在當今快速發(fā)展的物流行業(yè)中，人工智能大模型的應用正成為提升供應鏈效率和降低成本的關鍵。本文深入探討了AI大模型在物流供應鏈中的多樣化應用案例，展示了AI技術如何助力物流行業(yè)的數(shù)字化轉型，供大家參考。

一、物流與人工智能

2023年，我國社會物流總費用為18.2萬億元，同比增長2.3%。社會物流總費用與GDP的比率為14.4%，比上年回落0.3個百分點。2024年1-5月份，全國社會物流總額135.3萬億元，同比增長5.9%從年內(nèi)走勢來看，物流需求累計增速保持穩(wěn)步恢復的態(tài)勢。物流行業(yè)越來越重視供應鏈管理和優(yōu)化工作，并采取了一系列措施來實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置和提高整體運營效率等目標，但仍有較大發(fā)展空間。相關數(shù)據(jù)取自《2023年全國物流運行情況通報》

物流行業(yè)發(fā)展特點：

• 物流業(yè)是支撐國民經(jīng)濟發(fā)展的基礎性、戰(zhàn)略性、先導性產(chǎn)業(yè)
• “一帶一路”等國家戰(zhàn)略的實施，為國際物流取得長足發(fā)展提供有力保障
• 國家促進物流發(fā)展，不斷出臺利好政策
• 存量經(jīng)濟時代，物流業(yè)的發(fā)展面臨著數(shù)智化轉型和升級
• 人工智能等前沿技術的應用，為物流業(yè)提供轉型工具
• 與《國家物流樞紐布局和建設規(guī)劃》要求仍有較大提升空間

物流&人工智能

二、人工智能大模型在物流行業(yè)場景應用概述

1、多式聯(lián)運場景：針對大宗貨物運輸體系中多式聯(lián)運場景，運用行業(yè)大數(shù)據(jù)、人工智能技術及機器學習等技術，優(yōu)化和管理多式聯(lián)運的運輸過程，實現(xiàn)貨物在不同運輸方式之間的無縫銜接和高效流轉的大模型；通過該模型降低多式聯(lián)運場景中的數(shù)據(jù)整合成本、減少數(shù)據(jù)信息延時、提升調(diào)度決策效率。

2、企業(yè)供應鏈場景：針對企業(yè)在生產(chǎn)供應鏈的過程管控場景，結合企業(yè)經(jīng)營多模態(tài)數(shù)據(jù)，結合以結構化或非結構化形式存在的信息、數(shù)據(jù)和知識。通過使用多模態(tài)機器學習等人工智能方法，構建出具備對企業(yè)供應鏈的感知、理解、預見、人機交互和決策支持能力的多模態(tài)人工智能模型。

3、行業(yè)物流領域場景：針對物流行業(yè)不同的的垂直細分領域， 以通用大模型為基礎，通過進一步訓練和優(yōu)化，專注于物流行業(yè)的特定領域知識和技能的大語言模型；為煙草、白酒、醫(yī)藥等行業(yè)設計的大型數(shù)據(jù)和機器學習模型。

4、快末端場景：專注于快遞末端配送環(huán)節(jié)，優(yōu)化和管理快遞最后一公里配送過程設計的一種人工智能模型，它利用大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等先進技術，對快遞末端配送過程中的各種數(shù)據(jù)進行深度挖掘和分析，以優(yōu)化配送流程、提高配送效率、降低配送成本并提升用戶體驗。

三、不同物流場景下人工智能大模型應用案例

1. 多式聯(lián)運場景

針對多式聯(lián)運物流體系，從場站、樞紐、園區(qū)多種復合型場景，多式聯(lián)運大模型通過整合來自不同渠道、不同格式的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的融合和分析；將數(shù)據(jù)、算法、算力、場景相結合，實現(xiàn)園區(qū)的運營、運營決策等關鍵環(huán)節(jié)的智能化。

核心技術：

1. 全景管控：通過云-邊-端三級技術體系與IOT物聯(lián)網(wǎng)技術相結合，全面感知園區(qū)內(nèi)的各類設備和設施狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)問題并進行預警，同時提供科學的決策支持，幫助園區(qū)管理者優(yōu)化資源配置，提升管理效率和服務水平。
2. 全息感知：在全景管控的基礎上，實現(xiàn)實時感知園區(qū)內(nèi)的各種動態(tài)信息，包括環(huán)境參數(shù)、設施狀態(tài)、人員流動等，并通過數(shù)據(jù)分析與挖掘，為園區(qū)管理者提供科學的決策支持，幫助優(yōu)化資源配置，提升管理效率和服務水平。
3. 智能決策：基于現(xiàn)代信息技術和智能算法，通過數(shù)據(jù)分析、模型預測等手段，集成物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術，通過對各類數(shù)據(jù)的實時采集、處理和分析，實現(xiàn)對物流園區(qū)運營狀態(tài)的全面監(jiān)控和智能決策。

