VBD 
Quy mô thị trường AI tạo sinh trong ngành logistics toàn cầu ước đạt 491,59 triệu USD trong năm 2022 và dự kiến sẽ ở mức 18.872,57 triệu USD vào năm 2032, với mức tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) 44,02% trong giai đoạn dự đoán (theo Precedence Research). Đáng nói, châu Á – Thái Bình Dương sẽ là khu vực có mức độ tăng trưởng nhanh nhất. Chiếm thị phần lớn nhất năm 2022 là lĩnh vực bán lẻ, tuy nhiên, vị trí này được cho là sẽ nhường chỗ cho lĩnh vực y tế vào những năm tới đây.
Có thể thấy, trong ngành logistics có tốc độ phát triển “chóng mặt”, các doanh nghiệp luôn tìm cách sáng tạo để tối ưu hóa hoạt động, nâng cao hiệu suất và giảm tác động tiêu cực đến môi trường. Và sự ra đời của AI tạo sinh đã cách mạng hóa ngành logistics, giúp các công ty giải quyết vô số thách thức mà họ đang đối mặt, đồng thời thúc đẩy tương lai xanh và bền vững hơn.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá sự hấp dẫn của AI tạo sinh, đi sâu vào những lợi ích mà nó mang lại cho ngành logistics, các xu hướng tương lai và những thách thức đi kèm.
Khái quát về AI tạo sinh
AI tạo sinh là gì?
AI tạo sinh là một nhánh của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc tạo ra nội dung, giải pháp hoặc ý tưởng mới, thay vì chỉ phân tích dữ liệu hiện tại. Nó sử dụng các kỹ thuật học máy tiên tiến để tạo ra những kết quả mà trước đây chỉ con người, với sự sáng tạo và kiến thức chuyên môn, mới có thể thực hiện.
Cách thức hoạt động của AI tạo sinh
AI tạo sinh sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau – bao gồm mạng thần kinh nhân tạo và thuật toán học sâu – để xác định các mẫu và tạo ra kết quả mới dựa trên chúng.
Để đào tạo một mô hình tạo sinh, cần cung cấp cho nó một tập dữ liệu lớn gồm các ví dụ, chẳng hạn như hình ảnh, văn bản, âm thanh và video. Sau đó, mô hình phân tích các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu đầu vào để hiểu các quy tắc cơ bản chi phối nội dung. Nó tạo ra dữ liệu mới bằng cách lấy mẫu từ phân bố xác suất đã học được, và liên tục điều chỉnh tham số để tối đa hóa khả năng tạo ra đầu ra chính xác.
Ví dụ: một mô hình tạo sinh được đào tạo trên tập dữ liệu hình ảnh mèo có thể được sử dụng để tạo hình ảnh mới về mèo bằng cách lấy mẫu từ phân phối đã học và sau đó tinh chỉnh đầu ra thông qua một quy trình gọi là “suy luận” (inference).
Trong quá trình suy luận, mô hình sẽ điều chỉnh đầu ra để phù hợp hơn với mong muốn của người dùng và gia tăng độ chính xác.
Các ứng dụng quan trọng của AI tạo sinh
AI tạo sinh có thể ứng dụng trong nhiều ngành khác nhau, bao gồm nghệ thuật, âm nhạc, y học và nhiều lĩnh vực khác. Trong lĩnh vực logistics, AI tạo sinh có thể được áp dụng để tối ưu hóa lộ trình, tối ưu hóa hoạt động nhà kho, dự báo nhu cầu và phát triển các giải pháp thân thiện với môi trường.
Các mô hình AI tạo sinh
Có nhiều loại AI tạo sinh, mỗi loại đều có ưu điểm và hạn chế riêng. Trong phần này, chúng ta sẽ khám phá một số loại AI tạo sinh phổ biến nhất và cách chúng được sử dụng trong lĩnh vực logistics.
Variational Autoencoder (VAE)
Variational Autoencoder (VAE) là một loại AI tạo sinh thường được sử dụng trong xử lý hình ảnh và video. Nó hoạt động bằng cách lấy một hình ảnh đầu vào và mã hóa nó thành một biểu diễn chiều thấp hơn, sau đó giải mã để tạo ra một hình ảnh đầu ra. VAEs hữu ích trong logistics cho các nhiệm vụ như nhận dạng hình ảnh và phát hiện đối tượng. Ví dụ, VAEs có thể được sử dụng để phân tích hình ảnh của sản phẩm và phân loại chúng theo các đặc điểm như kích thước, hình dạng và màu sắc.
