12月28日，由羅戈網(wǎng)主辦的2023第六屆中國(guó)供應(yīng)鏈與物流科技創(chuàng)新企業(yè)年會(huì)在上海舉辦。?

會(huì)上由羅戈研究院長(zhǎng)潘永剛主持，順豐科技AIoT領(lǐng)域副總裁宋翔、咪啰信息科技公司聯(lián)合創(chuàng)始人&上海海事大學(xué)教授丁一、壹沓科技合伙人&副總裁陸玥、運(yùn)匠科技創(chuàng)始人兼CEO陳偉圍繞“人工智能與數(shù)字孿生在供應(yīng)鏈物流應(yīng)用現(xiàn)狀及未來(lái)空間”的主題展開(kāi)了深度的探討，大家一致認(rèn)為，科技改變物流，物流改變生活，要擁抱未來(lái)技術(shù)的變革，對(duì)物流智慧化的建設(shè)充滿信心。

（以下內(nèi)容根據(jù)羅戈網(wǎng)“2023第六屆中國(guó)供應(yīng)鏈與物流科技創(chuàng)新企業(yè)年會(huì)”內(nèi)容整理，略有刪減。）

人工智能和數(shù)字孿生現(xiàn)狀分析

潘永剛：在討論環(huán)節(jié)，我們聚焦“人工智能和數(shù)字孿生在供應(yīng)鏈物流領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀以及發(fā)展空間”。在服務(wù)客戶、做業(yè)務(wù)的過(guò)程中，無(wú)論是對(duì)人工智能、數(shù)字孿生、大模型還是AIGC、低代碼平臺(tái)，這些都可能延伸到供應(yīng)鏈物流領(lǐng)域，跟人工智能相關(guān)最為前沿的一些觀點(diǎn)。請(qǐng)幾位嘉賓就這個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀，從自身角度分析，未來(lái)發(fā)展上有哪些應(yīng)用空間。    

宋翔：放在物流供應(yīng)鏈行業(yè)里看，除了數(shù)字孿生以外，人工智能是智慧物流發(fā)展里非常重要的一個(gè)組成部分。供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)的角度有一個(gè)非常天然的訴求，這個(gè)訴求幾十年前就已經(jīng)存在了，我們要去優(yōu)化運(yùn)營(yíng)，這里面存在著預(yù)測(cè)、規(guī)劃、調(diào)度需求。這件事對(duì)運(yùn)力資源、人員、設(shè)備、場(chǎng)地都是一樣，我們要去預(yù)測(cè)需求在哪里、有多少，我們匹配什么樣的資源。這個(gè)規(guī)劃可能是月級(jí)、周級(jí)、天級(jí)的，但是到執(zhí)行那天一定會(huì)有一些變化，這就是調(diào)度。這是個(gè)共性的話題，這也是人工智能發(fā)展中首要解決的問(wèn)題。

第二部分，我們針對(duì)整個(gè)環(huán)境里大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的智能化理解和生成。這類總結(jié)起來(lái)，包括圖片、視頻、文字、語(yǔ)音以及它們的復(fù)合形態(tài)，在業(yè)務(wù)中是廣泛存在的，不管是監(jiān)控、車載的畫面，還是手機(jī)應(yīng)用的小程序、打的電話、拍的視頻/圖片，這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如何能夠自動(dòng)化地用AI去理解，如何用AI去生成，包括今年的大模型出來(lái)之后，這是非常重要的一部分。

第三部分就是機(jī)器人。過(guò)去5-10年的時(shí)間，國(guó)產(chǎn)物流自動(dòng)化充沛，是這個(gè)行業(yè)發(fā)展的黃金時(shí)期。自動(dòng)化的話題在我們這個(gè)行業(yè)里是永恒的，過(guò)去幾年的AGV，包括最近幾年非常關(guān)注的人形機(jī)器人，都是解決降低人力投入的途徑，通過(guò)機(jī)器的方式緩解勞動(dòng)力人口持續(xù)減少的問(wèn)題。這是我們非常重要的戰(zhàn)場(chǎng)，不管是順豐還是行業(yè)內(nèi)的同行，我們必然會(huì)有一個(gè)共識(shí)，人工智能是非常重要的。

