2024年智能物流產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢(shì) 物流巨頭CTO齊聚上海 共議AI大模型應(yīng)用新趨勢(shì)

• 李波 2024年4月29日 來源：中研普華集團(tuán)、央視財(cái)經(jīng)、中研網(wǎng) 493 26
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物流巨頭CTO齊聚上海 共議AI大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用新趨勢(shì)

隨著2024年AI大模型應(yīng)用元年的到來，AIGC(人工智能生成內(nèi)容)正以前所未有的速度重塑各行各業(yè)的應(yīng)用、流程與業(yè)務(wù)。在這場(chǎng)變革中，物流行業(yè)亦不例外。近日，中通、圓通、申通、韻達(dá)、中遠(yuǎn)海科、東航物流等業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的物流企業(yè)的CTO與CIO們齊聚上海，共同探討AI大模型在物流行業(yè)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用前景與挑戰(zhàn)。

本次閉門會(huì)議可謂物流行業(yè)的“華山論劍”，這些CTO們都是行業(yè)內(nèi)頂尖的技術(shù)專家，他們的觀點(diǎn)、決策將深刻影響物流行業(yè)的未來發(fā)展。會(huì)議中，他們不僅分享了各自在AI大模型與小模型間的選擇與取舍，還探討了AI大模型商業(yè)化的推進(jìn)策略，以及如何在垂直場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)AI大模型的迭代創(chuàng)新。

會(huì)上，這些技術(shù)專家們既有共識(shí)也有爭(zhēng)論。在AI大模型的應(yīng)用上，他們普遍認(rèn)同其帶來的巨大潛力和機(jī)遇，但同時(shí)也表達(dá)了對(duì)上云的權(quán)衡和猶豫。畢竟，物流行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的安全性和隱私性有著極高的要求，如何在保證數(shù)據(jù)安全的前提下，充分利用云計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，是他們需要深入思考的問題。

此外，他們也積極發(fā)掘AIGC的創(chuàng)新場(chǎng)景，探討如何通過AI大模型的應(yīng)用，優(yōu)化物流流程，提升效率，降低成本。同時(shí)，他們也對(duì)AI大模型應(yīng)用落地的現(xiàn)實(shí)問題表示了擔(dān)憂，如技術(shù)成熟度、應(yīng)用場(chǎng)景的復(fù)雜性、人才儲(chǔ)備等。

會(huì)議期間，多位CTO的筆記都寫滿了數(shù)頁紙，可見他們對(duì)AI大模型產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用的關(guān)注和思考之深。這次會(huì)議不僅為物流行業(yè)的CTO們提供了一個(gè)交流的平臺(tái)，也為他們指明了未來技術(shù)的發(fā)展方向和應(yīng)用趨勢(shì)。

隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展，物流行業(yè)正迎來一場(chǎng)深刻的變革。在這場(chǎng)變革中，誰能抓住機(jī)遇，充分利用AI大模型的優(yōu)勢(shì)，誰就能在未來的競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)有利地位。我們期待看到更多的物流企業(yè)在AI大模型應(yīng)用上取得突破，推動(dòng)整個(gè)行業(yè)的快速發(fā)展。

面對(duì)AI大模型，CTO必須明確哪些用跟隨模式、哪些用主導(dǎo)模式

面對(duì)AI大模型，CTO在決策過程中需要綜合考慮多種因素，以決定哪些情況下采用跟隨模式，哪些情況下采用主導(dǎo)模式。以下是CTO必須明確的幾個(gè)關(guān)鍵方面：

首先，CTO需要評(píng)估公司的技術(shù)實(shí)力和資源儲(chǔ)備。如果公司在AI大模型領(lǐng)域已經(jīng)具備一定的技術(shù)積累和經(jīng)驗(yàn)，且擁有足夠的人才和資金來支持自主研發(fā)和創(chuàng)新，那么采用主導(dǎo)模式可能更為合適。通過主導(dǎo)模式，公司可以掌握更多的技術(shù)核心和知識(shí)產(chǎn)權(quán)，形成競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，并在市場(chǎng)中占據(jù)領(lǐng)先地位。