Generative Adversarial Networks (GANs)
Generative Adversarial Networks (GANs) là một loại AI tạo sinh được sử dụng để tạo ra các mẫu dữ liệu mới giống với dữ liệu huấn luyện. GANs hoạt động bằng cách huấn luyện hai mạng nơ-ron: một mạng tạo ra các mẫu dữ liệu mới (generator) và một mạng phân biệt giữa dữ liệu thực và dữ liệu được tạo ra (discriminator). GANs hữu ích trong logistics cho các nhiệm vụ như dự báo nhu cầu và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
Autoregressive Models
Nói một cách đơn giản, các mô hình tự hồi quy (autoregressive models) sử dụng mô hình xác suất để dự đoán giá trị tiếp theo trong chuỗi bằng cách xem xét các giá trị trước đó. Ví dụ: trong một chuỗi giá cổ phiếu theo thời gian, mô hình tự hồi quy có thể dự đoán giá của ngày hôm sau dựa trên giá của vài ngày trước đó. Các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model – LLM), cũng đang được chú ý hiện nay, sử dụng mô hình tự hồi quy để tạo ra các phản hồi mạch lạc, giống con người. Chúng được đào tạo dựa trên số lượng lớn dữ liệu văn bản, chẳng hạn như bài báo, sách và trang web, đồng thời được thiết kế để tạo ra văn bản mới có phong cách và nội dung tương tự với dữ liệu thực.
Transformer-based models
Các mô hình transformer đã được sử dụng làm nền tảng cho nhiều mô hình AI tạo sinh khác nhau, bao gồm các mô hình ngôn ngữ như GPT-3. Transformer là một loại kiến trúc mạng thần kinh dựa trên cơ chế tự chú ý (self-attention). Khi được cung cấp một đầu vào, cơ chế này cho phép mô hình gán song song các trọng số cho các phần khác nhau của chuỗi đầu vào. Sau đó, mô hình xác định mối quan hệ giữa chúng và tạo ra đầu ra phù hợp với đầu vào cụ thể. Transformers được sử dụng phổ biến cho các nhiệm vụ NLP như dịch ngôn ngữ, tạo và trả lời câu hỏi. Tuy nhiên, riêng Transformers có thể không được coi là mô hình tạo sinh trừ khi chúng được đào tạo đặc biệt để tạo nội dung mới.
Diffusion models
Diffusion models còn được gọi là denoising diffusion probabilistic models (DDPM), chúng học cách tạo ra dữ liệu tổng hợp chất lượng cao bằng cách liên tục thêm nhiễu vào mẫu cơ sở rồi loại bỏ nhiễu. Việc bổ sung nhiễu được thực hiện lặp đi lặp lại, làm tăng lượng nhiễu ở mỗi lần lặp. Sau đó, mô hình áp dụng quy trình khử nhiễu dần dần để tái tạo lại dữ liệu gốc, tạo ra đầu vào mới và tạo ra các mẫu mới. Diffusion models đặc biệt hiệu quả trong việc tạo ra hình ảnh chất lượng cao vì nó có thể hiểu được mối quan hệ phức tạp giữa các pixel trong ảnh.
Lợi ích của AI tạo sinh đối với Logistics
Dưới đây là một số lợi ích mà AI tạo sinh có thể mang lại cho các doanh nghiệp Logistics:
- Tối ưu hóa chuỗi cung ứng
AI tạo sinh có thể được sử dụng để tối ưu hóa hoạt động chuỗi cung ứng bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu, xác định các mẫu và tạo ra các giải pháp tối ưu. Điều này bao gồm từ việc xác định các tuyến đường vận chuyển hiệu quả nhất đến việc điều chỉnh cấp độ tồn kho một cách linh hoạt dựa trên sự thay đổi trong nhu cầu.
- Dự báo nhu cầu
Bằng cách tận dụng sức mạnh của AI tạo sinh, các nhà cung cấp logistics có thể dự đoán nhu cầu tương lai một cách chính xác hơn, giúp họ đưa ra quyết định thông minh về phân bổ tài nguyên, quản lý tồn kho và kế hoạch vận chuyển. Điều này giúp giảm thiểu lãng phí, giảm tồn kho dư thừa và đảm bảo sản phẩm sẵn có ở thời điểm và địa điểm cần.
- Quản lý kho hiệu quả hơn
AI tạo sinh có thể được sử dụng để thiết kế và quản lý hoạt động kho hàng một cách hiệu quả hơn, tối ưu hóa việc sử dụng không gian, phân bổ lao động và quy trình xử lý vật liệu. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ này, các công ty logistics có thể giảm đáng kể chi phí hoạt động và cải thiện hiệu suất tổng thể.
- Giảm thiểu tác động tới môi trường
Bằng cách tối ưu hóa tuyến đường, giảm lãng phí và thúc đẩy việc sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn, AI tạo sinh có thể đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy một tương lai xanh, bền vững của ngành.
Xu hướng tương lai của AI tạo sinh và Logistics
Khi AI tạo sinh tiếp tục phát triển, ta có thể kỳ vọng sẽ chứng kiến sự xuất hiện của các xu hướng và ứng dụng mới trong ngành logistics. Một số xu hướng này bao gồm:
Xe tự hành và máy bay không người lái
Với sự phát triển của các phương tiện tự lái và máy bay vận chuyển, AI tạo sinh có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa thuật toán định tuyến và hệ thống dẫn đường. Điều này sẽ giúp cho các phương tiện tự hành di chuyển hiệu quả hơn, giảm thiểu chi phí vận chuyển và lượng khí thải carbon. Hơn nữa, máy bay không người lái được trang bị trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng cho việc giao hàng tại các khu vực xa xôi hoặc khó tiếp cận, cải thiện tính tiện lợi và sự hài lòng tổng thể của khách hàng.
