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競(jìng)逐物流大模型,BATJ殊途同歸

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競(jìng)逐物流大模型,BATJ殊途同歸

物流行業(yè)正在迎來一個(gè)新的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

文|劉曠

隨著ChatGPT橫空出世,大模型概念在今年上半年徹底爆火,成為了科技產(chǎn)業(yè)的熱門詞匯。據(jù)了解,我國(guó)研發(fā)的10億參數(shù)規(guī)模以上大模型已發(fā)布近80個(gè),位居全球第二。然而,在AI技術(shù)的飛速發(fā)展之下,在今年下半年,國(guó)內(nèi)大模型開始逐漸褪去泡沫走向產(chǎn)業(yè)。

眾所周知,大模型的出現(xiàn)創(chuàng)造了歷史性的機(jī)遇——所有行業(yè)都將會(huì)被大模型重構(gòu),公路物流行業(yè)自然也不例外,大模型已經(jīng)開始向公路物流領(lǐng)域滲透。今年以來,就有多家互聯(lián)網(wǎng)大廠和物流平臺(tái)企業(yè)紛紛跟進(jìn),積極探索“大模型+物流”模式。顯然,公路物流行業(yè)正在加速駛向“大模型時(shí)代”。

布局不謀而合

從大模型開始與物流產(chǎn)業(yè)結(jié)合以來,國(guó)內(nèi)各大廠商就紛紛開始布局。今年6月,菜鳥供應(yīng)鏈發(fā)布了一款基于大模型的數(shù)字化供應(yīng)鏈產(chǎn)品“天機(jī)π”;7月,京東正式推出言犀大模型,致力于深入物流產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景;9月底,百度地圖基于百度大模型技術(shù)能力,推出物流大模型Beta版;騰訊也不甘落后,與福佑卡車圍繞共創(chuàng)首個(gè)數(shù)字貨運(yùn)大模型達(dá)成全面戰(zhàn)略合作,為“物流大模型”再添一把火。而“BATJ”如今紛紛齊聚物流大模型領(lǐng)域,其中的原因不言而喻。

政策方面,智慧物流正逐漸成為各地政府扶持的重點(diǎn),而大模型能推動(dòng)物流行業(yè)向智慧物流轉(zhuǎn)型升級(jí)。近幾年,國(guó)家相繼出臺(tái)了多個(gè)支持智慧物流發(fā)展的利好政策,不斷推動(dòng)物流行業(yè)向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。而大模型時(shí)代的到來,為物流行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化、自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)提供了路徑,不僅重塑了數(shù)字物流生態(tài),改變了各個(gè)物流場(chǎng)景的運(yùn)作方式,進(jìn)一步解放了生產(chǎn)力,還為物流行業(yè)創(chuàng)造了商業(yè)價(jià)值,幫助物流企業(yè)實(shí)現(xiàn)了降本增效。

市場(chǎng)方面,消費(fèi)者對(duì)物流服務(wù)的多樣性和個(gè)性化需求逐漸增強(qiáng),而大模型能給物流行業(yè)帶來更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗(yàn)。為了滿足不同消費(fèi)者的不同物流服務(wù)需求,物流企業(yè)就需要不斷地創(chuàng)新服務(wù)模式。而大模型技術(shù)的深度應(yīng)用,能為數(shù)字物流全鏈路運(yùn)營(yíng)效率、服務(wù)體驗(yàn)和業(yè)務(wù)創(chuàng)新帶來巨大變革。因此,作為大模型落地的最理想的場(chǎng)景之一,物流行業(yè)在大模型技術(shù)和產(chǎn)業(yè)結(jié)合的推動(dòng)下,也有望迎來更加高效、智能、便捷的服務(wù)體驗(yàn)。

技術(shù)方面,大模型技術(shù)與現(xiàn)代物流的深度融合,能進(jìn)一步完善物流的諸多功能,助力物流行業(yè)可持續(xù)、高質(zhì)量發(fā)展。物流行業(yè)走向智能化的門檻很高,但自從大模型出現(xiàn)后,物流應(yīng)用人工智能的門檻就被進(jìn)一步降低?;跀?shù)據(jù)、場(chǎng)景以及多年的技術(shù)積累,物流行業(yè)已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)大模型落地的最佳陣地之一。而大模型深度融入物流服務(wù)供應(yīng)鏈全場(chǎng)景,則有助于物流行業(yè)解決痛點(diǎn)問題,使行業(yè)達(dá)到提質(zhì)降本增效的目的。

