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疫情与通胀打乱了传统预测模式，全球大型企业因消费者行为偏离预期而出现巨额库存积压。咨询机构FTI Consulting、软件商BlueYonder及多位行业专家指出，企业正从依赖电子表格转向AI与机器学习，以处理海量内外部数据并减少人为偏差。然而，数据质量与场景适配仍是核心挑战，部分企业仍坚信历史趋势是最可靠的预测依据。
经历2020-2021年的供应短缺后，零售业在2022年陷入库存过剩困境。虽然库存峰值已过，但水平仍偏高。供应链改善加速了货物到达，却加剧了账面库存压力。零售商正转向更精简的库存策略，优先考虑成本与利润率保护。
洛杉矶服装供应商仍依赖传真下单，行业技术投入滞后。高昂的制造成本、工人赔偿金及监管压力，正迫使品牌转向海外，而自动化与AI投资则集中于需求预测与订单数字化。
疫情以来，托运人为追求供应链可靠性，大幅调整物流网络，导致货物从大型门户港口分流至中小港口。四张图表展示了这一趋势如何重塑美国港口格局与市场份额。
人行道送货机器人面临“监管噩梦”，各州颁布的法律差异巨大，阻碍了全国推广。公司参与州级游说，但试点项目揭示了基础设施和人力方面的挑战。
美国各州对 sidewalk 配送机器人的法规差异巨大，从重量、速度到运营许可各不相同，给科技公司的全国扩张带来挑战。行业高管呼吁统一标准，但立法进程缓慢，试点项目也暴露出基础设施和用户接受度等问题。
时尚业的环境影响巨大，但回收塑料瓶制衣、菌丝体皮革等创新材料只能解决部分问题。多位学者指出，关键在于减少生产总量。本文引用多项研究，分析过度生产的原因、品牌销毁库存的案例，以及法国、西班牙和欧盟的监管动向。
联邦快递和亚马逊已结束其人行道配送机器人实验，但行业领袖、研究人员和监管机构认为，可持续的商业模式仍有可能实现。他们指出，劳动力成本上升、通货膨胀以及对密度和多样化的需求是可能加速采用的关键因素，尽管在资金、续航里程和公众接受度方面仍面临挑战。
联邦快递和亚马逊先后终止人行道配送机器人项目，引发外界对规模化落地可行性的质疑。然而，业内受访者认为，劳动力短缺与通胀或成行业催化剂，但资金、场景多元化等挑战仍待解决。
