就長遠(yuǎn)來看，AI大模型的出現(xiàn)創(chuàng)造了歷史性的機遇——所有行業(yè)都會被大模型重構(gòu),不亞于一次新的工業(yè)革命。對于物流來說，具有大模型落地的兩大優(yōu)勢——數(shù)據(jù)與場景。在不久的將來，物流將逐漸展現(xiàn)出大模型應(yīng)用的價值與前景；就今年來說，大模型已將物流技術(shù)4.0時代的大門提前推開。

       一、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用是大模型的價值所在

        隨著ChatGPT的橫空出世，大模型成為2023年上半年中國科技產(chǎn)業(yè)的最熱門詞匯，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。

　　但是，進入下半年后，國內(nèi)大模型正在褪去泡沫，其未來的出路，必然是走向產(chǎn)業(yè)。也就是說，大模型的下半場是，模型即服務(wù)（Model as a Service），而這個服務(wù)，歸根結(jié)底是要服務(wù)產(chǎn)業(yè)。雖然前景還比較模糊，但有一點可以肯定：大模型的建立，絕不是為了寫詩，聊天，做些花花草草的東西，而是要推動產(chǎn)業(yè)的革命。大模型有兩種類型：通用型，垂直型。前者求廣 后者求專，百度文心一言、阿里通義千問，打造的是一個無所不能的通用大模型；華為盤古大模型研究，泛化能力極強、適用大量復(fù)雜行業(yè)場景；而京東的言犀大模型，更顯得垂直一些，專業(yè)性更強。由于通用大模型專業(yè)知識與行業(yè)數(shù)據(jù)積累不足，導(dǎo)致該類模型，精準(zhǔn)度不足，同質(zhì)化嚴(yán)重，無法創(chuàng)造出深層次的價值。在產(chǎn)業(yè)場景中，專業(yè)服務(wù)要求高、容錯性低，需要能夠在實際場景中真正解決具體的問題，因此，產(chǎn)業(yè)大模型，或者稱垂直大模越來越受到人們的關(guān)注。步入下半年，產(chǎn)業(yè)大模型的探索逐漸成為大多數(shù)深度思考者的共識，正代替”通用大模型“成為新的發(fā)展方向，適用于知識密集型、任務(wù)型產(chǎn)業(yè)場景，解決真實產(chǎn)業(yè)問題是大模型的追求。經(jīng)濟發(fā)展史表明，新技術(shù)想要大規(guī)模應(yīng)用，成為時代的動力，首先應(yīng)當(dāng)立足產(chǎn)業(yè)，解決難題，人工智能發(fā)展的“終點站”是產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，大模型也不例外。大模型真正實現(xiàn)它的價值一定是在產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用當(dāng)中，當(dāng)產(chǎn)業(yè)效率和產(chǎn)業(yè)的邊界拓展得到質(zhì)的提升時，大模型才有了更加實際的價值和意義。大模型產(chǎn)業(yè)落地需要從單點算法到多功能協(xié)同并在系統(tǒng)、產(chǎn)品層面實現(xiàn)端到端結(jié)合，并且需要實現(xiàn)算力提升。將大模型能力遷移到產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域中，必然需要調(diào)優(yōu)與二次訓(xùn)練，以為企業(yè)未來從“數(shù)據(jù)決策”向“知識決策”轉(zhuǎn)型提供強力支撐。產(chǎn)業(yè)需要可用、可控、可信、可負(fù)擔(dān)的定制化模型，只有這樣，才能在產(chǎn)業(yè)上落地生根。也就是說，AI大模型需在提高生產(chǎn)效率、降低成本，并提供更快、更好的產(chǎn)業(yè)服務(wù)，從而使大模型發(fā)揮生產(chǎn)力作用。實際上，大模型更多是作為一個“底座”的概念存在的，在不同的行業(yè)、不同的場景下，如何利用好并且更精準(zhǔn)地發(fā)揮技術(shù)的作用才是更困難的事情。從產(chǎn)業(yè)端切入大模型，被京東許冉比喻為“從北坡攀爬技術(shù)珠峰”，道路雖然更加艱難，卻有更波瀾壯闊的風(fēng)景。大模型，絕不是資本新故事，而是從“價值創(chuàng)造”的角度去思考的真實應(yīng)用場景，是不斷優(yōu)化“成本、效率、體驗”的一種工具。

