每經(jīng)記者：趙雯琪每經(jīng)編輯：張海妮

在順豐速運總裁王衛(wèi)公開表示“順豐已經(jīng)開始鉆研ChatGPT”一年多后，順豐在大模型上再傳新消息。

8月19日，記者從順豐方面獲悉，順豐科技在8月18日推出了自主研發(fā)的“豐知”物流決策大模型，該模型旨在將大模型技術應用于物流供應鏈的智能化分析、銷量預測、運輸路線優(yōu)化與包裝優(yōu)化等決策領域。

早在ChatGPT橫空出世引發(fā)全球探討時，王衛(wèi)就公開表達了對這項技術的足夠興趣和危機感。不過相比于其他公司在物流大模型領域的探索，順豐的成果可謂姍姍來遲。

去年以來，京東、菜鳥均在物流產(chǎn)業(yè)側(cè)發(fā)布大模型。京東物流披露，今年上半年，京東物流首次將物流大模型應用到京東“6·18”保障工作中，截至6月底，物流大模型累計調(diào)用超3000萬次，賦能數(shù)十萬一線員工。今年3月，貨拉拉CTO（首席技術官）張浩公開透露，貨拉拉自研的貨運無憂大模型已在多場景應用，問答準確率超過90%。

如今隨著順豐的加入，物流大模型混戰(zhàn)再次升級，在物流公司的大模型時代競爭中，誰又將搶占先機？

“豐知”物流決策大模型旨在將大模型技術應用于物流供應鏈的智能化分析、運輸路線優(yōu)化等決策領域。圖為一輛順豐快遞智能無人快遞車平穩(wěn)行駛在湖海塘居民區(qū)的道路上。視覺中國圖

走出大模型布局第一步

“現(xiàn)實永遠是殘酷的，告訴大家真相，‘Dick在線’（順豐30周年感言）不是我寫的，是大模型寫的。”去年上半年，王衛(wèi)分享了一張對話截圖。

“科技高速發(fā)展的進程里，順豐不可以偷懶，需要借助新事物、新工具，做到不落后。”王衛(wèi)在內(nèi)部平臺表示，并直言“我們在這個時代，都是被科技或者創(chuàng)新的老虎分分鐘吃掉，而不是被同行干掉的”。

如今順豐終于推出了自身的大模型產(chǎn)品。記者了解到，為解決大模型在供應鏈運營場景的落地問題，順豐科技融合了大語言模型的交互優(yōu)勢與傳統(tǒng)小模型的專業(yè)深度，構建了一個供應鏈智能體。該智能體基于順豐科技豐智云生態(tài)體系，可以在客戶銷量出現(xiàn)波動時，精準告知客戶問題原因，為管理者提供決策依據(jù)，助力其選擇合適的應對策略。

順豐科技方面向記者表示，“豐知”物流決策大模型基于多模態(tài)大模型能力構建了多層級多通道需求預測模型，實現(xiàn)更精準的預測結(jié)果。不僅如此，計算方式的改變也減少了模型需求數(shù)量及資源消耗，提升了資源利用效率。

以某一實踐案例為例，其服務器資源需求大幅降低，運行時間效率提升了120倍，預測準確率提升了5%。這一提升在傳統(tǒng)模型上是非常難達到的，也標志著“豐知”物流決策大模型在供應鏈需求預測領域?qū)崿F(xiàn)了重大技術突破。

不過，相比于早在去年就發(fā)布大模型產(chǎn)品的物流公司，順豐出手并不算早。

“近年來，通用人工智能特別是大語言模型技術顯著進步，深刻改變了多個行業(yè)生態(tài)。但在物流供應鏈這一復雜且高度專業(yè)化的領域內(nèi)，其應用潛力尚未得到充分挖掘與釋放。”順豐科技副總裁唐愷表示。

唐愷也提到，供應鏈運營是一個專業(yè)程度很高，并且非常嚴謹?shù)念I域，當前大模型技術雖展現(xiàn)出巨大潛力，但在精確計算與避免“幻覺”等問題上，一定程度上限制了其在該領域的深度應用。

