眾所周知，ChatGPT的推出給整個IT界帶來了翻天覆地的變化，我國很多廠家也推出了相應(yīng)的大模型。大模型的出現(xiàn)，對數(shù)字經(jīng)濟的發(fā)展起到了極大的推動作用，物流行業(yè)對新技術(shù)的感應(yīng)更是非常迅速。阿里巴巴在今年4月推出“通義千問”大模型以來，與業(yè)界產(chǎn)生了極大共鳴，在物流行業(yè)進行了深度交流和研究。

（阿里云智能物流運輸行業(yè)總經(jīng)理 李科）

從時代發(fā)展來看，移動互聯(lián)網(wǎng)時代誕生了眾多優(yōu)秀的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，其以移動和數(shù)據(jù)化為核心，比如BAT。在物流行業(yè)，也誕生了很多優(yōu)秀企業(yè)，像滿幫、貨拉拉、58貨運等。此時是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化時代。隨著技術(shù)不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和云計算在千行百業(yè)深度應(yīng)用，將互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計算應(yīng)用到生產(chǎn)經(jīng)營中，這時步入到了產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時代。此間，很多企業(yè)開啟數(shù)字化轉(zhuǎn)型、升級，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化加速發(fā)展。未來，阿里云判斷，將進入智能化時代，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)，或者說，所有行業(yè)都會基于大模型進行重建。

未來物流供應(yīng)鏈的賽道趨勢

在物流行業(yè)，新的趨勢、新的階段、新的理念、新的格局，會帶來新的浪潮和新的增量機會。

一是科技驅(qū)動。包括大數(shù)據(jù)、IoT硬件、數(shù)智物流、數(shù)字供應(yīng)鏈，在物流行業(yè)的應(yīng)用，都將得到極大推動。

二是制造業(yè)升級。目前，IoT硬件在物流全產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用僅次于制造業(yè)，無論是廣度還是深度都已經(jīng)是第二位。三年疫情，整個物流行業(yè)對自動化、智能化的需求，更是出現(xiàn)井噴狀態(tài)。從物流行業(yè)來看，原來的數(shù)智物流、數(shù)字供應(yīng)鏈更多集中在電商、流通端、消費端；接下來，供應(yīng)鏈將不斷向物流的上游延伸，不僅是從流通端延伸到產(chǎn)業(yè)、制造端，也將進一步從消費供應(yīng)鏈延伸到原材料的生產(chǎn)供應(yīng)鏈。打通生產(chǎn)供應(yīng)鏈和消費供應(yīng)鏈的端到端的供應(yīng)鏈數(shù)字化，是非常大的藍(lán)海的一個增量機會。

三是走向全球化。過去30年，我國的制造業(yè)發(fā)生了巨大變化，占到全球制造業(yè)的比重越來越大，目前其對接的是“以海外物流公司為主導(dǎo)、建設(shè)的全球供應(yīng)鏈”格局。不管是全球的空運還是海運，真正以中國大陸為基礎(chǔ)的能進入全球Top 10的可能只有中外運，這和我國制造業(yè)的能力、體量是非常不匹配的。伴隨我國制造業(yè)進一步向高質(zhì)量發(fā)展，更多制造業(yè)和品牌走向全球，我國物流企業(yè)在全球供應(yīng)鏈建設(shè)方面的作用會越來越大，對于智能化、自動化的需求也會越來越高。

多樣化的需求催生復(fù)雜、個性服務(wù)

從消費端看，消費者希望能按需服務(wù)，在最后一公里提供復(fù)合的、多種需求融合在一起的、全面的社區(qū)化服務(wù)——過去供應(yīng)鏈只是做到送貨上門，以后需要提供回收、綜合購物等服務(wù)。從B端看，渠道的多樣化、流量的多元化，導(dǎo)致供應(yīng)鏈復(fù)雜程度的提升，新的需求促進了供應(yīng)鏈升級，給供應(yīng)鏈帶來了一系列挑戰(zhàn)，總結(jié)起來就是“VUCA”，即易變性（Volatility）、不確定性（Uncertainly）、復(fù)雜性（Complexity）和模糊性（Ambiguity）。無論是訂單波動、信息過載、貿(mào)易戰(zhàn)、需求多樣、能源危機、消費降級、直播爆發(fā)、老齡化、增長困難、全球通脹等，都對供應(yīng)鏈提出更多要求，阿里云也在思考，通過哪些技術(shù)幫助物流企業(yè)應(yīng)對挑戰(zhàn)。

未來智慧物流都會基于AI構(gòu)建

面對物流行業(yè)的挑戰(zhàn)，我們可以看看物流企業(yè)和物流供應(yīng)鏈的發(fā)展。阿里云認(rèn)為，其可分為五個階段：一是原始級物流；二是流程級物流；三是整合級物流；四是協(xié)同級物流。目前，物流企業(yè)大多還在整合級和協(xié)同級，很多快遞企業(yè)處于協(xié)同級。未來，將迎來第五個階段——智慧級物流，其是基于“計算+數(shù)據(jù)+模型”的綜合產(chǎn)業(yè)智能。

