物流业：大模型落地先锋
8月份，交通运输部印发通知，公布交通物流降本提质增效典型案例（首批）名单，共涉及18个典型案例。其中比较值得关注的亮点是，这一批典型案例中，除了有像辽宁推进铁路专用线进企入园推动大型工矿企业“公转铁”“公转水”这类以深化运输结构调整为特色的传统型案例之外，还专门有一个“创新智慧物流新模式”的板块，其中展示了企业通过引入AI算法模型促进物流降本增效的相关案例。
对此，一些多年深耕物流行业的人士阅后感叹：物流业真的要变天了，再不AI，就要面临被淘汰。
这其实只是社会变迁的大背景在垂直领域的无数映射之一例，如果说2023年作为“AI元年”，其特点是几乎全社会都卷入对通用人工智能（AGI）的认知与激辩的话，那么2024年可被称为“AI应用元年”，AI技术开始在多个领域实现突破性进展和广泛应用。人们看到，AI应用在爆发性增长、生成式AI在加速落地；多模态AI应用正在加速覆盖如专业服务、教育、医疗保健等诸多领域；AI技术正在推动各种终端设备进行大模型的本地部署。
在媒体视角中，物流领域并非AI话题的热点发生地，因为它在表面上似乎与普通人联系不多，但通过交通部此次通报的典型案例却可以看出，物流领域实际是最适合、也是大模型可以最快落地应用的领域之一，按中国交通运输协会会长、原铁道部副部长胡亚东所言：“加快数字化和智能化转型发展，已成为物流行业的重要战略方向。”
在年初举行的中央财经委员会第四次会议上，降低全社会物流成本被列为提高经济运行效率的重要举措，其中数字化扮演了重要角色，网络货运等“互联网+”高效物流新模式新业态的不断涌现，成为物流行业转型升级的关键因素，而大模型又在物流业数字化战略中，承担着重要创新抓手的角色。
地方部队与中央军：物流业大模型的两种力量
从有互联网及电商业以来，物流业就一直是数字创新技术的最佳试验田之一，也是新技术最快落地之处，近年来，像阿里巴巴、京东、拼多多等互联网巨头，都在竭力推进其最新技术与物流板块的快速融合。在大模型时期也不例外，
从去年6月开始，互联网巨头们的大模型纷纷落地物流板块，2023年6月，菜鸟发布基于大模型的数字供应链产品“天机π”；2023年7月，京东推出“言犀大模型”，“京东物流超脑”发布；2023年9月，百度地图推出物流大模型 Beta版；2023年10月，腾讯与福佑卡车宣布将联合打造行业首个数字货运大模型；2024年3月，阿里云等成立首个专注于大模型应用研究与实践的联盟“物流智能联盟”。
京东物流超脑
而在垂直领域，则有2023年10月快递100上线的“快递100 AI大模型”，及2024年3月货拉拉发布的货运无忧大模型等独角兽布局的自研大模型。
这其实是不同的两种力量，如果说阿里、京东、百度等互联网巨头是自上至下而来，是中央军的话，货拉拉、快递100等行业独角兽则可称地方部队。两股力量各有优势，互成犄角，以合力之势共同推动大模型在物流业的落地应用。
巨头和独角兽在体量上差异巨大，而之所以说又各有优势，是因为AI大模型技术在服务物流业过程中有多个层次，比如利用公共大模型给行业赋能，全面提升工作效率就是一种大模型的落地，像物流企业在办公中使用“通义千问”等确实可以大幅提高工作效率；再比如，将大模型与行业深度融合，结合行业特色对企业运作进行赋能也是一种；还有就是类似货拉拉这种行业独角兽自研的大模型，其特色是基于货运行业数据优势，致力于成为“你身边的物流专家”，又是一种。
互联网巨头的大模型面向多个行业，长于综合性，在“横”的一面更有优势，独角兽的大模型虽然也具备文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力等通用大模型能力，但更擅长的是处理货运行业问题，比如货运无忧大模型就在业务知识、货运行业概念知识、货运企业信息、货运行业洞察、货运法律政策等维度能力评测中，得分很高。
在未来的市场中，到底是谁能胜出还需实践考验，但最终地方部队与中央军各有一席之地应无疑问，区别是谁主谁次而已。
