隨著新質生產力的快速發(fā)展和新興技術的應用，物流行業(yè)正經歷一場前所未有的變革。而這，或許僅僅是個開始。

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

在物流行業(yè)——這個高度依賴效率與成本控制的戰(zhàn)場，如今主流物流玩家如順豐、京東物流、菜鳥以及中遠海運等不同細分賽道的龍頭企業(yè)，都在積極布局大模型技術，力圖在這場數(shù)字化革命中搶占先機。然而，物流行業(yè)作為一個傳統(tǒng)的實體行業(yè)，其鏈路長、場景復雜，涉及眾多線下人員與設備，如何讓AI和大模型與物流場景及業(yè)務深度融合，實現(xiàn)應用落地并產生實際效益和價值，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)升級的里程碑？大模型又將如何重構物流全鏈路？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)，主要包括信息不對稱、上下游環(huán)節(jié)復雜以及信息流轉中的錯誤，這些問題都會影響決策的準確性。此外，平衡成本與效率也是一大難題，在不同場景下實現(xiàn)資源配置的最優(yōu)化并不容易。作為勞動密集型行業(yè)，物流行業(yè)的標準化程度遠不及制造業(yè)，高度依賴人力和管理經驗，導致決策過程隨意性強，缺乏可持續(xù)性。同時，由于物流活動多在開放環(huán)境中進行，交通狀況、天氣變化及政策調整等外部因素對其影響顯著。

隨著供應鏈的發(fā)展，市場對物流企業(yè)的期望也在提升，要求它們從傳統(tǒng)的被動服務模式轉向更加主動的管理模式。這意味著物流企業(yè)需要增強感知能力和預測能力，并提高客戶服務交付的準確性。因此，優(yōu)化這些關鍵領域不僅有助于解決現(xiàn)有痛點，還能幫助企業(yè)更好地適應不斷變化的市場需求。

AI和大模型的應用目標是更廣泛、更高質量地替代或輔助人的工作。在物流場景中，這種結合可以分為腦力勞動和體力勞動兩個方面：

（一）腦力勞動升級：從“人工決策”到“智能決策”

• 智能調度與路徑優(yōu)化

大模型能夠實時分析運輸需求、路況、天氣等多維度數(shù)據，生成最優(yōu)調度方案。例如，通過動態(tài)拼車優(yōu)化與實時路況分析，可提升車輛利用率。突發(fā)的情況導致交通癱瘓時，模型能在分鐘內調整全網路線并協(xié)調備用倉庫，將響應時間從“小時級”壓縮至“分鐘級”。

此外，大模型的動態(tài)博弈建模能力可以在運輸調度中模擬多方利益（如承運商競價、客戶緊急度和交通管制），從而生成帕累托最優(yōu)方案。

• 供應鏈預測與風險管理

大模型能夠通過分析歷史數(shù)據和市場趨勢，預測未來的供應鏈需求與風險。結合其長序列預測能力，大模型可以分析超長期歷史數(shù)據（如5年的倉儲記錄），從而提升需求預測的精度。

例如，通過對歷史銷售數(shù)據、市場趨勢及外部環(huán)境因素的綜合分析，大模型可以幫助企業(yè)提前做好資源準備，減少庫存積壓和浪費，降低運營風險。

• 客戶服務與智能談判

大模型通過自然語言處理技術，能夠提供24小時在線客戶服務，并生成智能談判策略。例如，基于客戶需求和市場行情，模型可以自動生成最優(yōu)報價方案，提升談判效率。同時，大模型能夠理解模糊表述（如“上周發(fā)往上海的急件丟了”），自動關聯(lián)運單、責任人及理賠流程。

此外，大模型具備跨模態(tài)數(shù)據對齊能力，可以同時處理文本工單、語音客服投訴和監(jiān)控視頻流，實現(xiàn)全渠道問題溯源。

• 知識管理

通過構建豐富的行業(yè)知識庫，大模型可以幫助企業(yè)積累和傳承寶貴的經驗和知識。例如，在遇到突發(fā)事件時，系統(tǒng)可以快速檢索相關案例，提供最佳應對方案。

（二）體力勞動升級：從“人工操作”到“智能自動化”

• 倉儲自動化與機器人部署

大模型的多模態(tài)能力結合機器人技術和自動化設備，可以實現(xiàn)倉庫內物品的自動識別、分類和存儲。隨著多模態(tài)能力的突破，視覺推理技術不斷提升，物流場景中的復雜環(huán)境感知成為可能。比如，倉庫貨架破損檢測（視覺分析圖像+生成維修報告），無人機配送時識別地形障礙物（實時圖像解析+動態(tài)路徑調整）。

• 無人駕駛與智能配送

大模型能夠通過實時路況分析與路徑規(guī)劃，實現(xiàn)無人駕駛與智能配送。例如，基于實時交通數(shù)據，模型可以優(yōu)化配送路線，降低配送成本與時間。

• 多式聯(lián)運與智能銜接

大模型能夠通過分析貨物特性與運輸方式運力，規(guī)劃最優(yōu)轉運方案，減少等待時間與延誤成本。例如，結合區(qū)塊鏈實現(xiàn)單證數(shù)字化流轉，降低處理錯誤率。