對于物流供應(yīng)鏈，過去一些決策都是靠人工的經(jīng)驗、大腦，未來，無論是路由、定價還是履約配送等，都靠機器進行智能化決策。智慧級物流，將通過人工智能去解決問題，達到物流企業(yè)的可視化（Visibility）、可理解（Understandability）、可決策（Computability）、可調(diào)節(jié)（Adaptability），即另一種形式的“VUCA”。通過模型對物流企業(yè)實現(xiàn)實時、全景、端到端的控制；通過“數(shù)據(jù)+模型”，對物流需求進行理解，對物流資源進行動態(tài)調(diào)控、智能決策。簡單說，即借助“數(shù)據(jù)+模型”，對整個物流資源和需求進行匹配，實時解決問題，智能化決策，進而應(yīng)對物流企業(yè)、物流供應(yīng)鏈所面臨的挑戰(zhàn)。

阿里云持續(xù)與物流行業(yè)共同成長

期間，阿里云在做什么？其一，大模型應(yīng)用，加快物流供應(yīng)鏈協(xié)同。以電商為例，過去生產(chǎn)企業(yè)關(guān)心的是庫存、原材料、銷售渠道；現(xiàn)在關(guān)心的是客戶群、客戶畫像、客戶喜好、客戶需求、供應(yīng)鏈布局等。這就要求通過云、大數(shù)據(jù)、模型對于供應(yīng)鏈全生命周期進行管理。

其二，無人化應(yīng)用，提升物流作業(yè)效率。不管是在封閉場景還是開放路段，人工智能都能幫助單車進行自動決策和自動控制等。大模型將推動無人化進入規(guī)模化，包括干線的自動駕駛、末端的物流配送等。物流機器人、無人倉的普及，無人化港口的興起，也帶動了國內(nèi)無人化的快速落地。比如：上海港的無人港口，是無人港的第一代；阿里云和寧波舟山港合作的梅山港口是無人港的另外一種形態(tài)，其更適合我國大多數(shù)港口，其通過算法動態(tài)調(diào)度資源，橋吊、龍門吊、無人卡車協(xié)同工作，大大提高生產(chǎn)效率10%左右，節(jié)省的成本足以新建一個泊位。

其三，云技術(shù)應(yīng)用，便捷服務(wù)行業(yè)。其讓企業(yè)更容易獲取云計算，更簡單使用，企業(yè)獲取云計算的門坎和成本都大大降低了。

在此，可以重點關(guān)注物流行業(yè)大模型的應(yīng)用。一是智能決策。在銷售預(yù)測、智能補貨，包括訂單處理方面，都是模型應(yīng)用的較好場景。以阿里云與蒙牛合作為例，通過智能供應(yīng)鏈打通多維度數(shù)據(jù)，進行分析預(yù)警、自動優(yōu)化決策，其月度預(yù)測準(zhǔn)確率較人工預(yù)測提升了5%，訂單處理效率提升了35%。

二是輔助運營。舉例看，物流企業(yè)與同行展開價格戰(zhàn)時，自己的底線是什么，多少錢一單是盈虧平衡點，每次降價對貨量有多少影響；決策到底怎么做，是根據(jù)經(jīng)驗，還是競爭對手降價，自己必須降價……這些都可通過“數(shù)據(jù)+模型”去做模擬，輔助企業(yè)決策。再舉例，物流企業(yè)在哪建立或取消分揀中心，以往基本都是通過經(jīng)驗做決定，但實際上這種分揀中心的增、減，對應(yīng)的路由和班次的銜接，都可通過模型去模擬增減以后的情況，進而實現(xiàn)智能化決策。簡言之，在競爭分析、成本分析、動態(tài)定價、物流監(jiān)控、數(shù)字孿生、仿真等方面，大模型都有廣闊的應(yīng)用空間。

三是物流作業(yè)優(yōu)化。在干線自動駕駛、末端無人配送以及在無人倉里面，通過與業(yè)務(wù)結(jié)合去調(diào)動設(shè)備，也是大模型非常好的應(yīng)用場景。

四是在物流樞紐上的應(yīng)用。比如，通過模型去支持集卡和樞紐平臺的協(xié)同，實現(xiàn)樞紐、車和路之間的協(xié)同；賦能樞紐大腦，通過模型動態(tài)調(diào)度作業(yè)，提升整體作業(yè)效率；以“數(shù)字孿生+仿真推演”，全景掌控樞紐運營全局態(tài)勢，助力樞紐的協(xié)同調(diào)度與應(yīng)急指揮。

當(dāng)然，阿里巴巴在人工智能方面的應(yīng)用，還有很多實例。比如，拍立淘、小蠻驢、視覺智能、天貓精靈、阿里翻譯等。科研方面，數(shù)據(jù)更已成為科學(xué)研究的關(guān)鍵成果和重要戰(zhàn)略性資源，科研步入了基于大數(shù)據(jù)、AI、高性能計算融合的“第五范式時代”。科研工作者可以將實驗研究通過智算平臺進行大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析，大大提升研發(fā)效率。

一直以來，阿里巴巴始終致力于模型的研究，不只是在通用模型，還有行業(yè)模型。國家對于大模型研究也很重視，今年7月7日“2023世界人工智能大會”期間，大模型標(biāo)準(zhǔn)化專題組成立，阿里巴巴正是專題組長之一。