一、物流與人工智能

2023年，我國(guó)社會(huì)物流總費(fèi)用為18.2萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)2.3%。社會(huì)物流總費(fèi)用與GDP的比率為14.4%，比上年回落0.3個(gè)百分點(diǎn)。2024年1-5月份，全國(guó)社會(huì)物流總額135.3萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)5.9%從年內(nèi)走勢(shì)來看，物流需求累計(jì)增速保持穩(wěn)步恢復(fù)的態(tài)勢(shì)。物流行業(yè)越來越重視供應(yīng)鏈管理和優(yōu)化工作，并采取了一系列措施來實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置和提高整體運(yùn)營(yíng)效率等目標(biāo)，但仍有較大發(fā)展空間。 相關(guān)數(shù)據(jù)取自《2023年全國(guó)物流運(yùn)行情況通報(bào)》

物流行業(yè)發(fā)展特點(diǎn)：

· 物流業(yè)是支撐國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性、先導(dǎo)性產(chǎn)業(yè)

· “一帶一路”等國(guó)家戰(zhàn)略的實(shí)施，為國(guó)際物流取得長(zhǎng)足發(fā)展提供有力保障

· 國(guó)家促進(jìn)物流發(fā)展，不斷出臺(tái)利好政策

· 存量經(jīng)濟(jì)時(shí)代，物流業(yè)的發(fā)展面臨著數(shù)智化轉(zhuǎn)型和升級(jí)

· 人工智能等前沿技術(shù)的應(yīng)用，為物流業(yè)提供轉(zhuǎn)型工具

· 與《國(guó)家物流樞紐布局和建設(shè)規(guī)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(yè)場(chǎng)景應(yīng)用概述

1、多式聯(lián)運(yùn)場(chǎng)景：針對(duì)大宗貨物運(yùn)輸體系中多式聯(lián)運(yùn)場(chǎng)景，運(yùn)用行業(yè)大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)及機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，優(yōu)化和管理多式聯(lián)運(yùn)的運(yùn)輸過程，實(shí)現(xiàn)貨物在不同運(yùn)輸方式之間的無(wú)縫銜接和高效流轉(zhuǎn)的大模型；通過該模型降低多式聯(lián)運(yùn)場(chǎng)景中的數(shù)據(jù)整合成本、減少數(shù)據(jù)信息延時(shí)、提升調(diào)度決策效率。

2、企業(yè)供應(yīng)鏈場(chǎng)景：針對(duì)企業(yè)在生產(chǎn)供應(yīng)鏈的過程管控場(chǎng)景，結(jié)合企業(yè)經(jīng)營(yíng)多模態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合以結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化形式存在的信息、數(shù)據(jù)和知識(shí)。通過使用多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能方法，構(gòu)建出具備對(duì)企業(yè)供應(yīng)鏈的感知、理解、預(yù)見、人機(jī)交互和決策支持能力的多模態(tài)人工智能模型。

3、行業(yè)物流領(lǐng)域場(chǎng)景：針對(duì)物流行業(yè)不同的的垂直細(xì)分領(lǐng)域， 以通用大模型為基礎(chǔ)，通過進(jìn)一步訓(xùn)練和優(yōu)化，專注于物流行業(yè)的特定領(lǐng)域知識(shí)和技能的大語(yǔ)言模型；為煙草、白酒、醫(yī)藥等行業(yè)設(shè)計(jì)的大型數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

4、快末端場(chǎng)景：專注于快遞末端配送環(huán)節(jié)，優(yōu)化和管理快遞最后一公里配送過程設(shè)計(jì)的一種人工智能模型，它利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等先進(jìn)技術(shù)，對(duì)快遞末端配送過程中的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，以優(yōu)化配送流程、提高配送效率、降低配送成本并提升用戶體驗(yàn)。

