AI正悄然改变冷链物流，守护你的冰淇淋和熟食

人工智能正在改变冷链物流行业，通过优化仓库管理、预测需求来确保食品和药品等温敏产品的安全与品质。尽管数据共享的难题限制了其全部潜力，但数字孪生和 AI 代理等新兴技术预示着一个更加自动化和智能化的未来，最终目标是守护从仓库到消费者手中的每一件商品。

为什么冷链尤其需要 AI

在冷链物流中，精准和效率至关重要。与普通仓库不同，冷库环境极其严苛，任何微小的失误都可能造成重大损失。

• 防止产品损坏: 无论是冷冻食品、生鲜农产品还是药品，微小的温度偏差都可能导致整批货物报废。
• 保障工人安全: 管理者不希望工人在零度以下的环境中长时间连续工作。提高效率意味着减少工人在极端环境中的暴露时间。

“无论是已有 50 年历史的技术，还是尖端的 AI，技术在冷链中无处不在。”

— Sudarsan Thattai, Lineage Logistics 首席信息官

AI 如何进行预测与优化

许多冷链供应商已经开始利用 AI 驱动的算法来取代传统的人工流程，以实现更高效的运营。

案例一：智能仓储

以物流公司 Lineage Logistics 为例，当一批货物（如泰森食品的禽肉产品）到达仓库时，AI 算法会立即介入：

• 智能分配位置： 算法会根据货物的出库时间来决定其存放位置。例如，感恩节才会上市的整只火鸡会被存放在仓库后部的高处货架上。
• 优化取货路径： 相比之下，常年销售的熟食肉片则会被放在靠近仓库前部的位置，方便随时取用。

这种做法大大减少了叉车在仓库内的行驶距离和作业能耗。正如公司高管所说：“你不会想把熟食肉片埋在最里面，因为那样做会消耗额外的能量把它取出来。”

案例二：精准预测需求

消费品巨头联合利华（Unilever）也利用 AI 来管理其覆盖 60 个国家的冰淇淋供应链。

• 天气与销量预测： AI 系统会分析天气数据，预测特定地区消费者的冰淇淋购买量。如果热浪即将来临，系统会预判需求飙升，并建议如何分配库存。
• 显著成效： 这套工具在瑞典将预测准确性提高了 10%，在美国则帮助销售额增长了 12%。

这些预测不仅指导库存策略，还能帮助管理者确定所需卡车数量并规划最优运输路线。

未来的潜力和当前的瓶颈

尽管 AI 的应用已初见成效，但其潜力远未被完全发掘。Americold 等公司正在探索数字孪生技术，通过创建仓库的虚拟副本来进行模拟和规划。同时，AI 也有望在温度监控和车辆调度等领域发挥更大作用。

然而，一个巨大的障碍阻碍了这一切的实现。

“数据共享是一个巨大的黑洞。”

整个冷链条上的信息透明度和数据共享严重不足。许多独立或小型的运输公司技术水平有限，而农产品种植者等上游环节也常常依赖手动单据。没有足够的数据，AI 就无法做出准确的预测。

正如行业专家所指出的，由于数据壁垒的存在，“我们还没有真正达到能够最大限度利用人工智能的阶段。”