在數字經濟的浪潮中，物流行業作為經濟發展的命脈與民眾生活的紐帶，正經歷著一場前所未有的智能化變革。《“十四五”現代物流發展規劃》等頂層設計的出臺，為智慧物流的發展指明了方向，并明確提出“數字化、網絡化、智慧化”將是推動行業高質量發展的關鍵引擎。

  在2024騰訊數字生態大會數智交通專場上，中國物流與采購聯合會副會長兼秘書長崔忠付表示，智慧物流已經進入高速發展階段，推進物流領域科技創新與應用，構建智慧物流的生態體系，是十四五階段實現我國物流業高質量發展的重要任務。騰訊云副總裁李學朝也指出，智能化和融合創新將是智慧物流發展新階段的關鍵特征，以云、圖、AI為代表的數字技術，將在這一輪智慧物流的進化中，發揮更重要的作用。

  由此可見，物流業的下一步發展，應聚焦于智能化升級與融合創新的雙重路徑。企業又將如何智馭物流潮頭?

  ▍物流開啟智能化進程，騰訊云助力大模型場景落地應用

  2022年末，ChatGPT掀起AI新浪潮，大模型技術如潮水般涌入各行各業，物流行業亦不例外，正加速擁抱AI技術，特別是大模型的深度融合，繪制出一幅幅智能物流的新圖景。這一變革不僅極大提升了物流管理的精細化與服務質量，還有效削減了企業的運營成本，引領行業邁向智能化新紀元。

  然而，隨著貨運車輛廣泛采用車外視頻拍攝，隱私保護問題悄然浮現，成為公眾關注的焦點。為此，國家相關部門迅速響應，頒布了《汽車數據安全管理若干規定(試行)》，明確要求對車外視頻進行脫敏處理，確保數據匿名化、去標識化，為個人隱私筑起堅實防線。

  在此背景下，國內某大型貨運企業面臨嚴峻挑戰：如何在短時間內大量存量視頻和新增視頻進行脫敏處理?騰訊云量身打造了AI智能識別解決方案，如同為物流數據安全穿上了一層“智能防護服”。經過企業方簡單的適配開發，短短一個月內，海量歷史視頻便完成了脫敏改造，人臉識別與車牌識別的精確度也實現了質的飛躍——人臉誤檢率低至3%，車牌誤檢率縮減至6%。這一突破性進展，不僅解決了車尾車牌漏打碼、低分辨率人臉難以識別等頑疾，更確保了即使在視頻逐幀查看的情況下，原始敏感信息也無所遁形，完美契合了政策合規要求。

  物流行業的繁瑣單據與證照審核，曾是效率與精度的雙重挑戰。從司機駕照到車輛準運證，再到司機上傳的各式回單照片，每一份文件都承載著物流運作的嚴謹與細致。然而，傳統OCR技術面對拍攝角度、反光干擾及字體折痕等難題，往往力不從心，識別率徘徊在85%-90%之間，成為制約物流效率提升的瓶頸。

  為此，騰訊云與福佑卡車從貨運物流證件識別方向切入，合作打造了端到端的 OCR 智能識別大模型能力，針對物流證件識別、回單識別等場景，實現智能識別與自動處理。經過前期實踐驗證，針對多樣式回單識別場景，經過少量樣本訓練，該大模型對圖片字段識別準確率超過99%，圖片信息綜合識別匹配準確率超過95%，召回率比傳統模型提高近20%。

  福佑卡車技術合伙人陳冠嶺表示：“以前福佑卡車的客服會做回單的人工審核，來確認司機的運輸是不是按照要求完成的，而這個審核的過程和時效，會直接決定司機提款的時間。為此，福佑卡車之前也自研了OCR模型，雖然可以節省一部分工作量，但最后的審核還是需要人工來完成。現在通過OCR大模型，在一定程度上已經不再需要人工參與了。”面向用戶端，物流企業可以利用高質量的行業垂直語料，經過大模型持續系統訓練，使得通用智能客服機器人變成行業客服專家，提供更具高效、智能且人性化的服務體驗。

  雖然大模型等 AI 技術，推動了物流行業的智能化進程，但也面臨著諸多挑戰。當前大模型技術仍處于發展早期，而專注于物流行業的垂直領域大模型起步更晚。物流行業所需要的智能化產品，對大模型輸出的準確性要求很高，這需要更多算法層面的改進和大量數據及場景的補充訓練來解決問題。

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  李學朝表示，騰訊在邁出大模型創新第一步時，就始終堅持“打造離產業最近的 AI”，一直致力于響應產業一線需求，為AI 大模型技術融入物流產業實踐場景提供動能。

  騰訊推出的混元大模型采用MoE架構，模型整體參數量已達到萬億，Token數量超過7萬億，同時也推出了騰訊云MaaS和行業大模型解決方案，已經在金融、出行、醫療、教育20多個行業，錘煉了50多個解決方案，助力產業用戶更高效地將AI大模型技術落地產業當中，提高生產經營效率。

