物流巨头扎堆布局的大模型，会是降本增效的一剂良药吗？

大模型的出现，一度被认为是创造历史性机遇的革命级生产力工具。所有行业都会被大模型重构，且不亚于一次新的工业革命。

据中商产业研究院数据显示，中国大模型产业市场规模从2020年的15亿元增长至2022年的70亿元，年均复合增长率达到116.02%，并且在2023年达到约147亿元。预计2024年，中国AI大模型行业市场规模将达到216亿元。

“大模型”之所以“大”，是因为它们需要处理和学习庞大的数据集和复杂的参数。在物流行业中，要训练出高精度的大模型，需要的不仅是通用的公开数据，更重要的是特定场景下的高质量数据。

据统计，目前涉及物流和供应链场景的大模型已达上百个。相关技术及产品的加持下，大模型在物流场景的落地正在运输、仓储、配送、客服等多个环节释放效益。

1）优化运输路线

大模型可以通过分析历史数据和实时交通状况，为物流企业提供最优的运输路线，减少不必要的行驶里程，从而降低燃油成本和时间成本。

如“丰知”物流决策大模型主要应用于物流供应链的智能化分析、销量预测、运输路线优化与包装优化等决策领域。

2）提高仓储效率

在仓储管理中，大模型可以预测货物的进出流量，优化库存管理，减少过剩或短缺的情况，提高仓库空间的利用率。

如京东物流通过大模型技术，推出了一站式数智化供应链数据管理平台京慧3.0，提供销量预测、库存预警、智能补货等功能，帮助客户实现供应链计划的优化，从而降低成本并提高效率。

3）智能调度

大模型能够根据货物种类、体积、重量等多维度信息，智能匹配最合适的运输工具和路线，提高整体运输效率。

2023年9月，百度地图宣布基于百度的大模型技术能力，结合物流行业场景特点，推出物流大模型Beta版，率先在物流地址解析、物流调度决策两大领域开展应用。

4）赋能自动化和机器人技术

大模型的智能决策能力可以提高自动化设备的工作效率，减少人工操作，降低人力成本。

以AI技术赋能的干线自动驾驶、无人机、无人车等智能设备，各类仓储机器人、自动化叉车等仓储设备，通过与大模型的结合，可以提高人机协同效率，优化配送效率和覆盖范围。

5）风险管理

大模型可以分析各种潜在的风险因素，如天气变化、交通拥堵等，提前预警并制定应对策略，降低运营风险。

今年3月，货拉拉自研的货运无忧大模型主打场景化、轻量化，定位为“你身边的物流专家”。目前，其货运事实性问答准确率超过90%。

6）提升客户服务效率

大模型可以通过分析客户反馈和行为模式，提供更个性化的服务，提高客户满意度，从而增强客户忠诚度和企业的市场竞争力。

如顺丰丰语大语言模型在客服的应用上，不仅可以帮助客服人员快速提取客户对话的关键信息、形成服务摘要，同时还可以洞察客户反馈中的机会点，进一步提升服务质量。目前，基于该大模型的摘要准确率已超过95%，这令客服人员与客户对话后的处理平均时长减少了30%。

去年10月，福佑卡车与腾讯签约，围绕共创首个数字货运大模型达成全面战略合作。双方率先在OCR智能识别展开训练应用，目前已打造端到端的OCR智能识别大模型，应用于物流货运证件和各类回单的智能识别与自动处理。此外，双方还将围绕货运服务特点，陆续在智能客服、运营分析等场景展开合作。

7）供应链协同

大模型可以帮助物流企业与供应链上下游更好地协同工作，实现信息共享和流程优化，提高整个供应链的效率。

去年6月，菜鸟供应链发布一款基于大模型的数字化供应链产品“天机π”。通过菜鸟算法+基于大模型的生成式AI辅助决策，在销量预测、补货计划和库存健康等领域实现提质增效，有力推动物流供应链进入大模型时代。

如顺丰科技在建设物流决策大模型技术体系时，采用了结合业务知识库和专业小模型的方法，构建了具备供应链行业知识的业务专家智能体，以及具备专业算法能力的算法专家智能体。通过这些智能体的协作，服务具体的业务场景，如销售分析和库存优化等，有效改善和缓解了大模型在供应链场景下存在的固有缺陷。

值得一提的是，今年3月，物流行业内首个专注于大模型应用研究与实践的联盟“物流智能联盟”成立。

据介绍，该联盟在中物联指导下，由阿里云、菜鸟、高德地图、中远海运、东航物流、圆通速递、申通快递、中通快递、德邦快递、G7易流、地上铁、浙江大学智能交通研究所等共同成立。联盟的成立，将加速大模型在物流领域的落地。

大模型落地应用物流场景的挑战

事实上，在物流行业应用大模型虽然带来了许多优势，但也可能伴随一些风险和隐患。

首先，数据质量和隐私问题。大模型的训练需要大量高质量的数据，但在物流行业中，数据的收集、处理和使用面临着隐私保护和数据安全的挑战。

第二，技术与现有系统的融合方面。如何将大模型技术与现有的物流和供应链系统有效融合，以实现数据驱动的决策和优化，是一个技术实施上的挑战。

第三，成本效益平衡。虽然大模型技术能够带来潜在的效率提升，但同时也需要考虑其高昂的训练和运行成本，找到成本效益的最佳平衡点。

总的来看，大模型在物流行业的落地应用，还需要循序渐进的磨合与精进，而物流企业应该结合当下需求和未来发展，以辅助管理、提升效率为短期目标，寻找自身业务链条中能够被AI技术赋能的环节并通过试点论证，稳步推进。

如今，各物流企业摩拳擦掌，无论最后谁将引领这个领域，大模型都将是推动物流行业降本增效的一剂良药。而如何用好它，最重要的依然是找到最适合自己的场景，对症下药。