丁一：我們?cè)趺礃佣x數(shù)字孿生？如果對(duì)這個(gè)技術(shù)定義不清的話，一方面可能會(huì)高估這個(gè)技術(shù)所創(chuàng)造的價(jià)值，另一方面也可能會(huì)過(guò)于看低這個(gè)技術(shù)所創(chuàng)造的價(jià)值。我們團(tuán)隊(duì)認(rèn)為數(shù)字孿生其實(shí)很好理解，不要認(rèn)為好像一下子它能解決所有的問(wèn)題，數(shù)字孿生是一個(gè)容器或載體，像是其他一系列技術(shù)的一個(gè)載體，包括大數(shù)據(jù)、AI，它是作為載體存在的一種技術(shù)。作為載體，數(shù)字孿生又可以有很多分類，我比較熟悉的還是港航物流領(lǐng)域，在我們這個(gè)領(lǐng)域有多種多樣的數(shù)字孿生，當(dāng)然有些數(shù)字孿生要打引號(hào)。我說(shuō)一下我們理解的分類，這些分類的數(shù)字孿生產(chǎn)品或多或少在物流行業(yè)都能見(jiàn)到。              

首先是打引號(hào)的數(shù)字孿生，這種數(shù)字孿生并不是真正意義上的數(shù)字孿生。它實(shí)際上是針對(duì)某個(gè)生產(chǎn)業(yè)務(wù)場(chǎng)景建了一個(gè)模，在這個(gè)模型上附了一些看板和指標(biāo)數(shù)據(jù)，這種數(shù)字孿生只是對(duì)以前數(shù)據(jù)看板的一種美化和升級(jí)。        

第二種數(shù)字孿生是真正的數(shù)字孿生，但是它和實(shí)際場(chǎng)景是單向的實(shí)時(shí)映射，像影子一樣，它是替代過(guò)去的監(jiān)控系統(tǒng)，這樣的數(shù)字孿生也應(yīng)用很廣泛。           

第三種數(shù)字孿生，我們把它叫做決策用數(shù)字孿生，這種數(shù)字孿生并不一定要實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)，它會(huì)基于歷史上大量的數(shù)據(jù)，通過(guò)歷史數(shù)據(jù)的重演。以港口為例，在港口設(shè)計(jì)初期，它就可以規(guī)劃一個(gè)港口，怎么樣去建設(shè)，對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)估。這樣的數(shù)字孿生其實(shí)已經(jīng)有很大的意義了。

最后一種數(shù)字孿生是嚴(yán)格意義上的數(shù)字孿生，就像順豐做的工作，要把三方面結(jié)合起來(lái)。我們?cè)诟劭谛袠I(yè)同樣也分為事前、事中、事后，我們把它叫做事中的孿生監(jiān)控，還有事前的孿生決策，基于各種機(jī)器學(xué)習(xí)和AI算法進(jìn)行擬真的決策，大學(xué)還基于科技部的國(guó)研發(fā)項(xiàng)目，打造一個(gè)基于數(shù)字孿生的算法，從港口計(jì)劃到調(diào)度階段的算法驗(yàn)證平臺(tái)，可以極大加快各種算法的研發(fā)效率。然后是事后孿生，孿生本身就是大數(shù)據(jù)治理的工具和體現(xiàn)，通過(guò)這樣的數(shù)據(jù)，我們可以積累大量的數(shù)據(jù)，然后去把這些數(shù)據(jù)整理以后反饋給我們決策用的智能算法。現(xiàn)在大概孿生有這樣的分類，各種類型的孿生也在物流行業(yè)有很深度的應(yīng)用。

陸玥：壹沓正在構(gòu)建數(shù)字員工機(jī)器人，來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)超自動(dòng)化。超自動(dòng)化的概念也是Gartner提出來(lái)的，分成四個(gè)階段，第一階段叫業(yè)務(wù)自動(dòng)化，后來(lái)叫流程自動(dòng)化，把點(diǎn)串成線。下一個(gè)階段是智能識(shí)別，比如使用OCR、機(jī)器學(xué)習(xí)、大語(yǔ)言模型、知識(shí)圖譜等技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)多模態(tài)識(shí)別等等，最后是超自動(dòng)化。因?yàn)橐柬尘邆淞薌artner所提的超自動(dòng)化里的多個(gè)技術(shù)，所以我們也被Gartner認(rèn)為是中國(guó)領(lǐng)先的超自動(dòng)化廠商。目前我們基于超自動(dòng)化的理念，構(gòu)建了基于大模型的供應(yīng)鏈數(shù)字員工超自動(dòng)化平臺(tái)。

