隨著新質(zhì)生產(chǎn)力的快速發(fā)展和新興技術(shù)的應(yīng)用，物流行業(yè)正經(jīng)歷一場(chǎng)前所未有的變革。而這，或許僅僅是個(gè)開(kāi)始。

今年年初，DeepSeek的驚艷亮相，猶如一顆重磅炸彈，在全球AI領(lǐng)域掀起了巨大影響。這款以“高性能、低成本、強(qiáng)生態(tài)”著稱(chēng)的AI巨擘，不僅在推理能力上媲美國(guó)際頂尖水平，更憑借其獨(dú)特的混合專(zhuān)家架構(gòu)（MoE）和動(dòng)態(tài)量化技術(shù)，將推理成本降至GPT-4的驚人的7%。

在物流行業(yè)——這個(gè)高度依賴(lài)效率與成本控制的戰(zhàn)場(chǎng)，如今主流物流玩家如順豐、京東物流、菜鳥(niǎo)以及中遠(yuǎn)海運(yùn)等不同細(xì)分賽道的龍頭企業(yè)，都在積極布局大模型技術(shù)，力圖在這場(chǎng)數(shù)字化革命中搶占先機(jī)。然而，物流行業(yè)作為一個(gè)傳統(tǒng)的實(shí)體行業(yè)，其鏈路長(zhǎng)、場(chǎng)景復(fù)雜，涉及眾多線(xiàn)下人員與設(shè)備，如何讓AI和大模型與物流場(chǎng)景及業(yè)務(wù)深度融合，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用落地并產(chǎn)生實(shí)際效益和價(jià)值，仍是亟待解決的重大課題。

DeepSeek的橫空出世為破解物流行業(yè)諸多難題提供了新的可能性。它是否能夠成為行業(yè)升級(jí)的里程碑？大模型又將如何重構(gòu)物流全鏈路？面臨的挑戰(zhàn)又有哪些？

AI和大模型能在物流行業(yè)做些什么？

如今物流行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)，主要包括信息不對(duì)稱(chēng)、上下游環(huán)節(jié)復(fù)雜以及信息流轉(zhuǎn)中的錯(cuò)誤，這些問(wèn)題都會(huì)影響決策的準(zhǔn)確性。此外，平衡成本與效率也是一大難題，在不同場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)資源配置的最優(yōu)化并不容易。作為勞動(dòng)密集型行業(yè)，物流行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)化程度遠(yuǎn)不及制造業(yè)，高度依賴(lài)人力和管理經(jīng)驗(yàn)，導(dǎo)致決策過(guò)程隨意性強(qiáng)，缺乏可持續(xù)性。同時(shí)，由于物流活動(dòng)多在開(kāi)放環(huán)境中進(jìn)行，交通狀況、天氣變化及政策調(diào)整等外部因素對(duì)其影響顯著。

隨著供應(yīng)鏈的發(fā)展，市場(chǎng)對(duì)物流企業(yè)的期望也在提升，要求它們從傳統(tǒng)的被動(dòng)服務(wù)模式轉(zhuǎn)向更加主動(dòng)的管理模式。這意味著物流企業(yè)需要增強(qiáng)感知能力和預(yù)測(cè)能力，并提高客戶(hù)服務(wù)交付的準(zhǔn)確性。因此，優(yōu)化這些關(guān)鍵領(lǐng)域不僅有助于解決現(xiàn)有痛點(diǎn)，還能幫助企業(yè)更好地適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)需求。

AI和大模型的應(yīng)用目標(biāo)是更廣泛、更高質(zhì)量地替代或輔助人的工作。在物流場(chǎng)景中，這種結(jié)合可以分為腦力勞動(dòng)和體力勞動(dòng)兩個(gè)方面：

（一）腦力勞動(dòng)升級(jí)：從“人工決策”到“智能決策”

