物流是AI落地最重要的產(chǎn)業(yè)場景之一。電商零售高速行駛數(shù)十年，也是因有源源不斷新技術(shù)的介入，物流才得以成為關(guān)鍵的適配。這一次，大模型的到來也率先為物流業(yè)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(chǎn)業(yè)側(cè)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(shù)智化供應(yīng)鏈產(chǎn)品。記者在現(xiàn)場注意到，在大模型的加持下，京東物流的數(shù)智化供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)管理平臺京慧3.0也有了全新升級。

物流環(huán)節(jié)眾多，復(fù)雜性極強，所以技術(shù)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(tài)大模型對物流場景內(nèi)容生成和創(chuàng)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(yīng)鏈也順勢發(fā)布了基于大模型的數(shù)字化供應(yīng)鏈產(chǎn)品“天機π”。從倉儲系統(tǒng)的數(shù)字化，到全鏈條信息化，再到數(shù)字孿生技術(shù)之于供應(yīng)鏈體系的革新，如今，大模型又再次打開物流技術(shù)4.0時代的大門。

供應(yīng)鏈加速駛?cè)?ldquo;大模型時代”

“現(xiàn)實永遠(yuǎn)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(wèi)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(fā)展的進(jìn)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(wèi)和順豐，物流作為先天更適合新技術(shù)滲透的場景之一，一直走在前面。

從物流技術(shù)1.0時代到邁向信息化的2.0時代，隨之，供應(yīng)鏈概念喧囂塵上，國內(nèi)物流供應(yīng)鏈領(lǐng)域也隨之來到，更傾向數(shù)智技術(shù)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(nèi)，頭部企業(yè)都坐不住了。

記者了解到，“京東物流超腦”融入了過往的服務(wù)經(jīng)驗，實現(xiàn)了多模態(tài)大模型對物流場景內(nèi)容生成和創(chuàng)作的交互升級，由自然語言驅(qū)動操作，以達(dá)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(rèn)的是，物流層面對大模型的應(yīng)用，正是為數(shù)不多可以看到實際落地產(chǎn)業(yè)效果的賽道。

京東也在現(xiàn)場給了兩塊比較重要的應(yīng)用表述。一是在交互層面，用戶無需具備專業(yè)建模能力，可以直接描繪希望呈現(xiàn)的倉儲布局效果，系統(tǒng)將快速生成三維可視化方案，并根據(jù)用戶的描述，進(jìn)行局部調(diào)整。

二是在決策層面，“京東物流超腦”可以進(jìn)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(dāng)前倉儲3D模型的異常運營問題，給出改善性建議，變被動調(diào)整為主動干預(yù)。

無獨有偶，菜鳥供應(yīng)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(yù)測、補貨計劃和庫存健康等處實現(xiàn)作用。

從現(xiàn)階段來看，頭部物流企業(yè)均已進(jìn)入服務(wù)和覆蓋廣泛行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)重要客戶的階段，而大模型的加持，無疑是對自身技術(shù)產(chǎn)品的升級，可以更廣泛地向第三方輸出更有競爭力的產(chǎn)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(guī)模性的商業(yè)化。

數(shù)字世界與物理世界的“鏈接”

大模型的下半場，“MaaS”（Model as a Service，模型即服務(wù)）顯然將成為兵家必爭之地。而真正組成一個整體產(chǎn)品的重要模組，是SaaS、PaaS等技術(shù)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(shù)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(shù)千萬訂單需要快速匹配到相應(yīng)配送站點；數(shù)萬運力在道路上行駛，會產(chǎn)生數(shù)十億位置軌跡；每天有數(shù)十萬京東物流自有配送人員履約，驗證終端地址。

所以位置數(shù)據(jù)會每時每刻大量并發(fā)，這也是數(shù)智地圖技術(shù)產(chǎn)品，成為實際業(yè)務(wù)輸出的“第一槍”。記者現(xiàn)場注意到，“與圖”內(nèi)部服務(wù)的平臺，涵蓋京東零售、物流、健康，同時也有達(dá)達(dá)快送、跨越速運和德邦快遞。

京東物流智能地圖業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人孫鵬接受記者現(xiàn)場采訪時表示，數(shù)智地圖是數(shù)字世界對物理世界的映射，位置數(shù)據(jù)可以充分創(chuàng)造價值。

而所謂的數(shù)據(jù)，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(cè)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(yè)區(qū)、客戶畫像、零售品牌等大數(shù)據(jù)分析，提供決策依據(jù)。

而對于其后續(xù)是否會在大模型上有結(jié)合，孫鵬告訴記者，與AI結(jié)合，可能會加速輔助場景的精準(zhǔn)匹配。

“現(xiàn)在大家都在研究物理世界和數(shù)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(shù)的加持，可能會更有效地幫助商業(yè)做輔助決策。”孫鵬補充解釋。

事實上，上半場，關(guān)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(yè)務(wù)？如何完美適配業(yè)務(wù)需要？都不是一朝一夕可以探討出的問題，更遑論后續(xù)的規(guī)模甚至商業(yè)化的落地。

但在這個過程中，場景一定是必需品，從現(xiàn)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(dān)著數(shù)字與物理世界的現(xiàn)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。