我們提供了哪些應(yīng)用？

· 在數(shù)字人方面，我們既提供了開(kāi)箱即用的固定場(chǎng)景數(shù)字機(jī)器人，比如查運(yùn)配機(jī)器人、報(bào)關(guān)機(jī)器人。我們也提供了數(shù)字機(jī)器人的工具，我們還提供研發(fā)平臺(tái)，比如說(shuō)企業(yè)里的IT人員感興趣，具備一定編程能力，他就可以很快速的利用數(shù)字機(jī)器人開(kāi)發(fā)平臺(tái)去搭建自己公司內(nèi)部的數(shù)字機(jī)器人，而且可以實(shí)現(xiàn)多場(chǎng)景的任務(wù)分配。

· 在智能識(shí)別方面，在供應(yīng)鏈和國(guó)際物流領(lǐng)域里涉及到的發(fā)票、合同、提單、運(yùn)單、原產(chǎn)地證、衛(wèi)生證等等，我們可以把原來(lái)的word、圖片、pdf等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以提升業(yè)務(wù)的效率。除此之外，我們還構(gòu)建了全球13家船公司14個(gè)平臺(tái)的運(yùn)價(jià)聚合，可以讓大家很方便的像使用攜程一樣做全航線運(yùn)價(jià)的一站式比較。

此外，我們還做了物流可視化平臺(tái)。在全球化的背景下，不管是海運(yùn)、鐵運(yùn)還是公路，供應(yīng)鏈、貨物處于哪個(gè)位置，它的狀態(tài)怎么樣，是否有延遲，我們都可以通過(guò)這個(gè)平臺(tái)去做監(jiān)控。         

今年我們自己也構(gòu)筑了大模型的相應(yīng)產(chǎn)品。差不多一個(gè)月之前，我們做了供應(yīng)鏈領(lǐng)域里的數(shù)字員工機(jī)器人。我們提供了數(shù)字員工的專家團(tuán)隊(duì)，依托于大模型來(lái)構(gòu)建。目前我們?nèi)脒x了Gartner的多個(gè)報(bào)告，包括AI上市企業(yè)指引，包括Gartner供應(yīng)鏈的“魔力象限”，我們?nèi)脒x了2023大模型落地案例應(yīng)用集。    

陳偉：物流數(shù)字化和運(yùn)輸是兩個(gè)大的行業(yè)，差距比較大，這次來(lái)講講物流數(shù)字化領(lǐng)域的現(xiàn)狀。AI目前的機(jī)會(huì)還不大，為什么這樣判斷？汽車發(fā)展本身要有成熟度，任何科技技術(shù)，從關(guān)注期到應(yīng)用期，要考慮你是什么身份。你說(shuō)我是AI的創(chuàng)業(yè)者，那你肯定要完全all in，你要大膽的想，摔倒就摔倒，本來(lái)就是用來(lái)摔倒的。如果你是像順豐這樣的應(yīng)用企業(yè)，那你就要學(xué)習(xí)豐田，永遠(yuǎn)用成熟技術(shù)。

AI的底層算法說(shuō)大了沒(méi)意義，因?yàn)槎际歉銢](méi)關(guān)系的事情。但是給大家一點(diǎn)希望，它還是在往前走，至少在垂直領(lǐng)域，比如在名片識(shí)別上。在自動(dòng)駕駛上，有前進(jìn)的可能性，到什么程度我不確定?？赡苌锨嗽谘邪l(fā)，有大量的視頻、激光雷達(dá)等，后面的算力是無(wú)窮無(wú)盡的。但企業(yè)里的這些數(shù)據(jù)質(zhì)量是很差的，大家要醒一醒，我們也要面對(duì)現(xiàn)實(shí)，管理者的第一要?jiǎng)?wù)是面對(duì)自己的現(xiàn)實(shí)做決策，而不是完全活在夢(mèng)想中。真正的領(lǐng)袖級(jí)可以講夢(mèng)想，到CEO級(jí)別就開(kāi)始要基于現(xiàn)實(shí)決策了。

