百模大战的四大主战场，有（yǒu）哪些先（xiān）进战略部队？

物流百模大战要来了！在7月召（zhào）开的（de）2024世界人工智能大（dà）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（wù）流（liú）企业携（xié）手AI大模型闪亮登场（chǎng），大模型正在加速融入（rù）物流和供应链（liàn）产（chǎn）业（yè）。据报导，2023年我国AI大（dà）模型行业市场规模为147亿元，预计2024年将增（zēng）长至（zhì）超过200亿（yì）元。今年上半年（nián），中央财经委员会（huì）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（jì）术视为促（cù）进物（wù）流产业变革的强大技术力量。因此（cǐ），在这（zhè）个百亿的新战场下（xià），各式各样的AI大（dà）模型将助力物流行业和（hé）各大（dà）企业实现业务创新，走向高效智（zhì）能。了解当（dāng）前（qián）物（wù）流AI大模型的应用情况，底层逻辑以及潜在挑战是非常（cháng）必要的，本文将（jiāng）帮助你更好的了解这（zhè）一领域。

01  百模大战的四大（dà）主战场

AI大（dà）模型是通过深度学习等算法结合语言处理、计算机视觉等（děng）技（jì）术训练出的具有（yǒu）庞大规模参数的（de）人工智能模型。比如为（wéi）人所熟知的ChatGPT，就在（zài）语言处理领（lǐng）域取得（dé）了巨大（dà）的成功。通过AI大模型赋能，物（wù）流的很多环（huán）节可以提升效率（lǜ）、降（jiàng）低（dī）成本并提升服务（wù）质量。物（wù）流百模（mó）大战一触（chù）即发，作者认为（wéi）将（jiāng）有四（sì）大主战场。

智能设备战场：（1）机器人（rén）仓库管理：AI大模型控制各类仓储机器人，自动化叉车等仓（cāng）储设备，在仓库内移动、存取货（huò）物，提高仓储效（xiào）率和准确性。（2）智能末端配（pèi）送：在干线自动驾驶、末端无人机、无人车方面（miàn），通过与大模型结合，提高人机（jī）协同，优化配送效率（lǜ）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（jù）实（shí）时路况、天气（qì）情况等因素（sù），为运（yùn）输车辆提供（gòng）最优的路（lù）线建（jiàn）议。减少运输时间和（hé）成（chéng）本，降（jiàng）低碳排放。此外，还可（kě）以根据订单的（de）紧急程度（dù）和配送地址，智能调整车辆的装载和配送顺（shùn）序。（2）智（zhì）能货物跟踪：AI大模型可以分析物（wù）流数据和传感器数据，实时追踪货物的位置（zhì）和状（zhuàng）态，并在地图上（shàng）进行可视化展（zhǎn）示。帮助物流公司监控货物的运输情况，及时发现问题并采（cǎi）取适当的措施。（3）智能库存（cún）管（guǎn）理：通过AI大（dà）模型（xíng）的分析和（hé）优化算法（fǎ），可以（yǐ）帮助企业准确评估库存需求，优化库存管理和调拨策略（luè），同时可以分析销售数（shù）据和（hé）需求模式，提供准确的补货建议（yì）。

订单处理战场（chǎng）：（1）订单预测：AI大模型通过分析（xī）历史订单（dān）数据、市场趋势等信息，可（kě）以预测订单量和需求，帮助企业合理（lǐ）调配资源。（2）高效（xiào）分（fèn）单：AI大模型实现快速接单和（hé）高效分单，提高订（dìng）单（dān）处理（lǐ）速度和（hé）准确性。

售后（hòu）服务战场：（1）智能客服：AI大（dà）模型（xíng）过自然（rán）语言（yán）处理（lǐ）技术快速理解用户的问题，并（bìng）给出准确的答案（àn），提高服务效（xiào）率。同时，智能客服能够减少（shǎo）人工客服的（de）数量，从而降低成本。（2）风险管（guǎn）理：AI大模型可以通过监控各种数据源，例如交通（tōng）数据（jù）、天气数据、供应链数据等，来检（jiǎn）测潜在的风险和异（yì）常情况。物流公司可以及时采（cǎi）取措施，减少风险（xiǎn）并提（tí）高运营的稳定性。

