百模大戰(zhàn)的四大主戰(zhàn)場，有哪些先進戰(zhàn)略部隊？

物流百模大戰(zhàn)要來了！在7月召開的2024世界人工智能大會上，“AI+物流”、“AI+交通”……多元化的智能物流場景井噴式涌現，各大物流企業(yè)攜手AI大模型閃亮登場，大模型正在加速融入物流和供應鏈產業(yè)。據報導，2023年我國AI大模型行業(yè)市場規(guī)模為147億元，預計2024年將增長至超過200億元。今年上半年，中央財經委員會會議、國務院會議等重要會議多次針對“降低全社會物流成本”開展研究，并將AI大模型等技術視為促進物流產業(yè)變革的強大技術力量。因此，在這個百億的新戰(zhàn)場下，各式各樣的AI大模型將助力物流行業(yè)和各大企業(yè)實現業(yè)務創(chuàng)新，走向高效智能。了解當前物流AI大模型的應用情況，底層邏輯以及潛在挑戰(zhàn)是非常必要的，本文將幫助你更好的了解這一領域。

01  百模大戰(zhàn)的四大主戰(zhàn)場

AI大模型是通過深度學習等算法結合語言處理、計算機視覺等技術訓練出的具有龐大規(guī)模參數的人工智能模型。比如為人所熟知的ChatGPT，就在語言處理領域取得了巨大的成功。通過AI大模型賦能，物流的很多環(huán)節(jié)可以提升效率、降低成本并提升服務質量。物流百模大戰(zhàn)一觸即發(fā)，作者認為將有四大主戰(zhàn)場。

智能設備戰(zhàn)場：（1）機器人倉庫管理：AI大模型控制各類倉儲機器人，自動化叉車等倉儲設備，在倉庫內移動、存取貨物，提高倉儲效率和準確性。（2）智能末端配送：在干線自動駕駛、末端無人機、無人車方面，通過與大模型結合，提高人機協(xié)同，優(yōu)化配送效率和覆蓋范圍。

網絡與庫存優(yōu)化戰(zhàn)場：（1）配送路徑優(yōu)化：AI大模型可以根據實時路況、天氣情況等因素，為運輸車輛提供最優(yōu)的路線建議。減少運輸時間和成本，降低碳排放。此外，還可以根據訂單的緊急程度和配送地址，智能調整車輛的裝載和配送順序。（2）智能貨物跟蹤：AI大模型可以分析物流數據和傳感器數據，實時追蹤貨物的位置和狀態(tài)，并在地圖上進行可視化展示。幫助物流公司監(jiān)控貨物的運輸情況，及時發(fā)現問題并采取適當的措施。（3）智能庫存管理：通過AI大模型的分析和優(yōu)化算法，可以幫助企業(yè)準確評估庫存需求，優(yōu)化庫存管理和調撥策略，同時可以分析銷售數據和需求模式，提供準確的補貨建議。

訂單處理戰(zhàn)場：（1）訂單預測：AI大模型通過分析歷史訂單數據、市場趨勢等信息，可以預測訂單量和需求，幫助企業(yè)合理調配資源。（2）高效分單：AI大模型實現快速接單和高效分單，提高訂單處理速度和準確性。

售后服務戰(zhàn)場：（1）智能客服：AI大模型過自然語言處理技術快速理解用戶的問題，并給出準確的答案，提高服務效率。同時，智能客服能夠減少人工客服的數量，從而降低成本。（2）風險管理：AI大模型可以通過監(jiān)控各種數據源，例如交通數據、天氣數據、供應鏈數據等，來檢測潛在的風險和異常情況。物流公司可以及時采取措施，減少風險并提高運營的穩(wěn)定性。

02 參戰(zhàn)方眾多，整個物流行業(yè)亂成了一鍋粥

據統(tǒng)計，目前僅國內便已經有200 多個大模型推出，涉及物流和供應鏈場景的大模型已達上百個，迎來了爆發(fā)式增長。毫不夸張的說，由于參戰(zhàn)方眾多，整個物流行業(yè)亂成了一鍋粥，為了便于讀者理解，作者結合四大戰(zhàn)場，匯總了行業(yè)代表性的物流企業(yè)，以及其大模型應用的功能，見表格。

物流行業(yè)頭部企業(yè)應用大模型核心功能對比

03 先進戰(zhàn)略部隊不斷抵達前線

AI大模型是大數據+大算力+強算法結合的產物。算力的大小代表著對數據處理能力的強弱。芯片性能越好，大模型的處理能力越快。算法是大模型解決問題的機制，源于算法理論發(fā)展、迭代優(yōu)化。不同算法可以看做解決問題的不同路徑。數據是算法訓練的養(yǎng)料，前期需要給模型喂養(yǎng)大量數據，形成模型理解能力，中后期數據質量決定了模型精度。
目前各物流企業(yè)大模型的應用，主要還是依托與國內外先進的通用AI大模型合作。比如國內已有百度、阿里巴巴、騰訊、華為等公司對AI大模型進行開發(fā)，國外如Open AI、Google等企業(yè)，涌現的各類語言大模型、視覺大模型、多模態(tài)大模型也已實現部分應用落地。

全球AI大模型頭部玩家一覽

04 隱患與風險

在物流行業(yè)應用AI大模型雖然帶來了許多優(yōu)勢，但也可能伴隨一些風險和隱患，Amazon曾因為使用大模型優(yōu)化配送路徑規(guī)劃，導致客戶地址和貨物信息被泄露，部分客戶隱私受到侵犯。作者認為有以下風險和隱患需要重視。數據隱私和安全風險：物流行業(yè)涉及大量客戶和供應商數據，包括地址、聯系方式、貨物信息等。如果這些數據被泄露或遭到黑客攻擊，可能導致嚴重的隱私泄露和安全問題。AI大模型在處理這些數據時需要嚴格遵守數據保護法規(guī)，確保數據安全性。誤差累積和系統(tǒng)失控：AI大模型在物流規(guī)劃和決策中可能存在誤差累積的問題，特別是在復雜的物流網絡中。如果模型出現失控或錯誤的決策，可能導致嚴重的運輸延誤、貨物丟失等問題，影響整個供應鏈的運作。技術依賴和單點故障：物流企業(yè)過度依賴AI大模型可能導致技術單點故障的風險。如果系統(tǒng)出現故障或停機，可能導致整個物流網絡癱瘓，造成嚴重的損失和影響。同時AI技術發(fā)展迅速，現有的AI大模型可能很快就會過時，需要不斷更新和升級，這可能會帶來額外的成本和管理挑戰(zhàn)。

05 結語

大模型并非萬能，落地到物流行業(yè)同樣存在磨合與挑戰(zhàn)，物流企業(yè)更希望大模型能提供簡單易用的技術，提質增效。另外未來在大模型運用的標準和制度上，行業(yè)內希望能有一個更好的規(guī)范，不至于陷入亂戰(zhàn)。百模大戰(zhàn)正在持續(xù)，不論誰是最后的贏家，AI大模型終將引領智能物流革命。