　　大模型服務(wù)于產(chǎn)業(yè)的力度，取決于其本身含有的產(chǎn)業(yè)厚度，即是指能在多少產(chǎn)業(yè)場景中切實應(yīng)用，為產(chǎn)業(yè)真正創(chuàng)造價值。更準(zhǔn)確地說，大模型源于產(chǎn)業(yè)，也必將在未來服務(wù)于產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)才是大模型的最終歸宿。當(dāng)然，大模型如何從產(chǎn)業(yè)中產(chǎn)生，如何介入實際產(chǎn)業(yè)，如何完美適配產(chǎn)業(yè)需要，都不是一朝一夕可以完成的問題，這是基于更長遠(yuǎn)未來的“技術(shù)追求”，同時也是圍繞“價值創(chuàng)造”的務(wù)實主義。從某種意義上說，角逐大模型落地的難點并不在于技術(shù)追趕，而在于產(chǎn)業(yè)突破。一個技術(shù)在產(chǎn)業(yè)里產(chǎn)生價值需要長周期的積累，大模型產(chǎn)業(yè)落地的角逐是一場長跑。大模型的競爭，是產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略乃至國家科技戰(zhàn)略的競爭，將成為未來20年變革所有行業(yè)的核心力量。深入思考國家及產(chǎn)業(yè)需要什么樣的產(chǎn)業(yè)AI未來，應(yīng)從大模型的產(chǎn)業(yè)化上入手。大模型要源于產(chǎn)業(yè)土壤，更懂產(chǎn)業(yè)訴求，解決真實產(chǎn)業(yè)問題。普惠和突破則是大模型服務(wù)于產(chǎn)業(yè)的兩大承諾。只有當(dāng)AI大模型越來越深刻地塑造新的產(chǎn)業(yè)形態(tài)，并越來越激活更高效率的產(chǎn)業(yè)勢能，這樣的產(chǎn)業(yè)化AI比拼，才能奠定最終勝勢。動輒上千億參數(shù)的通用大模型算力成本，往往很高，因此，產(chǎn)業(yè)需要更適應(yīng)自身成本需求和應(yīng)用實際的“專業(yè)化大模型”。

         二、落地物流的兩大基礎(chǔ)：數(shù)據(jù)與場景

        所有行業(yè)都會基于大模型進行重建，物流行業(yè)也不例外。智慧級物流，是基于“計算+數(shù)據(jù)+模型”的綜合產(chǎn)業(yè)智能，對于當(dāng)前琳瑯滿目的大模型，物流業(yè)界的態(tài)度主流是觀望，其實，物流有大模型落地的兩大基礎(chǔ)——數(shù)據(jù)與場景，可率先應(yīng)用，以改變物流格局。

　　物流流程、數(shù)據(jù)等豐富成熟，更適合接受AI大模型的深入改造。智慧物流等領(lǐng)域，以物流為供應(yīng)鏈中的智能制造，數(shù)字化程度相對較高，在數(shù)據(jù)的采集、分析和應(yīng)用上，本已有基礎(chǔ)，因此更有希望更快步入AI智能化。物流具有的成熟技術(shù)條件、海量的數(shù)據(jù)，廣泛的應(yīng)用場景，這一切都意味著大模型離物流并不遙遠(yuǎn)；頭部物流企業(yè)和物流平臺掌握超量數(shù)據(jù)，深度參與著龐大而復(fù)雜的產(chǎn)業(yè)生態(tài)，具備多樣型的復(fù)雜應(yīng)用場景，是大模型落地的天然土壤。其實大模型在物流行業(yè)的運用，很早就開始了，快遞客戶日常接到的人工語音電話，就用到了大模型功能，只不過是其基本、最簡單的模型功能應(yīng)用。