• 智能調(diào)度與路徑優(yōu)化

大模型能夠?qū)崟r(shí)分析運(yùn)輸需求、路況、天氣等多維度數(shù)據(jù)，生成最優(yōu)調(diào)度方案。例如，通過(guò)動(dòng)態(tài)拼車(chē)優(yōu)化與實(shí)時(shí)路況分析，可提升車(chē)輛利用率。突發(fā)的情況導(dǎo)致交通癱瘓時(shí)，模型能在分鐘內(nèi)調(diào)整全網(wǎng)路線(xiàn)并協(xié)調(diào)備用倉(cāng)庫(kù)，將響應(yīng)時(shí)間從“小時(shí)級(jí)”壓縮至“分鐘級(jí)”。

此外，大模型的動(dòng)態(tài)博弈建模能力可以在運(yùn)輸調(diào)度中模擬多方利益（如承運(yùn)商競(jìng)價(jià)、客戶(hù)緊急度和交通管制），從而生成帕累托最優(yōu)方案。

• 供應(yīng)鏈預(yù)測(cè)與風(fēng)險(xiǎn)管理

大模型能夠通過(guò)分析歷史數(shù)據(jù)和市場(chǎng)趨勢(shì)，預(yù)測(cè)未來(lái)的供應(yīng)鏈需求與風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)合其長(zhǎng)序列預(yù)測(cè)能力，大模型可以分析超長(zhǎng)期歷史數(shù)據(jù)（如5年的倉(cāng)儲(chǔ)記錄），從而提升需求預(yù)測(cè)的精度。

例如，通過(guò)對(duì)歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)、市場(chǎng)趨勢(shì)及外部環(huán)境因素的綜合分析，大模型可以幫助企業(yè)提前做好資源準(zhǔn)備，減少庫(kù)存積壓和浪費(fèi)，降低運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

• 客戶(hù)服務(wù)與智能談判

大模型通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，能夠提供24小時(shí)在線(xiàn)客戶(hù)服務(wù)，并生成智能談判策略。例如，基于客戶(hù)需求和市場(chǎng)行情，模型可以自動(dòng)生成最優(yōu)報(bào)價(jià)方案，提升談判效率。同時(shí)，大模型能夠理解模糊表述（如“上周發(fā)往上海的急件丟了”），自動(dòng)關(guān)聯(lián)運(yùn)單、責(zé)任人及理賠流程。

此外，大模型具備跨模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)齊能力，可以同時(shí)處理文本工單、語(yǔ)音客服投訴和監(jiān)控視頻流，實(shí)現(xiàn)全渠道問(wèn)題溯源。

• 知識(shí)管理

通過(guò)構(gòu)建豐富的行業(yè)知識(shí)庫(kù)，大模型可以幫助企業(yè)積累和傳承寶貴的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)。例如，在遇到突發(fā)事件時(shí)，系統(tǒng)可以快速檢索相關(guān)案例，提供最佳應(yīng)對(duì)方案。

（二）體力勞動(dòng)升級(jí)：從“人工操作”到“智能自動(dòng)化”

• 倉(cāng)儲(chǔ)自動(dòng)化與機(jī)器人部署

大模型的多模態(tài)能力結(jié)合機(jī)器人技術(shù)和自動(dòng)化設(shè)備，可以實(shí)現(xiàn)倉(cāng)庫(kù)內(nèi)物品的自動(dòng)識(shí)別、分類(lèi)和存儲(chǔ)。隨著多模態(tài)能力的突破，視覺(jué)推理技術(shù)不斷提升，物流場(chǎng)景中的復(fù)雜環(huán)境感知成為可能。比如，倉(cāng)庫(kù)貨架破損檢測(cè)（視覺(jué)分析圖像+生成維修報(bào)告），無(wú)人機(jī)配送時(shí)識(shí)別地形障礙物（實(shí)時(shí)圖像解析+動(dòng)態(tài)路徑調(diào)整）。

• 無(wú)人駕駛與智能配送

大模型能夠通過(guò)實(shí)時(shí)路況分析與路徑規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛與智能配送。例如，基于實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)，模型可以?xún)?yōu)化配送路線(xiàn)，降低配送成本與時(shí)間。

