物流百模大戰要來了!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。

  據報導，2023年我國AI大模型行業市場規模為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變革的強大技術力量。因此，在這個百億的新戰場下，各式各樣的AI大模型將助力物流行業和各大企業實現業務創新，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是非常必要的，本文將幫助你更好的了解這一領域。

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  百模大戰的四大主戰場

  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，物流的很多環節可以提升效率、降低成本并提升服務質量。物流百模大戰一觸即發，作者認為將有四大主戰場。

  智能設備戰場：(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，提高人機協同，優化配送效率和覆蓋范圍。

  網絡與庫存優化戰場：

  (1)配送路徑優化：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，并在地圖上進行可視化展示。幫助物流公司監控貨物的運輸情況，及時發現問題并采取適當的措施。

  (3)智能庫存管理：通過AI大模型的分析和優化算法，可以幫助企業準確評估庫存需求，優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定性。

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  參戰方眾多，整個物流行業亂成了一鍋粥

  據統計，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，迎來了爆發式增長。毫不夸張的說，由于參戰方眾多，整個物流行業亂成了一鍋粥，為了便于讀者理解，作者結合四大戰場，匯總了行業代表性的物流企業，以及其大模型應用的功能，見表格。

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  先進戰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，源于算法理論發展、迭代優化。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料，前期需要給模型喂養大量數據，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，國外如Open AI、Google等企業，涌現的各類語言大模型、視覺大模型、多模態大模型也已實現部分應用落地。

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  隱患與風險

  在物流行業應用AI大模型雖然帶來了許多優勢，但也可能伴隨一些風險和隱患，Amazon曾因為使用大模型優化配送路徑規劃，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，確保數據安全性。誤差累積和系統失控：AI大模型在物流規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。

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  結語

  大模型并非萬能，落地到物流行業同樣存在磨合與挑戰，物流企業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，行業內希望能有一個更好的規范，不至于陷入亂戰。百模大戰正在持續，不論誰是最后的贏家，AI大模型終將引領智能物流革命。

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