独角兽做大模型：轻量化、场景化是最重要抓手
行业巨头涉入垂直领域以后经常把行业独角兽碾压的溃不成军，最终不是被控股就是被收编。从这个角度看，地方部队与中央军的大模型之间的竞争实际上是建立在实力不对等之上。
但为什么又说最终将各有一席之地？是因为巨头大模型虽然强，但却重，虽然能力综合，但却难以深入场景，这就使得“轻量化、场景化”成为独角兽们做大模型的机会。毕竟，AI的竞争并非是一场比谁能把模型做得更“大”的军备赛。在中信智库发布的《人工智能十大发展趋势》中，其趋势八也称“大模型轻量化：降低应用成本、带动端侧算力发展。”
货拉拉的货运无忧大模型就是一个主打“轻量化、场景化”的典型案例，如果货运无忧大模型最终做成功，其意义将超出物流行业，而对大量垂直领域行业具有借鉴意义（当然，失败的话其实也有借鉴意义）。
货拉拉推出货运无忧大模型的初衷并非是要去抓大模型这个风口，而是传统模型在垂直领域中确实不够用。比如，货运涵盖了订单、货物、车辆、驾驶员、路线等方面数据，包含文本、数字、图像等多种形势，且由于货物和车辆位置实时变化，数据存在大量的动态变化，导致货运数据的复杂性和不确定性较高。传统模型在处理这些复杂数据和细节时往往表现不佳，导致预测结果可能存在较大偏差。
货拉拉AI招聘的可定制化聊天机器人
货拉拉AI招聘的可定制化聊天机器人
货运无忧大模型则可以通过构建更加复杂的模型结构，能够更好地分析复杂数据，提升预测精度，从而更好地适应现代物流业的发展需求。同时货运无忧大模型还具备更强的泛化能力和适应性。通过在大量多样化数据上的训练，它能够适应更多种类的任务和数据，满足不断变化的物流市场需求。
这些事情其实巨头们也能做，但问题是效率上事倍功半，不划算，总不能为了一碟醋就包顿饺子。而像货拉拉这种垂直独角兽却正好本来有饺子，差的是一碟醋而已。它更了解行业，也更早在行业内将AI与具体业务进行结合。AI是货拉拉一直以来长期投入的底层赛道之一，早在2020年，货拉拉技术团队便已经基于AI、大数据等技术打造了智慧大脑中台系统，这实际上是货拉拉自研货运无忧大模型的AI底层技术基础，再加上货拉拉平台长期运营积累的高质量的海量本地货运数据，一个轻量化、场景化的垂直大模型的基础已经有了。
货运无忧大模型的轻量化并非是指简单，实际上在垂直领域它是构建了一个更加复杂的模型结构，以提升领域内的预测精度，但在整体上它还是比通用大模型要轻量，以便效率更集中，更便捷。在场景化上，货运无忧大模型的目标用户本质上主要是司机群体，它要在特定场景里表现得更专业，比如将货运事实性问答的准确率提升到90%以上，进行智能订单管理功能，提醒司机哪里有货，哪里单多，比如1秒识别违禁物品等。当然，在用户侧，也要具有帮助用户根据货物智能匹配车型等功能。
人工智能技术和物流技术融合产生的重大机遇
人工智能爆发创造的机会已无需多言，但具体到物流业，有两重背景值得一提。
一是新质生产力和“人工智能+”的机遇。2024年政府工作报告中提出，大力推进现代化产业体系建设，加快发展新质生产力，同时强调要“深化大数据、人工智能等研发应用，开展‘人工智能+’行动”。这也是“人工智能+”作为发展新质生产力的重要引擎，首次被写入政府工作报告。在这一背景下，各大平台和企业都在积极探索“物流+大模型”模式，寻找落地应用。
再就是，降低全社会物流成本的机遇。社会物流总费用与GDP的比率是衡量物流成本水平或运行效率的重要宏观指标，我国已由2003年的21.4%下降到2023年的14.4%，但欧美发达国家通常在10%以下。现在经济发展遭遇一定困难，各地都在开源节流，更使降本增效的重要性更上层楼，也很容易出成果，预计各地会加大对这方面的支持。
在这两重大背景下，无论是巨头的通用大模型，还是独角兽的轻量化、场景化行业大模型都面临着多年一遇的重大发展机遇，不容有失。
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