然而，如果公司在AI大模型領(lǐng)域的技術(shù)實(shí)力相對(duì)較弱，或者資源和資金有限，那么采用跟隨模式可能更為明智。通過跟隨行業(yè)內(nèi)的領(lǐng)先者或主流技術(shù)趨勢(shì)，公司可以規(guī)避一些技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)不確定性，同時(shí)借助已有的技術(shù)和解決方案來快速提升自己的能力。

其次，CTO還需要考慮市場(chǎng)需求和競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)。如果某個(gè)AI大模型領(lǐng)域具有巨大的市場(chǎng)潛力，且競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手尚未形成明顯的優(yōu)勢(shì)，那么公司可以考慮采用主導(dǎo)模式，通過自主研發(fā)和創(chuàng)新來搶占市場(chǎng)先機(jī)。

相反，如果市場(chǎng)已經(jīng)相對(duì)飽和，或者競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手已經(jīng)占據(jù)了明顯的優(yōu)勢(shì)地位，那么采用跟隨模式可能更為穩(wěn)妥，以避免直接競(jìng)爭(zhēng)和不必要的風(fēng)險(xiǎn)。

此外，CTO還需要關(guān)注行業(yè)趨勢(shì)和政策環(huán)境。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，AI大模型領(lǐng)域可能會(huì)出現(xiàn)新的技術(shù)突破和商業(yè)模式。CTO需要密切關(guān)注這些變化，并根據(jù)公司的戰(zhàn)略目標(biāo)和市場(chǎng)需求來靈活調(diào)整策略。同時(shí)，政策環(huán)境也可能對(duì)AI大模型的應(yīng)用和發(fā)展產(chǎn)生重要影響，CTO需要了解并遵守相關(guān)政策法規(guī)，以確保公司的合規(guī)經(jīng)營(yíng)。

綜上所述，面對(duì)AI大模型，CTO需要根據(jù)公司的技術(shù)實(shí)力、市場(chǎng)需求、競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)以及行業(yè)趨勢(shì)和政策環(huán)境等多個(gè)因素來綜合考慮，以決定采用跟隨模式還是主導(dǎo)模式。在決策過程中，CTO需要權(quán)衡利弊，確保公司的戰(zhàn)略目標(biāo)和長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展利益得到最大化實(shí)現(xiàn)。

物流行業(yè)CTO們普遍在聊這樣的現(xiàn)狀：當(dāng)AI大模型熱起來時(shí)，老板、CEO或投資人們會(huì)問：“大模型這么火，我們?yōu)槭裁床挥?我們會(huì)不會(huì)被顛覆?”當(dāng)他們想做大模型立項(xiàng)時(shí)，老板們可能又會(huì)問：“我們?yōu)槭裁匆?成本很高，你再想想。”

面對(duì)AI大模型浪潮，CTO、CIO們是企業(yè)里對(duì)技術(shù)最了解的一批人，也是對(duì)公司業(yè)務(wù)最了解的一批人。來自前沿實(shí)踐者的經(jīng)驗(yàn)是：CTO們應(yīng)該規(guī)劃好哪些是跟隨模式?哪些是必須自己主導(dǎo)的?哪些用基礎(chǔ)模型?哪些找合作伙伴，哪些可能商業(yè)化?

定位越清晰，能力越到位。當(dāng)CTO們知道自己承擔(dān)什么角色，AI大模型焦慮問題、投入問題、產(chǎn)品路徑以及如何證明自己的問題都會(huì)迎刃而解。

在模型選擇上，不少物流企業(yè)從廠商信賴感、模型服務(wù)、數(shù)據(jù)安全等多方面考量，選擇了國(guó)產(chǎn)AI大模型。他們認(rèn)為除了基礎(chǔ)AI大模型的選擇之外，同樣重要的還有基礎(chǔ)測(cè)試庫。用戶會(huì)問什么問題?AI大模型給出的回答跟規(guī)劃的答案是否一致?拉通測(cè)試庫跟底層模型聯(lián)調(diào)優(yōu)化后，開發(fā)節(jié)奏就拉起來了，CTO和AI大模型廠商的分工協(xié)同、用戶迭代也就水到渠成。

根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2024-2029年智能物流產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢(shì)分析報(bào)告》顯示：