• 數(shù)字孿生模擬

通過數(shù)字孿生技術，可以在虛擬環(huán)境中模擬實際物流操作，幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)潛在問題并進行優(yōu)化。例如，在設計新的配送路線時，系統(tǒng)可以模擬不同方案的效果，選擇最優(yōu)解。

（三）延伸價值：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準的碳排放報告，精準計算跨境運輸?shù)娜加拖呐c碳排放，避免合規(guī)風險。首先，大模型通過自動化數(shù)據收集與整合，從多個數(shù)據源（如ERP系統(tǒng)、傳感器等）提取能耗數(shù)據和物流信息，并進行精確計算。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，平臺可以一鍵生成定制化的碳排放報告，確保企業(yè)遵守歐盟等地區(qū)的嚴格規(guī)定，避免合規(guī)風險。

此外，大模型還提供實時監(jiān)控儀表盤，展示關鍵指標和趨勢，幫助企業(yè)管理層及時調整策略。同時，識別減排機會并提出具體改進措施，如提高能效、采用可再生能源等，不僅能減少碳排放，還能帶來經濟效益。

• 全球化布局

利用大模型，將分散在世界各地的物流設施、信息網絡以及業(yè)務運營網絡有機結合，形成一個高效運作的整體。利用生成式AI模擬不同的供應鏈場景，識別潛在瓶頸和風險點，從而更快地響應市場變化，調整計劃。

作為當前技術變革最為迅猛的領域之一，AI和大模型技術，在物流供應鏈領域的應用預計將變得更加廣泛且高效。這意味著，當前技術尚無法觸及的場景，未來有可能通過AI技術得以實現(xiàn)。未來的物流圖景，將是人機協(xié)作、效率與公平并重的智能生態(tài)。當然，技術并非萬能——唯有將AI的“最優(yōu)答案”與行業(yè)的“生存韌性”結合，企業(yè)才能在這場變革中成為“適者”。

AI和大模型在物流行業(yè)應用有哪些挑戰(zhàn)？

盡管AI技術能夠為提升運營效率、降低成本提供了新的可能，還帶來了智能化管理和精準預測等多方面的顯著優(yōu)勢。然而，任何新技術的應用都不可能一帆風順，AI和大模型在物流行業(yè)的實際落地過程中同樣面臨著諸多挑戰(zhàn)。

1.數(shù)據層面的問題

• 數(shù)據質量與完整性：物流涉及多環(huán)節(jié)（倉儲、運輸、客戶等），數(shù)據分散且格式不統(tǒng)一（如GPS、IoT傳感器、訂單系統(tǒng)），清洗和整合成本高。

• 實時性要求：路徑優(yōu)化、異常檢測等場景需實時處理海量數(shù)據，傳統(tǒng)架構難以支撐。

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

2.技術與實施難題

• 模型泛化能力：物流場景復雜多變（如極端天氣、突發(fā)需求），單一模型可能無法適應不同區(qū)域或業(yè)務線。

• 邊緣計算瓶頸：車載AI、無人機配送依賴邊緣設備算力，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平臺兼容性差，改造周期長。

3.成本與資源限制

• 硬件投入高：訓練千億級參數(shù)模型需GPU集群，中小型企業(yè)難以負擔。

• 專業(yè)人才短缺：既懂物流業(yè)務又精通AI的復合型團隊稀缺，招聘成本高。

• 試錯風險：AI項目初期可能無法快速見效，ROI周期長（如需求預測需歷史數(shù)據積累）。

4.組織與文化阻力

• 員工接受度低：一線操作人員可能抵觸自動化（如無人倉替代人工），需培訓和文化轉型。

• 決策層認知偏差：對AI期望過高（如認為能解決所有問題）或過低（如忽視長期價值）。

對于物流企業(yè)而言，必須深入思考AI技術如何與現(xiàn)有業(yè)務體系更好地結合，并確保其價值能在企業(yè)運營中得到充分體現(xiàn)。在制定物流科技的戰(zhàn)略規(guī)劃時，需要緊密結合企業(yè)的戰(zhàn)略目標和經營要求，匹配合適的科技規(guī)劃，并通過短期、中期和長期相結合的方式進行實施。

具體來說，科技規(guī)劃不應只著眼于眼前的短期利益，而忽視長遠的發(fā)展機會；也不能盲目追求那些尚未成熟或難以落地的應用場景。理想的科技規(guī)劃不僅要解決當前的實際問題，如降低成本和提高投資回報率，還要兼顧中長期的發(fā)展需求。

例如，當前的大模型和數(shù)字孿生技術雖然可能尚未完全成熟，但企業(yè)應提前儲備和建設這些能力，為未來的競爭力打下堅實基礎。通過這種平衡的策略，物流企業(yè)不僅能應對當前的挑戰(zhàn)，還能在未來的技術浪潮中占據有利位置。

對此，您有何看法？AI是否會成為物流行業(yè)的新生產力？歡迎在評論區(qū)分享您的見解。