当前企业正处于“三化叠加”的复合转型阶段，即业务流程的信息化、大数据驱动的数字化以及生成式AI驱动的智能化。这三个阶段不断推进，企业转型的幅度和节奏明显加快。特别是第三个阶段，智能化转型带来的价值增长比例高达70%，使企业商业运行面临深刻变革。

在物流和供应链领域，企业已经经历了信息化和数字化的发展阶段，取得了显著效益。然而，随着全球数据量的快速增长，特别是物流供应链领域的数据占比高达20%～30%，传统的信息化系统和数字化手段难以应对海量数据的处理需求。传统的AI应用在处理大规模、复杂业务场景时存在明显缺陷，如孤立场景应用、高度依赖历史数据以及解释能力不足等。

因此，对物流和供应链数字化的要求更高，包括考虑产品全生命周期的复杂生态和合作关系、直接与企业价值联系、处理海量数据并提取有价值洞察以及重塑企业业务流程。生成式人工智能恰好能够弥补这缺失的一环，其擅长对非结构化数据进行洞察，与结构化数据的执行分析能力相结合，可大幅提升企业的预测和决策能力。

下面，小兵为大家分享一个关于AI在物流企业领域的应用案例：京东物流

众所周知，京东物流在有速度、有温度的物流背后，支撑的是京东物流的六大网络。其中包括我们熟知的电商仓配网络、综合运输网络、“最后一公里”网络，还包含了另外三张网，其中大件网络面向企业和个人提供送装一体的网络。冷链网络通过冷链的仓储、运输和配送，专注于食品生鲜和医药物流。跨境网络为商家提供一站式的跨境服务。来帮助中国制造业走向全球。

在这样交织复杂的业务背后，京东物流面临着巨大的挑战。一是对于业务风险的判断；二是对于业务的响应速度；三是全程的把控；四是业务的落地保障。同时，京东物流又面临着四大难点：一是对于精准诊断的能力；二是双向交互的能力；三是全局的优化；四是决策的闭环。

针对以上四个难点，京东物流聚焦业务，打造了基于AI大模型与数字孪生的智能决策体系，覆盖供应链物流的全场景。数据是系统的血液，它给养着方针和决策，京东物流将物理世界里的仓储、分拣、运输、配送和网络的数据进行收集和融合，在数字世界里再造了一个物流网络，并通过分布式计算、流批一体化技术实现数字世界与物理世界的动态同跑，并在此基础之上，沉淀了供应链行业的“五域四类”数据，“五域”包含了仓、拣、运、配、网。“四类”包含了交易、配置、计划和预测。以此而形成了生态化的数据资产，在面对不同业务场景时。可以通过数据模型和AI智能决策模型进行快速的组合。

在此基础之上，AI智能决策体系在探索生产作业模式，针对不同省市、不同区域的情况，去探索揽派分离、动态串点，或者说路区接驳等方式，找到最优的匹配。在服务端，京东通过全链条的数据的埋点、收集和分析。能够给客户更好的在时效层面的预估，能够提升客户体验。

总的来说，AI智能决策体系就是供应链物流的核心环节，能够通过数据底座、仿真引擎、决策引擎和系统闭环来进行业务的落地和价值的创造。

最后，小兵总结了一下京东物流基于实战经验做智能决策体系的六个阶段：