原因迥然有異

大模型正不斷融入到公路物流領(lǐng)域中,百度地圖、菜鳥、騰訊、京東物流等先后圍繞物流領(lǐng)域推出了大模型解決方案,試圖探索大模型與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的最優(yōu)解。只是,值得注意的是,各互聯(lián)網(wǎng)大廠向物流大模型邁進(jìn)的步伐雖然十分一致,但其邁進(jìn)的原因卻各有不同。

對(duì)百度來說,深耕物流大模型有助其自動(dòng)駕駛布局,從而尋找新的增長(zhǎng)點(diǎn)。近年來,百度在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域面臨著巨大的挑戰(zhàn)和壓力,而公司最具前景、最有壁壘的自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù),或可成為百度收入的新支柱。在此背景下,百度深耕物流大模型,能使大模型的數(shù)字化和智能化技術(shù),更好地幫助自動(dòng)駕駛更加精準(zhǔn)地感知環(huán)境、做出決策、控制車輛。而在物流大模型技術(shù)的加持下,自動(dòng)駕駛也將迸發(fā)出巨大商業(yè)價(jià)值。

對(duì)阿里而言,加碼物流大模型有助于提升物流效率和質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的節(jié)能增效。多樣化的物流需求催生出了更加復(fù)雜、個(gè)性的物流服務(wù),隨著快遞物流行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程不斷深入,阿里也在技術(shù)層面將大模型運(yùn)用到了物流的具體場(chǎng)景中,以達(dá)到提升服務(wù)體驗(yàn),實(shí)現(xiàn)降本增效的目的。具體來說,阿里通過對(duì)大模型不斷訓(xùn)練和調(diào)整,能夠模擬出不同傳動(dòng)帶在各種場(chǎng)景下的最優(yōu)速度,在最大程度上減少能耗和損失。

對(duì)騰訊來說,進(jìn)軍物流大模型,有助于進(jìn)一步推動(dòng)數(shù)實(shí)融合,從而提升行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。近年來,騰訊一直在堅(jiān)定推進(jìn)數(shù)實(shí)融合,而數(shù)實(shí)融合是大模型的主賽場(chǎng),大模型能否落地生根,關(guān)鍵要看能否與千行百業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景相結(jié)合。因此,騰訊聯(lián)手福佑卡車,打造了首個(gè)數(shù)字貨運(yùn)大模型,以加快其在物流行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí)。而在福佑卡車的專業(yè)助力下,騰訊的物流大模型也將形成差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

對(duì)京東而言,布局物流大模型有助于進(jìn)一步優(yōu)化供應(yīng)鏈,更有效地解決行業(yè)痛點(diǎn)。京東集團(tuán)作為電商企業(yè)中的先行者,對(duì)供應(yīng)鏈的重視程度毋庸置疑,因此,從根本上消除物流供應(yīng)鏈的系統(tǒng)不確定性,打通全部中間環(huán)節(jié)就顯得尤為重要。而京東布局物流大模型,能為供應(yīng)鏈中需要處理的復(fù)雜數(shù)據(jù)及任務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行賦能,使其能適應(yīng)不斷變化的復(fù)雜環(huán)境,并針對(duì)不同品類、不同行業(yè)存在的不同發(fā)展痛點(diǎn),處理各種各樣的復(fù)雜數(shù)據(jù)。

背后各有倚仗

如今,隨著行業(yè)大模型席卷國(guó)內(nèi),幾大互聯(lián)網(wǎng)巨頭也早已紛紛在物流大模型領(lǐng)域布局。顯然,物流行業(yè)正在迎來一個(gè)新的轉(zhuǎn)折點(diǎn),而“BATJ”也將在物流行業(yè)掀起一場(chǎng)“大模型之戰(zhàn)”,只不過,無論是哪個(gè)玩家,物流大模型這股新生力量誕生的背后,自然都少不了大廠的鼎力支持。

