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當前企業正處于“三化疊加”的復合轉型階段，即業務流程的信息化、大數據驅動的數字化以及生成式AI驅動的智能化。這三個階段不斷推進，企業轉型的幅度和節奏明顯加快。特別是第三個階段，智能化轉型帶來的價值增長比例高達70%，使企業商業運行面臨深刻變革。

在物流和供應鏈領域，企業已經經歷了信息化和數字化的發展階段，取得了顯著效益。然而，隨著全球數據量的快速增長，特別是物流供應鏈領域的數據占比高達20%～30%，傳統的信息化系統和數字化手段難以應對海量數據的處理需求。傳統的AI應用在處理大規模、復雜業務場景時存在明顯缺陷，如孤立場景應用、高度依賴歷史數據以及解釋能力不足等。

因此，對物流和供應鏈數字化的要求更高，包括考慮產品全生命周期的復雜生態和合作關系、直接與企業價值聯系、處理海量數據并提取有價值洞察以及重塑企業業務流程。生成式人工智能恰好能夠彌補這缺失的一環，其擅長對非結構化數據進行洞察，與結構化數據的執行分析能力相結合，可大幅提升企業的預測和決策能力。

下面，小兵為大家分享一個關于AI在物流企業領域的應用案例：京東物流

眾所周知，京東物流在有速度、有溫度的物流背后，支撐的是京東物流的六大網絡。其中包括我們熟知的電商倉配網絡、綜合運輸網絡、“最后一公里”網絡，還包含了另外三張網，其中大件網絡面向企業和個人提供送裝一體的網絡。冷鏈網絡通過冷鏈的倉儲、運輸和配送，專注于食品生鮮和醫藥物流?？缇尘W絡為商家提供一站式的跨境服務。來幫助中國制造業走向全球。

在這樣交織復雜的業務背后，京東物流面臨著巨大的挑戰。一是對于業務風險的判斷；二是對于業務的響應速度；三是全程的把控；四是業務的落地保障。同時，京東物流又面臨著四大難點：一是對于精準診斷的能力；二是雙向交互的能力；三是全局的優化；四是決策的閉環。

針對以上四個難點，京東物流聚焦業務，打造了基于AI大模型與數字孿生的智能決策體系，覆蓋供應鏈物流的全場景。數據是系統的血液，它給養著方針和決策，京東物流將物理世界里的倉儲、分揀、運輸、配送和網絡的數據進行收集和融合，在數字世界里再造了一個物流網絡，并通過分布式計算、流批一體化技術實現數字世界與物理世界的動態同跑，并在此基礎之上，沉淀了供應鏈行業的“五域四類”數據，“五域”包含了倉、揀、運、配、網?！八念悺卑私灰?、配置、計劃和預測。以此而形成了生態化的數據資產，在面對不同業務場景時?？梢酝ㄟ^數據模型和AI智能決策模型進行快速的組合。

在此基礎之上，AI智能決策體系在探索生產作業模式，針對不同省市、不同區域的情況，去探索攬派分離、動態串點，或者說路區接駁等方式，找到最優的匹配。在服務端，京東通過全鏈條的數據的埋點、收集和分析。能夠給客戶更好的在時效層面的預估，能夠提升客戶體驗。

總的來說，AI智能決策體系就是供應鏈物流的核心環節，能夠通過數據底座、仿真引擎、決策引擎和系統閉環來進行業務的落地和價值的創造。

最后，小兵總結了一下京東物流基于實戰經驗做智能決策體系的六個階段：