов, укрепляя практическое преимущество страны в области логистического искусственного интеллекта. Венчурный капитал США породил широкий спектр логистических компаний, специализирующихся на искусственном интеллекте, в том числе Augment и Optimal Dynamics, которые разрабатывают генеративные системы для маршрутизации, диспетчеризации и автоматизации.
  
• Логистический скелет Соединенных Штатов — сетевые склады, автопарки, датчики IoT и пакеты TMS или ERP — уже в основном автоматизирован. Эта устоявшаяся архитектура позволяет огромным потокам телеметрии, маршрутизации, инвентаризации и данных о местоположении в реальном времени свободно перемещаться и анализироваться без особых проблем. Таким образом, компании могут обосновывать генеративные модели на надежных наборах данных, используя их для мгновенной настройки маршрутов, прогнозирования спроса и оповещений об аномалиях способами, с которыми менее оцифрованные рынки не могут сравниться.
  
• Например, в июне 2025 года UPS начала переговоры с американской робототехнической фирмой Figure AI в попытке внедрить автоматизацию гуманоидов в свои повседневные рабочие процессы. Спиральный робот Figure предназначен для дрейфа по конвейерам, захватывая и сортируя мелкие упаковки практически без руководства человека — задача, которую склады повторяют бесконечно.
  
• Опираясь на 675 миллионов долларов США в рамках серии B и тесные связи с Open AI и Azure, стартап объединяет передовой генеративный ИИ с жестким логистическим оборудованием. Этот шаг иллюстрирует более широкую тенденцию среди судоходных компаний США, стремящихся сотрудничать с отечественными технологическими предприятиями, чтобы они могли быстрее развертывать ИИ следующего поколения.
  

Ожидается, что с 2025 по 2034 год генеративный ИИ на рынке логистики в Германии будет наблюдаться значительный и многообещающий рост.

• Германия является одной из самых сложных в мире производственных логистических сетей, соединяющей автопроизводителей, таких как BMW и Volkswagen, с химическими гигантами, такими как BASF, и лидерами машиностроения, такими как Siemens. Теперь эти секторы внедряют новые цифровые обновления, используя генеративный искусственный интеллект для уточнения прогнозов запасов, мониторинга поставок в режиме реального времени и облегчения складских задач. По мере роста потребности в самонастраивающихся и интеллектуальных инструментах компании все глубже внедряют ИИ в платформы цепочек поставок, чтобы повысить точность и сократить отходы.
  
• Немецкие игроки в области технологий и логистики возглавляют продвижение генеративного искусственного интеллекта на логистической арене. Например, группа DHL вкладывает деньги в информационные панели на основе искусственного интеллекта, которые проясняют каждое звено в цепочке, в то время как SAP вплела свой Joule AI Copilot в пакеты планирования, повышая как автоматизацию, так и понимание. Таким образом, эти первопроходцы применяют инструменты внутри компании и продают свои решения на основе искусственного интеллекта за ее пределами, создавая импульс, который ускоряет внедрение во всей отрасли.
  
• Германия в значительной степени полагается на средства ЕС от Horizon Europe и Digital Europe для поддержки проектов искусственного интеллекта в цепочке поставок. Национальный план действий в области искусственного интеллекта с учетом этих усилий, призывающий к более умному и экологичному транспорту и логистике. Благодаря дополнительным налоговым льготам, государственно-частному партнерству и целевым исследовательским грантам, логистический сектор страны стал одним из самых активных и богатых ресурсами 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 искусственного интеллекта в Германии до 2026 года. Созданная на базе 10 000 графических процессоров NVIDIA и защищенная в немецких дата-центрах, платформа будет выполнять рабочие нагрузки генеративного искусственного интеллекта в режиме реального времени для производства и логистики, подчеркивая переход Германии к полностью цифровым цепочкам поставок с поддержкой искусственного интеллекта.
  

Ожидается, что в период с 2025 по 2034 год генеративный ИИ в Азиатско-Тихоокеанском регионе на рынке логистики в Китае будет наблюдаться значительный и многообещающий рост.

• Центральное правительство Китая использует искусственный интеллект в основе своей новой инфраструктурной программы и дорожной карты «Сделано в Китае 2025». В рамках этих структур чиновники поддерживают модернизацию логистики, вплетая генеративный искусственный интеллект в автоматизацию склада, динамическую маршрутизацию и доставку «последней мили». Обильный капитал на НИОКР, протехнологическое регулирование и активная роль государственных предприятий продвигают эти инструменты в повседневную деятельность. Эта решительная политическая позиция направляет ИИ глубоко в логистическую систему, повышая как рост сектора, так и национальную конкурентоспособность.
  
