每日經濟新聞 2023-07-14 16:48:39
◎頭部物流企業均已進入服務和覆蓋廣泛行業領域內重要客戶的階段，而大模型的加持，無疑是對自身技術產品的升級，可以更廣泛地向第三方輸出更有競爭力的產品。
每經記者 王郁彪 每經編輯 劉雪梅
物流是AI落地最重要的產業場景之一。電商零售高速行駛數十年，也是因有源源不斷新技術的介入，物流才得以成為關鍵的適配。這一次，大模型的到來也率先為物流業帶來紅利。
7月13日，隨著言犀大模型的正式亮相，京東在物流產業側的大模型“京東物流超腦”也首次示人，定位為基于大模型的數智化供應鏈產品。《每日經濟新聞》記者在現場注意到，在大模型的加持下，京東物流的數智化供應鏈數據管理平臺京慧3.0也有了全新升級。
物流環節眾多，復雜性極強，所以技術對物流場景的滲透，遵循從單點到全鏈條，從行動到智能決策的過程。而多模態大模型對物流場景內容生成和創作的交互升級，是一次更為綜合和升維的介入。
前不久，菜鳥供應鏈也順勢發布了基于大模型的數字化供應鏈產品“天機π”。從倉儲系統的數字化，到全鏈條信息化，再到數字孿生技術之于供應鏈體系的革新，如今，大模型又再次打開物流技術4.0時代的大門。
“現實永遠是殘酷的，告訴大家真相，3月26號‘Dick在線’（順豐30周年感言）不是我寫的，是ChatGPT 3.5版本寫的，還不是4.0版呢。”ChatGPT爆火后不久，順豐速運總裁王衛分享了一張與ChatGPT對話的截圖。
順豐三十周年感謝信正是出自ChatGPT之手。“科技高速發展的進程里，順豐不可以偷懶，需要借助新事物、新工具，做到不落后。”事實上，不只是王衛和順豐，物流作為先天更適合新技術滲透的場景之一，一直走在前面。
從物流技術1.0時代到邁向信息化的2.0時代，隨之，供應鏈概念喧囂塵上，國內物流供應鏈領域也隨之來到，更傾向數智技術以及決策層面智能化的3.0時代。
如今，大模型又以兇猛之勢來到物流的場域內，頭部企業都坐不住了。
《每日經濟新聞》記者了解到，“京東物流超腦”融入了過往的服務經驗，實現了多模態大模型對物流場景內容生成和創作的交互升級，由自然語言驅動操作，以達到提升交互效率和降低使用門檻的效果。
聽起來有些“故弄玄虛”，但不可否認的是，物流層面對大模型的應用，正是為數不多可以看到實際落地產業效果的賽道。
京東也在現場給了兩塊比較重要的應用表述。一是在交互層面，用戶無需具備專業建模能力，可以直接描繪希望呈現的倉儲布局效果，系統將快速生成三維可視化方案，并根據用戶的描述，進行局部調整。
二是在決策層面，“京東物流超腦”可以進行不同布局對比、歸因分析和方案推薦，通過大模型分析、理解當前倉儲3D模型的異常運營問題，給出改善性建議，變被動調整為主動干預。
無獨有偶，菜鳥供應鏈的“天機π”，也是通過菜鳥算法+基于大模型的生成式AI輔助決策，在銷量預測、補貨計劃和庫存健康等處實現作用。
從現階段來看，頭部物流企業均已進入服務和覆蓋廣泛行業領域內重要客戶的階段，而大模型的加持，無疑是對自身技術產品的升級，可以更廣泛地向第三方輸出更有競爭力的產品。
換言之，或許在不久的將來，你不僅可以看到大模型在物流場景的實際落地，還能看到大模型規模性的商業化。
大模型的下半場，“MaaS”（Model as a Service，模型即服務）顯然將成為兵家必爭之地。而真正組成一個整體產品的重要模組，是SaaS、PaaS等技術能力以及其衍生出的功能性板塊。
京東物流也同時官宣了一個新的數智地圖SaaS平臺“與圖”。記者從京東物流了解到，京東物流是地圖的深度使用者，每天有數千萬訂單需要快速匹配到相應配送站點；數萬運力在道路上行駛，會產生數十億位置軌跡；每天有數十萬京東物流自有配送人員履約，驗證終端地址。
京東物流推出數智地圖SaaS平臺“與圖”。圖片來源：企業供圖
所以位置數據會每時每刻大量并發，這也是數智地圖技術產品，成為實際業務輸出的“第一槍”。記者現場注意到，“與圖”內部服務的平臺，涵蓋京東零售、物流、健康，同時也有達達快送、跨越速運和德邦快遞。
京東物流智能地圖業務負責人孫鵬接受《每日經濟新聞》記者現場采訪時表示，數智地圖是數字世界對物理世界的映射，位置數據可以充分創造價值。
而所謂的數據，則來源于商流、物流以及金融流。孫鵬告訴記者，“與圖”差異化上更側重對“商”的研究。記者注意到，京東物流可基于POI（興趣點）整合用戶年齡、性別、喜好、活躍地等及顧客購物意向和消費行為，并基于對商業區、客戶畫像、零售品牌等大數據分析，提供決策依據。
而對于其后續是否會在大模型上有結合，孫鵬告訴記者，與AI結合，可能會加速輔助場景的精準匹配。
“現在大家都在研究物理世界和數字世界之間的通路，再往前走可能是三維或是虛擬世界，AI的介入會幫助我們往這些方面去做深入研究。另一個，大模型以及新技術的加持，可能會更有效地幫助商業做輔助決策。”孫鵬補充解釋。
事實上，上半場，關于“通用大模型”與“垂直大模型”之爭，順勢開啟了大模型下半場的討論主題。我們將利用大模型做什么？大模型如何介入實際業務？如何完美適配業務需要？都不是一朝一夕可以探討出的問題，更遑論后續的規模甚至商業化的落地。
但在這個過程中，場景一定是必需品，從現階段來看，物流可能會是那個相對更加“完美”的選擇。因為物流本身承擔著數字與物理世界的現實鏈接，那它能否在大模型時代再次生效，是值得充分期待的。
封面圖片來源：企業供圖
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