The Current Status and Future Development Path of Artificial Intelligence Prediction Technology in the Logistics Field

With the rapid development of artificial intelligence (AI) technology, it has been widely applied across an increasing number of industries, particularly in the logistics sector. As a critical link in the economic chain, logistics plays a vital role in facilitating the circulation of goods, resource allocation, and the coordination of market demand. The introduction of predictive AI technologies (such as demand forecasting, inventory optimisation, and route planning) enables the logistics industry to achieve significant cost savings and efficiency improvements in areas such as operational efficiency, route optimisation, and intelligent warehousing, thereby driving economic benefits. This article primarily explores the development strategies of the logistics industry driven by predictive AI, analyses the pathways and opportunities for achieving economic benefits through cost savings and efficiency improvements, and identifies the challenges and solutions that may arise in future development.

С быстрым развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) они находят все более широкое применение во многих отраслях, особенно в сфере логистики. Логистика, как ключевое звено в экономической цепочке, несет на себе важную ответственность за товарооборот, распределение ресурсов и регулирование рыночного спроса. Внедрение технологий прогнозирующего искусственного интеллекта (таких как прогнозирование спроса, оптимизация запасов, планирование маршрутов и т. д.) позволяет логистической отрасли значительно снизить затраты и повысить эффективность в таких областях, как повышение операционной эффективности, оптимизация планирования маршрутов и интеллектуальное складирование, что способствует повышению экономической эффективности. В данной статье в основном рассматриваются стратегии развития логистической отрасли, основанные на прогнозирующем искусственном интеллекте, анализируются пути и возможности повышения экономической эффективности за счет снижения затрат и повышения эффективности, а также предлагаются возможные проблемы и решения для будущего развития.