唐愷進一步表示，尤為關鍵的是，供應鏈運營決策與分析要求結(jié)果必須可回溯、可追溯和可驗證，即所謂的“白盒”特性，這與當前大模型普遍的“黑盒”輸出方式存在根本性差異。這一核心差異，成為大模型在供應鏈領域廣泛推廣時面臨的主要挑戰(zhàn)，阻礙了其能力的全面施展。

值得一提的是，就在推出“豐知”物流決策大模型的同日（8月18日），順豐科技還與包括零一萬物在內(nèi)的多家大模型創(chuàng)業(yè)公司達成生態(tài)合作，順豐在大模型領域的進一步動作和布局引發(fā)業(yè)內(nèi)期待。

物流大模型競賽升級

業(yè)內(nèi)認為，在眾多產(chǎn)業(yè)場景中，公路貨運具有體系完善、環(huán)節(jié)眾多、數(shù)據(jù)復雜、場景豐富等特性，是大模型落地應用的主要領域之一。大模型技術的深度應用，預期將為物流全鏈路運營效率、服務體驗和業(yè)務創(chuàng)新帶來巨大變革。

因此，去年以來，菜鳥、京東物流等早有動作，面向物流供應鏈領域發(fā)布大模型產(chǎn)品。去年6月，菜鳥供應鏈發(fā)布了一款基于大模型的數(shù)字化供應鏈產(chǎn)品“天機π”，通過菜鳥算法+基于大模型的生成式AI輔助決策，在銷量預測、補貨計劃和庫存健康等領域?qū)崿F(xiàn)提質(zhì)增效，有力推動物流供應鏈進入大模型時代。

去年7月13日，在2023京東全球科技探索者大會上，京東正式推出言犀大模型，支持語言、語音、視覺、多模態(tài)等，融合70%通用數(shù)據(jù)與30%數(shù)智供應鏈原生數(shù)據(jù)，致力于深入物流產(chǎn)業(yè)場景，解決現(xiàn)實痛點問題。

百度地圖也在去年9月底宣布基于百度的大模型技術能力，結(jié)合物流行業(yè)場景特點，正式推出物流大模型Beta版，率先在物流地址解析、物流調(diào)度決策兩大領域開展應用。去年10月，福佑卡車與騰訊舉行簽約儀式，圍繞共創(chuàng)首個數(shù)字貨運大模型達成全面戰(zhàn)略合作。

今年3月，貨拉拉自研的貨運無憂大模型主打場景化、輕量化，定位為“你身邊的物流專家”。目前，其貨運事實性問答準確率超過90%。同月，物流行業(yè)首個專注于大模型應用研究與實踐的聯(lián)盟“物流智能聯(lián)盟”成立，該聯(lián)盟由阿里云、菜鳥、高德地圖、中遠海運、東航物流、圓通速遞、申通快遞、中通快遞、德邦快遞、G7易流、地上鐵、浙江大學智能交通研究所等在2024數(shù)智物流峰會上共同成立。

如今順豐自研大模型的推出，也意味著物流巨頭在這一領域悉數(shù)到場，更為激烈的“戰(zhàn)爭”在物流大模型領域正式打響。

不過，福佑卡車技術合伙人陳冠嶺曾向記者表示，目前物流大模型依然處于很早期的階段，在物流這種垂直行業(yè)，因為做的不是創(chuàng)意類的產(chǎn)品，對大模型輸出的準確性要求很高，而當下的大模型準確性不夠，隨機性比較強，還需要更多算法上的改進，以及大量的數(shù)據(jù)和場景的豐富，來解決這個問題，這也是當下物流大模型面臨的最大挑戰(zhàn)。

業(yè)內(nèi)共識是，2024年是生成式AI跟產(chǎn)業(yè)相結(jié)合的一年，是真正能夠落地的一年。如今隨著越來越多的物流界重磅選手入局，誰又能在物流領域搶占先機，成為未來最大的看點和懸念。