人工智能技术物流企业核心竞争力探究

【摘要】人工智能技术的应用对物流企业的核心竞争力有一定影响。文中以人工智能技术资本、人力资源和知识管理3个方面为着手点，发放调查问卷，利用结构方程模型和AMOS软件构建物流企业核心竞争力指标体系模型，研究基于人工智能技术的前提下影响物流企业核心竞争力的因素及不同因素的影响程度。文中验证了构建的体系模型的合理性，并发现人工智能技术资本对物流企业核心竞争力的影响较大，给企业提升自身竞争优势提供了参考。

【关键词】人工智能;核心竞争力;结构方程模型;竞争优势

1引言

2017年国务院颁布了《新一代人工智能发展规划》，随后，工业和信息化部《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018－2020年)》。随着这两个方案的进一步实施，为我国人工智能发展制定了规划，也使其有了下一步的发展方向和战略目标，为我国人工智能发展、创新科技和强国战略奠定了坚实的基础。近年来，我国物流业的规模持续增长，据相关统计报道，我国2015－2019年社会物流总额由219．2万亿元增长至298．0万亿元，物流业总收入也趋向稳定增长，人工智能技术的运用成为这背后不可缺少的关键因素。相峰［1］认为随着智能技术的产品化，成本的降低，政策的鼓励支持，中国物流行业将迈入全面智能化时代。在丰富的应用场景和海量的数据支撑下，人工智能技术有望引导新一代物流技术的发展。何欣梅［2］研究发现人工智能技术的兴起提高了企业的自动化水平，一定程度上节约了物流成本，提升了物流企业在经济效益方面的竞争优势，因此成为物流企业核心竞争力的全新重要组成部分。蒋安康等［3］研究发现各行各业都在顺应全球智能化的发展趋势，物流企业也是如此。以云计算、物联网、大数据为代表的智能技术将重塑传统物流企业的运营和管理方式。该文从当前人工智能化的发展趋势，总结了物流企业面临的问题并给出了合理建议。本文采用定性分析的方式探讨在人工智能技术的基础上影响物流企业核心竞争力的重要因素。通过对国内外相关研究的归纳总结，结合当前中国物流行业的发展现状和人工智能技术的应用前景，分析得出物流企业核心竞争力的影响要素。然后，采用结构方程的形式构建基于人工智能技术的物流企业核心竞争力指标体系模型，分析数据并探讨智能技术影响下不同因素对物流企业核心竞争力的影响。

