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眾所周知，ChatGPT的推出給整個(gè)IT界帶來(lái)了翻天覆地的變化，我國(guó)很多廠家也推出了相應(yīng)的大模型。大模型的出現(xiàn)，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起到了極大的推動(dòng)作用，物流行業(yè)對(duì)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(wèn)”大模型以來(lái)，與業(yè)界產(chǎn)生了極大共鳴，在物流行業(yè)進(jìn)行了深度交流和研究。

（阿里云智能物流運(yùn)輸行業(yè)總經(jīng)理 李科）

從時(shí)代發(fā)展來(lái)看，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代誕生了眾多優(yōu)秀的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，其以移動(dòng)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(yùn)等。此時(shí)是數(shù)字產(chǎn)業(yè)化時(shí)代。隨著技術(shù)不斷發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和云計(jì)算在千行百業(yè)深度應(yīng)用，將互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計(jì)算應(yīng)用到生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中，這時(shí)步入到了產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。此間，很多企業(yè)開(kāi)啟數(shù)字化轉(zhuǎn)型、升級(jí)，產(chǎn)業(yè)數(shù)字化加速發(fā)展。未來(lái)，阿里云判斷，將進(jìn)入智能化時(shí)代，大模型的出現(xiàn)創(chuàng)造了歷史性的機(jī)遇——所有行業(yè)都會(huì)被大模型重構(gòu)，或者說(shuō)，所有行業(yè)都會(huì)基于大模型進(jìn)行重建。

未來(lái)物流供應(yīng)鏈的賽道趨勢(shì)

在物流行業(yè)，新的趨勢(shì)、新的階段、新的理念、新的格局，會(huì)帶來(lái)新的浪潮和新的增量機(jī)會(huì)。

一是科技驅(qū)動(dòng)。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(dòng)。

二是制造業(yè)升級(jí)。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(wú)論是廣度還是深度都已經(jīng)是第二位。三年疫情，整個(gè)物流行業(yè)對(duì)自動(dòng)化、智能化的需求，更是出現(xiàn)井噴狀態(tài)。從物流行業(yè)來(lái)看，原來(lái)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(fèi)端；接下來(lái)，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(jìn)一步從消費(fèi)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(fèi)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(gè)增量機(jī)會(huì)。

三是走向全球化。過(guò)去30年，我國(guó)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(lái)越大，目前其對(duì)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(yùn)還是海運(yùn)，真正以中國(guó)大陸為基礎(chǔ)的能進(jìn)入全球Top 10的可能只有中外運(yùn)，這和我國(guó)制造業(yè)的能力、體量是非常不匹配的。伴隨我國(guó)制造業(yè)進(jìn)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(guó)物流企業(yè)在全球供應(yīng)鏈建設(shè)方面的作用會(huì)越來(lái)越大，對(duì)于智能化、自動(dòng)化的需求也會(huì)越來(lái)越高。

多樣化的需求催生復(fù)雜、個(gè)性服務(wù)

從消費(fèi)端看，消費(fèi)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(guò)去供應(yīng)鏈只是做到送貨上門(mén)，以后需要提供回收、綜合購(gòu)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(jìn)了供應(yīng)鏈升級(jí)，給供應(yīng)鏈帶來(lái)了一系列挑戰(zhàn)，總結(jié)起來(lái)就是“VUCA”，即易變性（Volatility）、不確定性（Uncertainly）、復(fù)雜性（Complexity）和模糊性（Ambiguity）。無(wú)論是訂單波動(dòng)、信息過(guò)載、貿(mào)易戰(zhàn)、需求多樣、能源危機(jī)、消費(fèi)降級(jí)、直播爆發(fā)、老齡化、增長(zhǎng)困難、全球通脹等，都對(duì)供應(yīng)鏈提出更多要求，阿里云也在思考，通過(guò)哪些技術(shù)幫助物流企業(yè)應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。

未來(lái)智慧物流都會(huì)基于AI構(gòu)建

面對(duì)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(gè)階段：一是原始級(jí)物流；二是流程級(jí)物流；三是整合級(jí)物流；四是協(xié)同級(jí)物流。目前，物流企業(yè)大多還在整合級(jí)和協(xié)同級(jí)，很多快遞企業(yè)處于協(xié)同級(jí)。未來(lái)，將迎來(lái)第五個(gè)階段——智慧級(jí)物流，其是基于“計(jì)算+數(shù)據(jù)+模型”的綜合產(chǎn)業(yè)智能。

