近日，順豐科技推出“豐知”物流決策大模型，主流物流玩家的大模型相繼亮相，后續(xù)市場或迎來物流大模型競爭大賽。

截至目前，順豐、京東物流、菜鳥、中遠(yuǎn)海運、百度地圖、貨拉拉、福佑卡車、快遞100等業(yè)內(nèi)不同細(xì)分賽道的企業(yè)大模型已經(jīng)應(yīng)用，這些大模型都有什么特點？對于未來物流發(fā)展有怎樣的影響？沒有大模型是否就喪失未來競爭資格呢？

物流大模型扎堆

1、順豐“豐知”專注物流決策

先看最新發(fā)布的順豐科技自主研發(fā)的“豐知”物流決策大模型，這個大模型主要應(yīng)用于物流供應(yīng)鏈的智能化分析、銷量預(yù)測、運輸路線優(yōu)化與包裝優(yōu)化等決策領(lǐng)域。

比如在客戶銷量出現(xiàn)波動時，迅速響應(yīng)，精準(zhǔn)告知客戶問題原因，為管理者提供直觀、全面的決策依據(jù)，助力其精準(zhǔn)選擇合適的策略，應(yīng)對市場變化。

相比市場上的決策大模型，“豐知”的最大突破是在保證預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)上，大幅削弱了對于資源成本的需求門檻。以某一實踐案例為例，其服務(wù)器資源需求降低，運行時間效率提升了120倍，預(yù)測準(zhǔn)確率提升了5%。

2、京東物流“超腦”應(yīng)用交互、分析、決策

2023年7月的時候京東物流就發(fā)布了基于大模型的數(shù)智化供應(yīng)鏈產(chǎn)品“京東物流超腦”，主要為實現(xiàn)對供應(yīng)鏈全局的優(yōu)化。

主要應(yīng)用場景有三個：交互、分析和決策。

交互上，主要應(yīng)用于倉儲布局優(yōu)化，快速生成三維可視化方案，并進行局部調(diào)整。這種能力使得倉儲布局更加合理，提高了倉儲效率。

分析上，主要應(yīng)用在運營異常改善，在運營異常時，能夠提供改善性建議，幫助用戶快速發(fā)現(xiàn)并解決問題，降低了運營風(fēng)險。

決策上，主要應(yīng)用在供應(yīng)鏈計劃輔助決策，幫助用戶制定更科學(xué)的供應(yīng)鏈計劃，提高供應(yīng)鏈的靈活性和響應(yīng)速度。

技術(shù)突破上，一個數(shù)字孿生技術(shù)結(jié)合；另一個是支持多模態(tài)交互，能夠理解和生成物流場景中的多種數(shù)據(jù)形式，包括文本、圖像、視頻等。這種能力使得用戶可以更直觀地與系統(tǒng)進行交互，提高了操作效率和準(zhǔn)確性。

3、菜鳥“天機π”輔助決策

菜鳥的“天機π”誕生的更早一些，在2023年6月菜鳥發(fā)布基于大模型的數(shù)字供應(yīng)鏈產(chǎn)品“天機π”，能夠輔助決策，在銷量預(yù)測、補貨計劃和庫存健康等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)提質(zhì)增效。

主要有兩大場景應(yīng)用。第一是能夠在銷量預(yù)測、補貨計劃和庫存健康等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測和優(yōu)化。第二是能夠處理和分析海量的物流數(shù)據(jù)，從中提取有價值的信息，為決策提供數(shù)據(jù)支持。

據(jù)悉菜鳥大模型已經(jīng)在快消零售、工業(yè)制造、汽車等多個行業(yè)得到應(yīng)用；同時針對不同行業(yè)還能提供定制化服務(wù)，滿足客戶的個性化需求。

技術(shù)突破上，菜鳥的大模型率先將先進的算法與大模型技術(shù)結(jié)合，使得處理復(fù)雜問題時更為得心應(yīng)手；此外，隨著技術(shù)進步和數(shù)據(jù)累積，菜鳥大模型可以持續(xù)進行迭代優(yōu)化。