三、不同物流場(chǎng)景下人工智能大模型應(yīng)用案例

1、多式聯(lián)運(yùn)場(chǎng)景

針對(duì)多式聯(lián)運(yùn)物流體系，從場(chǎng)站、樞紐、園區(qū)多種復(fù)合型場(chǎng)景，多式聯(lián)運(yùn)大模型通過整合來自不同渠道、不同格式的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的融合和分析；將數(shù)據(jù)、算法、算力、場(chǎng)景相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)園區(qū)的運(yùn)營(yíng)、運(yùn)營(yíng)決策等關(guān)鍵環(huán)節(jié)的智能化。

核心技術(shù)：

（1）、全景管控：通過云-邊-端三級(jí)技術(shù)體系與IOT物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合，全面感知園區(qū)內(nèi)的各類設(shè)備和設(shè)施狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行預(yù)警，同時(shí)提供科學(xué)的決策支持，幫助園區(qū)管理者優(yōu)化資源配置，提升管理效率和服務(wù)水平。

（2）、全息感知：在全景管控的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)感知園區(qū)內(nèi)的各種動(dòng)態(tài)信息，包括環(huán)境參數(shù)、設(shè)施狀態(tài)、人員流動(dòng)等，并通過數(shù)據(jù)分析與挖掘，為園區(qū)管理者提供科學(xué)的決策支持，幫助優(yōu)化資源配置，提升管理效率和服務(wù)水平。

（3）、智能決策：基于現(xiàn)代信息技術(shù)和智能算法，通過數(shù)據(jù)分析、模型預(yù)測(cè)等手段，集成物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)，通過對(duì)各類數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、處理和分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)物流園區(qū)運(yùn)營(yíng)狀態(tài)的全面監(jiān)控和智能決策。

功能架構(gòu)概覽

2、區(qū)域物流場(chǎng)景

針對(duì)區(qū)域物流場(chǎng)景，通過在一個(gè)特定的地理區(qū)域內(nèi)集成多種數(shù)據(jù)源和智能算法，對(duì)物流資源進(jìn)行統(tǒng)一集運(yùn)、統(tǒng)一疏導(dǎo)的系統(tǒng)模型；以數(shù)智化手段提升區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)運(yùn)行能力。

核心技術(shù)：

（1）、智能決策：基于現(xiàn)代信息技術(shù)和智能算法，通過數(shù)據(jù)分析、模型預(yù)測(cè)等手段，集成物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等技術(shù)，通過對(duì)各類數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集、處理和分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)物流園區(qū)運(yùn)營(yíng)狀態(tài)的全面監(jiān)控和智能決策。

（2）、智能調(diào)度：在物流運(yùn)輸過程中，通過運(yùn)用計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能技術(shù)，對(duì)貨物、車輛、線路等資源進(jìn)行優(yōu)化配置和調(diào)度，以實(shí)現(xiàn)最佳的運(yùn)輸效率和資源利用率。

3、行業(yè)物流場(chǎng)景

（1）煙草行業(yè)：人工智能大模型在煙草物流行業(yè)中的應(yīng)用涵蓋了自動(dòng)化與智能化提升、倉(cāng)儲(chǔ)管理的智能化、供應(yīng)鏈優(yōu)化與決策支持等多個(gè)方面，為企業(yè)帶來了顯著的效益和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

核心技術(shù)：

· 自動(dòng)化收貨與核驗(yàn)：通過圖像識(shí)別、OCR識(shí)別、RPA等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)卷煙自助收貨終端和收貨自動(dòng)核驗(yàn)系統(tǒng)。這些系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)提取物流收貨紙質(zhì)單據(jù)中的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并自動(dòng)完成數(shù)據(jù)“互聯(lián)”，實(shí)現(xiàn)卷煙到貨信息的自動(dòng)審核及入庫(kù)系統(tǒng)自動(dòng)操作。

· 倉(cāng)儲(chǔ)孿生可視化：利用三維圖形建模工具對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)建筑、貨架、AGV小車、煙箱等倉(cāng)儲(chǔ)實(shí)體進(jìn)行三維建模，開發(fā)智慧物流倉(cāng)儲(chǔ)可視化系統(tǒng)。能夠?qū)崟r(shí)展示倉(cāng)儲(chǔ)狀態(tài)，提高倉(cāng)儲(chǔ)作業(yè)的透明度和效率。