潘永剛：站在應(yīng)用范疇上來(lái)講，領(lǐng)先的所有科技應(yīng)用是大公司、專業(yè)公司去做的，而且能率先享受到它帶來(lái)的超額收益。但是這個(gè)領(lǐng)先是有階段性的，過(guò)了你領(lǐng)先的這個(gè)階段，很快進(jìn)入成熟期，大家大規(guī)模都在使用，那就變成普惠的技術(shù)。那時(shí)，可能就像我們現(xiàn)在的數(shù)字化系統(tǒng)一樣，它變成了你只要愿意做投入，那我就可以給你帶來(lái)價(jià)值，就可以讓你應(yīng)用。

在這樣的領(lǐng)先科技方面，我們用什么樣的視角去觀察它，既是要求頂天又要立地，既要站得高看得遠(yuǎn)，知道最前沿的發(fā)生了什么，又要站在地上，看這是不是我應(yīng)該用的東西，我現(xiàn)在應(yīng)該做什么，應(yīng)該嘗試什么，不同公司的差異很大。    

未來(lái)物流數(shù)字化領(lǐng)域有多大的發(fā)展空間？

陳偉：數(shù)字孿生就是數(shù)字化的高階階段，當(dāng)你的數(shù)據(jù)量足夠多、數(shù)據(jù)質(zhì)量足夠好，其實(shí)就是數(shù)字孿生。

原來(lái)可能是單聚集，后來(lái)到里程碑聚集，最后所有的環(huán)節(jié)都可視了，最后做成3D的。實(shí)際實(shí)踐中，算法和呈現(xiàn)上已經(jīng)有很多實(shí)際案例了，包括園區(qū)、倉(cāng)庫(kù)，我們倉(cāng)庫(kù)的研發(fā)投入也挺大的，倉(cāng)庫(kù)的功能已經(jīng)超過(guò)運(yùn)輸功能了，倉(cāng)庫(kù)相對(duì)比較成熟，有3700多個(gè)功能點(diǎn)，運(yùn)輸反而只有3400多個(gè)功能點(diǎn)，總共有7000多個(gè)功能點(diǎn)。這些功能和數(shù)據(jù)就是為了做數(shù)字孿生的，最終在實(shí)戰(zhàn)中，作業(yè)效率提高11%，戶外運(yùn)輸提高了5%的準(zhǔn)時(shí)率，整體來(lái)講達(dá)到預(yù)期，投入不大，百萬(wàn)級(jí)的投入，加上自己的投入可能要上千萬(wàn)。在這樣的投入情況下講收益才有意義，因?yàn)槠髽I(yè)還是要算賬。

因?yàn)楸旧砉芾硭礁?、?shù)據(jù)質(zhì)量高，你才有可能做這些事，再往上做預(yù)測(cè)、做全供應(yīng)鏈的，做數(shù)字孿生的一些探索，也是在不斷的精進(jìn)過(guò)程中。

從原來(lái)數(shù)字化的角度，一個(gè)環(huán)節(jié)一個(gè)環(huán)節(jié)的去處理，達(dá)到收益。當(dāng)你全鏈條的質(zhì)量做高了，我們從原材料到庫(kù)存、門店、經(jīng)銷商，庫(kù)存全部一盤貨做完。供應(yīng)鏈做到一盤貨真正打通的也不多，你覺(jué)得已經(jīng)排到很頂尖的位置了，在這個(gè)基礎(chǔ)上做數(shù)字孿生是很有可能的。最終還是要講銷量，我的銷量上升了，這非常關(guān)鍵，重點(diǎn)是庫(kù)存要下降，越做越正反饋，越做越好，最后把全渠道打通。