一是,百度的生態(tài)體系和人工智能技術(shù),能為其物流大模型的落地提供重要支撐。百度生態(tài)內(nèi)涵豐富,其百度地圖、自動(dòng)駕駛等多元業(yè)務(wù),甚至可以看做是物流大模型絕佳的落地場(chǎng)景;而作為全球領(lǐng)先的人工智能研發(fā)機(jī)構(gòu),百度人工智能技術(shù)實(shí)力也是位居行業(yè)前列,能夠在一定程度上為其物流大模型提供技術(shù)支撐。而百度利用自身能力深度賦能物流大模型的各個(gè)環(huán)節(jié),能夠助推物流大模型成功落地。

二是,阿里的海量數(shù)據(jù)和場(chǎng)景優(yōu)勢(shì),能為其物流大模型的落地打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。眾所周知,大模型落地的兩大基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)和場(chǎng)景,而基于強(qiáng)大的AI技術(shù)及大數(shù)據(jù)能力,阿里在運(yùn)前調(diào)度、運(yùn)中管理、運(yùn)后分析等各個(gè)運(yùn)輸環(huán)節(jié),都積累了大量物流行業(yè)的數(shù)據(jù)和服務(wù)物流場(chǎng)景的經(jīng)驗(yàn)。這些數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌蜃畲蟪潭缺U衔锪鬟\(yùn)輸?shù)陌踩托?,助推物流全域環(huán)節(jié)降本增效,讓物流大模型的落地變得更輕松、更快捷,也更容易成功。

三是,騰訊的技術(shù)基礎(chǔ)和服務(wù)經(jīng)驗(yàn),能為其物流大模型的落地奠定穩(wěn)固根基。騰訊專門為行業(yè)大模型打造了國(guó)內(nèi)性能最強(qiáng)的大模型計(jì)算集群星脈網(wǎng)絡(luò),以及AI 原生向量數(shù)據(jù)庫(kù),能更好地幫助物流大模型落地。而且利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和AI技術(shù),騰訊這幾年在實(shí)體經(jīng)濟(jì)和生產(chǎn)一線也做了很多嘗試,在這其中所積累的很多物流行業(yè)企業(yè)的服務(wù)經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù),也能有效推動(dòng)物流大模型的應(yīng)用。

四是,京東在物流領(lǐng)域的內(nèi)容積累和運(yùn)營(yíng)沉淀,能為其大模型的落地給予強(qiáng)有力的支持。京東在物流行業(yè)深耕多年,一直堅(jiān)持探索于創(chuàng)新,不僅在全國(guó)范圍內(nèi)搭建起了龐大的物流網(wǎng)絡(luò),以實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)時(shí)的配送服務(wù);還推出了各種獨(dú)特的運(yùn)營(yíng)策略,以增加用戶的忠誠(chéng)度和粘性。而京東多年以來所積累的優(yōu)質(zhì)的商品供應(yīng)鏈、高效的物流配送、創(chuàng)新的營(yíng)銷策略,以及精準(zhǔn)的用戶運(yùn)營(yíng),可以說是為其物流大模型的落地,筑建了足夠穩(wěn)定的支撐底座。

挑戰(zhàn)相差無幾

物流大模型領(lǐng)域已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)巨頭們的新戰(zhàn)場(chǎng),“BATJ”在摩拳擦掌的同時(shí),也紛紛祭出了自己的武器準(zhǔn)備大干一場(chǎng)。只是,隨著物流數(shù)智化時(shí)代的來臨,物流大模型領(lǐng)域雖然會(huì)出現(xiàn)新的變局,也會(huì)擁有很大的發(fā)展機(jī)遇,但同時(shí)也還存在眾多局限。

首先,目前物流大模型依然處于發(fā)展的早期階段,還需要長(zhǎng)時(shí)間的積累。當(dāng)前,大模型雖然在通用領(lǐng)域的應(yīng)用領(lǐng)先一步,但其在物流等垂直領(lǐng)域的應(yīng)用才剛剛開始,這也就意味著需要巨大的計(jì)算資源和存儲(chǔ)空間來進(jìn)行訓(xùn)練和部署,這其中必然要耗費(fèi)大量的人力、物力和財(cái)力。另外,物流大模型還需要接觸大量的敏感數(shù)據(jù),因此,如何保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私性、機(jī)密性和安全性,對(duì)開發(fā)者來說也是一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)。