       1、數(shù)據(jù)

       總的來說，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施助推大模型服務(wù)千行百業(yè)，數(shù)據(jù)本身是驅(qū)動人工智能的重要力量，各產(chǎn)業(yè)每年產(chǎn)生的14億優(yōu)質(zhì)交互數(shù)據(jù)，為大模型驅(qū)動產(chǎn)業(yè)AI落地，提供了充足數(shù)據(jù)動能。持續(xù)積累高質(zhì)量的行業(yè)數(shù)據(jù)，離不開更強大的數(shù)據(jù)平臺和更強的智能交互能力。ChatGPT自發(fā)布以來，通過大量人類反饋的交互數(shù)據(jù)，效果越來越好。由大模型帶來的產(chǎn)業(yè)智能，必將優(yōu)先在數(shù)字化領(lǐng)先的場景發(fā)生。從本質(zhì)上說，大模型是指讀取海量數(shù)據(jù)、參數(shù)的規(guī)模巨大的算法模型，經(jīng)過大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練后，能夠適應(yīng)一系列任務(wù)的模型。

　　只有當(dāng)數(shù)據(jù)平臺不斷實現(xiàn)知識輸出，智能平臺不斷反饋高質(zhì)量協(xié)同數(shù)據(jù)，構(gòu)建起循環(huán)增長飛輪，才能實現(xiàn)高質(zhì)量行業(yè)數(shù)據(jù)的積累。大模型的輸出落地，優(yōu)先在數(shù)字化領(lǐng)先的場景落地。數(shù)字化基礎(chǔ)都較為扎實，會更利于大模型能力的釋放。隨著快遞物流行業(yè)的數(shù)字化進程不斷深入，多年來，物流行業(yè)發(fā)展積累了寶貴的數(shù)字化經(jīng)驗，在數(shù)字智能化上居有領(lǐng)先地位，可適宜于大模型的落地。對于大多數(shù)物流企業(yè)來說，自建大模型不僅周期長，效率低，成本高，因此，它山之石，無疑是構(gòu)建自己企業(yè)專用大模型的一種“最優(yōu)解”，除了大模型提供者具有復(fù)雜場景充分檢驗的大模型融合解決方案，還需要物流企業(yè)在數(shù)字化上做好基礎(chǔ)。騰訊大模型在數(shù)字貨運福佑上的探索落地，就是根據(jù)以上這一原則：福佑卡車無疑是數(shù)字貨運領(lǐng)域的佼佼者，福佑深度介入整個貨運交易鏈條，將其標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)字化重構(gòu)，天然附帶海量場景數(shù)據(jù)。據(jù)福佑卡車公開披露的信息，8年時間內(nèi)，該公司積累了1.9億關(guān)鍵節(jié)點數(shù)據(jù)，200億+多維度行為數(shù)據(jù)，這些高質(zhì)量數(shù)據(jù)恰好能為大模型的落地提供技術(shù)支撐。大模型在物流上的應(yīng)用，以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)作為“養(yǎng)料”，決定了大模型的底色與能力邊界。大模型之所以稱之為“大”，就是因為它龐大的數(shù)據(jù)量和復(fù)雜的參數(shù)。在訓(xùn)練和優(yōu)化大模型的過程中，高質(zhì)量數(shù)據(jù)是核心生產(chǎn)要素，要想訓(xùn)練出精度極高的行業(yè)大模型，所需的不是互聯(lián)網(wǎng)上免費公開的數(shù)據(jù)，而是行業(yè)特定的場景數(shù)據(jù)，物流B端的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)是從業(yè)者真實交互數(shù)據(jù)，樣本少、分布不均，極難獲得。因此，大模型，除了訓(xùn)練標(biāo)準(zhǔn)大模型通用的數(shù)據(jù)外，還必須將物流業(yè)自己的數(shù)據(jù)納入其中，例如，京東言犀在訓(xùn)練時便使用了70%通用域數(shù)據(jù)與30%京東數(shù)智供應(yīng)鏈原生數(shù)據(jù)。