我們現(xiàn)在正在做、未來(lái)也要做的是延展到更多地方，比如到門店、個(gè)人消費(fèi)者，供應(yīng)鏈連的越多越好。還要做全鏈條的方案，其實(shí)已經(jīng)做了，有研發(fā)了繼續(xù)投入，這樣就是良性循環(huán)，而不是一直燒錢，燒不下去了?，F(xiàn)在市場(chǎng)不好，大家都卷的要死，哪有那么多錢去投。供應(yīng)鏈全部打通了以后，運(yùn)輸也好，倉(cāng)儲(chǔ)也好，訂單也好，渠道也好，這些都好了，應(yīng)該可以做更高級(jí)的事情，去做整體的解決方案。             

潘永剛：我們要更高階的科技，實(shí)際上你要有更堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，只有基礎(chǔ)打好，你才能夠獲得高新科技帶給我們的價(jià)值。

對(duì)于未來(lái)，可能在應(yīng)用的判斷上還可以一些觀點(diǎn)呈現(xiàn)出來(lái)。

陸玥：我感覺(jué)從技術(shù)角度最終是殊途同歸的，我認(rèn)為未來(lái)都會(huì)走到元宇宙的集大成概念里。我的主業(yè)還是做人工智能相關(guān)的事情，我們目前已經(jīng)服務(wù)了國(guó)內(nèi)差不多近千家各個(gè)口岸的頭部供應(yīng)鏈物流企業(yè)。

我講一下我對(duì)未來(lái)的判斷是什么，剛才在講我們用的一些人工智能技術(shù)，不光是我們的客戶在用，我們自己也在用，包括數(shù)字機(jī)器人，比如說(shuō)我們內(nèi)部的HR招聘，我們都是通過(guò)數(shù)字機(jī)器人去自動(dòng)下載簡(jiǎn)歷，跟數(shù)字人打招呼，去跟它建聯(lián)，已經(jīng)不完全是人在做了。

另外，我們內(nèi)部推了基于大模型的數(shù)字員工，我們?cè)谧约浩髽I(yè)內(nèi)部開(kāi)放了廣泛應(yīng)用，我們鼓勵(lì)每個(gè)員工都去搭建自己的數(shù)字助手，這可以用于各種領(lǐng)域，你可以自己去培訓(xùn)，你可以去設(shè)數(shù)字員工的性格特點(diǎn)、說(shuō)話風(fēng)格、具備技能庫(kù)/知識(shí)庫(kù)，我們可以自己去訓(xùn)練，甚至你可以直接把網(wǎng)站地址加進(jìn)去，機(jī)器人會(huì)自己去學(xué)習(xí)網(wǎng)站上的內(nèi)容。

要實(shí)現(xiàn)比較高精度的時(shí)候，可能需要做一些指定的微調(diào)。比如說(shuō)你的HR制度、行政、報(bào)銷等各方面，現(xiàn)在都是員工自己去找對(duì)應(yīng)的機(jī)器人去問(wèn)，已經(jīng)不是去找對(duì)應(yīng)的人去問(wèn)了，這是已經(jīng)看到的未來(lái)，不是講一些虛的，這完全是實(shí)際的應(yīng)用。包括客戶在用的，直接去查海運(yùn)的價(jià)格、陸運(yùn)的價(jià)格、貨物的狀態(tài)，現(xiàn)在都可以數(shù)字員工的平臺(tái)去實(shí)現(xiàn)。我們之前說(shuō)的系統(tǒng)設(shè)計(jì)都是給人使用去開(kāi)發(fā)的，按照流程的固化、工作崗位設(shè)置不同界面，人登錄這些界面去操作自己那部分的職責(zé)。

將來(lái)的系統(tǒng)是給機(jī)器人來(lái)使用的，不是個(gè)人使用的，所以我們現(xiàn)在所看到的界面，未來(lái)一定不是這個(gè)界面。大語(yǔ)言模型的出現(xiàn)，為什么大家都認(rèn)為它是顛覆的，它可能帶來(lái)一個(gè)直接后果，將來(lái)我們不管是上網(wǎng)、購(gòu)物、業(yè)務(wù)操作，將來(lái)入口最極致的可能就是一個(gè)對(duì)話框，不管是輸文字、導(dǎo)圖片還是發(fā)語(yǔ)音，它通過(guò)識(shí)別來(lái)判斷你的意圖，來(lái)對(duì)應(yīng)后面的系統(tǒng)，調(diào)用各種機(jī)器人去完成。這是顛覆的，這是我們目前能夠看到的一個(gè)非常大的趨勢(shì)。只不過(guò)時(shí)間多久，現(xiàn)在還比較難判斷，但是我們現(xiàn)在已經(jīng)在做這樣的事情了。通過(guò)前臺(tái)的搜索框，我們調(diào)動(dòng)后面的機(jī)器人去做一件事情，這已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)。

