AI应用 | 【AI+物流】大模型给物流业带来哪些“巨变”_物流大模型

尽管ChatGPT已经问世一年多了，依然有很多人不相信大模型是一次真正的突破，质疑大模型它不是真的人工智能。

大模型+物流4.0

在2023年，最具创新性的进展无疑是人工智能大模型的突破。这一突破并非仅限于少数专注于大模型开发的公司，而是广泛渗透到各个企业家的业务场景中。可以预见，未来这些场景与大模型的结合将为企业带来丰厚的红利。

对于ChatGPT这一大模型，人们已经从事搜索引擎和自然语言处理工作长达20年。然而，真正尝试运用这些大模型时，人们会发现，这次的技术革新确实是里程碑式的，它标志着通用人工智能的一个重要拐点。这是因为，它是人类首次成功地让电脑全面理解、存储和推理人类所有的知识，并对人类的语言有了完整的把握。

在这次突破之前，人工智能的发展并未真正达到“智能”的水平，反而在很多情况下显得更像“人工智障”。许多人都曾有过与家中的智能音响或苹果手机中的Siri进行交流的困扰，当面对稍微复杂一些的指令时，它们往往无法理解。这是因为它们缺乏足够的先验知识储备。而这次大模型的突破，真正实现了人工智能的飞跃。

就2023年而言，大模型技术已经为物流技术4.0时代的大门提前铺平了道路。随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，我们有理由相信，物流行业将迎来一个充满机遇和挑战的新时代。在这个时代中，大模型将发挥关键作用，推动物流行业实现更高水平的智能化和自动化。

海量数据基石

大模型在物流领域的应用，是以海量的数据作为基石。**这些数据，作为培育大模型的“养料”，直接决定了大模型的性能及其能力边界。**大模型之所以被称为“大”，正是由于其庞大的数据量和复杂的参数设置。在训练和优化大模型的过程中，高质量的数据成为了至关重要的生产要素。为了训练出行业特定、精度极高的大模型，所需的并非互联网上广泛可用的公开数据，而是那些针对特定行业的场景数据。

这些关键数据主要来源于商业交易、物流配送以及金融交易等三大领域。对于一家物流公司而言，获取这三类数据不仅是可行的，而且是其日常运营的基础。更为关键的是，物流原始数据通常是在实时交互中产生的，这些数据是动态而非静态的，因此具有极高的实时性和准确性。经过二十多年的发展，物流业已经积累了丰富且真实的产业数据，这些数据为大模型的应用提供了坚实的基础。

当大模型结合物流企业所独有的场景数据时，它能够迅速地进行精细调整，生成专属于该企业的模型。不同的物流企业在数字供应链领域的深入探索，为其积累了差异化的数据资源与能力优势。这些源于产业内部和业务场景的独特数据与能力，最终使得物流大模型呈现出多样化的特点。

此外，随着大模型与数字孪生技术的深度融合，物流技术正逐步迈向数字原生时代。在这一进程中，大模型能够自动生成供应链解决方案，并通过数字孪生技术进行验证，从而确保所选方案的全局最优性。这一完整的闭环流程不仅提高了物流运作的效率，还为物流行业带来了前所未有的创新与发展机遇。

大模型+物流场景落地

近期，随着华为、百度、腾讯、科大讯飞等企业的积极参与，大模型的应用场景正逐渐丰富，并涌现出越来越多的实践案例。在这一背景下，京东、阿里等电商物流领域的头部企业也推出了自己的大模型，以进一步推动物流行业的智能化发展。菜鸟供应链则紧跟趋势，发布了基于大模型的数字化供应链产品“天机π”。

尽管大模型的应用场景正日益贴近物流实际，但要实现真正的落地应用，仍需与物流具体场景紧密结合，并在物流企业内部完成深入的历练与实践。完成模型训练后，针对不同场景，输出将变得更为精准和灵活。大模型在物流行业的应用具有广泛的功能和实力，这些主要体现在以下几个方面：

01

供应链预测

大模型可以利用历史数据进行分析，帮助物流公司更准确地预测产品需求趋势，从而优化供应链流程，降低库存成本。这种预测能力对于提高物流企业的运营效率至关重要。

02

库存管理

大模型可以深入挖掘各类数据，包括销售数据、季节性因素、市场趋势等，为物流企业提供更为智能的库存管理方案。这有助于确保在需求高峰时有足够的货物供应，同时避免过多库存造成的资金浪费。