02 参战方（fāng）众多，整个物（wù）流行业（yè）乱成了一锅粥

据统计，目前仅国内便已（yǐ）经有200 多个大模型（xíng）推（tuī）出，涉及物流和供应链（liàn）场景的大模型已达上百个，迎来了爆发式增长。毫不（bú）夸张的说，由于参战方众多，整个物流行业乱成了（le）一锅粥，为了便于读者理解（jiě），作者结合四大战（zhàn）场，汇总了行业代表性的物流企业，以（yǐ）及其大模（mó）型应（yīng）用的功能（néng），见表（biǎo）格。

物流行业（yè）头（tóu）部企业应用大模型核心功能对比

03 先（xiān）进战略部队不断（duàn）抵达前线

AI大模型是大数据+大算（suàn）力+强算法结合的产物。算力的大小代表着对数（shù）据（jù）处理能力的（de）强弱（ruò）。芯片性能越好，大模型的处理能力越（yuè）快。算法是大（dà）模型解决问题的机（jī）制，源于（yú）算法理论发展、迭代优化。不同（tóng）算法可（kě）以看（kàn）做（zuò）解决问题的不（bú）同路（lù）径。数据是算法训练的养料，前（qián）期（qī）需要给模型喂养大量（liàng）数据，形（xíng）成模（mó）型理（lǐ）解能力，中（zhōng）后期（qī）数据质（zhì）量决定了模型精度。
目前各物（wù）流企业大模型的应用，主（zhǔ）要还是依托与（yǔ）国（guó）内外（wài）先（xiān）进的通用AI大模型合作。比如国内已有（yǒu）百度、阿（ā）里巴巴、腾讯、华为（wéi）等公司对AI大模（mó）型进行开发，国（guó）外如（rú）Open AI、Google等企业，涌现的各类语言大模型、视觉（jiào）大模型、多模（mó）态（tài）大模型也已（yǐ）实现部分应用落地。

全（quán）球AI大模型（xíng）头部玩家一览

04 隐患与风险

在物流行（háng）业应（yīng）用AI大（dà）模型虽（suī）然带来（lái）了（le）许多优势，但（dàn）也可能（néng）伴随一些风险和隐患，Amazon曾因为使（shǐ）用大模型优化配送路（lù）径规划，导致客户地（dì）址和货物（wù）信（xìn）息被泄露，部分客户隐私受到侵（qīn）犯。作者认（rèn）为有以下风险和隐患需要重视。数据隐私和安（ān）全风（fēng）险：物流（liú）行业涉及大量客户和（hé）供应商数据，包（bāo）括地址、联系方式（shì）、货（huò）物信息等（děng）。如（rú）果这些（xiē）数据被（bèi）泄露或遭到黑客攻击，可（kě）能导致严重（chóng）的隐私泄露和安全问（wèn）题。AI大模型在（zài）处理这些（xiē）数（shù）据时需（xū）要严（yán）格遵守（shǒu）数（shù）据保护法规，确保数据（jù）安（ān）全性。误差累积和系统失控（kòng）：AI大模（mó）型在（zài）物流（liú）规划和决策中可能存（cún）在误差累积的问题，特别是（shì）在复杂的物流网（wǎng）络（luò）中。如（rú）果模型出现失控或错误的决策，可能导致严重的（de）运（yùn）输延误（wù）、货（huò）物丢失等问题，影（yǐng）响（xiǎng）整个供应链的（de）运作（zuò）。技（jì）术（shù）依赖和（hé）单点故（gù）障：物流企业过度依赖AI大模型可能导致（zhì）技术（shù）单点故障的风险。如果系统出（chū）现故障（zhàng）或停机，可能导致整个物流网络瘫痪，造（zào）成严重的损失和（hé）影响。同时AI技术发展迅速，现有（yǒu）的AI大模（mó）型可能（néng）很快（kuài）就（jiù）会（huì）过时，需要不断更（gèng）新和升级（jí），这可（kě）能会带来额外的（de）成本和管理挑战。

05 结语

大模型并非（fēi）万（wàn）能，落地到物流行业（yè）同样存在（zài）磨合（hé）与挑战（zhàn），物流企业更希望大模型（xíng）能（néng）提（tí）供（gòng）简单易（yì）用的技术，提质增效。另外（wài）未来在大模型运用的标准和制度上，行业（yè）内希望能有一（yī）个更好的（de）规（guī）范，不（bú）至于（yú）陷入乱（luàn）战（zhàn）。百模大战正（zhèng）在持续，不论谁是最后的赢家，AI大模型（xíng）终将引领（lǐng）智能物流（liú）革命。