帶來(lái)的一個(gè)是入口改變，一個(gè)是現(xiàn)有軟件系統(tǒng)形態(tài)的改變，然后就是目前所有業(yè)務(wù)流程的顛覆。在新技術(shù)形態(tài)的驅(qū)動(dòng)下，我們現(xiàn)有的工作流程一定也不是這樣的，當(dāng)然你現(xiàn)在帶來(lái)的組織架構(gòu)變化也是一樣。

潘永剛：未來(lái)的世界像是一個(gè)平行世界，每個(gè)人都有自己的智能助手，你的生活、工作各個(gè)維度都幫你訓(xùn)練出來(lái)，幫你去做你該做的事情，那是一個(gè)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，那個(gè)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器人網(wǎng)絡(luò)，人可以更多地被解放出來(lái)，去做你想做的事情，去做你更喜歡做的事情，那是值得讓人憧憬的新時(shí)代。   

丁一：談到未來(lái)，可以簡(jiǎn)短說(shuō)幾句我們這個(gè)行業(yè)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。前段時(shí)間交通運(yùn)輸部下發(fā)了關(guān)于港航行業(yè)的智慧港口、智慧航道發(fā)展白皮書，規(guī)劃到2030年。剛才各位嘉賓談?wù)摰倪@些技術(shù)，基本上在這個(gè)白皮書里都是非常具體的有所展開(kāi)。

為什么會(huì)有這樣的要求？港航物流行業(yè)相對(duì)于倉(cāng)儲(chǔ)物流配送的大范圍物流來(lái)說(shuō)，港航物流相對(duì)比較封閉。這個(gè)行業(yè)過(guò)去的競(jìng)爭(zhēng)可能是一種不完全競(jìng)爭(zhēng)，現(xiàn)在的競(jìng)爭(zhēng)其實(shí)也越來(lái)越白熱化，港口行業(yè)過(guò)去的競(jìng)爭(zhēng)從單個(gè)碼頭，不管碼頭多大，去考慮它的效率等等。現(xiàn)在變成了要為客戶提供門到門的服務(wù)，總建立多式聯(lián)運(yùn)的集輸運(yùn)網(wǎng)絡(luò)，甚至從國(guó)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)一直延伸到比如上港在以色列投資建設(shè)海法，以及在希臘投資的港口。港口物流行業(yè)也越來(lái)越復(fù)雜了，我個(gè)人認(rèn)為數(shù)字化、信息化依然是解決這些問(wèn)題的最佳投資實(shí)踐。如果我們要解決這些問(wèn)題，我投入最小的方式還是通過(guò)數(shù)字化、智能化等去改變。    

談到具體的技術(shù)，再回到數(shù)字孿生和人工智能。剛才我已經(jīng)提到數(shù)字孿生，它本質(zhì)上是一種容器，這個(gè)如果只是容器的話，它解決不了什么問(wèn)題，它和人工智能、大數(shù)據(jù)融合，共同解決問(wèn)題。提到人工智能，人工智能的發(fā)展可能也會(huì)有很多問(wèn)題。據(jù)我自己的經(jīng)驗(yàn)，我要把人工智能的階段簡(jiǎn)單拆一下。比較現(xiàn)在用的非常好的識(shí)別名片，這種人工智能又叫做感知式人工智能，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，比如說(shuō)代替人的眼睛去識(shí)別。

同樣的，在港口行業(yè)，海事大學(xué)的團(tuán)隊(duì)幫助很多港口去研發(fā)了基于機(jī)器視覺(jué)的智能理貨和設(shè)備自動(dòng)確認(rèn)，我發(fā)覺(jué)這種人工智能推起來(lái)特別容易。為什么？原因是它取代的是終端的操作工人，操作場(chǎng)景又危險(xiǎn)，人員流動(dòng)又快。比較難推的人工智能其實(shí)就是下一步，我們把它叫做決策用人工智能，或者生成式人工智能。