  ▍物流產業融合創新趨勢加快，騰訊云推出完整產品矩陣

  近年來，外部環境的變化推動了國內產業融合創新的發展，其中物流行業關乎國計民生，連接著龐大產業鏈，對融合創新發展的迫切需求，在這一領域的步伐也明顯加快。

  物流行業是典型的巨型系統工程，基礎設施建設周期長，涉及倉儲、運輸、包裝、訂單、客服、運營規劃等多個子系統，各系統之間聯系緊密，關系復雜，系統升級改造往往“牽一發而動全身”，解決與現有系統的兼容性問題，確保新技術的應用不會對整個系統造成沖擊，成為物流行業推動融合創新發展時最為看重的核心挑戰之一。

  李學朝表示，騰訊云順應物流行業融合創新發展趨勢，并基于多年的技術演進和行業實踐，構建了包括數據庫 TDSQL、操作系統 TencentOS、專有云 TCE、大數據 TBDS等在內的全棧國產軟件體系，全面適配主流國產軟硬件生態系統，并滿足交通物流行業周期性長、對穩定性要求高等特征。

  中郵信息科技(北京)有限公司架構平臺部數據庫負責人何濱指出，中國郵政體系下的數據庫應用在函件、報刊、集郵、快遞、電商等上百個業務系統，數據量龐大，經過了2016至今的微服務化改造，大部分核心系統已經調整了數據庫的使用方式，如去掉存儲過程將復雜的業務邏輯通過應用代碼實現來減輕數據庫壓力，以及減少表關聯，盡量單表查詢等，讓數據庫盡量從事簡單的工作，把資源集中到提供并發、處理事務中去，這樣極大的減輕了數據庫的負擔，又能提供更高的性能，但依然有部分較久的存量國外數據庫未進行改造。

  在推動數據庫融合創新的方案中，部分未來業務量增長較大的項目中國郵政選擇了微服務化改造，部分未來業務量增長不大的項目選擇了“數據庫遷移”方案，即沿用原有系統架構，僅對數據庫進行遷移改造，最終完成數據庫融合創新。該方案的優點是代碼改動量極小，可以快速部署和實施，節省了成本，但這對國產數據庫的兼容性和適配性提出了很高的要求。何濱進一步表示，替代的數據庫產品應支持HTAP，既能滿足業務高頻事務操作，也能提供海量數據的復雜查詢能力，同時也能在分布式與集中式部署中靈活選擇。

  另據何濱介紹，2023年騰訊云與中國郵政開啟合作，為其部署與國外數據庫產品100%兼容的TDSQL-PG數據庫，使得業務代碼幾乎不用進行改寫，就可以快速運行在新的數據庫上，實現快速遷移。

  此外，TDSQL-PG具備的HTAP能力，如同為中國郵政的業務預測系統插上了翅膀，不僅滿足了高頻事務處理的需求，更在實時大數據復雜分析查詢上展現出卓越性能，為全環節業務量預測提供了強有力的支持，也成為物流業的融合創新貢獻了一份“新樣本”。

  ▍精磨物流基本盤，鮮活數據助力貨運企業用好車

  無論是早期的郵差，還是現代的智能物流，用到的最基礎的工具就是地圖。數字地圖作為數據資源的重要匯集地，有效融合了人、車、路、物等多源動態和靜態數據，不僅可以方便公眾出行，同時也為物流運輸提供了基礎能力支撐。

  物流戰場，分秒必爭，導航規劃、車輛調度、軌跡追蹤……基于騰訊地圖的鮮活數據，騰訊云打造出車輛智能調度的智慧大腦、運輸路徑規劃的最優解、在途軌跡的實時監控網，以及電子圍欄交接的自動化流水線，助力貨運企業精準駕馭每一輛車，實現運力與效率的雙重提升。

  另一方面，針對貨運行業的傳統痛點，如司機接單后的繁瑣導航流程、禁行路段的無奈繞行等，騰訊云聯合網絡貨運平臺頭部企業，共建開發貨導地圖，共同校準POI點位數據，優化迭代計算引擎，做到貨源發布、路線規劃、智能調度等全流程覆蓋。幫助網絡貨運司機在端內更精準更方便地使用貨車導航能力，也進一步幫助網絡貨運平臺企業提升了用戶粘性。在科技的驅動下，物流行業正以前所未有的姿態，邁向更加高效、智能的未來。

  ▍寫在最后

  在眾多產業場景中，物流具有體系完善、環節眾多、數據復雜、場景豐富等特性，一直以來都是前沿技術落地應用的重要領域。但推動物流行業的智能化、融化創新發展，并非一朝一夕的事情，也并不是少數幾家公司就能完成。

  李學朝強調，騰訊作為物流行業智慧升級的數字化助手，一方面將以云、圖、AI等技術為基礎，筑牢數字底座，為行業提供智能化、融合創新所需要的工具，另一方面將持續聯合生態伙伴，共同打造好用、易用的行業產品，助力物流行業的高質量發展、智慧化升級與產業融合創新，為中國早日實現物流強國目標作出應有貢獻。

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