粤公网安备 44011302004783号 物流团队仍需手动处理超61%数据流
报告：尽管人工智能技术快速扩展，人类仍是物流操作“集成层”
特隆赫姆，挪威 | 2026年5月——尽管物流行业已经多年投入于数字化平台和人工智能（AI）领域，但一份由德国人工智能公司Deep Current发布的最新行业报告指出，物流操作仍严重依赖人类手动连接分散的系统，这种状况限制了全面实现数字化的能力。
Deep Current公司创始人兼首席执行官Tamim Fannoush表示：“目前许多物流企业依然在高度分散的环境中运作，每一个典型的工作流平均要跨5个以上的系统，这样的流程需要大量的人类作为‘集成层’来操作。即便在2026年，许多技术平台和AI模型依然离不开这种人为干预来实现其功能。”
这份题为《数字化成熟度杠杆》的报告，深入剖析了物流行业在推进AI技术时遭遇的操作障碍。尽管行业内对扩大自动化、提高韧性和减少执行延误的需求日益增加，但报告显示，多数物流企业仍处于数字化转型早期阶段，数据流动不畅，自动化应用尚未完全渗透到操作核心环节。
物流操作的薄弱点在哪里？
Deep Current的研究团队通过对过去两年内多个中大型物流企业的项目执行样本进行分析，绘制了导致AI技术整合障碍的关键摩擦点。这些摩擦集中体现在以下五个方面：
操作摩擦与断点分析：
集成的数字化基础
摩擦强度：高
问题所在：系统分散，依赖电子邮件驱动的工作流程
影响：数据难以流动工作流嵌入
摩擦强度：高
问题所在：AI技术未直接嵌入操作环节
影响：引入的步骤多于减少的步骤决策智能
摩擦强度：中等
问题所在：有可视化能力但缺乏执行操作
影响：延误依然存在预测韧性
摩擦强度：中等
问题所在：应对方式仍以反应为主
影响：缺乏前瞻性规划治理与人机协作
摩擦强度：新兴问题
问题所在：AI决策责任不清晰
影响：信任低，采用速度滞后
关键发现
根据报告：
- 61% 的物流团队仍依赖电子邮件和电子表格进行操作交流；
- 57% 的受访者表示，文件错误导致了货运延误；
- 仅有 29% 的企业在核心操作工作流中全面应用了数字化工具；
- 47% 的物流公司认为整合遗留系统是数字化转型的最大障碍。
此外，Deep Current的运营分析显示，超过一半的物流从业者仍然需要在多个系统间重复输入同一货运数据，而几乎一半的操作人员需要切换5个或更多平台才能完成一个完整的工作流。
操作层的断点
最新报告指出，问题已不再是“能否看到”物流操作中的异常。大多数组织现在都具备实时检测中断、延误以及货运异常的能力。然而，真正的问题出现在执行层：操作团队仍需手动解读、验证和传递分散系统中的信息。这种操作上的数字化落差导致了行业的转型进程停滞于愿景和实际间的鸿沟。
报告总结了五个改善物流数字化成熟度的核心杠杆：
- 集成的数字化基础
- 超越可视化的决策智能
- AI工具的工作流嵌入
- 预测性韧性与情景能力
- 治理模式、技能提升与人机协作
这些杠杆依次递进，构建了组织从手动操作到真正集成化、AI驱动工作流的转型路径。通过这些杠杆的作用，操作模式可从数据的手动解读转向结构化管理；工具从孤立的系统转向嵌入式智能，流程从反应性操作转向高效可扩展的韧性系统。
挑战：智能的叠加与深度融合
Deep Current指出，许多AI项目难以突破的核心问题在于——智能技术更多是“叠加”在工作流之上，而非直接嵌入深层次操作中。
Fannoush强调：“只要AI还处于操作执行之外，团队就依然需要手工完成整合工作。例如：复制粘贴工作流、重复验证流程、以及碎片化的沟通，依然消耗着大量的操作资源。”
这家公司将这一问题称为“操作前智能”问题，即物流操作的断点通常发生在执行开始之前——信息在生成、共享和解释时未能顺畅流转，最终导致执行过程中的各种障碍。
关于Deep Current
Deep Current专注于构建物流领域的“操作前智能”层，旨在改善数据在执行前的流动性问题。针对当前行业痛点，公司为物流操作团队提供了解决方案，帮助改进邮件、电子表格和分散系统间的关键数据传递。通过智能化技术对非结构化数据进行结构化处理，Deep Current的产品能够验证多数据源信息、简化操作工作流并交付即可执行的高质量数据，有效消除繁琐的人力干预，降低操作延误和错误率，提升物流网络的整体可靠性与可扩展性。
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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/logistics-teams-still-handle-61-percent-data.html