其次,物流行業(yè)對(duì)大模型輸出準(zhǔn)確性要求較高,物流大模型落地還有一定困難。眾所周知,物流業(yè)連接產(chǎn)業(yè)鏈上下游、涉及供應(yīng)鏈多個(gè)環(huán)節(jié),組織運(yùn)營(yíng)較為復(fù)雜,應(yīng)用場(chǎng)景極其豐富。因此,物流對(duì)于大模型輸出準(zhǔn)確性的要求就很高,而當(dāng)下的大模型隨機(jī)性比較強(qiáng),準(zhǔn)確性還不夠,所以就需要更多算法上的改進(jìn),以及大量的數(shù)據(jù)和場(chǎng)景的豐富來解決這個(gè)問題,這也就是說,短時(shí)間內(nèi)想要做好并不容易。

最后,物流大模型領(lǐng)域已經(jīng)齊聚幾大互聯(lián)網(wǎng)巨頭,行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)在所難免。目前,百度、阿里、騰訊、京東等互聯(lián)網(wǎng)巨頭都已經(jīng)公開發(fā)布了物流大模型,除此之外,順豐、快遞100、G7易流等快遞企業(yè)也在加速對(duì)物流大模型應(yīng)用的探索。而這些入場(chǎng)的玩家,無論是在AI技術(shù)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn),還是數(shù)據(jù)積累、場(chǎng)景應(yīng)用等方面,都有著自己獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)??梢灶A(yù)見,隨著各玩家在物流大模型行業(yè)內(nèi)的應(yīng)用進(jìn)一步加深,未來各玩家之間的競(jìng)爭(zhēng)也將變得更加激烈。

總的來說,物流大模型的發(fā)展是不可逆轉(zhuǎn)的趨勢(shì),它將為物流行業(yè)帶來巨大的變化,但它的成功落地也注定會(huì)是一場(chǎng)長(zhǎng)跑。我們期待,大模型可以重塑物流生態(tài),讓物流行業(yè)迎來更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗(yàn);我們也相信,誰(shuí)能率先在物流場(chǎng)景中應(yīng)用好大模型,誰(shuí)將有望在未來獲得更大紅利,但這一切都需要時(shí)間給出答案。

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請(qǐng)聯(lián)系原著作權(quán)人。

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競(jìng)逐物流大模型,BATJ殊途同歸

物流行業(yè)正在迎來一個(gè)新的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

文|劉曠

隨著ChatGPT橫空出世,大模型概念在今年上半年徹底爆火,成為了科技產(chǎn)業(yè)的熱門詞匯。據(jù)了解,我國(guó)研發(fā)的10億參數(shù)規(guī)模以上大模型已發(fā)布近80個(gè),位居全球第二。然而,在AI技術(shù)的飛速發(fā)展之下,在今年下半年,國(guó)內(nèi)大模型開始逐漸褪去泡沫走向產(chǎn)業(yè)。

眾所周知,大模型的出現(xiàn)創(chuàng)造了歷史性的機(jī)遇——所有行業(yè)都將會(huì)被大模型重構(gòu),公路物流行業(yè)自然也不例外,大模型已經(jīng)開始向公路物流領(lǐng)域滲透。今年以來,就有多家互聯(lián)網(wǎng)大廠和物流平臺(tái)企業(yè)紛紛跟進(jìn),積極探索“大模型+物流”模式。顯然,公路物流行業(yè)正在加速駛向“大模型時(shí)代”。

布局不謀而合

從大模型開始與物流產(chǎn)業(yè)結(jié)合以來,國(guó)內(nèi)各大廠商就紛紛開始布局。今年6月,菜鳥供應(yīng)鏈發(fā)布了一款基于大模型的數(shù)字化供應(yīng)鏈產(chǎn)品“天機(jī)π”;7月,京東正式推出言犀大模型,致力于深入物流產(chǎn)業(yè)場(chǎng)景;9月底,百度地圖基于百度大模型技術(shù)能力,推出物流大模型Beta版;騰訊也不甘落后,與福佑卡車圍繞共創(chuàng)首個(gè)數(shù)字貨運(yùn)大模型達(dá)成全面戰(zhàn)略合作,為“物流大模型”再添一把火。而“BATJ”如今紛紛齊聚物流大模型領(lǐng)域,其中的原因不言而喻。

