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在當今快速發展的物流行業中，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的數字化轉型，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%從年內走勢來看，物流需求累計增速保持穩步恢復的態勢。物流行業越來越重視供應鏈管理和優化工作，并采取了一系列措施來實現資源的優化配置和提高整體運營效率等目標，但仍有較大發展空間。相關數據取自《2023年全國物流運行情況通報》

物流行業發展特點：

• 物流業是支撐國民經濟發展的基礎性、戰略性、先導性產業
• “一帶一路”等國家戰略的實施，為國際物流取得長足發展提供有力保障
• 國家促進物流發展，不斷出臺利好政策
• 存量經濟時代，物流業的發展面臨著數智化轉型和升級
• 人工智能等前沿技術的應用，為物流業提供轉型工具
• 與《國家物流樞紐布局和建設規劃》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場景應用概述

1、多式聯運場景：針對大宗貨物運輸體系中多式聯運場景，運用行業大數據、人工智能技術及機器學習等技術，優化和管理多式聯運的運輸過程，實現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運場景中的數據整合成本、減少數據信息延時、提升調度決策效率。

2、企業供應鏈場景：針對企業在生產供應鏈的過程管控場景，結合企業經營多模態數據，結合以結構化或非結構化形式存在的信息、數據和知識。通過使用多模態機器學習等人工智能方法，構建出具備對企業供應鏈的感知、理解、預見、人機交互和決策支持能力的多模態人工智能模型。

3、行業物流領域場景：針對物流行業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化，專注于物流行業的特定領域知識和技能的大語言模型；為煙草、白酒、醫藥等行業設計的大型數據和機器學習模型。

4、快末端場景：專注于快遞末端配送環節，優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，它利用大數據、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據進行深度挖掘和分析，以優化配送流程、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. 多式聯運場景

針對多式聯運物流體系，從場站、樞紐、園區多種復合型場景，多式聯運大模型通過整合來自不同渠道、不同格式的數據，實現多源數據的融合和分析；將數據、算法、算力、場景相結合，實現園區的運營、運營決策等關鍵環節的智能化。

核心技術：

1. 全景管控：通過云-邊-端三級技術體系與IOT物聯網技術相結合，全面感知園區內的各類設備和設施狀態，及時發現問題并進行預警，同時提供科學的決策支持，幫助園區管理者優化資源配置，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，實現實時感知園區內的各種動態信息，包括環境參數、設施狀態、人員流動等，并通過數據分析與挖掘，為園區管理者提供科學的決策支持，幫助優化資源配置，提升管理效率和服務水平。
3. 智能決策：基于現代信息技術和智能算法，通過數據分析、模型預測等手段，集成物聯網、大數據、云計算、人工智能等技術，通過對各類數據的實時采集、處理和分析，實現對物流園區運營狀態的全面監控和智能決策。

功能架構概覽

2. 區域物流場景

針對區域物流場景，通過在一個特定的地理區域內集成多種數據源和智能算法，對物流資源進行統一集運、統一疏導的系統模型；以數智化手段提升區域物流產業運行能力。

核心技術：

• 智能決策：基于現代信息技術和智能算法，通過數據分析、模型預測等手段，集成物聯網、大數據、云計算、人工智能等技術，通過對各類數據的實時采集、處理和分析，實現對物流園區運營狀態的全面監控和智能決策。
• 智能調度：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、線路等資源進行優化配置和調度，以實現最佳的運輸效率和資源利用率。

3. 行業物流場景

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

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，實現卷煙自助收貨終端和收貨自動核驗系統。這些系統能夠精準提取物流收貨紙質單據中的關鍵數據，并自動完成數據“互聯”，實現卷煙到貨信息的自動審核及入庫系統自動操作。
• 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，開發智慧物流倉儲可視化系統。能夠實時展示倉儲狀態，提高倉儲作業的透明度和效率。

（2）醫藥物流行業

物流大模型在醫藥物流場景下的應用主要體現在提高運輸效率、優化庫存管理、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藥物品的全程追溯系統，從原材料采購、生產加工、倉儲運輸到銷售使用的每一個環節都進行記錄，確保藥品來源可追溯、去向可查詢，提高藥品質量安全水平。
• 智能恒溫冷鏈監控：對于需要冷藏運輸的藥品，物流大模型可以實時監控冷鏈運輸過程中的溫度、濕度等環境參數，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生的大量數據，分析配送模式和客戶行為，不斷優化配送策略；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：推出企業級超融合大模型一體機，支持企業級千億模型和知識檢索硬件加速，實現本地與云端雙部署，降低企業應用大模型的門檻；端側：高性能人機交互展示與數據采集，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、傳感器等數據，并進行初步處理。
• 智能調度自運營：通過深入分析用戶行為、偏好等數據，為用戶提供個性化的服務或產品；借助自動化工具和AI技術，實現運營流程的自動化處理，提高運營效率；通過實時數據分析，不斷調整和優化運營策略，確保運營效果的最大化。根據不同時間段內快遞量的變化，動態調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據的收集、分析和處理，自動調整和優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。通過集成先進的傳感器、控制系統和智能算法實現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，用于執行各種物品的分揀任務。自主感知周圍環境，通過機器視覺技術對物品進行精準識別和分類，并根據預設的規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末端無人派送，采用L4級自動駕駛技術，車輛根據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：實現從人工經驗判斷到智能決策轉型，構建末端配送站點的“智慧大腦”，利用大數據和人工智能技術，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、訓練海量的物流數據，實現合理的倉網規劃和合理布局，提升配送策略的自適應，從而提高區域共配的運行效率，降低運營成本。

核心技術：

• 智能配送與路徑優化：利用實時交通數據和AI算法，為配送員提供最優配送路線，減少交通擁堵和配送時間；根據包裹的緊急程度和目的地的地理位置，動態調整配送順序，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、校園和商業區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域，利用無人機進行包裹配送，快速且高效。
• 數據分析與需求預測通過大數據分析預測未來的包裹流量和客戶需求，優化資源配置和運營策略；并通過分析物流運營數據，發現瓶頸改進機會，提高整體運營效率。

功能架構概覽

四、人工智能大模型在物流供應鏈場景應用展望

隨著生產和銷售規模的擴大，物流和供應鏈管理的復雜性也不斷增加，這導致了傳統的管理方式難以滿足現實需求。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據分析、機器學習、深度學習等技術，對物流和供應鏈中的各個環節進行智能化管理，實現自主化、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據分析、預測和決策，從而顯著提高運營效率和服務質量。

未來發展趨勢與挑戰：

• 更高效的算法：隨著算法的不斷發展和優化，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。