近兩年中國(guó)智能物流市場(chǎng)投融資逐步趨于理性，2023年中國(guó)智能物流市場(chǎng)共發(fā)生45起投融資事件，投融資額完成62.61億元。從投資輪次分布來看，A輪占24.4%，B輪占20.0%，天使輪占11.1%，Pre-A輪占8.9%，C輪占8.9%，C+輪占6.7%，D輪占6.7%，戰(zhàn)略投資占6.7%，種子輪占4.4%，A+輪占2.2%。

物流行業(yè)的AI大模型商業(yè)化探索

物流行業(yè)正迎來AI大模型商業(yè)化的探索階段，這是一個(gè)充滿挑戰(zhàn)與機(jī)遇的領(lǐng)域。AI大模型以其強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力和深度學(xué)習(xí)能力，為物流行業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展提供了強(qiáng)大的動(dòng)力。

首先，AI大模型在物流行業(yè)的應(yīng)用可以顯著提升運(yùn)營(yíng)效率。通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理和分析，AI大模型能夠幫助物流企業(yè)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和智能決策。例如，在倉儲(chǔ)管理方面，AI大模型可以預(yù)測(cè)貨物的需求量和庫存量，優(yōu)化倉儲(chǔ)布局和貨物擺放，提高倉庫的空間利用率和作業(yè)效率。在運(yùn)輸方面，AI大模型可以優(yōu)化運(yùn)輸路線和車輛調(diào)度，降低運(yùn)輸成本和時(shí)間成本。

其次，AI大模型在物流行業(yè)的應(yīng)用還可以提升服務(wù)質(zhì)量。通過智能客服和自動(dòng)化配送等技術(shù)手段，AI大模型可以為客戶提供更加便捷、高效的服務(wù)體驗(yàn)。例如，在快遞配送方面，AI大模型可以實(shí)現(xiàn)智能分揀和自動(dòng)化配送，提高配送的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。在客戶服務(wù)方面，AI大模型可以通過智能語音和自然語言處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)與客戶的實(shí)時(shí)互動(dòng)和智能應(yīng)答，提升客戶滿意度。

然而，物流行業(yè)的AI大模型商業(yè)化探索也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先，技術(shù)成熟度是一個(gè)重要的考量因素。目前，AI技術(shù)在物流行業(yè)的應(yīng)用還處于初級(jí)階段，需要進(jìn)一步提升技術(shù)的穩(wěn)定性和可靠性。其次，數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)也是不可忽視的問題。物流行業(yè)涉及到大量的客戶信息和交易數(shù)據(jù)，如何確保這些數(shù)據(jù)的安全和隱私是AI大模型商業(yè)化過程中需要解決的關(guān)鍵問題。

為了推動(dòng)物流行業(yè)的AI大模型商業(yè)化探索，需要采取一系列措施。首先，加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)和人才培養(yǎng)，提升AI技術(shù)在物流行業(yè)的應(yīng)用水平。其次，建立健全數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)機(jī)制，確?？蛻粜畔⒑徒灰讛?shù)據(jù)的安全。此外，還需要加強(qiáng)與政府、行業(yè)協(xié)會(huì)等各方的合作，共同推動(dòng)物流行業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展。

總之，物流行業(yè)的AI大模型商業(yè)化探索是一個(gè)充滿挑戰(zhàn)與機(jī)遇的過程。通過不斷提升技術(shù)水平和加強(qiáng)合作與交流，我們有理由相信物流行業(yè)將在AI大模型的推動(dòng)下實(shí)現(xiàn)更加高效、智能的發(fā)展。

物流行業(yè)呼喚行業(yè)大模型

物流行業(yè)正處在一個(gè)呼喚行業(yè)大模型的關(guān)鍵時(shí)刻。隨著科技的飛速發(fā)展，尤其是人工智能技術(shù)的日新月異，物流行業(yè)正面臨著前所未有的變革機(jī)遇。行業(yè)大模型作為一種集成了先進(jìn)算法和大量數(shù)據(jù)的智能化工具，將能夠?yàn)槲锪餍袠I(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供強(qiáng)大的支撐。

首先，行業(yè)大模型能夠顯著提升物流行業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率。通過深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析，行業(yè)大模型能夠精準(zhǔn)預(yù)測(cè)貨物需求、優(yōu)化運(yùn)輸路線、提高倉儲(chǔ)空間利用率等，從而實(shí)現(xiàn)物流資源的優(yōu)化配置和成本的有效降低。這不僅有助于提升物流企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，還能夠推動(dòng)整個(gè)行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

