世界物流 World Logistics
【建站扶持计划】 
上个月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《有效降低全社会物流成本行动方案》。
该方案向业内传递了一个明确共识：统筹推动物流成本实质性下降，有效降低运输成本、仓储成本、管理成本。
*来源：中国政府网
一个疑问是，物流降本提质的空间究竟在哪？
国务院2024年政府工作报告早就给了我们答案：大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力，同时要“深化大数据、人工智能等研发应用，开展‘人工智能+’行动”。
也就说，AI+是物流行业的“新质生产力”之一。
巨头入局，AI大模型正当时
近年来，随着AI技术的进步，越来越多的巨头开始利用它改善物流体系。
AI大模型更是被视为解决效率瓶颈、促进精益化管理的有力武器，成为物流企业竞逐的核心技术之一。
比如，去年菜鸟网络发布的“天机π”产品，是一个基于大模型的数字供应链产品，该产品能够辅助决策，在销量预测、补货计划和库存健康等领域实现提质增效。
同年，京东发布的“京东物流超脑”，能优化仓储布局化、改善运营异常、提高供应链的灵活性和响应速度，且今年京东还推出了“言犀大模型”，与“京东物流超脑”相结合，进一步提升了物流系统的智能化水平。
*来源：京东云
再比如，今年顺丰先后推出自主研发的“丰知物流决策大模型”“丰语垂直领域大语言模型”。
前者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，后者落地实践应用于顺丰包括市场营销、客服、收派、国际关务等业务板块的二十余个场景中。
*来源：顺丰集团
中远海运在科技创新方面也不甘落后，也于今年推出了国内首个航运领域大模型Hi-Dolphin。
该模型具备航运知识问答、航运数据调用、运力预测和智能应用四大功能，能助力企业和个人在复杂的航运市场中做出科学决策，得到了业内的高度评价和认可。
*来源：中远海运
除了上述企业外，百度地图、壹沓科技、快递100等也纷纷发布了基于大模型的物流相关产品。值得一提的是，还有不少跨界者联合开发和部署AI在物流场景的落地。
腾讯智慧交通与福佑卡车联合共创的数字货运大模型，在OCR智能识别、智能客服和运营分析等方面展现了强大能力。
*来源：腾讯智慧交通
中交兴路携手北汽重卡、阿里云发布“中交AI卡——重卡营销智能分析大模型”产品，旨在充分利用AI大模型技术让商用车市场营销分析工作变得更加简单、高效。
G7易流与火山引擎合作推出了“智能接单”产品，显著提高了接单效率……
*来源：火山引擎
显然，“AI大模型”已经释放出了巨大的想象空间。不过，除少部分巨头外，“AI大模型”的应用其实并不广泛，这又是为什么呢？
越来越难的AI大模型
首先，成本禁锢。
众所周知，大模型技术能够带来潜在的效率提升，可自建大模型不仅周期长，效率低，成本高，所以不少品牌以它山之石，构建自己企业专用大模型的“最优解”。
如此虽跳出了研发成本难题，但其高昂的训练和运行成本也是企业躲不开的难题。
我们建议，企业可以使用大小模型协同的办法破局。在很多情况下，使用大模型去增强小模型，或者用大模型调教小模型。
简单来说，就是“杀鸡未必非得用牛刀”，80%的常规问题小模型就可以解决，20%需要用牛刀的问题再用大模型，所以大小协同一定是行业落地的关键。
其次，算力被卡。
数据是大模型快速发展的“养分”，无论是通用大模型，还是行业大模型，若想实现真正的价值，并降低“幻觉”，数据是一个不可不谈的话题。
而物流业连接产业链上下游，涉及供应链多个环节，组织运营较为复杂，应用场景极其丰富，这就使得物流对于大模型输出准确性的要求相对较高。
可当前我国物流大模型依然处于发展的早期阶段，物流大模型的准确性及数据的安全性并不能完全受到保障，就导致了大模型的实效逊于国外。
关于这一点，我们认为物流企业一方面需要加强数据质量管理，提高数据准确性和完整性，另一方面企业需要加强与科研机构、高校等单位的合作与交流，共同推进物流大模型的技术研发、应用实践以及测试和验证工作，确保模型的稳定性和可靠性。
最后，场景化弱。
技术本身是没有办法直接产生价值的，技术只有放到场景里才能够产生实际的价值。
目前，不少品牌是冲着大模型而大模型，在落地应用、场景结合、核心价值、优化迭代上并没有做好，因此就出现了大模型是做完了，却不知道该如何让大模型介入业务，也没有找到前端真正创造产业价值、能够变现的路。
所以，企业需要明确大模型的应用场景和价值定位。这一点可以学习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”。
虽说面临诸多挑战，但相信随着“AI+”的纵深推进，大模型技术乘着“飞轮效应”之风，既赋能千行百业、加快形成新质生产力，又在不断落地应用中反哺物流技术迭代与性能提升，开辟大模型应用更多的物流场景。