功能架構概覽

2. 區(qū)域物流場景

針對區(qū)域物流場景，通過在一個特定的地理區(qū)域內(nèi)集成多種數(shù)據(jù)源和智能算法，對物流資源進行統(tǒng)一集運、統(tǒng)一疏導的系統(tǒng)模型；以數(shù)智化手段提升區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)運行能力。

核心技術：

• 智能決策：基于現(xiàn)代信息技術和智能算法，通過數(shù)據(jù)分析、模型預測等手段，集成物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術，通過對各類數(shù)據(jù)的實時采集、處理和分析，實現(xiàn)對物流園區(qū)運營狀態(tài)的全面監(jiān)控和智能決策。
• 智能調(diào)度：在物流運輸過程中，通過運用計算機科學和人工智能技術，對貨物、車輛、線路等資源進行優(yōu)化配置和調(diào)度，以實現(xiàn)最佳的運輸效率和資源利用率。

3. 行業(yè)物流場景

（1）煙草行業(yè)：人工智能大模型在煙草物流行業(yè)中的應用涵蓋了自動化與智能化提升、倉儲管理的智能化、供應鏈優(yōu)化與決策支持等多個方面，為企業(yè)帶來了顯著的效益和競爭優(yōu)勢。

核心技術：

• 自動化收貨與核驗：通過圖像識別、OCR識別、RPA等技術，實現(xiàn)卷煙自助收貨終端和收貨自動核驗系統(tǒng)。這些系統(tǒng)能夠精準提取物流收貨紙質單據(jù)中的關鍵數(shù)據(jù)，并自動完成數(shù)據(jù)“互聯(lián)”，實現(xiàn)卷煙到貨信息的自動審核及入庫系統(tǒng)自動操作。
• 倉儲孿生可視化：利用三維圖形建模工具對倉儲建筑、貨架、AGV小車、煙箱等倉儲實體進行三維建模，開發(fā)智慧物流倉儲可視化系統(tǒng)。能夠實時展示倉儲狀態(tài)，提高倉儲作業(yè)的透明度和效率。

（2）醫(yī)藥物流行業(yè)

物流大模型在醫(yī)藥物流場景下的應用主要體現(xiàn)在提高運輸效率、優(yōu)化庫存管理、增強追溯能力、以及提升客戶服務體驗等方面。

核心技術：

• 全程追溯：物流大模型支持構建醫(yī)藥物品的全程追溯系統(tǒng)，從原材料采購、生產(chǎn)加工、倉儲運輸?shù)戒N售使用的每一個環(huán)節(jié)都進行記錄，確保藥品來源可追溯、去向可查詢，提高藥品質量安全水平。
• 智能恒溫冷鏈監(jiān)控：對于需要冷藏運輸?shù)乃幤?，物流大模型可以實時監(jiān)控冷鏈運輸過程中的溫度、濕度等環(huán)境參數(shù)，確保藥品在運輸過程中保持適宜的條件，防止藥品變質。

4. 快遞末端場景

（1）在物流末端配送柜體應用的場景中，通過大模型技術收集配送過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，分析配送模式和客戶行為，不斷優(yōu)化配送策略；預測未來的配送需求和高峰期，提前做好資源配置和人員安排。

核心技術：

• 云-邊-端技術：云端：提供強大的計算和存儲能力，支持復雜的人工智能模型訓練和推理；邊側：推出企業(yè)級超融合大模型一體機，支持企業(yè)級千億模型和知識檢索硬件加速，實現(xiàn)本地與云端雙部署，降低企業(yè)應用大模型的門檻；端側：高性能人機交互展示與數(shù)據(jù)采集，通過顯示屏、語音交互等方式，向用戶展示處理結果或接收用戶指令；采集圖像、聲音、傳感器等數(shù)據(jù)，并進行初步處理。
• 智能調(diào)度自運營：通過深入分析用戶行為、偏好等數(shù)據(jù)，為用戶提供個性化的服務或產(chǎn)品；借助自動化工具和AI技術，實現(xiàn)運營流程的自動化處理，提高運營效率；通過實時數(shù)據(jù)分析，不斷調(diào)整和優(yōu)化運營策略，確保運營效果的最大化。根據(jù)不同時間段內(nèi)快遞量的變化，動態(tài)調(diào)整配送路線和格口分配，確?？爝f能夠及時送達用戶手中，合理安排配送時段，避免在高峰期造成擁堵和等待。
• 人工智能策略引擎：通過對快遞柜運營數(shù)據(jù)的收集、分析和處理，自動調(diào)整和優(yōu)化快遞柜的存取策略、布局策略、廣告策略及其他自定義策略等，以提高快遞柜的使用效率、降低運營成本、提升用戶體驗。