政策方面,智慧物流正逐漸成為各地政府扶持的重點(diǎn),而大模型能推動(dòng)物流行業(yè)向智慧物流轉(zhuǎn)型升級(jí)。近幾年,國(guó)家相繼出臺(tái)了多個(gè)支持智慧物流發(fā)展的利好政策,不斷推動(dòng)物流行業(yè)向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。而大模型時(shí)代的到來,為物流行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化、模塊化、自動(dòng)化的實(shí)現(xiàn)提供了路徑,不僅重塑了數(shù)字物流生態(tài),改變了各個(gè)物流場(chǎng)景的運(yùn)作方式,進(jìn)一步解放了生產(chǎn)力,還為物流行業(yè)創(chuàng)造了商業(yè)價(jià)值,幫助物流企業(yè)實(shí)現(xiàn)了降本增效。

市場(chǎng)方面,消費(fèi)者對(duì)物流服務(wù)的多樣性和個(gè)性化需求逐漸增強(qiáng),而大模型能給物流行業(yè)帶來更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗(yàn)。為了滿足不同消費(fèi)者的不同物流服務(wù)需求,物流企業(yè)就需要不斷地創(chuàng)新服務(wù)模式。而大模型技術(shù)的深度應(yīng)用,能為數(shù)字物流全鏈路運(yùn)營(yíng)效率、服務(wù)體驗(yàn)和業(yè)務(wù)創(chuàng)新帶來巨大變革。因此,作為大模型落地的最理想的場(chǎng)景之一,物流行業(yè)在大模型技術(shù)和產(chǎn)業(yè)結(jié)合的推動(dòng)下,也有望迎來更加高效、智能、便捷的服務(wù)體驗(yàn)。

技術(shù)方面,大模型技術(shù)與現(xiàn)代物流的深度融合,能進(jìn)一步完善物流的諸多功能,助力物流行業(yè)可持續(xù)、高質(zhì)量發(fā)展。物流行業(yè)走向智能化的門檻很高,但自從大模型出現(xiàn)后,物流應(yīng)用人工智能的門檻就被進(jìn)一步降低?;跀?shù)據(jù)、場(chǎng)景以及多年的技術(shù)積累,物流行業(yè)已經(jīng)成為產(chǎn)業(yè)大模型落地的最佳陣地之一。而大模型深度融入物流服務(wù)供應(yīng)鏈全場(chǎng)景,則有助于物流行業(yè)解決痛點(diǎn)問題,使行業(yè)達(dá)到提質(zhì)降本增效的目的。

原因迥然有異

大模型正不斷融入到公路物流領(lǐng)域中,百度地圖、菜鳥、騰訊、京東物流等先后圍繞物流領(lǐng)域推出了大模型解決方案,試圖探索大模型與產(chǎn)業(yè)結(jié)合的最優(yōu)解。只是,值得注意的是,各互聯(lián)網(wǎng)大廠向物流大模型邁進(jìn)的步伐雖然十分一致,但其邁進(jìn)的原因卻各有不同。

對(duì)百度來說,深耕物流大模型有助其自動(dòng)駕駛布局,從而尋找新的增長(zhǎng)點(diǎn)。近年來,百度在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域面臨著巨大的挑戰(zhàn)和壓力,而公司最具前景、最有壁壘的自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù),或可成為百度收入的新支柱。在此背景下,百度深耕物流大模型,能使大模型的數(shù)字化和智能化技術(shù),更好地幫助自動(dòng)駕駛更加精準(zhǔn)地感知環(huán)境、做出決策、控制車輛。而在物流大模型技術(shù)的加持下,自動(dòng)駕駛也將迸發(fā)出巨大商業(yè)價(jià)值。

對(duì)阿里而言,加碼物流大模型有助于提升物流效率和質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的節(jié)能增效。多樣化的物流需求催生出了更加復(fù)雜、個(gè)性的物流服務(wù),隨著快遞物流行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程不斷深入,阿里也在技術(shù)層面將大模型運(yùn)用到了物流的具體場(chǎng)景中,以達(dá)到提升服務(wù)體驗(yàn),實(shí)現(xiàn)降本增效的目的。具體來說,阿里通過對(duì)大模型不斷訓(xùn)練和調(diào)整,能夠模擬出不同傳動(dòng)帶在各種場(chǎng)景下的最優(yōu)速度,在最大程度上減少能耗和損失。