為什么我們團(tuán)隊(duì)覺(jué)得數(shù)字孿生重要，正是因?yàn)楝F(xiàn)在人工智能不夠成熟，所以我們目前非常需要數(shù)字孿生技術(shù)，因?yàn)槲覀冃枰环N可以和人更加直接高效的溝通方式，數(shù)字孿生就提供了這樣的可能性，把大數(shù)據(jù)所得到的結(jié)果和人工智能的決策和結(jié)果非常直觀地呈現(xiàn)給人看，只要有一點(diǎn)點(diǎn)業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)的人一眼就看出來(lái)了，這是數(shù)字孿生非常重要的作用。

同時(shí)，通過(guò)數(shù)字孿生可以構(gòu)建物流行業(yè)的數(shù)字化基建，到底是要信息化其他建設(shè)的非常好、數(shù)據(jù)治理做的非常好了才能做數(shù)字孿生，還是數(shù)字孿生和數(shù)據(jù)治理的其他信息系統(tǒng)一起做。我的觀點(diǎn)是可以一起做，當(dāng)然你也不能說(shuō)我連以前最基本的MES系統(tǒng)都沒(méi)有就要上數(shù)字孿生，那是假的數(shù)字孿生。有了最基本的系統(tǒng)以后，數(shù)字孿生可以作為數(shù)據(jù)治理的工具，我們?cè)诟劭谛袠I(yè)也是有實(shí)際經(jīng)驗(yàn)的。    

比如我們之前給洋山港做數(shù)字孿生系統(tǒng)，根據(jù)信息系統(tǒng)背后的數(shù)據(jù)去還原一條船，結(jié)果發(fā)現(xiàn)這條船的煙囪有400米高，這個(gè)碼頭已經(jīng)運(yùn)轉(zhuǎn)兩年了，一直沒(méi)有人發(fā)現(xiàn)，他們領(lǐng)導(dǎo)一看就開(kāi)始罵人，相關(guān)的數(shù)據(jù)馬上在數(shù)據(jù)孿生一呈現(xiàn)以后，有問(wèn)題的數(shù)據(jù)就治理掉了。最近還在推港域的MES外集卡系統(tǒng)，我們的數(shù)據(jù)供應(yīng)商和我們的客戶說(shuō)，我們外集卡的定位接口已經(jīng)做到100%了，沒(méi)有任何問(wèn)題了。同樣，我們把數(shù)字孿生一做好，把數(shù)據(jù)一接進(jìn)來(lái)，發(fā)現(xiàn)有的外集卡飄到了靜安寺的頭頂上，那這叫做好了嗎？數(shù)字孿生和大數(shù)據(jù)治理是相輔相成的過(guò)程。

最后和一開(kāi)始提到的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)建設(shè)相關(guān)，把數(shù)字孿生和人工智能作為一種數(shù)字化基建的手段，可以輔助我們的企業(yè)，包括港口物流和其他的物流行業(yè)，去更好地構(gòu)建和一個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)，這也是相關(guān)技術(shù)未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。

最后總結(jié)一句話，實(shí)際上我剛才說(shuō)的這些都沒(méi)太大用，那我為什么要這樣說(shuō)？包括數(shù)字孿生、人工智能這些數(shù)字化技術(shù)，本質(zhì)上要對(duì)現(xiàn)有流程進(jìn)行重構(gòu)和再造，最終又回到管理人員手上，這些技術(shù)統(tǒng)統(tǒng)只是工具，如果管理上不發(fā)生任何變化，這些工具不可能發(fā)揮作用，希望大家可以擁抱這種變化。      

宋翔：我簡(jiǎn)明扼要的做一些展望，其實(shí)我想從人工智能和數(shù)字孿生結(jié)合的點(diǎn)來(lái)看，先看人工智能。大模型技術(shù)，相信大家都非常看好它的未來(lái)，本身大模型的核心解決了兩個(gè)問(wèn)題。第一，它是一個(gè)非常巨大的factor database。第二，它能做很強(qiáng)大的推理，基于知識(shí)的推理。這兩個(gè)能力結(jié)合在一起，之前很多人工智能的智能化水平不夠的問(wèn)題都能夠極大解決。但是我們并沒(méi)有解決一個(gè)問(wèn)題，面向未來(lái)，我們的大模型好像并沒(méi)有超越人的智力水平。

