在当今快速发展的物流行业中，人工智能大模型的应用正成为提升供应链效率和降低成本的关键。本文深入探讨了AI大模型在物流供应链中的多样化应用案例，展示了AI技术如何助力物流行业的数字化转型，供大家参考。

一、物流与人工智能

2023年，我国社会物流总费用为18.2万亿元，同比增长2.3%。社会物流总费用与GDP的比率为14.4%，比上年回落0.3个百分点。2024年1-5月份，全国社会物流总额135.3万亿元，同比增长5.9%从年内走势来看，物流需求累计增速保持稳步恢复的态势。物流行业越来越重视供应链管理和优化工作，并采取了一系列措施来实现资源的优化配置和提高整体运营效率等目标，但仍有较大发展空间。相关数据取自《2023年全国物流运行情况通报》

物流行业发展特点：

• 物流业是支撑国民经济发展的基础性、战略性、先导性产业
• “一带一路”等国家战略的实施，为国际物流取得长足发展提供有力保障
• 国家促进物流发展，不断出台利好政策
• 存量经济时代，物流业的发展面临着数智化转型和升级
• 人工智能等前沿技术的应用，为物流业提供转型工具
• 与《国家物流枢纽布局和建设规划》要求仍有较大提升空间

物流&人工智能

二、人工智能大模型在物流行业场景应用概述

1、多式联运场景：针对大宗货物运输体系中多式联运场景，运用行业大数据、人工智能技术及机器学习等技术，优化和管理多式联运的运输过程，实现货物在不同运输方式之间的无缝衔接和高效流转的大模型；通过该模型降低多式联运场景中的数据整合成本、减少数据信息延时、提升调度决策效率。

2、企业供应链场景：针对企业在生产供应链的过程管控场景，结合企业经营多模态数据，结合以结构化或非结构化形式存在的信息、数据和知识。通过使用多模态机器学习等人工智能方法，构建出具备对企业供应链的感知、理解、预见、人机交互和决策支持能力的多模态人工智能模型。

3、行业物流领域场景：针对物流行业不同的的垂直细分领域， 以通用大模型为基础，通过进一步训练和优化，专注于物流行业的特定领域知识和技能的大语言模型；为烟草、白酒、医药等行业设计的大型数据和机器学习模型。

4、快末端场景：专注于快递末端配送环节，优化和管理快递最后一公里配送过程设计的一种人工智能模型，它利用大数据、云计算、人工智能等先进技术，对快递末端配送过程中的各种数据进行深度挖掘和分析，以优化配送流程、提高配送效率、降低配送成本并提升用户体验。

三、不同物流场景下人工智能大模型应用案例

1. 多式联运场景

针对多式联运物流体系，从场站、枢纽、园区多种复合型场景，多式联运大模型通过整合来自不同渠道、不同格式的数据，实现多源数据的融合和分析；将数据、算法、算力、场景相结合，实现园区的运营、运营决策等关键环节的智能化。

核心技术：

1. 全景管控：通过云-边-端三级技术体系与IOT物联网技术相结合，全面感知园区内的各类设备和设施状态，及时发现问题并进行预警，同时提供科学的决策支持，帮助园区管理者优化资源配置，提升管理效率和服务水平。
2. 全息感知：在全景管控的基础上，实现实时感知园区内的各种动态信息，包括环境参数、设施状态、人员流动等，并通过数据分析与挖掘，为园区管理者提供科学的决策支持，帮助优化资源配置，提升管理效率和服务水平。
3. 智能决策：基于现代信息技术和智能算法，通过数据分析、模型预测等手段，集成物联网、大数据、云计算、人工智能等技术，通过对各类数据的实时采集、处理和分析，实现对物流园区运营状态的全面监控和智能决策。

功能架构概览

2. 区域物流场景

针对区域物流场景，通过在一个特定的地理区域内集成多种数据源和智能算法，对物流资源进行统一集运、统一疏导的系统模型；以数智化手段提升区域物流产业运行能力。

核心技术：

• 智能决策：基于现代信息技术和智能算法，通过数据分析、模型预测等手段，集成物联网、大数据、云计算、人工智能等技术，通过对各类数据的实时采集、处理和分析，实现对物流园区运营状态的全面监控和智能决策。
• 智能调度：在物流运输过程中，通过运用计算机科学和人工智能技术，对货物、车辆、线路等资源进行优化配置和调度，以实现最佳的运输效率和资源利用率。

3. 行业物流场景

（1）烟草行业：人工智能大模型在烟草物流行业中的应用涵盖了自动化与智能化提升、仓储管理的智能化、供应链优化与决策支持等多个方面，为企业带来了显著的效益和竞争优势。

核心技术：

• 自动化收货与核验：通过图像识别、OCR识别、RPA等技术，实现卷烟自助收货终端和收货自动核验系统。这些系统能够精准提取物流收货纸质单据中的关键数据，并自动完成数据“互联”，实现卷烟到货信息的自动审核及入库系统自动操作。
• 仓储孪生可视化：利用三维图形建模工具对仓储建筑、货架、AGV小车、烟箱等仓储实体进行三维建模，开发智慧物流仓储可视化系统。能够实时展示仓储状态，提高仓储作业的透明度和效率。