4、中遠(yuǎn)海運“Hi-Dolphin”國內(nèi)首個航運大模型

今年7月左右，中遠(yuǎn)海運科技創(chuàng)新性推出了國內(nèi)首個航運領(lǐng)域大模型Hi-Dolphin。

Hi-Dolphin有四大功能——航運知識、航運數(shù)據(jù)、運力預(yù)測、智能應(yīng)用，全方位服務(wù)于航運業(yè)的各個環(huán)節(jié)。具體來講，就是具備豐富的航運知識問答功能，能調(diào)用海量航運數(shù)據(jù)為決策者提供有力支持，還能以深度思考進行預(yù)測任務(wù)，助力企業(yè)和個人在復(fù)雜的航運市場中做出決策。

Hi-Dolphin是國內(nèi)首個航運領(lǐng)域大模型，業(yè)內(nèi)對其有高度評價和期望。

5、貨拉拉貨運無憂大模型走向輕量化、場景化

今年4月，貨拉拉的貨運無憂大模型對外發(fā)布了，與完全專注于貨運的想象不同，貨拉拉的大模型包含了貨運、邀約、客服、數(shù)據(jù)分析、HR辦公等多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

這個大模型主要有兩大特點，第一輕量化，在垂直領(lǐng)域內(nèi)構(gòu)建了一個更加復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)，以提升領(lǐng)域內(nèi)的預(yù)測精度，但整體上保持輕量，以便效率更集中、更便捷。

第二，場景化。比如在客服、邀約場景中，貨拉拉打造了基于任務(wù)型對話的AI機器人，實現(xiàn)全鏈路自動閉環(huán)；而在辦公場景中，貨拉拉打造HR智能問答助手，應(yīng)用AI智能招聘，成本降低近90%。在用戶側(cè)，貨拉拉于app上線了“選車助手”，幫助用戶根據(jù)貨物智能匹配車型；在司機側(cè)則上線了違禁品識別功能，最快1秒就能識別出違禁物品，未來還將在司機側(cè)實現(xiàn)訂單管理功能，可以智能提醒司機哪里有貨，哪里單多，幫助司機提高接單搶單效率。此外，貨拉拉技術(shù)團隊還在持續(xù)推進虛擬數(shù)字人的研發(fā)，未來有望應(yīng)用于校招宣傳、客服培訓(xùn)、產(chǎn)品答疑介紹等各業(yè)務(wù)場景中。

優(yōu)勢上主要是數(shù)據(jù)優(yōu)勢。因為長期運營積累了高質(zhì)量的海量本地貨運數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)為模型的訓(xùn)練和優(yōu)化提供了豐富的數(shù)據(jù)源。通過不斷學(xué)習(xí)和優(yōu)化，模型能夠更準(zhǔn)確地理解貨運行業(yè)的復(fù)雜性和不確定性。

6、百度地圖物流大模型應(yīng)用于物流地址解析、物流調(diào)度決策

2023年9月，百度地圖基于百度領(lǐng)先的大模型技術(shù)能力，結(jié)合物流行業(yè)場景特點，正式推出物流大模型 Beta版。

主要應(yīng)用于物流地址解析、物流調(diào)度決策。

物流地址解析上，針對物流場景中高頻使用的收發(fā)貨地址信息，物流大模型能夠快速、準(zhǔn)確地進行標(biāo)準(zhǔn)化識別，提取結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并進行糾錯、補全等操作，提升運單分單、履約配送等環(huán)節(jié)的質(zhì)量和效率。

物流調(diào)度決策上，將調(diào)度決策問題抽象為序列推理問題，利用大模型在序列模型上的優(yōu)異性能，推出物流行業(yè)調(diào)度決策大模型，幫助物流企業(yè)優(yōu)化車輛調(diào)度、配載裝箱等環(huán)節(jié)，降低物流成本，提高運營效率。

其最大的特色是復(fù)雜地址處理和智能調(diào)度上。一方面物流大模型能夠處理長文本、不規(guī)則文本等復(fù)雜地址信息，相比傳統(tǒng)地址解析模型，其識別理解的準(zhǔn)確率有大幅提升；另一方面，能夠結(jié)合百度地圖的智能調(diào)度和智能配載功能，在分鐘級內(nèi)運算出滿足多項約束條件及業(yè)務(wù)需求的運輸方案，提升調(diào)度效率和裝載率。

7、G7易流基于字節(jié)跳動豆包大模型推出“智能接單”產(chǎn)品

G7易流與火山引擎合作，基于字節(jié)跳動豆包大模型推出了“智能接單”產(chǎn)品。這是物流行業(yè)首款基于大模型技術(shù)的智能助手，它已經(jīng)被集成到 G7 易流自主研發(fā)的運輸管理系統(tǒng)“財運通”中。