• 多式聯(lián)運(yùn)與智能銜接

大模型能夠通過(guò)分析貨物特性與運(yùn)輸方式運(yùn)力，規(guī)劃最優(yōu)轉(zhuǎn)運(yùn)方案，減少等待時(shí)間與延誤成本。例如，結(jié)合區(qū)塊鏈實(shí)現(xiàn)單證數(shù)字化流轉(zhuǎn)，降低處理錯(cuò)誤率。

• 數(shù)字孿生模擬

通過(guò)數(shù)字孿生技術(shù)，可以在虛擬環(huán)境中模擬實(shí)際物流操作，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題并進(jìn)行優(yōu)化。例如，在設(shè)計(jì)新的配送路線(xiàn)時(shí)，系統(tǒng)可以模擬不同方案的效果，選擇最優(yōu)解。

（三）延伸價(jià)值：綠色化與全球化

• 碳排放管理

大模型能夠一鍵生成符合歐盟標(biāo)準(zhǔn)的碳排放報(bào)告，精準(zhǔn)計(jì)算跨境運(yùn)輸?shù)娜加拖呐c碳排放，避免合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。首先，大模型通過(guò)自動(dòng)化數(shù)據(jù)收集與整合，從多個(gè)數(shù)據(jù)源（如ERP系統(tǒng)、傳感器等）提取能耗數(shù)據(jù)和物流信息，并進(jìn)行精確計(jì)算。這不僅適用于直接排放（如燃料燃燒），也涵蓋間接排放（如電力消耗）?；谶@些數(shù)據(jù)，平臺(tái)可以一鍵生成定制化的碳排放報(bào)告，確保企業(yè)遵守歐盟等地區(qū)的嚴(yán)格規(guī)定，避免合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。

此外，大模型還提供實(shí)時(shí)監(jiān)控儀表盤(pán)，展示關(guān)鍵指標(biāo)和趨勢(shì)，幫助企業(yè)管理層及時(shí)調(diào)整策略。同時(shí)，識(shí)別減排機(jī)會(huì)并提出具體改進(jìn)措施，如提高能效、采用可再生能源等，不僅能減少碳排放，還能帶來(lái)經(jīng)濟(jì)效益。

• 全球化布局

利用大模型，將分散在世界各地的物流設(shè)施、信息網(wǎng)絡(luò)以及業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)結(jié)合，形成一個(gè)高效運(yùn)作的整體。利用生成式AI模擬不同的供應(yīng)鏈場(chǎng)景，識(shí)別潛在瓶頸和風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，從而更快地響應(yīng)市場(chǎng)變化，調(diào)整計(jì)劃。

作為當(dāng)前技術(shù)變革最為迅猛的領(lǐng)域之一，AI和大模型技術(shù)，在物流供應(yīng)鏈領(lǐng)域的應(yīng)用預(yù)計(jì)將變得更加廣泛且高效。這意味著，當(dāng)前技術(shù)尚無(wú)法觸及的場(chǎng)景，未來(lái)有可能通過(guò)AI技術(shù)得以實(shí)現(xiàn)。未來(lái)的物流圖景，將是人機(jī)協(xié)作、效率與公平并重的智能生態(tài)。當(dāng)然，技術(shù)并非萬(wàn)能——唯有將AI的“最優(yōu)答案”與行業(yè)的“生存韌性”結(jié)合，企業(yè)才能在這場(chǎng)變革中成為“適者”。

AI和大模型在物流行業(yè)應(yīng)用有哪些挑戰(zhàn)？

盡管AI技術(shù)能夠?yàn)樘嵘\(yùn)營(yíng)效率、降低成本提供了新的可能，還帶來(lái)了智能化管理和精準(zhǔn)預(yù)測(cè)等多方面的顯著優(yōu)勢(shì)。然而，任何新技術(shù)的應(yīng)用都不可能一帆風(fēng)順，AI和大模型在物流行業(yè)的實(shí)際落地過(guò)程中同樣面臨著諸多挑戰(zhàn)。