2人工智能技术影响物流企业核心竞争力的因素

物流企业核心竞争力是一个多维问题，需要从不同角度去分析评价。在基于人工智能技术的前提下，综合考虑人工智能技术、专业人才培养和知识错综复杂等问题，因此，把核心竞争力影响要素归结为人工智能技术资本、人力资源和知识管理三个方面。2．1核心竞争力。美国学者普拉哈拉德和哈默最先提出核心竞争力概念，其含义是指一个组织或个人能够获得长时间竞争优势的能力。企业核心竞争力综合考虑人力资源、产品和品牌效应等多种要素，企业要想实现长久高效发展的前提是永不满足现状的态度和锲而不舍追求创新精神，同时也是使企业在竞争中保持良好优势的最有效的途径［4］。中国传统物流企业目前面临着巨大考验，存在劳动力密集且从事简单重复劳动、物流成本高、管理落后、效率低下等一系列劣势问题。对物流企业来说，提升核心竞争力最直接的意义体现在提高企业的知名度和市场份额上，从而保证物流企业在日新月异的市场环境中能始终处于行业的领先地位。随着人工智能理论和技术的不断发展，其在物流企业的应用中也日趋成熟。如何在符合人工智能技术发展趋势的基础上使物流企业走可持续发展道路，在智能化浪潮下始终保持竞争优势成为现在的热点问题。2．2人工智能技术资本。在人工智能技术的支撑下，传统物流的运输、仓储、配送和管理等各环节受到人工智能技术的全面改造。硬件设备上，智能设备、机器人及无人机等很大程度上降低了物流企业的劳动力成本;软件设施上，以智能感知、自主决策、图像与视频理解与分析、自然语言处理、知识图谱、数据挖掘与分析为代表的人工智能技术，提升了物流行业的信息化程度和智能化水平［5］。通过对相关文献资料的研究，本文从智能设备使用率、机器人投入量、技术研发投入、智能化运输程度、智能化仓储水平、大数据处理水平6个方面作为反映人工智能硬件设备的指标。2．3人力资源。物流企业实现人工智能的关键之处在于具备熟练的智能化、机械化操作能力的专业人才。跟传统物流相比，在人工智能技术的参与下，新型物流作业流程环节错综复杂、信息量激增、不确定性因素增多，因此，较高水平的技术人员及科技研发人员是必要且必需的［6］。通过对相关文献的研究，本文认为能够反映人力资源的指标变量有技术人员比例、研发人员比例、人均受教育水平、人均工作年限、企业员工规模。2．4知识管理。在人工智能技术的应用下，面对大量新的领域知识的涌入，物流企业能否吸收、选择所需知识成为企业竞争的关键性问题。文献［7］认为知识管理水平对企业竞争有一定影响，同时对企业核心竞争力有正向促进影响。文献［8］研究企业动态管理知识的水平与企业核心竞争力之间的关系，主要考虑知识获取、积累和整合等因素。跟传统物流企业相比，由于人工智能技术的迅速发展与日趋成熟，大量新的领域知识涌入物流企业，物流企业是否具有整合国内外先进智能技术知识资源的能力，是否能合理地进行知识的吸收整合获取，是否能在知识吸收最大化的基础上继续创新，决定了该企业在竞争中能否处在优势地位。本文从知识获取、知识整合、知识吸收和知识创新4个方面作为反映知识管理的指标。

3研究假设与模型构建

根据上述所分析的基于人工智能技术的物流企业核心竞争力影响因素，本文提出了以下假设。假设H1:人工智能技术资本与物流企业核心竞争力正相关，人工智能技术资本水平越高物流企业核心竞争力越强，反之亦然。假设H2:人力资源与物流企业核心竞争力正相关，人力资源水平越高物流企业核心竞争力越强，反之亦然。假设H3:知识管理与物流企业核心竞争力正相关，知识管理水平越高物流企业核心竞争力越强，反之亦然。利用AMOS软件构建物流企业核心竞争力指标体系模型，物流企业核心竞争力、人工智能技术资本、人力资源、知识管理作为结构方程模型中的潜变量，各个维度的测量指标:智能设备使用率、机器人投入量、智能化运输程度、智能化仓储水平、大数据处理水平、技术研发投入、技术人员比例、研发人员比例、人均受教育水平、人均工作年限、企业员工规模、知识获取、知识整合、知识吸收、知识创新作为结构方程模型中的可测变量。结构方程中关于可测变量的描述及表示方式如表1所示。

