李科：AI重构物流行业——助力物流提质升级，为创新提速

　　众所周知，ChatGPT的推出给整个IT界带来了翻天覆地的变化，我国很多厂家也推出了相应的大模型。大模型的出现，对数字经济的发展起到了极大的推动作用，物流行业对新技术的感应更是非常迅速。阿里巴巴在2023年推出“通义千问”大模型以来，与业界产生了极大共鸣，在物流行业进行了深度交流和研究。

　　从时代发展来看，移动互联网时代诞生了众多优秀的互联网企业，其以移动和数据化为核心，比如BAT。在物流行业，也诞生了很多优秀企业，像满帮、货拉拉、58货运等。此时是数字产业化时代。随着技术不断发展，互联网技术和云计算在千行百业深度应用，将互联网技术、云计算应用到生产经营中，这时步入到了产业互联网时代。此间，很多企业开启数字化转型、升级，产业数字化加速发展。未来，阿里云判断，将进入智能化时代，大模型的出现创造了历史性的机遇——所有行业都会被大模型重构，或者说，所有行业都会基于大模型进行重建。

未来物流供应链的赛道趋势

　　在物流行业，新的趋势、新的阶段、新的理念、新的格局，会带来新的浪潮和新的增量机会。

　　一是科技驱动。包括大数据、IoT硬件、数智物流、数字供应链，在物流行业的应用，都将得到极大推动。

　　二是制造业升级。目前，IoT硬件在物流全产业的应用仅次于制造业，无论是广度还是深度都已经是第二位。三年疫情，整个物流行业对自动化、智能化的需求，更是出现井喷状态。从物流行业来看，原来的数智物流、数字供应链更多集中在电商、流通端、消费端；接下来，供应链将不断向物流的上游延伸，不仅是从流通端延伸到产业、制造端，也将进一步从消费供应链延伸到原材料的生产供应链。打通生产供应链和消费供应链的端到端的供应链数字化，是非常大的蓝海的一个增量机会。

　　三是走向全球化。过去30年，我国的制造业发生了巨大变化，占到全球制造业的比重越来越大，目前其对接的是“以海外物流公司为主导、建设的全球供应链”格局。不管是全球的空运还是海运，真正以中国大陆为基础的能进入全球Top 10的可能只有中外运，这和我国制造业的能力、体量是非常不匹配的。伴随我国制造业进一步向高质量发展，更多制造业和品牌走向全球，我国物流企业在全球供应链建设方面的作用会越来越大，对于智能化、自动化的需求也会越来越高。

远程新能源商用车 星瀚G 重卡 480马力 6X4 甲醇直驱普货牵引车（JHC4250GM6N1） 品牌 | 车系 | 配置 | 图片 | 经销商 询底价

多样化的需求催生复杂、个性服务

　　从消费端看，消费者希望能按需服务，在最后一公里提供复合的、多种需求融合在一起的、全面的社区化服务——过去供应链只是做到送货上门，以后需要提供回收、综合购物等服务。从B端看，渠道的多样化、流量的多元化，导致供应链复杂程度的提升，新的需求促进了供应链升级，给供应链带来了一系列挑战，总结起来就是“VUCA” ，即易变性（Volatility）、不确定性（Uncertainly）、复杂性（Complexity）和模糊性（Ambiguity）。无论是订单波动、信息过载、贸易战、需求多样、能源危机、消费降级、直播爆发、老龄化、增长困难、全球通胀等，都对供应链提出更多要求，阿里云也在思考，通过哪些技术帮助物流企业应对挑战。

未来智慧物流都会基于AI构建

　　面对物流行业的挑战，我们可以看看物流企业和物流供应链的发展。阿里云认为，其可分为五个阶段：一是原始级物流；二是流程级物流；三是整合级物流；四是协同级物流。目前，物流企业大多还在整合级和协同级，很多快递企业处于协同级。未来，将迎来第五个阶段——智慧级物流，其是基于“计算+数据+模型”的综合产业智能。

　　对于物流供应链，过去一些决策都是靠人工的经验、大脑，未来，无论是路由、定价还是履约配送等，都靠机器进行智能化决策。智慧级物流，将通过人工智能去解决问题，达到物流企业的可视化（Visibility）、可理解（Understandability）、可决策（Computability）、可调节（Adaptability），即另一种形式的“VUCA” 。通过模型对物流企业实现实时、全景、端到端的控制；通过“数据+模型”，对物流需求进行理解，对物流资源进行动态调控、智能决策。简单说，即借助“数据+模型”，对整个物流资源和需求进行匹配，实时解决问题，智能化决策，进而应对物流企业、物流供应链所面临的挑战。

【独家稿件及免责声明】本网注明转载文章中的信息仅供用户参考。凡注明来源“运输人网”的作品，未经本网授权均不得转载、摘编或使用。联系邮件：master@yunshuren.com