競逐物流大模型，BATJ殊途同歸

配圖來自Canva可畫

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，我國研發(fā)的10億參數(shù)規(guī)模以上大模型已發(fā)布近80個，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)造了歷史性的機遇——所有行業(yè)都將會被大模型重構(gòu)，公路物流行業(yè)自然也不例外，大模型已經(jīng)開始向公路物流領域滲透。今年以來，就有多家互聯(lián)網(wǎng)大廠和物流平臺企業(yè)紛紛跟進，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，國內(nèi)各大廠商就紛紛開始布局。今年6月，菜鳥供應鏈發(fā)布了一款基于大模型的數(shù)字化供應鏈產(chǎn)品“天機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)首個數(shù)字貨運大模型達成全面戰(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，而大模型能推動物流行業(yè)向智慧物流轉(zhuǎn)型升級。近幾年，國家相繼出臺了多個支持智慧物流發(fā)展的利好政策，不斷推動物流行業(yè)向數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。而大模型時代的到來，為物流行業(yè)標準化、模塊化、自動化的實現(xiàn)提供了路徑，不僅重塑了數(shù)字物流生態(tài)，改變了各個物流場景的運作方式，進一步解放了生產(chǎn)力，還為物流行業(yè)創(chuàng)造了商業(yè)價值，幫助物流企業(yè)實現(xiàn)了降本增效。

市場方面，消費者對物流服務的多樣性和個性化需求逐漸增強，而大模型能給物流行業(yè)帶來更優(yōu)質(zhì)的服務體驗。為了滿足不同消費者的不同物流服務需求，物流企業(yè)就需要不斷地創(chuàng)新服務模式。而大模型技術(shù)的深度應用，能為數(shù)字物流全鏈路運營效率、服務體驗和業(yè)務創(chuàng)新帶來巨大變革。因此，作為大模型落地的最理想的場景之一，物流行業(yè)在大模型技術(shù)和產(chǎn)業(yè)結(jié)合的推動下，也有望迎來更加高效、智能、便捷的服務體驗。

技術(shù)方面，大模型技術(shù)與現(xiàn)代物流的深度融合，能進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，物流應用人工智能的門檻就被進一步降低?；跀?shù)據(jù)、場景以及多年的技術(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供應鏈全場景，則有助于物流行業(yè)解決痛點問題，使行業(yè)達到提質(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域中，百度地圖、菜鳥、騰訊、京東物流等先后圍繞物流領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的步伐雖然十分一致，但其邁進的原因卻各有不同。

對百度來說，深耕物流大模型有助其自動駕駛布局，從而尋找新的增長點。近年來，百度在互聯(lián)網(wǎng)領域面臨著巨大的挑戰(zhàn)和壓力，而公司最具前景、最有壁壘的自動駕駛業(yè)務，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)，更好地幫助自動駕駛更加精準地感知環(huán)境、做出決策、控制車輛。而在物流大模型技術(shù)的加持下，自動駕駛也將迸發(fā)出巨大商業(yè)價值。

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

對騰訊來說，進軍物流大模型，有助于進一步推動數(shù)實融合，從而提升行業(yè)競爭力。近年來，騰訊一直在堅定推進數(shù)實融合，而數(shù)實融合是大模型的主賽場，大模型能否落地生根，關鍵要看能否與千行百業(yè)的應用場景相結(jié)合。因此，騰訊聯(lián)手福佑卡車，打造了首個數(shù)字貨運大模型，以加快其在物流行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化升級。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爭優(yōu)勢。

對京東而言，布局物流大模型有助于進一步優(yōu)化供應鏈，更有效地解決行業(yè)痛點。京東集團作為電商企業(yè)中的先行者，對供應鏈的重視程度毋庸置疑，因此，從根本上消除物流供應鏈的系統(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，能為供應鏈中需要處理的復雜數(shù)據(jù)及任務場景進行賦能，使其能適應不斷變化的復雜環(huán)境，并針對不同品類、不同行業(yè)存在的不同發(fā)展痛點，處理各種各樣的復雜數(shù)據(jù)。