4实证检验与分析

4．1数据收集。本文根据设计的变量编制基于人工智能的物流企业核心竞争力调查问卷，问卷采用李克特量表法，从“弱”到“强”设置5个选项，分别代表分数从1到5，分数越高，影响越大。本研究总共发放200份调查问卷，收回的有效问卷有188份，有效问卷率为94%。通过以下两种方式来发放问卷:①通过电子邮件给上市物流企业的部分高层管理人员发放问卷。②通过与高校的联系给物流相关专业的高校老师发放问卷。4．2信度效度检验。用SPSS软件对所得数据进行信度和效度的检验。信度检验用来判断数据的可靠性，决定其是否可以用来分析处理。本文采用Cronbach'sAlpha系数来检验信度。一般而言，Cronbach'sAlpha系数在0．600以上，其信度是可以认可的。如表2所示，本文测量数据的Cronbach'sAlpha系数为0．962，大于0．600接近于1，满足信度检验要求。然后，本文通过KMO和Bartlett的检验分析对所得数据的效度进行了检验，结果如表3所示。KMO值为0．961，数据具有有效性。Bartlett的球形度检验结果小于0．05，表示可测变量之间存在相关性，可以用来做因子分析。4．3结构方程分析。如表4所示χ2/df值为1．18小于2，是可行的。表4所示是用AMOS软件得到的模型拟合度指标结果，RMSEA值为0．045，小于0．080，说明模型的拟合效果较好。IFI、TLI、CFI的值均大于0．900且接近1，以上这些数据说明该模型拟合度较高。模型分析结果表明，人工智能技术资本到核心竞争力的标准化路径系数为0．987(P＜0．001)，假设H1成立，证明人工智能技术资本对核心竞争力有正向影响作用;人力资源到核心竞争力的标准化路径系数为0．978(P＜0．001)，假设H2成立，证明人力资源对核心竞争力有正向影响作用;知识管理到核心竞争力的标准化路径系数为0．972(P＜0．001)，假设H3成立，证明知识管理对核心竞争力有正向影响作用。图1物流企业核心竞争力的决定因素路径图人工智能技术资本的各个指标的载荷系数值均大于0.700，其中技术研发投入水平水平对人工智能技术资本的影响最大，为0.856;人力资源指标的载荷系数值均在0.750以上，其中技术人员比例对人力资源载荷系数高达0.825;知识管理的各个指标的载荷系数值均在0.750以上，其中知识吸收影响最大，为0.855。核心竞争力的各个指标的载荷系数均在0.900以上，其中，人工智能技术资本、人力资源和知识管理对核心竞争力的载荷系数值分别是0.987、0.978和0.972。因此，人工智能技术资本是基于人工智能技术下影响物流企业竞争优势的关键因素，其中大数据处理水平影响较大，另外，人力资源和知识管理也对物流企业核心竞争力有较大的影响。通过对上述数据结果进行分析可以得到如下管理发展策略:①加大对技术及研发人员的培养工作，组织学习互联网、云计算、大数据等人工智能技术，与此同时持续引进物流专业高素质人才，为物流企业的发展储备人才力量;②加强物流企业的人工智能技术研发水平，加速推进智能物流系统的实现以及加大相关基础设施设备的投入，提高物流企业在智能技术上的竞争优势;③促进企业人员的团结合作能力和学习能力，提高知识获取、吸收、整合和创新能力，为企业真正实现人工智能奠定基础;④完善物流行业统一采购机制，降低人工智能软硬件的成本。物流企业应该与国际接轨，研究和利用国际企业先进的人工智能技术，提升自身人工智能化的应用水平和信息化水平。

5结论

本文通过发放调查问卷，构建物流企业核心竞争力指标体系模型对基于人工智能技术的物流企业核心竞争力进行分析比较，总结得出以下结论:①本文提出的假设全部成立，并且各潜变量对物流企业核心竞争力都有显著影响;②人工智能技术研发投入水平是人工智能技术资本里对物流企业核心竞争力影响最大的因素;③人工智能技术资本对物流企业核心竞争力影响最大，是最根本的影响因素。因此，在基于人工智能技术的影响下物流企业应加大对科技研发的人力、物力、财力投入，提高技术研发水平，创造各种条件来提升核心竞争力。

［参考文献］

［1］相峰．人工智能引领新一代物流技术的发展方向［J］．中国物流与采购，2019(13):32－33．

［2］何欣梅．物流企业核心竞争力分析———基于人工智能的研究［J］．物流科技，2019，42(05):13－15．

［3］蒋安康，姜倩倩，陶晓燕．人工智能应用对物流企业影响的调查研究［J］．市场周刊，2019(02):41－42．

［4］童华刚，王仲毅．基于主成分分析法对于物流企业核心竞争力评价［J］．物流工程与管理，2016，38(06):37－39．

［5］孙正萍．基于大数据下的智慧物流［J］．物流工程与管理，2018，40(09):71－72．

［6］钱乐平，朱宝昌，盖宇春，朱岩，闻琦．智能制造对物流技术的新需求［J］．物流工程与管理，2018，40(10):58－60．

［7］储节旺，郭春侠．基于知识管理的高新技术企业核心竞争力培育研究［J］．情报理论与实践，2011，34(02):49－53．

［8］杨俊祥，和金生．基于知识管理动态能力的企业技术创新研究［J］．知识管理论坛，2013(04):1－9．

作者:胡悦 董林 单位:合肥工业大学