近年全球議題不斷，包括冠狀病毒、俄烏戰(zhàn)爭、能源危機等沖擊，導致世界物流大規(guī)模中斷。2022年后，物流業(yè)應如何被重新界定，財經雜志Forbes提出了運用7大新興技術、標準與新實踐等驅動力，加大推動物流產業(yè)相關企業(yè)進入下時代的變革。7大技術驅動力整理如下：

云端系統(tǒng)與整合

云端系統(tǒng)與整合正進行相關的開發(fā)與配置，使得物流公司簡化工作流程，且更快、更安全的儲存和傳遞訊息，甚至能更好的管控財務。據了解，金融服務商已介入提供定制化技術整合，協(xié)助運輸業(yè)者快速處理帳務。此意味著企業(yè)可節(jié)省時間、資金以及從順暢的內部流程中受益。

自動駕駛汽車

這幾年來，自駕運輸工具如自駕卡車已能夠在『有監(jiān)督』的情況下行駛，假以時日經設計和測試技術成熟化，自動駕駛汽車將有可能較人力駕駛汽車更安全、更便宜、且更容易管理。此外，亦降低營運費用、道路更安全，并讓司機駕駛員能提升至更好的職務技能。

3D打印技術

3D打印不僅僅是用在制造業(yè)的技術，物流公司已開始利用該技術的快速提升平臺。透過連接3D打印機就能夠立即交付產品的情況下，就更不須花一周時間長途運輸產品了。因應3D打印技術的成熟化，供應鏈將變得更快、更緊密，也將促使物流公司的積極導入。

實時分析和追蹤

隨著無線射頻辨識（RFID）芯片及先進技術的開發(fā)，物流領導者可獲得比以往更好的實時分析與追蹤技術。該技術可準確告知客戶物流的進度以及預測貨品抵達的時間。同時，可更快速的識別和預測問題，甚而掌握生產力或效率低的環(huán)節(jié)，幫助企業(yè)轉型升級，提升競爭力。

最后一里路的交付效率

最后一公里的交付對于物流公司來說始終是一個挑戰(zhàn)，因其高度的復雜性與高成本（通常超過運輸總成本的一半）。未來最后一公里的交付效能將有重大突破，例如配置自動無人機將包裹交付給收件者以及對現(xiàn)有供應模式產生顛覆的改變。

人工智能和機器學習

物流公司亦積極將人工智能和機器學習技術整并至系統(tǒng)中，以降低對人力時間的需求，并提高整體效率和能力。借助正確的技術工具，商業(yè)分析師能快速評估生產力、發(fā)貨速度、客戶滿意度以及其他重要的變項，并定期進行自我改進以提高獲利能力。

區(qū)塊鏈

物流公司亦正受益于區(qū)塊鏈技術下的分布式賬本技術和更智慧的庫存管理。區(qū)塊鏈技術雖然在許多情況下實施起來困難且昂貴，但卻能夠提高安全性、效率以及提供可靠的不同形式的追蹤和數據管理。由于區(qū)塊鏈技術仍不斷增長，其未來應用將潛力無窮。（來源：stpi.narl- Wen）