據(jù)悉，這款產(chǎn)品通過智能化手段實現(xiàn)了訂單格式的快速統(tǒng)一對接，顯著提高了接單效率。據(jù)數(shù)據(jù)顯示，接單時間從原先的2小時縮短至30分鐘，效率提升了高達75%。

主要應(yīng)用場景包括貨主系統(tǒng)增強、Excel數(shù)據(jù)導(dǎo)入、微信群接單機器人/司機掃碼接單、智能錄單助手等。目前應(yīng)用于化工制品、日用百貨、食品飲料等行業(yè)，還深入煤炭化工等領(lǐng)域。

技術(shù)特點上，G7易流將大模型技術(shù)與自身的IoT設(shè)備和SaaS服務(wù)深度融合，形成了軟硬一體的解決方案。因此在系統(tǒng)的整體性能和穩(wěn)定性上有優(yōu)勢。

8、福佑卡車與騰訊打造首個數(shù)字貨運大模型

2023年10月，騰訊智慧交通與福佑卡車達成戰(zhàn)略合作，聯(lián)合共創(chuàng)行業(yè)首個數(shù)字貨運大模型。

主要應(yīng)用于三個場景。

一是OCR智能識別，能夠智能識別與自動處理物流貨運證件和各類回單。其OCR準(zhǔn)確率相比傳統(tǒng)模型提升顯著，圖片信息匹配綜合識別準(zhǔn)確率達到95%以上，圖片字段識別準(zhǔn)確率達到99%。

二是智能客服，通過高質(zhì)量的行業(yè)垂直語料進行持續(xù)系統(tǒng)訓(xùn)練，使通用智能客服機器人轉(zhuǎn)變?yōu)樾袠I(yè)客服專家，提供高效、智能且人性化的服務(wù)體驗。

三是運營分析，能為貨運物流需求預(yù)測和市場趨勢分析提供支持，輔助“福佑大腦”智能中臺做出更明智的決策。

9、快遞100“AI寄快遞”快遞行業(yè)首個大模型商業(yè)化應(yīng)用

2024年4月，快遞100發(fā)布了融合百度智能云千帆大模型平臺的“AI寄快遞”，這是快遞物流行業(yè)首個大模型AI原生商業(yè)化應(yīng)用。

主要應(yīng)用場景有兩個。一個是寄快遞場景，用戶可以通過“一句話寄快遞”或“隨手拍寄快遞”的方式，快速完成寄件操作。AI能夠理解用戶寄件意圖，自動生成寄件單，并智能匹配適合的快遞公司。另一個是查快遞與管快遞場景，用戶可以通過自然語言對話式交互輕松完成快遞查詢和管理，享受到極致的使用體驗。

其比較大的特色是融合了用戶反饋，通過收集和分析用戶意見不斷改進產(chǎn)品和服務(wù)。

10、壹沓科技“運小沓Cuber”開啟供應(yīng)鏈人機協(xié)作新時代

2024年7月，壹沓科技重磅發(fā)布運小沓Cuber數(shù)字員工3.0，這是基于供應(yīng)鏈大模型的數(shù)字員工超自動化解決方案。

從2020年運小沓1.0開始單場景自動化，到2022年運小沓2.0跨場景自動化串聯(lián)，再到運小沓3.0構(gòu)建的基于大模型的Agent自動化操作入口。壹沓科技的供應(yīng)鏈大模型主要應(yīng)用于全局超自動化，圍繞供應(yīng)鏈上下游業(yè)務(wù)場景，涵蓋上游大型制造貨主、中間物流配送、下游零售客戶，實現(xiàn)從營銷獲客、采銷管理、倉儲物流、拖車報關(guān)、履約執(zhí)行到財務(wù)結(jié)算的全局超自動化。

技術(shù)優(yōu)勢上，壹沓科技供應(yīng)鏈大模型實現(xiàn)了多平臺整合，包含數(shù)字員工平臺、運價平臺、AI單證識別平臺、物流可視化平臺、艙單平臺、RPA機器人Store、RPA開發(fā)平臺、訂艙平臺等全球領(lǐng)先的供應(yīng)鏈超自動化產(chǎn)品，實現(xiàn)全面整合。

