百亿新战场：物流百模大战开打！

  物流百模大战要来了!在7月召开的2024世界人工智能大会上，“AI+物流”、“AI+交通”……多元化的智能物流场景井喷式涌现，各大物流企业携手AI大模型闪亮登场，大模型正在加速融入物流和供应链产业。

  据报导，2023年我国AI大模型行业市场规模为147亿元，预计2024年将增长至超过200亿元。今年上半年，中央财经委员会会议、国务院会议等重要会议多次针对“降低全社会物流成本”开展研究，并将AI大模型等技术视为促进物流产业变革的强大技术力量。因此，在这个百亿的新战场下，各式各样的AI大模型将助力物流行业和各大企业实现业务创新，走向高效智能。

  了解当前物流AI大模型的应用情况，底层逻辑以及潜在挑战是非常必要的，本文将帮助你更好的了解这一领域。

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  百模大战的四大主战场

  AI大模型是通过深度学习等算法结合语言处理、计算机视觉等技术训练出的具有庞大规模参数的人工智能模型。比如为人所熟知的ChatGPT，就在语言处理领域取得了巨大的成功。

  通过AI大模型赋能，物流的很多环节可以提升效率、降低成本并提升服务质量。物流百模大战一触即发，作者认为将有四大主战场。

  智能设备战场：(1)机器人仓库管理：AI大模型控制各类仓储机器人，自动化叉车等仓储设备，在仓库内移动、存取货物，提高仓储效率和准确性。

  (2)智能末端配送：在干线自动驾驶、末端无人机、无人车方面，通过与大模型结合，提高人机协同，优化配送效率和覆盖范围。

  网络与库存优化战场：

  (1)配送路径优化：AI大模型可以根据实时路况、天气情况等因素，为运输车辆提供最优的路线建议。减少运输时间和成本，降低碳排放。此外，还可以根据订单的紧急程度和配送地址，智能调整车辆的装载和配送顺序。

  (2)智能货物跟踪：AI大模型可以分析物流数据和传感器数据，实时追踪货物的位置和状态，并在地图上进行可视化展示。帮助物流公司监控货物的运输情况，及时发现问题并采取适当的措施。

  (3)智能库存管理：通过AI大模型的分析和优化算法，可以帮助企业准确评估库存需求，优化库存管理和调拨策略，同时可以分析销售数据和需求模式，提供准确的补货建议。

  订单处理战场：

  (1)订单预测：AI大模型通过分析历史订单数据、市场趋势等信息，可以预测订单量和需求，帮助企业合理调配资源。

  (2)高效分单：AI大模型实现快速接单和高效分单，提高订单处理速度和准确性。

  售后服务战场：

  (1)智能客服：AI大模型过自然语言处理技术快速理解用户的问题，并给出准确的答案，提高服务效率。同时，智能客服能够减少人工客服的数量，从而降低成本。

  (2)风险管理：AI大模型可以通过监控各种数据源，例如交通数据、天气数据、供应链数据等，来检测潜在的风险和异常情况。物流公司可以及时采取措施，减少风险并提高运营的稳定性。

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  参战方众多，整个物流行业乱成了一锅粥

  据统计，目前仅国内便已经有200 多个大模型推出，涉及物流和供应链场景的大模型已达上百个，迎来了爆发式增长。毫不夸张的说，由于参战方众多，整个物流行业乱成了一锅粥，为了便于读者理解，作者结合四大战场，汇总了行业代表性的物流企业，以及其大模型应用的功能，见表格。

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  先进战略部队不断抵达前线

  AI大模型是大数据+大算力+强算法结合的产物。算力的大小代表着对数据处理能力的强弱。芯片性能越好，大模型的处理能力越快。算法是大模型解决问题的机制，源于算法理论发展、迭代优化。不同算法可以看做解决问题的不同路径。数据是算法训练的养料，前期需要给模型喂养大量数据，形成模型理解能力，中后期数据质量决定了模型精度。

  目前各物流企业大模型的应用，主要还是依托与国内外先进的通用AI大模型合作。比如国内已有百度、阿里巴巴、腾讯、华为等公司对AI大模型进行开发，国外如Open AI、Google等企业，涌现的各类语言大模型、视觉大模型、多模态大模型也已实现部分应用落地。

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  隐患与风险

  在物流行业应用AI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，Amazon曾因为使用大模型优化配送路径规划，导致客户地址和货物信息被泄露，部分客户隐私受到侵犯。作者认为有以下风险和隐患需要重视。数据隐私和安全风险：物流行业涉及大量客户和供应商数据，包括地址、联系方式、货物信息等。

  如果这些数据被泄露或遭到黑客攻击，可能导致严重的隐私泄露和安全问题。AI大模型在处理这些数据时需要严格遵守数据保护法规，确保数据安全性。误差累积和系统失控：AI大模型在物流规划和决策中可能存在误差累积的问题，特别是在复杂的物流网络中。如果模型出现失控或错误的决策，可能导致严重的运输延误、货物丢失等问题，影响整个供应链的运作。

  技术依赖和单点故障：物流企业过度依赖AI大模型可能导致技术单点故障的风险。如果系统出现故障或停机，可能导致整个物流网络瘫痪，造成严重的损失和影响。同时AI技术发展迅速，现有的AI大模型可能很快就会过时，需要不断更新和升级，这可能会带来额外的成本和管理挑战。

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  结语

  大模型并非万能，落地到物流行业同样存在磨合与挑战，物流企业更希望大模型能提供简单易用的技术，提质增效。另外未来在大模型运用的标准和制度上，行业内希望能有一个更好的规范，不至于陷入乱战。百模大战正在持续，不论谁是最后的赢家，AI大模型终将引领智能物流革命。

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