對(duì)于物流供應(yīng)鏈，過(guò)去一些決策都是靠人工的經(jīng)驗(yàn)、大腦，未來(lái)，無(wú)論是路由、定價(jià)還是履約配送等，都靠機(jī)器進(jìn)行智能化決策。智慧級(jí)物流，將通過(guò)人工智能去解決問(wèn)題，達(dá)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(guò)模型對(duì)物流企業(yè)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)、全景、端到端的控制；通過(guò)“數(shù)據(jù)+模型”，對(duì)物流需求進(jìn)行理解，對(duì)物流資源進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)控、智能決策。簡(jiǎn)單說(shuō)，即借助“數(shù)據(jù)+模型”，對(duì)整個(gè)物流資源和需求進(jìn)行匹配，實(shí)時(shí)解決問(wèn)題，智能化決策，進(jìn)而應(yīng)對(duì)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(zhǎng)

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(guò)去生產(chǎn)企業(yè)關(guān)心的是庫(kù)存、原材料、銷售渠道；現(xiàn)在關(guān)心的是客戶群、客戶畫(huà)像、客戶喜好、客戶需求、供應(yīng)鏈布局等。這就要求通過(guò)云、大數(shù)據(jù)、模型對(duì)于供應(yīng)鏈全生命周期進(jìn)行管理。

其二，無(wú)人化應(yīng)用，提升物流作業(yè)效率。不管是在封閉場(chǎng)景還是開(kāi)放路段，人工智能都能幫助單車(chē)進(jìn)行自動(dòng)決策和自動(dòng)控制等。大模型將推動(dòng)無(wú)人化進(jìn)入規(guī)?；ǜ删€的自動(dòng)駕駛、末端的物流配送等。物流機(jī)器人、無(wú)人倉(cāng)的普及，無(wú)人化港口的興起，也帶動(dòng)了國(guó)內(nèi)無(wú)人化的快速落地。比如：上海港的無(wú)人港口，是無(wú)人港的第一代；阿里云和寧波舟山港合作的梅山港口是無(wú)人港的另外一種形態(tài)，其更適合我國(guó)大多數(shù)港口，其通過(guò)算法動(dòng)態(tài)調(diào)度資源，橋吊、龍門(mén)吊、無(wú)人卡車(chē)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(gè)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(jì)算，更簡(jiǎn)單使用，企業(yè)獲取云計(jì)算的門(mén)坎和成本都大大降低了。

在此，可以重點(diǎn)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(cè)、智能補(bǔ)貨，包括訂單處理方面，都是模型應(yīng)用的較好場(chǎng)景。以阿里云與蒙牛合作為例，通過(guò)智能供應(yīng)鏈打通多維度數(shù)據(jù)，進(jìn)行分析預(yù)警、自動(dòng)優(yōu)化決策，其月度預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較人工預(yù)測(cè)提升了5%，訂單處理效率提升了35%。

二是輔助運(yùn)營(yíng)。舉例看，物流企業(yè)與同行展開(kāi)價(jià)格戰(zhàn)時(shí)，自己的底線是什么，多少錢(qián)一單是盈虧平衡點(diǎn)，每次降價(jià)對(duì)貨量有多少影響；決策到底怎么做，是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，還是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手降價(jià)，自己必須降價(jià)……這些都可通過(guò)“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(guò)經(jīng)驗(yàn)做決定，但實(shí)際上這種分揀中心的增、減，對(duì)應(yīng)的路由和班次的銜接，都可通過(guò)模型去模擬增減以后的情況，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)智能化決策。簡(jiǎn)言之，在競(jìng)爭(zhēng)分析、成本分析、動(dòng)態(tài)定價(jià)、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(dòng)駕駛、末端無(wú)人配送以及在無(wú)人倉(cāng)里面，通過(guò)與業(yè)務(wù)結(jié)合去調(diào)動(dòng)設(shè)備，也是大模型非常好的應(yīng)用場(chǎng)景。

四是在物流樞紐上的應(yīng)用。比如，通過(guò)模型去支持集卡和樞紐平臺(tái)的協(xié)同，實(shí)現(xiàn)樞紐、車(chē)和路之間的協(xié)同；賦能樞紐大腦，通過(guò)模型動(dòng)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(yùn)營(yíng)全局態(tài)勢(shì)，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(shí)例。比如，拍立淘、小蠻驢、視覺(jué)智能、天貓精靈、阿里翻譯等?？蒲蟹矫?，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(jì)算融合的“第五范式時(shí)代”?？蒲泄ぷ髡呖梢詫?shí)驗(yàn)研究通過(guò)智算平臺(tái)進(jìn)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(lái)，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(guó)家對(duì)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(huì)”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(zhǎng)之一。