背后各有倚仗

如今，隨著行業(yè)大模型席卷國內(nèi)，幾大互聯(lián)網(wǎng)巨頭也早已紛紛在物流大模型領域布局。顯然，物流行業(yè)正在迎來一個新的轉(zhuǎn)折點，而“BATJ”也將在物流行業(yè)掀起一場“大模型之戰(zhàn)”，只不過，無論是哪個玩家，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、自動駕駛等多元業(yè)務，甚至可以看做是物流大模型絕佳的落地場景；而作為全球領先的人工智能研發(fā)機構(gòu)，百度人工智能技術(shù)實力也是位居行業(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)和場景優(yōu)勢，能為其物流大模型的落地打下堅實基礎。眾所周知，大模型落地的兩大基礎就是數(shù)據(jù)和場景，而基于強大的AI技術(shù)及大數(shù)據(jù)能力，阿里在運前調(diào)度、運中管理、運后分析等各個運輸環(huán)節(jié)，都積累了大量物流行業(yè)的數(shù)據(jù)和服務物流場景的經(jīng)驗。這些數(shù)據(jù)和經(jīng)驗能夠最大程度保障物流運輸?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)基礎和服務經(jīng)驗，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)大模型打造了國內(nèi)性能最強的大模型計算集群星脈網(wǎng)絡，以及AI 原生向量數(shù)據(jù)庫，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)，騰訊這幾年在實體經(jīng)濟和生產(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)的服務經(jīng)驗和數(shù)據(jù)，也能有效推動物流大模型的應用。

四是，京東在物流領域的內(nèi)容積累和運營沉淀，能為其大模型的落地給予強有力的支持。京東在物流行業(yè)深耕多年，一直堅持探索于創(chuàng)新，不僅在全國范圍內(nèi)搭建起了龐大的物流網(wǎng)絡，以實現(xiàn)快速、準時的配送服務；還推出了各種獨特的運營策略，以增加用戶的忠誠度和粘性。而京東多年以來所積累的優(yōu)質(zhì)的商品供應鏈、高效的物流配送、創(chuàng)新的營銷策略，以及精準的用戶運營，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

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

首先，目前物流大模型依然處于發(fā)展的早期階段，還需要長時間的積累。當前，大模型雖然在通用領域的應用領先一步，但其在物流等垂直領域的應用才剛剛開始，這也就意味著需要巨大的計算資源和存儲空間來進行訓練和部署，這其中必然要耗費大量的人力、物力和財力。另外，物流大模型還需要接觸大量的敏感數(shù)據(jù)，因此，如何保護數(shù)據(jù)的隱私性、機密性和安全性，對開發(fā)者來說也是一項巨大的挑戰(zhàn)。

其次，物流行業(yè)對大模型輸出準確性要求較高，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、涉及供應鏈多個環(huán)節(jié)，組織運營較為復雜，應用場景極其豐富。因此，物流對于大模型輸出準確性的要求就很高，而當下的大模型隨機性比較強，準確性還不夠，所以就需要更多算法上的改進，以及大量的數(shù)據(jù)和場景的豐富來解決這個問題，這也就是說，短時間內(nèi)想要做好并不容易。

最后，物流大模型領域已經(jīng)齊聚幾大互聯(lián)網(wǎng)巨頭，行業(yè)競爭在所難免。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)也在加速對物流大模型應用的探索。而這些入場的玩家，無論是在AI技術(shù)、行業(yè)經(jīng)驗，還是數(shù)據(jù)積累、場景應用等方面，都有著自己獨特的優(yōu)勢?？梢灶A見，隨著各玩家在物流大模型行業(yè)內(nèi)的應用進一步加深，未來各玩家之間的競爭也將變得更加激烈。

總的來說，物流大模型的發(fā)展是不可逆轉(zhuǎn)的趨勢，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是一場長跑。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)的服務體驗；我們也相信，誰能率先在物流場景中應用好大模型，誰將有望在未來獲得更大紅利，但這一切都需要時間給出答案。

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