　　傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫面對大模型訓(xùn)練的圖片、音頻、視頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，顯得捉襟見肘，專門針對此類場景的向量數(shù)據(jù)庫更顯得彌足珍貴，因為向理數(shù)據(jù)庫具有極為精細(xì)、復(fù)雜且龐大的數(shù)據(jù)洞察訴求。當(dāng)前各家大模型在算法層面區(qū)別并不大，并且具有同質(zhì)化的趨勢。在此背景下，通過物流本身的場景和垂域數(shù)據(jù)優(yōu)勢建立行業(yè)大模型，訓(xùn)練數(shù)據(jù)就成了真正區(qū)分且影響行業(yè)大模型性能的重要因素之一。所謂的數(shù)據(jù)，來源于商流、物流以及金融流，一個物流公司，具有獲得這三類數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，更為重要的是物流原始數(shù)據(jù)只有在交互中才會產(chǎn)生，并且是動態(tài)而非靜態(tài)的數(shù)據(jù)，因此，經(jīng)過二十年發(fā)展的物流業(yè)，當(dāng)然擁有豐富真實的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)。大模型加入物流企業(yè)獨有的場景數(shù)據(jù)，能快速精調(diào)生成專屬模型，不同的物流企業(yè)，在數(shù)字供應(yīng)鏈領(lǐng)域的細(xì)分深耕，為產(chǎn)業(yè)大模型的落地提供了差異化的數(shù)據(jù)優(yōu)勢與能力優(yōu)勢。源于產(chǎn)業(yè)和內(nèi)部業(yè)務(wù)場景的“人無我有”的數(shù)據(jù)與能力，最終帶來了物流大模型的差異化。更進一步，可發(fā)力大模型與數(shù)字孿生技術(shù)深度結(jié)合，推進物流技術(shù)邁向數(shù)字原生時代，逐步形成AI自動生成供應(yīng)鏈解決方案：數(shù)字孿生驗證出全局最優(yōu)方案，最終用于實踐的完整閉環(huán)。

       2、場景

       技術(shù)本身是沒有辦法直接產(chǎn)生價值的，技術(shù)只有放到場景里才能夠產(chǎn)生實際的價值。物流作為先天更適合新技術(shù)滲透的場景之一，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。

　　數(shù)字物流作為傳統(tǒng)物流數(shù)字化轉(zhuǎn)型后新的經(jīng)濟形態(tài)，涵蓋快速接單、高效分單、實時定價、軌跡跟蹤、智能應(yīng)答等多個應(yīng)用場景。物流是AI落地最重要的產(chǎn)業(yè)場景之一，也是大模型落地的重要產(chǎn)業(yè)場景。技術(shù)的演變與發(fā)展，是離不開具體場景的聚焦，在不同的行業(yè)、不同的場景下，如何利用好并且更精準(zhǔn)地發(fā)揮技術(shù)的作用才是更困難的事情。在大模型產(chǎn)業(yè)化的過程中，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。物流本身承擔(dān)著數(shù)字與物理世界的現(xiàn)實鏈接，具有豐富的內(nèi)在場景。單一大模型本身無法產(chǎn)生直接價值，技術(shù)只有放到場景中才能產(chǎn)出實際價值，更準(zhǔn)確地說，只有在自己的場景，才能培養(yǎng)出適合自己的大模型應(yīng)用，而物流，是具有豐富的場景，并相對高度數(shù)據(jù)化的行業(yè)。近期，在華為、百度、騰訊、科大訊飛等企業(yè)的參與下，大模型的應(yīng)用場景有了越來越多的實踐案例。京東、阿里推出電商物流頭部企業(yè)自己的大模型，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”。這些更接近于物流場景，但落地物流，還需要與物流具體場景結(jié)合，需在物流企業(yè)內(nèi)部的關(guān)鍵場景完成歷練和實踐。當(dāng)模型訓(xùn)練完成之后，我們在輸出時就可以針對不同場景，做到更為精準(zhǔn)的變頻。智慧物流具有知識密集型、任務(wù)型產(chǎn)業(yè)場景，大模型聚焦其中，可解決真實產(chǎn)業(yè)問題，企業(yè)在技術(shù)層面設(shè)法將大模型運用到物流的具體場景中來降本增效，也將成為趨勢。