1.數(shù)據(jù)層面的問(wèn)題

• 數(shù)據(jù)質(zhì)量與完整性：物流涉及多環(huán)節(jié)（倉(cāng)儲(chǔ)、運(yùn)輸、客戶(hù)等），數(shù)據(jù)分散且格式不統(tǒng)一（如GPS、IoT傳感器、訂單系統(tǒng)），清洗和整合成本高。

• 實(shí)時(shí)性要求：路徑優(yōu)化、異常檢測(cè)等場(chǎng)景需實(shí)時(shí)處理海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)架構(gòu)難以支撐。

• 隱私與合規(guī)：客戶(hù)地址、貨物信息等敏感數(shù)據(jù)需符合GDPR、CCPA等法規(guī)，AI訓(xùn)練需脫敏處理。

2.技術(shù)與實(shí)施難題

• 模型泛化能力：物流場(chǎng)景復(fù)雜多變（如極端天氣、突發(fā)需求），單一模型可能無(wú)法適應(yīng)不同區(qū)域或業(yè)務(wù)線(xiàn)。

• 邊緣計(jì)算瓶頸：車(chē)載AI、無(wú)人機(jī)配送依賴(lài)邊緣設(shè)備算力，大模型部署困難。

• 系統(tǒng)集成難度：傳統(tǒng)物流系統(tǒng)（如WMS、TMS）與AI平臺(tái)兼容性差，改造周期長(zhǎng)。

3.成本與資源限制

• 硬件投入高：訓(xùn)練千億級(jí)參數(shù)模型需GPU集群，中小型企業(yè)難以負(fù)擔(dān)。

• 專(zhuān)業(yè)人才短缺：既懂物流業(yè)務(wù)又精通AI的復(fù)合型團(tuán)隊(duì)稀缺，招聘成本高。

• 試錯(cuò)風(fēng)險(xiǎn)：AI項(xiàng)目初期可能無(wú)法快速見(jiàn)效，ROI周期長(zhǎng)（如需求預(yù)測(cè)需歷史數(shù)據(jù)積累）。

4.組織與文化阻力

• 員工接受度低：一線(xiàn)操作人員可能抵觸自動(dòng)化（如無(wú)人倉(cāng)替代人工），需培訓(xùn)和文化轉(zhuǎn)型。

• 決策層認(rèn)知偏差：對(duì)AI期望過(guò)高（如認(rèn)為能解決所有問(wèn)題）或過(guò)低（如忽視長(zhǎng)期價(jià)值）。

對(duì)于物流企業(yè)而言，必須深入思考AI技術(shù)如何與現(xiàn)有業(yè)務(wù)體系更好地結(jié)合，并確保其價(jià)值能在企業(yè)運(yùn)營(yíng)中得到充分體現(xiàn)。在制定物流科技的戰(zhàn)略規(guī)劃時(shí)，需要緊密結(jié)合企業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo)和經(jīng)營(yíng)要求，匹配合適的科技規(guī)劃，并通過(guò)短期、中期和長(zhǎng)期相結(jié)合的方式進(jìn)行實(shí)施。

具體來(lái)說(shuō)，科技規(guī)劃不應(yīng)只著眼于眼前的短期利益，而忽視長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展機(jī)會(huì)；也不能盲目追求那些尚未成熟或難以落地的應(yīng)用場(chǎng)景。理想的科技規(guī)劃不僅要解決當(dāng)前的實(shí)際問(wèn)題，如降低成本和提高投資回報(bào)率，還要兼顧中長(zhǎng)期的發(fā)展需求。

例如，當(dāng)前的大模型和數(shù)字孿生技術(shù)雖然可能尚未完全成熟，但企業(yè)應(yīng)提前儲(chǔ)備和建設(shè)這些能力，為未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)力打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。通過(guò)這種平衡的策略，物流企業(yè)不僅能應(yīng)對(duì)當(dāng)前的挑戰(zhàn)，還能在未來(lái)的技術(shù)浪潮中占據(jù)有利位置。

對(duì)此，您有何看法？AI是否會(huì)成為物流行業(yè)的新生產(chǎn)力？歡迎在評(píng)論區(qū)分享您的見(jiàn)解。