新研究揭示英国运输部门在 AI 采用和可持续性目标方面落后

由 Here Technologies 委托并与 Amazon Web Services (AWS) 合作进行的最新研究揭示了英国运输部门在采用基本数据分析和人工智能（AI）方面的显著差异。这项作为全球“On the Move”调查一部分的研究，突出了英国运输和物流公司缺乏可持续性目标以及在实现实时供应链可见性方面进展不足的问题。

AI 采用与数据分析

根据 YouGov 进行的调查，只有 50% 的英国物流公司正在使用基本数据分析，远远落后于德国（41%）和美国（63%）的同行。此外，仅有 19% 的英国组织在需求预测等关键领域部署 AI，表明利用 AI 现代化物流运营和告知战略决策过程存在巨大的未开发潜力。

成本成为阻碍英国广泛采用数据技术的主要障碍，26% 的物流专业人士对此表示担忧。此外，13% 的受访者表示担心缺乏内部专业知识和资源。有趣的是，美国和德国的主要担忧集中在对现有流程和服务的潜在干扰上。

偏好外部提供商

该研究揭示，76% 的英国公司倾向于寻求外部提供商提供技术解决方案，而不是开发内部能力。这种偏好强调了对外部专业知识和现成解决方案的依赖，以克服内部资源限制并加速技术采用。

尽管全球强调可持续实践，但该研究揭示了英国物流公司在优先考虑可持续性方面存在显著差距。超过 60% 的物流专业人士承认，他们的运营缺乏针对其运输和物流运营量身定制的明确可持续性目标，其中 33% 的人表示在可预见的未来没有计划制定此类目标。值得注意的是，在英国，可持续性在七项端到端供应链和物流管理考量中排名最低。

供应链可见性

虽然英国和美国的大多数运输和物流专业人士认为他们的公司正在朝着实现实时供应链可见性的目标迈进，但不到四分之一的受访者认为他们的运营取得了重大进展。 

这表明迫切需要增强工具和功能，以优化车队部署、路线规划和模式切换，从而减轻干扰并提高整体运营效率。

尽管强调改善司机路线规划，但调查显示英国物流企业尚未充分利用位置数据。目前，只有 41% 的英国组织利用位置技术进行司机路线规划，而 30% 的组织利用它来提高准时交付率。 

然而，不到三分之一的物流公司（28%）利用位置数据来优化路线规划和运输物流，这凸显了优化运营效率和减少排放的机会被错失。