（2）在物流末端驛站的應用場景中，通過人工智能技術，對快遞包裹進行自動識別、分類、排序和分發(fā)。通過集成先進的傳感器、控制系統(tǒng)和智能算法實現(xiàn)快遞無人智能化分揀與末端無人派送。

核心技術：

• 智能分揀：通過機器視覺、深度學習等技術，智能分揀系統(tǒng)自動識別快遞包裹上的信息，并將其快速準確地分配到相應的運輸線路上。利用機器視覺、條形碼掃描等技術，準確識別包裹的尺寸、重量、形狀等信息，并進行精確分類，同時與智能機器人相結合，用于執(zhí)行各種物品的分揀任務。自主感知周圍環(huán)境，通過機器視覺技術對物品進行精準識別和分類，并根據(jù)預設的規(guī)則和算法完成分揀操作。
• 無人派送：大模型與無人駕駛技術深度融合實現(xiàn)末端無人派送，采用L4級自動駕駛技術，車輛根據(jù)不同路況采取相應的應對策略，在不同的天氣和光線等條件下完成窄路通行、緊急避障、過馬路等多種場景的配送。
• 自主運營：實現(xiàn)從人工經(jīng)驗判斷到智能決策轉型，構建末端配送站點的“智慧大腦”，利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術，精準預測包裹的需求和到達時間，極大地提升了派送的效率。包裹不再是簡單的物理物體，而是被賦予了更多的信息，同時，利用自然語言處理、語音識別、語義理解等人工智能技術，實現(xiàn)與消費者的智能交互，從而提供高效、便捷的客服服務。

（3）在區(qū)域共配應用場景中，利用大模型技術通過算法學習、訓練海量的物流數(shù)據(jù)，實現(xiàn)合理的倉網(wǎng)規(guī)劃和合理布局，提升配送策略的自適應，從而提高區(qū)域共配的運行效率，降低運營成本。

核心技術：

• 智能配送與路徑優(yōu)化：利用實時交通數(shù)據(jù)和AI算法，為配送員提供最優(yōu)配送路線，減少交通擁堵和配送時間；根據(jù)包裹的緊急程度和目的地的地理位置，動態(tài)調(diào)整配送順序，提高配送效率。
• 自動化與機器人配送：使用無人駕駛車輛在社區(qū)、校園和商業(yè)區(qū)進行短距離包裹配送，減少人力成本；在交通不便或地理條件復雜的區(qū)域，利用無人機進行包裹配送，快速且高效。
• 數(shù)據(jù)分析與需求預測通過大數(shù)據(jù)分析預測未來的包裹流量和客戶需求，優(yōu)化資源配置和運營策略；并通過分析物流運營數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)瓶頸改進機會，提高整體運營效率。

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四、人工智能大模型在物流供應鏈場景應用展望

隨著生產(chǎn)和銷售規(guī)模的擴大，物流和供應鏈管理的復雜性也不斷增加，這導致了傳統(tǒng)的管理方式難以滿足現(xiàn)實需求。AI大模型在物流和供應鏈管理中的應用，可以幫助企業(yè)更有效地管理物流和供應鏈，提高運營效率，降低成本，提高服務質量。AI大模型可以通過大數(shù)據(jù)分析、機器學習、深度學習等技術，對物流和供應鏈中的各個環(huán)節(jié)進行智能化管理，實現(xiàn)自主化、智能化和高效化的物流和供應鏈管理。

核心技術為AI大模型在物流供應鏈場景中的應用提供了強大的支持，使其能夠自主進行數(shù)據(jù)分析、預測和決策，從而顯著提高運營效率和服務質量。

未來發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn)：

• 更高效的算法：隨著算法的不斷發(fā)展和優(yōu)化，AI大模型在物流和供應鏈管理中的效率和準確性將得到提高。
• 更智能的決策：隨著機器學習和深度學習技術的不斷發(fā)展，AI大模型將能夠更有效地進行預測和決策，提高物流和供應鏈管理的智能化程度。
• 更廣泛的應用：隨著AI技術的不斷發(fā)展，AI大模型將能夠應用于更多的物流和供應鏈管理場景，提高物流和供應鏈管理的覆蓋范圍和覆蓋率。