就長遠來看，AI大模型的出現創造了歷史性的機遇——所有行業都會被大模型重構,不亞于一次新的工業革命。對于物流來說，具有大模型落地的兩大優勢——數據與場景。在不久的將來，物流將逐漸展現出大模型應用的價值與前景；就今年來說，大模型已將物流技術4.0時代的大門提前推開。

       一、產業應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業的最熱門詞匯，我國研發的10億參數規模以上大模型已發布近80個，位居全球第二。

　　但是，進入下半年后，國內大模型正在褪去泡沫，其未來的出路，必然是走向產業。也就是說，大模型的下半場是，模型即服務（Model as a Service），而這個服務，歸根結底是要服務產業。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，而是要推動產業的革命。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、適用大量復雜行業場景；而京東的言犀大模型，更顯得垂直一些，專業性更強。由于通用大模型專業知識與行業數據積累不足，導致該類模型，精準度不足，同質化嚴重，無法創造出深層次的價值。在產業場景中，專業服務要求高、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，產業大模型，或者稱垂直大模越來越受到人們的關注。步入下半年，產業大模型的探索逐漸成為大多數深度思考者的共識，正代替”通用大模型“成為新的發展方向，適用于知識密集型、任務型產業場景，解決真實產業問題是大模型的追求。經濟發展史表明，新技術想要大規模應用，成為時代的動力，首先應當立足產業，解決難題，人工智能發展的“終點站”是產業化應用，大模型也不例外。大模型真正實現它的價值一定是在產業的應用當中，當產業效率和產業的邊界拓展得到質的提升時，大模型才有了更加實際的價值和意義。大模型產業落地需要從單點算法到多功能協同并在系統、產品層面實現端到端結合，并且需要實現算力提升。將大模型能力遷移到產業領域中，必然需要調優與二次訓練，以為企業未來從“數據決策”向“知識決策”轉型提供強力支撐。產業需要可用、可控、可信、可負擔的定制化模型，只有這樣，才能在產業上落地生根。也就是說，AI大模型需在提高生產效率、降低成本，并提供更快、更好的產業服務，從而使大模型發揮生產力作用。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、不同的場景下，如何利用好并且更精準地發揮技術的作用才是更困難的事情。從產業端切入大模型，被京東許冉比喻為“從北坡攀爬技術珠峰”，道路雖然更加艱難，卻有更波瀾壯闊的風景。大模型，絕不是資本新故事，而是從“價值創造”的角度去思考的真實應用場景，是不斷優化“成本、效率、體驗”的一種工具。

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

         二、落地物流的兩大基礎：數據與場景

        所有行業都會基于大模型進行重建，物流行業也不例外。智慧級物流，是基于“計算+數據+模型”的綜合產業智能，對于當前琳瑯滿目的大模型，物流業界的態度主流是觀望，其實，物流有大模型落地的兩大基礎——數據與場景，可率先應用，以改變物流格局。

　　物流流程、數據等豐富成熟，更適合接受AI大模型的深入改造。智慧物流等領域，以物流為供應鏈中的智能制造，數字化程度相對較高，在數據的采集、分析和應用上，本已有基礎，因此更有希望更快步入AI智能化。物流具有的成熟技術條件、海量的數據，廣泛的應用場景，這一切都意味著大模型離物流并不遙遠；頭部物流企業和物流平臺掌握超量數據，深度參與著龐大而復雜的產業生態，具備多樣型的復雜應用場景，是大模型落地的天然土壤。其實大模型在物流行業的運用，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用。

       1、數據

       總的來說，數字基礎設施助推大模型服務千行百業，數據本身是驅動人工智能的重要力量，各產業每年產生的14億優質交互數據，為大模型驅動產業AI落地，提供了充足數據動能。持續積累高質量的行業數據，離不開更強大的數據平臺和更強的智能交互能力。ChatGPT自發布以來，通過大量人類反饋的交互數據，效果越來越好。由大模型帶來的產業智能，必將優先在數字化領先的場景發生。從本質上說，大模型是指讀取海量數據、參數的規模巨大的算法模型，經過大規模數據訓練后，能夠適應一系列任務的模型。

　　只有當數據平臺不斷實現知識輸出，智能平臺不斷反饋高質量協同數據，構建起循環增長飛輪，才能實現高質量行業數據的積累。大模型的輸出落地，優先在數字化領先的場景落地。數字化基礎都較為扎實，會更利于大模型能力的釋放。隨著快遞物流行業的數字化進程不斷深入，多年來，物流行業發展積累了寶貴的數字化經驗，在數字智能化上居有領先地位，可適宜于大模型的落地。對于大多數物流企業來說，自建大模型不僅周期長，效率低，成本高，因此，它山之石，無疑是構建自己企業專用大模型的一種“最優解”，除了大模型提供者具有復雜場景充分檢驗的大模型融合解決方案，還需要物流企業在數字化上做好基礎。騰訊大模型在數字貨運福佑上的探索落地，就是根據以上這一原則：福佑卡車無疑是數字貨運領域的佼佼者，福佑深度介入整個貨運交易鏈條，將其標準化、數字化重構，天然附帶海量場景數據。據福佑卡車公開披露的信息，8年時間內，該公司積累了1.9億關鍵節點數據，200億+多維度行為數據，這些高質量數據恰好能為大模型的落地提供技術支撐。大模型在物流上的應用，以數據為基礎。數據作為“養料”，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據量和復雜的參數。在訓練和優化大模型的過程中，高質量數據是核心生產要素，要想訓練出精度極高的行業大模型，所需的不是互聯網上免費公開的數據，而是行業特定的場景數據，物流B端的產業數據是從業者真實交互數據，樣本少、分布不均，極難獲得。因此，大模型，除了訓練標準大模型通用的數據外，還必須將物流業自己的數據納入其中，例如，京東言犀在訓練時便使用了70%通用域數據與30%京東數智供應鏈原生數據。

