人工智能正在彻底改变2026年的全球物流格局，使海运和空运更具可预测性、自主性和效率。从机器学习路径模拟、实时预测到自动仓储和智能港口部署，人工智能正在加速整个供应链的智能化。此外，生成式 AI 极大地简化了海关和文件流程，将处理时间缩短了多达 60%。这些技术共同推动企业从 “应急物流” 走向 “预测性和可扩展性” 的智能物流时代。
人工智能技术已将供应链管理从 “被动响应” 转变为 “主动预测”。当今的预测系统可以实时分析数千个变量（例如交通、气候、石油价格和需求），从而大大提高决策的准确性。例如，亚马逊在推出人工智能预测（wns.com）后，将其需求预测准确性提高了15倍。
这些系统模拟了数千种运输场景，以实时优化交付路径和资源分配 (pymnts.com)。根据PYMNTS的说法，现代人工智能系统可以 “在几分钟内重新配置整个运输网络”，并在港口拥堵开始时自动调整运输时间和路线（pymnts.com）。
由于依赖昂贵的缓冲库存，企业更多地依赖人工智能预测来制定灵活、前瞻性的风险应对策略，以实现跨国和跨大洲的动态供应链优化。
自动化已大规模部署在港口和仓库中。亚洲的几个物流中心正在转型为智能港口生态系统。例如，台湾港口引入了人工智能牌照识别系统，将卡车通关时间从4分钟压缩到10秒（twport.com.tw）；中国的几个自动化码头通过数字分区、物联网传感和无人手推车（piernext.portdebarcelona.cat）将人力需求减少了60％，运营成本降低了近30％。
在航运方面，长荣海运在高雄建造了台湾第一个人工智能自动化集装箱码头，并于2025年完成了10,000公里的人工智能自动驾驶试航（enkiai.com）。空运和仓储也轻而易举：智能起重机、无人机和集装箱计数无人机可提高现场效率和仓库准确性。
进一步来看，人工智能代理（AgenticAI）正在实现运营自动化。像这样的人工智能工具不仅可以提供建议，还可以执行实际操作，例如自动重新分配运输任务、实时安排更新和处理预订（pymnts.com）。结果，物流网络越来越自给自足，员工正在转向战略管理和客户关系维护。
智能路径正在成为全球物流的新支柱。企业开始使用人工智能来设计最佳的交通路线，以统一海运、空运、铁道和更多交通选择。生成式 AI 工具根据气候、风险、能源效率等实时优化路线（maersk.com）。
空中交通调度还使用动态路径技术来最大限度地提高货舱空间和灵活性，以满足需求波动。当今的人工智能引擎甚至可以根据集装箱装载率和实时交通信息（pymnts.com、wns.com）随时随地重新安排运输。
像Kuehne+Nagel这样的领导者已经引入了用于动态定价和运费路线优化的人工智能模型，以提高时间效率和资源利用率（stattimes.com）。人工智能使全球物流网络能够 “自我学习、自我调整”，极大地增强了稳定性和灵活性。
跨境清关和文件长期以来一直是物流瓶颈。但是人工智能技术正在从根本上改写这个周期。如今，OCR和RPA工具可以实时扫描和读取发票和运单（pymnts.com）；虚拟助手可以自动填写海关申报单、审计条例，甚至无需手动操作即可提交给政府系统（wns.com）。
麦肯锡指出，生成式人工智能可以将文件处理时间缩短多达60％，同时减少错误并提高合规性（mckinsey.com）。例如，MetroShipping将人工智能应用于英国脱欧后的清关流程，显著提高了效率并降低了成本（wns.com）。
人工智能已将贸易合规从 “复杂的管理流程” 转变为 “实时、无缝” 的智能流程，这是国际物流的革命性突破。
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