（2）醫(yī)藥物流行業(yè)

物流大模型在醫(yī)藥物流場(chǎng)景下的應(yīng)用主要體現(xiàn)在提高運(yùn)輸效率、優(yōu)化庫(kù)存管理、增強(qiáng)追溯能力、以及提升客戶服務(wù)體驗(yàn)等方面。

核心技術(shù)：

· 全程追溯：物流大模型支持構(gòu)建醫(yī)藥物品的全程追溯系統(tǒng)，從原材料采購(gòu)、生產(chǎn)加工、倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)輸?shù)戒N售使用的每一個(gè)環(huán)節(jié)都進(jìn)行記錄，確保藥品來源可追溯、去向可查詢，提高藥品質(zhì)量安全水平。

· 智能恒溫冷鏈監(jiān)控：對(duì)于需要冷藏運(yùn)輸?shù)乃幤?，物流大模型可以?shí)時(shí)監(jiān)控冷鏈運(yùn)輸過程中的溫度、濕度等環(huán)境參數(shù)，確保藥品在運(yùn)輸過程中保持適宜的條件，防止藥品變質(zhì)。

4、快遞末端場(chǎng)景

（1）在物流末端配送柜體應(yīng)用的場(chǎng)景中，通過大模型技術(shù)收集配送過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，分析配送模式和客戶行為，不斷優(yōu)化配送策略；預(yù)測(cè)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(shù)：

· 云-邊-端技術(shù)：云端：提供強(qiáng)大的計(jì)算和存儲(chǔ)能力，支持復(fù)雜的人工智能模型訓(xùn)練和推理；邊側(cè)：推出企業(yè)級(jí)超融合大模型一體機(jī)，支持企業(yè)級(jí)千億模型和知識(shí)檢索硬件加速，實(shí)現(xiàn)本地與云端雙部署，降低企業(yè)應(yīng)用大模型的門檻；端側(cè)：高性能人機(jī)交互展示與數(shù)據(jù)采集，通過顯示屏、語(yǔ)音交互等方式，向用戶展示處理結(jié)果或接收用戶指令；采集圖像、聲音、傳感器等數(shù)據(jù)，并進(jìn)行初步處理。

· 智能調(diào)度自運(yùn)營(yíng)：通過深入分析用戶行為、偏好等數(shù)據(jù)，為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)或產(chǎn)品；借助自動(dòng)化工具和AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)流程的自動(dòng)化處理，提高運(yùn)營(yíng)效率；通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，不斷調(diào)整和優(yōu)化運(yùn)營(yíng)策略，確保運(yùn)營(yíng)效果的最大化。根據(jù)不同時(shí)間段內(nèi)快遞量的變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整配送路線和格口分配，確?？爝f能夠及時(shí)送達(dá)用戶手中，合理安排配送時(shí)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(duì)快遞柜運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)的收集、分析和處理，自動(dòng)調(diào)整和優(yōu)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(yùn)營(yíng)成本、提升用戶體驗(yàn)。

（2）在物流末端驛站的應(yīng)用場(chǎng)景中，通過人工智能技術(shù)，對(duì)快遞包裹進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別、分類、排序和分發(fā)。通過集成先進(jìn)的傳感器、控制系統(tǒng)和智能算法實(shí)現(xiàn)快遞無(wú)人智能化分揀與末端無(wú)人派送。

核心技術(shù)：

· 智能分揀：通過機(jī)器視覺、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，智能分揀系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別快遞包裹上的信息，并將其快速準(zhǔn)確地分配到相應(yīng)的運(yùn)輸線路上。利用機(jī)器視覺、條形碼掃描等技術(shù)，準(zhǔn)確識(shí)別包裹的尺寸、重量、形狀等信息，并進(jìn)行精確分類，同時(shí)與智能機(jī)器人相結(jié)合，用于執(zhí)行各種物品的分揀任務(wù)。自主感知周圍環(huán)境，通過機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)物品進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別和分類，并根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則和算法完成分揀操作。