　　傳統數據庫面對大模型訓練的圖片、音頻、視頻等非結構化數據，顯得捉襟見肘，專門針對此類場景的向量數據庫更顯得彌足珍貴，因為向理數據庫具有極為精細、復雜且龐大的數據洞察訴求。當前各家大模型在算法層面區別并不大，并且具有同質化的趨勢。在此背景下，通過物流本身的場景和垂域數據優勢建立行業大模型，訓練數據就成了真正區分且影響行業大模型性能的重要因素之一。所謂的數據，來源于商流、物流以及金融流，一個物流公司，具有獲得這三類數據的基礎，更為重要的是物流原始數據只有在交互中才會產生，并且是動態而非靜態的數據，因此，經過二十年發展的物流業，當然擁有豐富真實的產業數據。大模型加入物流企業獨有的場景數據，能快速精調生成專屬模型，不同的物流企業，在數字供應鏈領域的細分深耕，為產業大模型的落地提供了差異化的數據優勢與能力優勢。源于產業和內部業務場景的“人無我有”的數據與能力，最終帶來了物流大模型的差異化。更進一步，可發力大模型與數字孿生技術深度結合，推進物流技術邁向數字原生時代，逐步形成AI自動生成供應鏈解決方案：數字孿生驗證出全局最優方案，最終用于實踐的完整閉環。

       2、場景

       技術本身是沒有辦法直接產生價值的，技術只有放到場景里才能夠產生實際的價值。物流作為先天更適合新技術滲透的場景之一，對大模型的應用，正是為數不多可以看到實際落地產業效果的賽道。

　　數字物流作為傳統物流數字化轉型后新的經濟形態，涵蓋快速接單、高效分單、實時定價、軌跡跟蹤、智能應答等多個應用場景。物流是AI落地最重要的產業場景之一，也是大模型落地的重要產業場景。技術的演變與發展，是離不開具體場景的聚焦，在不同的行業、不同的場景下，如何利用好并且更精準地發揮技術的作用才是更困難的事情。在大模型產業化的過程中，場景一定是必需品，從現階段來看，物流可能會是那個相對更加“完美”的選擇。物流本身承擔著數字與物理世界的現實鏈接，具有豐富的內在場景。單一大模型本身無法產生直接價值，技術只有放到場景中才能產出實際價值，更準確地說，只有在自己的場景，才能培養出適合自己的大模型應用，而物流，是具有豐富的場景，并相對高度數據化的行業。近期，在華為、百度、騰訊、科大訊飛等企業的參與下，大模型的應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自己的大模型，菜鳥供應鏈也順勢發布了基于大模型的數字化供應鏈產品“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合，需在物流企業內部的關鍵場景完成歷練和實踐。當模型訓練完成之后，我們在輸出時就可以針對不同場景，做到更為精準的變頻。智慧物流具有知識密集型、任務型產業場景，大模型聚焦其中，可解決真實產業問題，企業在技術層面設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。

　　大模型需要的數據包括場景化數據，物流具有長鏈路、復雜協同、更多動態數據回流的場景，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與充分測試，錘煉技術、升級迭代和培育市場，因為，現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專業知識，還要對上下游個性化業務場景具有深入理解，從細微業務場景的顛覆性轉變的積聚，從而推動場景到產業的全面進步。物流改造是宏大命題、長周期賽跑，但離不開一個個具體業務場景的精細化覆蓋，圍繞人、貨、場三個核心要素展開場景，對物流場景應用一點點吃透打通。大模型深度融入物流服務供應鏈全場景，可實現多模態大模型對物流場景內容生成和創作的交互升級，解決行業痛點問題，要持續洞察和驗證真實的業務場景，探索大模型在物流行業的多場景應用。大模型在物流領域成功落地的關鍵還在于，能否應用于具體場景，以解決效率優化問題；能否達到提質降本增效的目的，能否創造商業價值。大模型可以重塑物流生態，改變各個場景的運作方式，進一步解放生產力，幫助企業實現降本增效。誰能率先在物流業務場景中應用好大模型為核心的人工智能技術，誰也將有望獲得未來的最大紅利。

　　總之，所有大模型都一樣，都是在數據與場景的基礎上，經過長期訓練后，從量到質的不斷突破積累的產物。例如，京東言犀大模型是從京東優質的產業場景與數據中錘煉而來，具備更強的產業屬性。基于數據、場景以及多年的技術積累，物流業，特別是智慧物流，物流平臺成為打造大模型的前沿高地，也是產生產業大模型的最佳陣地，大模型在物流上的應用，是值得充分期待的。物流環節眾多，復雜性極強，所以技術對物流場景的滲透，遵循從單點到全鏈條，從行動到智能決策的過程，而多模態大模型對物流場景內容生成和創作的交互升級，是一次更為綜合和升維的介入。結語：人工智能，是一場非常嚴肅的技術革命，大模型驅動AI時代的到來；人工智能的突破，首先是大模型產業落地的突破；圍繞物流行業大模型進行技術融合與創新，并不斷降低大模型的落地成本是長期確定的目標。