　　大模型需要的數(shù)據(jù)包括場景化數(shù)據(jù)，物流具有長鏈路、復(fù)雜協(xié)同、更多動態(tài)數(shù)據(jù)回流的場景，成為了大模型最好的“練兵場”。AI大模型需要在物流場景中反復(fù)與充分測試，錘煉技術(shù)、升級迭代和培育市場，因為，現(xiàn)實需要的是致力于在具體物流場景中100%解決問題，而不需要在100個場景中解決10%問題。AI大模型不僅要顧及到行業(yè)專業(yè)知識，還要對上下游個性化業(yè)務(wù)場景具有深入理解，從細(xì)微業(yè)務(wù)場景的顛覆性轉(zhuǎn)變的積聚，從而推動場景到產(chǎn)業(yè)的全面進步。物流改造是宏大命題、長周期賽跑，但離不開一個個具體業(yè)務(wù)場景的精細(xì)化覆蓋，圍繞人、貨、場三個核心要素展開場景，對物流場景應(yīng)用一點點吃透打通。大模型深度融入物流服務(wù)供應(yīng)鏈全場景，可實現(xiàn)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，解決行業(yè)痛點問題，要持續(xù)洞察和驗證真實的業(yè)務(wù)場景，探索大模型在物流行業(yè)的多場景應(yīng)用。大模型在物流領(lǐng)域成功落地的關(guān)鍵還在于，能否應(yīng)用于具體場景，以解決效率優(yōu)化問題；能否達(dá)到提質(zhì)降本增效的目的，能否創(chuàng)造商業(yè)價值。大模型可以重塑物流生態(tài)，改變各個場景的運作方式，進一步解放生產(chǎn)力，幫助企業(yè)實現(xiàn)降本增效。誰能率先在物流業(yè)務(wù)場景中應(yīng)用好大模型為核心的人工智能技術(shù)，誰也將有望獲得未來的最大紅利。

　　總之，所有大模型都一樣，都是在數(shù)據(jù)與場景的基礎(chǔ)上，經(jīng)過長期訓(xùn)練后，從量到質(zhì)的不斷突破積累的產(chǎn)物。例如，京東言犀大模型是從京東優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)業(yè)場景與數(shù)據(jù)中錘煉而來，具備更強的產(chǎn)業(yè)屬性。基于數(shù)據(jù)、場景以及多年的技術(shù)積累，物流業(yè)，特別是智慧物流，物流平臺成為打造大模型的前沿高地，也是產(chǎn)生產(chǎn)業(yè)大模型的最佳陣地，大模型在物流上的應(yīng)用，是值得充分期待的。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。結(jié)語：人工智能，是一場非常嚴(yán)肅的技術(shù)革命，大模型驅(qū)動AI時代的到來；人工智能的突破，首先是大模型產(chǎn)業(yè)落地的突破；圍繞物流行業(yè)大模型進行技術(shù)融合與創(chuàng)新，并不斷降低大模型的落地成本是長期確定的目標(biāo)。