· 無(wú)人派送：大模型與無(wú)人駕駛技術(shù)深度融合實(shí)現(xiàn)末端無(wú)人派送，采用L4級(jí)自動(dòng)駕駛技術(shù)，車輛根據(jù)不同路況采取相應(yīng)的應(yīng)對(duì)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(chǎng)景的配送。

· 自主運(yùn)營(yíng)：實(shí)現(xiàn)從人工經(jīng)驗(yàn)判斷到智能決策轉(zhuǎn)型，構(gòu)建末端配送站點(diǎn)的“智慧大腦”，利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)包裹的需求和到達(dá)時(shí)間，極大地提升了派送的效率。包裹不再是簡(jiǎn)單的物理物體，而是被賦予了更多的信息，同時(shí)，利用自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義理解等人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)與消費(fèi)者的智能交互，從而提供高效、便捷的客服服務(wù)。

（3）在區(qū)域共配應(yīng)用場(chǎng)景中，利用大模型技術(shù)通過算法學(xué)習(xí)、訓(xùn)練海量的物流數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)合理的倉(cāng)網(wǎng)規(guī)劃和合理布局，提升配送策略的自適應(yīng)，從而提高區(qū)域共配的運(yùn)行效率，降低運(yùn)營(yíng)成本。

核心技術(shù)：

· 智能配送與路徑優(yōu)化：利用實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)和AI算法，為配送員提供最優(yōu)配送路線，減少交通擁堵和配送時(shí)間；根據(jù)包裹的緊急程度和目的地的地理位置，動(dòng)態(tài)調(diào)整配送順序，提高配送效率。

· 自動(dòng)化與機(jī)器人配送：使用無(wú)人駕駛車輛在社區(qū)、校園和商業(yè)區(qū)進(jìn)行短距離包裹配送，減少人力成本；在交通不便或地理?xiàng)l件復(fù)雜的區(qū)域，利用無(wú)人機(jī)進(jìn)行包裹配送，快速且高效。

· 數(shù)據(jù)分析與需求預(yù)測(cè)通過大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)未來的包裹流量和客戶需求，優(yōu)化資源配置和運(yùn)營(yíng)策略；并通過分析物流運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)瓶頸改進(jìn)機(jī)會(huì)，提高整體運(yùn)營(yíng)效率。

功能架構(gòu)概覽

四、人工智能大模型在物流供應(yīng)鏈場(chǎng)景應(yīng)用展望

隨著生產(chǎn)和銷售規(guī)模的擴(kuò)大，物流和供應(yīng)鏈管理的復(fù)雜性也不斷增加，這導(dǎo)致了傳統(tǒng)的管理方式難以滿足現(xiàn)實(shí)需求。AI大模型在物流和供應(yīng)鏈管理中的應(yīng)用，可以幫助企業(yè)更有效地管理物流和供應(yīng)鏈，提高運(yùn)營(yíng)效率，降低成本，提高服務(wù)質(zhì)量。AI大模型可以通過大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，對(duì)物流和供應(yīng)鏈中的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行智能化管理，實(shí)現(xiàn)自主化、智能化和高效化的物流和供應(yīng)鏈管理。

核心技術(shù)為AI大模型在物流供應(yīng)鏈場(chǎng)景中的應(yīng)用提供了強(qiáng)大的支持，使其能夠自主進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)和決策，從而顯著提高運(yùn)營(yíng)效率和服務(wù)質(zhì)量。

未來發(fā)展趨勢(shì)與挑戰(zhàn)：

· 更高效的算法：隨著算法的不斷發(fā)展和優(yōu)化，AI大模型在物流和供應(yīng)鏈管理中的效率和準(zhǔn)確性將得到提高。

· 更智能的決策：隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，AI大模型將能夠更有效地進(jìn)行預(yù)測(cè)和決策，提高物流和供應(yīng)鏈管理的智能化程度。

· 更廣泛的應(yīng)用：隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，AI大模型將能夠應(yīng)用于更多的物流和供應(yīng)鏈管理場(chǎng)景，提高物流和供應(yīng)鏈管理的覆蓋范圍和覆蓋率。