其次，行業(yè)大模型能夠提升物流行業(yè)的服務(wù)質(zhì)量。借助智能化的客戶服務(wù)系統(tǒng)，行業(yè)大模型能夠?qū)崿F(xiàn)快速響應(yīng)、精準(zhǔn)解答客戶疑問，提供個(gè)性化的服務(wù)方案。同時(shí)，通過自動(dòng)化配送和智能分揀等技術(shù)手段，行業(yè)大模型還能夠提高配送的準(zhǔn)確性和時(shí)效性，為客戶提供更加優(yōu)質(zhì)、便捷的物流體驗(yàn)。

此外，行業(yè)大模型還能夠推動(dòng)物流行業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘和分析，行業(yè)大模型能夠發(fā)現(xiàn)物流行業(yè)的新趨勢(shì)、新機(jī)遇，為物流企業(yè)的戰(zhàn)略決策提供有力支持。同時(shí)，行業(yè)大模型還能夠促進(jìn)物流行業(yè)與其他行業(yè)的融合創(chuàng)新，推動(dòng)形成新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)和商業(yè)模式。

然而，要成功構(gòu)建和應(yīng)用行業(yè)大模型，還需要克服一些挑戰(zhàn)。首先，需要投入大量的人力、物力和財(cái)力進(jìn)行技術(shù)研發(fā)和數(shù)據(jù)收集。其次，還需要解決數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)等問題，確保模型的應(yīng)用符合法律法規(guī)和倫理要求。此外，還需要加強(qiáng)行業(yè)內(nèi)部的協(xié)作與溝通，形成合力推動(dòng)行業(yè)大模型的發(fā)展和應(yīng)用。

綜上所述，物流行業(yè)呼喚行業(yè)大模型的到來。通過積極應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)、抓住機(jī)遇，物流行業(yè)有望在行業(yè)大模型的助力下實(shí)現(xiàn)更加高效、智能、可持續(xù)的發(fā)展。

智能物流市場(chǎng)未來發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)

未來，智能物流行業(yè)將進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)技術(shù)融合與創(chuàng)新。例如，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等新一代信息技術(shù)將與智能物流技術(shù)深度融合，推動(dòng)智能物流裝備的智能化、自動(dòng)化和精準(zhǔn)化水平提升。同時(shí)，智能物流系統(tǒng)也將更加注重?cái)?shù)據(jù)的收集、分析和利用，通過數(shù)據(jù)挖掘和智能算法優(yōu)化物流流程，提高物流效率。

預(yù)計(jì)未來幾年智能物流行業(yè)的市場(chǎng)規(guī)模將持續(xù)擴(kuò)大，并保持高速增長(zhǎng)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和普及，智能物流解決方案將越來越廣泛地被應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，從而推動(dòng)市場(chǎng)規(guī)模的擴(kuò)大。在環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展的大背景下，智能物流行業(yè)將更加注重綠色化發(fā)展。通過采用節(jié)能環(huán)保的物流裝備和技術(shù)，降低物流過程中的能耗和排放，實(shí)現(xiàn)物流行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

隨著市場(chǎng)需求的不斷變化，智能物流行業(yè)將不斷探索和創(chuàng)新服務(wù)模式。例如，通過提供定制化、智能化的物流解決方案，滿足不同客戶的個(gè)性化需求;通過搭建開放、共享的物流平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)物流資源的優(yōu)化配置和高效利用。

綜上所述，智能物流行業(yè)市場(chǎng)未來的發(fā)展趨勢(shì)及前景預(yù)測(cè)十分樂觀。在市場(chǎng)規(guī)模、技術(shù)創(chuàng)新、綠色化發(fā)展、服務(wù)模式創(chuàng)新以及政策支持和市場(chǎng)環(huán)境等方面都將迎來積極的發(fā)展機(jī)遇。然而，也需要注意到市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的加劇和技術(shù)更新?lián)Q代的速度，企業(yè)需要不斷加強(qiáng)自身的技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級(jí)，以適應(yīng)市場(chǎng)的變化和滿足客戶的需求。

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