故事開始時，某個大型企業為了提升供應鏈的效率，決定導入人工智能（AI）技術來加速物流作業。他們找到了一家專門從事AI物流應用的公司，並進行了測試。由於壞境太過複雜，所以他們只針對整個貨倉進行了模擬。
在一開始的演示中，人工智慧的確融入了整個物流系統，依照先前預設的路徑座標，堆越貨物及優化路線等流程，成功地大幅提升了產能和生產效率。精準度和穩定度非常的高，這讓企業很高興地想在更多生產領域導入人工智能。
可是，某天當他們將AI應用到客戶訂單上時，意外地發現了一個有趣的現象。當某個產品的需求量暴增，AI會自動調整多個貨架的位置及通道，提高櫃位產能，並在有效時間內協助其它產品快速補進。在多方考量下，AI做出了最優的決策，將系統從過去只負責單一倉儲、運輸等單一物流流程，轉為負責整合客戶使用時，發揮更多應用的出色表現。
由於此次事件導致了整個企業的存貨量減少、不必再將存貨大量的堆放到遠端位置，反而降低了吊車運行次數，減少了吊車需要的維修及能源消耗，也因此無形中為企業大幅節省了成本。當然，管理團隊也非常意外地發現到，AI的推演能力和處理的彈性，可以進入不同大型的供應鏈領域及利用AI運算能力，以更順利的方法提升這些領域的效率和數據統計。
此事件的突破點，不是單純的機器學習能力，而是AI具有自學習能力、自調整能力及優化決策，才能適應各種不同情境，讓企業的生產體系更為智能化、產能利用率更高，當然也為企業的發展抹上更亮眼的一筆。
總的來說，AI在物流領域的應用，不僅可以提高運輸的效率和成本節省，更重要的是，AI的學習能力和進化特性，讓物流從傳統的機構、系統過渡，更加多樣化、細節的精進，未來也有可能運用在更多的實際案例當中，用技術創造更大的價值及潛力。