Hợp đồng thông minh và công nghệ Blockchain
AI tạo sinh có thể tích hợp với công nghệ blockchain để tạo ra các hợp đồng thông minh tự động thực hiện khi các điều kiện cụ thể được đáp ứng. Điều này có thể dẫn đến tính minh bạch, sự tin cậy và hiệu quả cao hơn trong ngành logistics bằng cách tự động hóa các quy trình như thanh toán, theo dõi lô hàng và giải quyết tranh chấp. Ngoài ra, tính phi tập trung của blockchain có thể giúp giảm nguy cơ gian lận và thao túng dữ liệu, đảm bảo một chuỗi cung ứng an toàn và đáng tin cậy hơn.
Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng
AI tạo sinh có thể giúp các nhà cung cấp logistics cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng thông qua việc phân tích sở thích, hành vi và tương tác trước đó của họ. Điều này có thể dẫn đến các chiến dịch tiếp thị cá nhân hóa, các gợi ý sản phẩm tùy chỉnh. Bằng cách cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa hơn, các nhà cung cấp logistics có thể xây dựng mối quan hệ tốt đẹp với khách hàng và giữ chân khách hàng trung thành.
Phân tích dữ liệu và ra quyết định thời gian thực
AI tạo sinh có thể xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu trong thời gian thực, cung cấp cho các công ty logistics những thông tin quý báu và cho phép họ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách nhanh chóng. Điều này hữu ích trong các lĩnh vực như dự báo nhu cầu, quản lý tồn kho và tối ưu hóa vận chuyển. Nhờ đó, các doanh nghiệp có thể phản ứng hiệu quả hơn với sự thay đổi trên thị trường và quản lý tốt hơn các sự cố trong chuỗi cung ứng.
Mô phỏng dựa trên AI
AI tạo sinh có thể được sử dụng để tạo ra các mô phỏng thực tế của các tình huống chuỗi cung ứng khác nhau, cho phép các doanh nghiệp logistics kiểm tra và tối ưu hóa chiến lược của họ trong một môi trường ảo. Điều này có thể giúp các công ty xác định các nút thắt tiềm năng, nguyên nhân dẫn đến hiệu suất không hiệu quả và nguy cơ rủi ro, từ đó phát triển chiến lược chuỗi cung ứng linh hoạt hơn.
Robotics và Tự động hóa
Sự tích hợp của AI tạo sinh với công nghệ robot và tự động hóa sẽ tiếp tục cách mạng hóa hoạt động trong kho hàng. Robot được trang bị trí tuệ nhân tạo có thể thực hiện các nhiệm vụ như chọn lựa, đóng gói và sắp xếp một cách hiệu quả, trong khi các thuật toán học máy có thể tối ưu hóa chuyển động và sự phối hợp giữa chúng. Điều này sẽ dẫn đến khả năng tăng năng suất, giảm chi phí lao động và cải thiện sự an toàn trong kho hàng.
Một số thách thức của AI tạo sinh trong Logistics
Bên cạnh các lợi ích, AI tạo sinh cũng phải đối mặt với không ít thách thức trong ngành Logistics.
- Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư
Sự phụ thuộc ngày càng tăng về dữ liệu và các hệ thống dựa trên trí tuệ nhân tạo đặt ra câu hỏi về bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư. Các nhà cung cấp logistics phải đảm bảo họ có các biện pháp bảo vệ dữ liệu mạnh mẽ để ngăn truy cập trái phép, xâm nhập vào dữ liệu và nguy cơ sử dụng sai mục đích thông tin nhạy cảm.
- Sự thiên lệch của thuật toán
Các thuật toán AI tạo sinh có thể vô tình duy trì hoặc tăng cường các điểm thiên lệch tồn tại trong dữ liệu mà chúng được đào tạo. Để giảm thiểu rủi ro, các nhà cung cấp logistics nên tích cực làm việc để xác định và giải quyết thiên lệch tiềm ẩn trong hệ thống Trí tuệ nhân tạo của họ.
- Tuân thủ pháp lý và quy định
Khi việc sử dụng Trí tuệ nhân tạo trong logistics trở nên phổ biến hơn, có thể sẽ có các luật và quy định mới được đưa ra để quản lý ứng dụng của nó.
Kết luận
AI tạo sinh có tiềm năng cách mạng hóa hoạt động logistics. Bằng cách phân tích các tập dữ liệu lớn và xác định các mẫu, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định dựa trên thông tin đáng tin cậy. Từ dự báo nhu cầu đến tối ưu hóa chuỗi cung ứng, AI tạo sinh đều có thể được sử dụng theo nhiều cách để cải thiện hoạt động logistics. Có nhiều loại AI tạo sinh, mỗi loại có những ưu điểm và hạn chế riêng. Bằng cách hiểu rõ các loại AI tạo sinh khác nhau và ứng dụng của chúng, doanh nghiệp có thể lựa chọn công nghệ phù hợp nhất cho nhu cầu cụ thể của mình nhằm gia tăng hiệu suất và giành phần thắng trên thị trường.