• Быстрорастущий рынок электронной коммерции Китая, связанный с такими гигантами, как Alibaba, JD.com и Pinduoduo, нуждается в умной логистической основе, способной обрабатывать миллиарды посылок каждый день. Генеративный искусственный интеллект позволяет ритейлерам прогнозировать покупательские привычки, корректировать маршруты на лету и управлять складами с минимальным участием человека. По мере того, как онлайн-покупки распространяются как в мегаполисах, так и в сельской местности, логистические компании обращаются к этим моделям, чтобы удовлетворить растущие требования к масштабу, скорости и контролю затрат.
  
• Китай построил одну из крупнейших в мире сетей 5G, позволяющую грузовикам доставки, дронам, приборным панелям с искусственным интеллектом и складским помещениям общаться в режиме реального времени. Эта молниеносная связь снабжает генеративный ИИ данными, необходимыми для составления карт маршрутов, выявления проблем и корректировки на лету. Когда 5G встречается с машинным обучением, каждая логистическая остановка — внутренний склад, портовый терминал или пограничный узел — становится возможным интеллектуальным узлом.
  
• Китайские логистические компании выпускают беспилотные грузовики, беспилотные летательные аппараты и умных роботов, управляемых генеративным искусственным интеллектом. Такие компании, как Cainiao (подразделение доставки Alibaba), Meituan и Neolix, теперь тестируют макеты и планы маршрутов, созданные искусственным интеллектом, на своих складах. В результате оптимизируется отбор заказов, ускоряется упаковка и обеспечивается бесконтактная доставка точно в срок. Поскольку городам требуется более экологичная и тихая логистика, автоматизация на основе искусственного интеллекта сокращает как расходы на рабочую силу, так и углеродный след.
  
• Например, в феврале 2025 года Министерство транспорта Китая развернуло общенациональную схему по ускорению правил для низковысотных перевозок с помощью искусственного интеллекта, уделяя основное внимание беспилотным летательным аппаратам. Эта инициатива последовала за впечатляющими 2,7 миллионами доставок дронами в 2024 году и подчеркивает план Пекина по внедрению генеративного искусственного интеллекта в умное складирование и логистику «последней мили». Это также четко согласуется с более крупными национальными программами «Новая инфраструктура» и «Сделано в Китае 2025», направленными на интеллектуальную логистику.
  

Ожидается, что с 2025 по 2034 год генеративный ИИ в Латинской Америке на рынке логистики в Бразилии будет наблюдаться значительный и многообещающий рост.

• Обширная территория Бразилии и смешанный рельеф – дождевые леса, саванны и многолюдные города – превращают перевозку грузов в ежедневное испытание. Генеративный искусственный интеллект теперь сканирует спутниковые снимки, оценивает качество дорог и анализирует предыдущие поездки, чтобы составить недорогие и быстрые маршруты на рейсе.
  
• Правительство предприняло общенациональные усилия по укреплению цифрового центра логистики и цепочек поставок. В рамках программы Brasil Digital-e-Conectado новые деньги вливаются в искусственный интеллект, более широкое покрытие 5G и умные транспортные гаджеты, предоставляя генеративному искусственному интеллекту пространство для переосмысления таможни, отслеживания грузов и общего планирования. Власти считают, что эти инструменты сократят отходы, ускорят доставку и облегчат большие расходы на доставку, которые в настоящее время связаны с длинными и неровными дорогами в Бразилии.
  
• Генеративный искусственный интеллект расчищает заросли, прогнозируя бестселлеры, изменяя маршрут водителей в режиме реального времени и сокращая количество пропущенных падений. Такие компании, как Mercado Libre и Magalu, уже опираются на эти идеи, чтобы двигаться быстрее и удовлетворять покупателей, которым требуется быстрое и надежное обслуживание. Онлайн-покупки взлетели по всей стране, охватив даже небольшие города, в которых когда-то не было магазинов. Этот бум заставляет перевозчиков бороться с запутанными маршрутами, нестабильными запасами и клиентами, требующими доставки на следующий день.
  
• Ведущие технологические гиганты — IBM, SAP и AWS — значительно увеличивают инвестиции в бразильский рынок искусственного интеллекта и облачных технологий, соблазняясь логистическими проблемами, которые представляет страна. Сотрудничество с местными перевозчиками позволяет получать точные путеводители по маршрутам, оповещения о профилактическом обслуживании и графики забора на основе искусственного интеллекта. Иностранные фирмы рассматривают Бразилию в качестве испытательного полигона для более широкого развертывания в Латинской Америке, и ожидается, что совместные предприятия будут быстро расширяться по мере того, как они стремятся к региональному масштаб