對(duì)騰訊來說,進(jìn)軍物流大模型,有助于進(jìn)一步推動(dòng)數(shù)實(shí)融合,從而提升行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。近年來,騰訊一直在堅(jiān)定推進(jìn)數(shù)實(shí)融合,而數(shù)實(shí)融合是大模型的主賽場(chǎng),大模型能否落地生根,關(guān)鍵要看能否與千行百業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景相結(jié)合。因此,騰訊聯(lián)手福佑卡車,打造了首個(gè)數(shù)字貨運(yùn)大模型,以加快其在物流行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級(jí)。而在福佑卡車的專業(yè)助力下,騰訊的物流大模型也將形成差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

對(duì)京東而言,布局物流大模型有助于進(jìn)一步優(yōu)化供應(yīng)鏈,更有效地解決行業(yè)痛點(diǎn)。京東集團(tuán)作為電商企業(yè)中的先行者,對(duì)供應(yīng)鏈的重視程度毋庸置疑,因此,從根本上消除物流供應(yīng)鏈的系統(tǒng)不確定性,打通全部中間環(huán)節(jié)就顯得尤為重要。而京東布局物流大模型,能為供應(yīng)鏈中需要處理的復(fù)雜數(shù)據(jù)及任務(wù)場(chǎng)景進(jìn)行賦能,使其能適應(yīng)不斷變化的復(fù)雜環(huán)境,并針對(duì)不同品類、不同行業(yè)存在的不同發(fā)展痛點(diǎn),處理各種各樣的復(fù)雜數(shù)據(jù)。

背后各有倚仗

如今,隨著行業(yè)大模型席卷國(guó)內(nèi),幾大互聯(lián)網(wǎng)巨頭也早已紛紛在物流大模型領(lǐng)域布局。顯然,物流行業(yè)正在迎來一個(gè)新的轉(zhuǎn)折點(diǎn),而“BATJ”也將在物流行業(yè)掀起一場(chǎng)“大模型之戰(zhàn)”,只不過,無論是哪個(gè)玩家,物流大模型這股新生力量誕生的背后,自然都少不了大廠的鼎力支持。

一是,百度的生態(tài)體系和人工智能技術(shù),能為其物流大模型的落地提供重要支撐。百度生態(tài)內(nèi)涵豐富,其百度地圖、自動(dòng)駕駛等多元業(yè)務(wù),甚至可以看做是物流大模型絕佳的落地場(chǎng)景;而作為全球領(lǐng)先的人工智能研發(fā)機(jī)構(gòu),百度人工智能技術(shù)實(shí)力也是位居行業(yè)前列,能夠在一定程度上為其物流大模型提供技術(shù)支撐。而百度利用自身能力深度賦能物流大模型的各個(gè)環(huán)節(jié),能夠助推物流大模型成功落地。

二是,阿里的海量數(shù)據(jù)和場(chǎng)景優(yōu)勢(shì),能為其物流大模型的落地打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。眾所周知,大模型落地的兩大基礎(chǔ)就是數(shù)據(jù)和場(chǎng)景,而基于強(qiáng)大的AI技術(shù)及大數(shù)據(jù)能力,阿里在運(yùn)前調(diào)度、運(yùn)中管理、運(yùn)后分析等各個(gè)運(yùn)輸環(huán)節(jié),都積累了大量物流行業(yè)的數(shù)據(jù)和服務(wù)物流場(chǎng)景的經(jīng)驗(yàn)。這些數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌蜃畲蟪潭缺U衔锪鬟\(yùn)輸?shù)陌踩托?,助推物流全域環(huán)節(jié)降本增效,讓物流大模型的落地變得更輕松、更快捷,也更容易成功。

三是,騰訊的技術(shù)基礎(chǔ)和服務(wù)經(jīng)驗(yàn),能為其物流大模型的落地奠定穩(wěn)固根基。騰訊專門為行業(yè)大模型打造了國(guó)內(nèi)性能最強(qiáng)的大模型計(jì)算集群星脈網(wǎng)絡(luò),以及AI 原生向量數(shù)據(jù)庫(kù),能更好地幫助物流大模型落地。而且利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和AI技術(shù),騰訊這幾年在實(shí)體經(jīng)濟(jì)和生產(chǎn)一線也做了很多嘗試,在這其中所積累的很多物流行業(yè)企業(yè)的服務(wù)經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù),也能有效推動(dòng)物流大模型的應(yīng)用。