（2）医药物流行业

物流大模型在医药物流场景下的应用主要体现在提高运输效率、优化库存管理、增强追溯能力、以及提升客户服务体验等方面。

核心技术：

• 全程追溯：物流大模型支持构建医药物品的全程追溯系统，从原材料采购、生产加工、仓储运输到销售使用的每一个环节都进行记录，确保药品来源可追溯、去向可查询，提高药品质量安全水平。
• 智能恒温冷链监控：对于需要冷藏运输的药品，物流大模型可以实时监控冷链运输过程中的温度、湿度等环境参数，确保药品在运输过程中保持适宜的条件，防止药品变质。

4. 快递末端场景

（1）在物流末端配送柜体应用的场景中，通过大模型技术收集配送过程中产生的大量数据，分析配送模式和客户行为，不断优化配送策略；预测未来的配送需求和高峰期，提前做好资源配置和人员安排。

核心技术：

• 云-边-端技术：云端：提供强大的计算和存储能力，支持复杂的人工智能模型训练和推理；边侧：推出企业级超融合大模型一体机，支持企业级千亿模型和知识检索硬件加速，实现本地与云端双部署，降低企业应用大模型的门槛；端侧：高性能人机交互展示与数据采集，通过显示屏、语音交互等方式，向用户展示处理结果或接收用户指令；采集图像、声音、传感器等数据，并进行初步处理。
• 智能调度自运营：通过深入分析用户行为、偏好等数据，为用户提供个性化的服务或产品；借助自动化工具和AI技术，实现运营流程的自动化处理，提高运营效率；通过实时数据分析，不断调整和优化运营策略，确保运营效果的最大化。根据不同时间段内快递量的变化，动态调整配送路线和格口分配，确保快递能够及时送达用户手中，合理安排配送时段，避免在高峰期造成拥堵和等待。
• 人工智能策略引擎：通过对快递柜运营数据的收集、分析和处理，自动调整和优化快递柜的存取策略、布局策略、广告策略及其他自定义策略等，以提高快递柜的使用效率、降低运营成本、提升用户体验。

（2）在物流末端驿站的应用场景中，通过人工智能技术，对快递包裹进行自动识别、分类、排序和分发。通过集成先进的传感器、控制系统和智能算法实现快递无人智能化分拣与末端无人派送。

核心技术：

• 智能分拣：通过机器视觉、深度学习等技术，智能分拣系统自动识别快递包裹上的信息，并将其快速准确地分配到相应的运输线路上。利用机器视觉、条形码扫描等技术，准确识别包裹的尺寸、重量、形状等信息，并进行精确分类，同时与智能机器人相结合，用于执行各种物品的分拣任务。自主感知周围环境，通过机器视觉技术对物品进行精准识别和分类，并根据预设的规则和算法完成分拣操作。
• 无人派送：大模型与无人驾驶技术深度融合实现末端无人派送，采用L4级自动驾驶技术，车辆根据不同路况采取相应的应对策略，在不同的天气和光线等条件下完成窄路通行、紧急避障、过马路等多种场景的配送。
• 自主运营：实现从人工经验判断到智能决策转型，构建末端配送站点的“智慧大脑”，利用大数据和人工智能技术，精准预测包裹的需求和到达时间，极大地提升了派送的效率。包裹不再是简单的物理物体，而是被赋予了更多的信息，同时，利用自然语言处理、语音识别、语义理解等人工智能技术，实现与消费者的智能交互，从而提供高效、便捷的客服服务。

（3）在区域共配应用场景中，利用大模型技术通过算法学习、训练海量的物流数据，实现合理的仓网规划和合理布局，提升配送策略的自适应，从而提高区域共配的运行效率，降低运营成本。

核心技术：

• 智能配送与路径优化：利用实时交通数据和AI算法，为配送员提供最优配送路线，减少交通拥堵和配送时间；根据包裹的紧急程度和目的地的地理位置，动态调整配送顺序，提高配送效率。
• 自动化与机器人配送：使用无人驾驶车辆在社区、校园和商业区进行短距离包裹配送，减少人力成本；在交通不便或地理条件复杂的区域，利用无人机进行包裹配送，快速且高效。
• 数据分析与需求预测通过大数据分析预测未来的包裹流量和客户需求，优化资源配置和运营策略；并通过分析物流运营数据，发现瓶颈改进机会，提高整体运营效率。

功能架构概览

四、人工智能大模型在物流供应链场景应用展望

随着生产和销售规模的扩大，物流和供应链管理的复杂性也不断增加，这导致了传统的管理方式难以满足现实需求。AI大模型在物流和供应链管理中的应用，可以帮助企业更有效地管理物流和供应链，提高运营效率，降低成本，提高服务质量。AI大模型可以通过大数据分析、机器学习、深度学习等技术，对物流和供应链中的各个环节进行智能化管理，实现自主化、智能化和高效化的物流和供应链管理。

核心技术为AI大模型在物流供应链场景中的应用提供了强大的支持，使其能够自主进行数据分析、预测和决策，从而显著提高运营效率和服务质量。

未来发展趋势与挑战：

• 更高效的算法：随着算法的不断发展和优化，AI大模型在物流和供应链管理中的效率和准确性将得到提高。
• 更智能的决策：随着机器学习和深度学习技术的不断发展，AI大模型将能够更有效地进行预测和决策，提高物流和供应链管理的智能化程度。
• 更广泛的应用：随着AI技术的不断发展，AI大模型将能够应用于更多的物流和供应链管理场景，提高物流和供应链管理的覆盖范围和覆盖率。