我們未來(lái)怎么看這個(gè)事情？過(guò)去這幾年有一個(gè)案例能證明人工智能可以超越人的智力水平。就是下圍棋，阿爾法狗做到了這一點(diǎn)，怎么做到的？因?yàn)樗幸粋€(gè)虛擬棋盤，它已經(jīng)練了無(wú)數(shù)遍了，所以它能找到最優(yōu)的打法。人工智能想要真正成為超越人的智能，必須要有好的訓(xùn)練環(huán)境，這個(gè)訓(xùn)練環(huán)境就是每個(gè)行業(yè)的數(shù)字孿生。當(dāng)數(shù)字孿生最后建起來(lái)，人工智能就可能變得很智能、很強(qiáng)大，這在物流和供應(yīng)鏈行業(yè)里至關(guān)重要，因?yàn)楸旧磉@個(gè)行業(yè)是復(fù)雜的虛擬決策，很多決定會(huì)影響下游，不管是下游行業(yè)還是企業(yè)，所以它更急需這么一個(gè)好的遞增環(huán)境，或者類似于像圍棋的棋盤，它如果足夠真實(shí)，那很多環(huán)節(jié)的智能化水平就能夠提升，我們對(duì)很多方向有非常好的信心，我們認(rèn)為這個(gè)技術(shù)路線可以走向更光輝的未來(lái)。

潘永剛：總結(jié)幾位展望的未來(lái)，我們要有好的管理認(rèn)知，要從管理上意識(shí)到要擁抱未來(lái)，要去打造更好的數(shù)字基礎(chǔ)，要去理解我的業(yè)務(wù)、流程、管理如何跟這些領(lǐng)先科技找到融合點(diǎn)，最終再實(shí)現(xiàn)我們的價(jià)值。

在這個(gè)過(guò)程當(dāng)中，從技術(shù)邏輯上看，我們要有數(shù)字化，要能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)字孿生，在數(shù)字孿生的基礎(chǔ)上幫我們構(gòu)建了一個(gè)很好的虛擬廠、很好的容器，再去應(yīng)用人工智能，既能夠幫助我們改善現(xiàn)狀，也幫我們不斷尋找到優(yōu)化的空間。

如何面對(duì)高階數(shù)字化的未來(lái)？

最后，請(qǐng)用一句話給大家一些建議，因?yàn)椴煌髽I(yè)處于不同的階段，到底我們?cè)谌斯ぶ悄芎蛿?shù)字孿生應(yīng)用上應(yīng)該買還是應(yīng)該自己建，要怎么用，從哪里開(kāi)始。  

宋翔：科技改變物流，物流改變生活，我們對(duì)物流智慧化的建設(shè)充滿信心。   

丁一：要擁抱未來(lái)技術(shù)的變革，也希望不管是行業(yè)專家還是技術(shù)專家，都能夠投入到未來(lái)變革的過(guò)程中去。      

陸玥：擁抱新技術(shù)，攜手共建。

陳偉：面對(duì)現(xiàn)實(shí)，基于現(xiàn)實(shí)，從供應(yīng)鏈和物流的實(shí)際價(jià)值出發(fā)，做數(shù)字化積累，做到可持續(xù)的增長(zhǎng)，當(dāng)你積累了海量數(shù)據(jù)、高質(zhì)量數(shù)據(jù)，有秒級(jí)聯(lián)動(dòng)上萬(wàn)用戶的能力的情況下，更要時(shí)刻關(guān)注前沿的科技。       

潘永剛：感謝四位嘉賓！在討論的環(huán)節(jié)中，大家應(yīng)該也感受到了，我們通過(guò)這種碰撞真正能夠認(rèn)識(shí)到它的優(yōu)勢(shì)、劣勢(shì)到底什么樣，我們應(yīng)該怎么樣選擇自己去做的方式。