03

补货决策

通过对销售数据的实时监测和分析，大模型能够为物流企业提供更智能的补货建议。这有助于企业更灵活地应对市场变化，提高响应速度，减少因库存不足导致的销售损失。

04

实时定价

大模型可以分析市场供需关系、竞争对手价格和其他相关因素，为物流企业提供实时的定价策略。这有助于确保企业能够在市场竞争中保持竞争力。

05

无人配送

大模型在路线规划、交通状况预测、货物分拣等方面的应用，可以使无人配送系统更为智能和高效。这不仅能提高配送的准确性和速度，还能降低人力成本，推动物流行业的现代化发展。

此外，随着技术的进步，大模型在物流行业的应用还将继续拓展。例如，数据筛选效率的提高、模型精确度的提升等都将进一步推动物流行业的智能化发展。同时，随着多模态模型的出现和智能体的应用，物流行业将迎来更为全面和深入的变革。

大模型的商业化发展

国外的大模型先行者在商业化方面已经取得了显著的成果。以微软为例，该公司每月从大模型应用中获得的收入已经达到数千万人民币，并且保持着20%以上的月均增速。这表明大模型技术在实际应用中已经产生了巨大的商业价值，并且呈现出强劲的增长势头。

同样值得一提的是，OpenAI公司的收入增长也超出了预期。据The Information援引知情人士报道，OpenAI的营收增长速度迅猛，有望在未来12个月内通过销售AI软件和算力产生超过10亿美元的收入。这一数字远高于该公司此前对股东报告的收入预测，进一步证明了大模型技术的巨大商业潜力。

然而，相比之下，国内大模型的商业化进程显得较为缓慢。虽然国内企业也在积极探索大模型的商业化应用，但整体而言，国内市场的发展速度仍然滞后于国外。在模仿国外同行的商业化道路上，国内企业可能会面临诸多挑战和困难。

这其中的原因可能包括技术成熟度、市场需求、政策支持等多个方面。首先，国内大模型技术的发展相对较晚，与国外同行相比，技术成熟度可能还存在一定的差距。这可能导致国内企业在商业化应用方面缺乏足够的经验和实力。其次，市场需求也是影响商业化进程的重要因素。虽然国内市场对大模型技术的需求日益旺盛，但企业对于新技术的接受程度和应用意愿可能还需要进一步的培养和引导。最后，政策支持也是推动大模型商业化应用的关键因素。政府对于人工智能和大数据产业的扶持政策和资金投入，将直接影响国内大模型技术的研发和应用进程。

因此，国内企业在探索大模型商业化应用的过程中，需要充分考虑到技术、市场和政策等多个方面的因素。同时，也需要加强与国际同行的交流和合作，借鉴其成功经验和技术优势，推动国内大模型技术的快速发展和商业化应用。

人工智能无疑正引领着一场深刻而严肃的技术革命，其中大模型的崛起与普及更是推动了AI时代的快速到来。这一变革并非空穴来风，而是建立在无数科研人员的努力和技术突破的基础之上。特别是当大模型开始与各个产业融合，其实用性和商业价值逐渐显现，它对于推动整个社会的科技进步和产业升级都起到了至关重要的作用。

在所有的产业应用中，**物流行业与大模型的结合尤为引人瞩目。**这是因为物流行业本身就具有海量的数据资源和复杂的业务场景，为大模型提供了丰富的应用场景和数据支持。通过技术融合与创新，大模型在物流行业中的应用不仅能够提高运营效率、降低成本，还能为消费者带来更加便捷和高效的物流服务体验。

然而，要让大模型在物流行业中真正落地生根，并不是一件容易的事情。除了技术层面的挑战外，还需要考虑如何降低大模型的落地成本，使其更加符合企业的实际需求和经济效益。这需要我们不断地进行技术研发和创新，同时也需要政府、企业和社会各方的共同努力和支持。

因此，围绕物流行业大模型进行技术融合与创新，并持续降低其落地成本，成为了我们长期而坚定的目标。我们相信，在各方共同努力下，大模型一定能够在物流行业中发挥出更大的价值，为社会带来更多的福祉和便利。

大模型岗位需求

大模型时代，企业对人才的需求变了，AIGC相关岗位人才难求，薪资持续走高，AI运营薪资平均值约18457元，AI工程师薪资平均值约37336元，大模型算法薪资平均值约39607元。

掌握大模型技术你还能拥有更多可能性：

• 成为一名全栈大模型工程师，包括Prompt，LangChain，LoRA等技术开发、运营、产品等方向全栈工程；

• 能够拥有模型二次训练和微调能力，带领大家完成智能对话、文生图等热门应用；

• 薪资上浮10%-20%，覆盖更多高薪岗位，这是一个高需求、高待遇的热门方向和领域；

• 更优质的项目可以为未来创新创业提供基石。

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了让大家少走弯路，少碰壁，这里我直接把全套AI技术和大模型入门资料、操作变现玩法都打包整理好，希望能够真正帮助到大家。

-END-

---

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/码创造者/article/detail/765028