四是,京東在物流領(lǐng)域的內(nèi)容積累和運(yùn)營(yíng)沉淀,能為其大模型的落地給予強(qiáng)有力的支持。京東在物流行業(yè)深耕多年,一直堅(jiān)持探索于創(chuàng)新,不僅在全國(guó)范圍內(nèi)搭建起了龐大的物流網(wǎng)絡(luò),以實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)時(shí)的配送服務(wù);還推出了各種獨(dú)特的運(yùn)營(yíng)策略,以增加用戶的忠誠(chéng)度和粘性。而京東多年以來所積累的優(yōu)質(zhì)的商品供應(yīng)鏈、高效的物流配送、創(chuàng)新的營(yíng)銷策略,以及精準(zhǔn)的用戶運(yùn)營(yíng),可以說是為其物流大模型的落地,筑建了足夠穩(wěn)定的支撐底座。

挑戰(zhàn)相差無幾

物流大模型領(lǐng)域已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)巨頭們的新戰(zhàn)場(chǎng),“BATJ”在摩拳擦掌的同時(shí),也紛紛祭出了自己的武器準(zhǔn)備大干一場(chǎng)。只是,隨著物流數(shù)智化時(shí)代的來臨,物流大模型領(lǐng)域雖然會(huì)出現(xiàn)新的變局,也會(huì)擁有很大的發(fā)展機(jī)遇,但同時(shí)也還存在眾多局限。

首先,目前物流大模型依然處于發(fā)展的早期階段,還需要長(zhǎng)時(shí)間的積累。當(dāng)前,大模型雖然在通用領(lǐng)域的應(yīng)用領(lǐng)先一步,但其在物流等垂直領(lǐng)域的應(yīng)用才剛剛開始,這也就意味著需要巨大的計(jì)算資源和存儲(chǔ)空間來進(jìn)行訓(xùn)練和部署,這其中必然要耗費(fèi)大量的人力、物力和財(cái)力。另外,物流大模型還需要接觸大量的敏感數(shù)據(jù),因此,如何保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私性、機(jī)密性和安全性,對(duì)開發(fā)者來說也是一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn)。

其次,物流行業(yè)對(duì)大模型輸出準(zhǔn)確性要求較高,物流大模型落地還有一定困難。眾所周知,物流業(yè)連接產(chǎn)業(yè)鏈上下游、涉及供應(yīng)鏈多個(gè)環(huán)節(jié),組織運(yùn)營(yíng)較為復(fù)雜,應(yīng)用場(chǎng)景極其豐富。因此,物流對(duì)于大模型輸出準(zhǔn)確性的要求就很高,而當(dāng)下的大模型隨機(jī)性比較強(qiáng),準(zhǔn)確性還不夠,所以就需要更多算法上的改進(jìn),以及大量的數(shù)據(jù)和場(chǎng)景的豐富來解決這個(gè)問題,這也就是說,短時(shí)間內(nèi)想要做好并不容易。

最后,物流大模型領(lǐng)域已經(jīng)齊聚幾大互聯(lián)網(wǎng)巨頭,行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)在所難免。目前,百度、阿里、騰訊、京東等互聯(lián)網(wǎng)巨頭都已經(jīng)公開發(fā)布了物流大模型,除此之外,順豐、快遞100、G7易流等快遞企業(yè)也在加速對(duì)物流大模型應(yīng)用的探索。而這些入場(chǎng)的玩家,無論是在AI技術(shù)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn),還是數(shù)據(jù)積累、場(chǎng)景應(yīng)用等方面,都有著自己獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)??梢灶A(yù)見,隨著各玩家在物流大模型行業(yè)內(nèi)的應(yīng)用進(jìn)一步加深,未來各玩家之間的競(jìng)爭(zhēng)也將變得更加激烈。

總的來說,物流大模型的發(fā)展是不可逆轉(zhuǎn)的趨勢(shì),它將為物流行業(yè)帶來巨大的變化,但它的成功落地也注定會(huì)是一場(chǎng)長(zhǎng)跑。我們期待,大模型可以重塑物流生態(tài),讓物流行業(yè)迎來更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗(yàn);我們也相信,誰(shuí)能率先在物流場(chǎng)景中應(yīng)用好大模型,誰(shuí)將有望在未來獲得更大紅利,但這一切都需要時(shí)間給出答案。

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