目前，資生堂、周大生、周六福、倍輕松、光明乳業(yè)、雅戈爾、七匹狼等都已經(jīng)是壹沓科技的客戶。

物流供應(yīng)鏈正在走進真正的數(shù)智化

科技的力量毋庸置疑。過去的十幾年，中國物流行業(yè)的迅猛發(fā)展印證了數(shù)字化、智能化對于這個傳統(tǒng)行業(yè)的力量之強。以崛起最為迅速、最為亮眼的快遞行業(yè)為例，根據(jù)國家郵政局統(tǒng)計，過去14年，從2009年的18.6億件快遞增長到了2023年的1320.7億件，因為云計算、AI、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的賦能，實現(xiàn)了智能化倉儲管理、實時追蹤包裹動態(tài)、智能客服解決方案、干線物流優(yōu)化等諸多環(huán)節(jié)的創(chuàng)新，而這個過程中不僅沒有造成供應(yīng)鏈擁堵，還實現(xiàn)了快遞交付從周到天，交付成本還降低了，單價價格低2/3。

因此，AI大模型的誕生與興起更讓物流行業(yè)內(nèi)興奮，這意味著在原有的基礎(chǔ)上，大模型有望助推物流供應(yīng)鏈進一步釋放效率潛能。上海海事大學(xué)原校長、中國物流與采購聯(lián)合會副會長黃有方就認(rèn)為，“通過應(yīng)用大模型技術(shù)，物流企業(yè)可以實現(xiàn)更精準(zhǔn)的需求預(yù)測、提高運作效率、增強供應(yīng)鏈的透明度和可追溯性”。

在這樣的預(yù)期之下，順豐、京東物流、菜鳥、中遠(yuǎn)海運、百度地圖、貨拉拉、G7易流等紛紛扎入了物流大模型賽道，期望搶先一步吃到第一塊蛋糕。

根據(jù)羅戈研究的報告觀點，智能化應(yīng)用，從早期依托智能算法技術(shù)的RAP、自動化控制，伴隨流程編排等技術(shù)的發(fā)展，延伸至智能流程管理與決策，并在2022-2023年隨著生成式AI、數(shù)字孿生等技術(shù)的發(fā)展，推動物流領(lǐng)域真正意義上開始邁進數(shù)實相融的智能化大門，帶來行業(yè)創(chuàng)新變革的想象空間。

相比傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈，羅戈研究認(rèn)為，生成式人工智能驅(qū)動的供應(yīng)鏈，擁有更強的主動性，即可以在供應(yīng)鏈需求變化之前提前預(yù)測，主動適應(yīng)轉(zhuǎn)變；擁有更強的動態(tài)優(yōu)化能力，通過動態(tài)學(xué)習(xí)適應(yīng)新數(shù)據(jù)，實時優(yōu)化；擁有主動的洞察力，可以自動生成洞察力，更快、更準(zhǔn)確地處理大量數(shù)據(jù)；擁有定制策略能力，可以針對不同的供應(yīng)鏈特性和挑戰(zhàn)，定制個性化策略。

大模型落地應(yīng)用和成本回收仍困擾

但當(dāng)下，大模型問題也是明顯的。

首先應(yīng)用與價值問題。不少企業(yè)是沖著大模型而大模型的，在落地應(yīng)用、場景結(jié)合、核心價值、優(yōu)化迭代上并沒有做好，因此就出現(xiàn)了大模型是做完了，但卻不知道該如何讓大模型介入業(yè)務(wù)，也不知道該如何優(yōu)化業(yè)務(wù)需求。

這就產(chǎn)生了第二個問題價值無法變現(xiàn)，很多大模型沒有找到前端真正創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)價值、能夠變現(xiàn)的這條路。京東集團技術(shù)委員會主席，京東云事業(yè)部總裁曹鵬說：“所以沒有辦法衡量大模型到底有什么價值，能夠值多少錢。”那投入了沒回報怎么辦？打價格戰(zhàn)！最明顯的是今年5月，頭部大模型們大降價。

此外，如何保護數(shù)據(jù)的隱私性、機密性和安全性，包括地址、聯(lián)系方式、貨物信息等。還有輸出結(jié)果可信性不足、穩(wěn)定性不強的問題。

不過對于像物流這樣的垂直大模型，目前仍是起步階段，還需要巨大的計算資源和存儲空間來進行訓(xùn)練和部署，其中必然要耗費大量的人力、物力和財力。但可以肯定的一點是，誰率先在物流這個場景中推出一個安全可信、穩(wěn)定性高又能有效落地應(yīng)用的大模型，誰就能拿下最大那塊紅利。