日前，快递100宣布AI(人工智能)大模型正式上线，并在工单客诉处理场景落地应用。
这是大模型在物流行业应用的一个缩影。2022年年底，ChatGPT一夜爆火，一时间众多科技企业跑步入场，抢占大模型赛道。一年时间过去，大模型“风”也吹到了物流领域。随着一系列物流大模型纷纷落地，业内期待着大模型能够提高物流运输效率、降低物流成本，带来实实在在的价值。
为行业发展带来新契机
大模型指的是拥有数百万以上参数规模的深度神经网络模型，经过专门训练后，可对海量数据进行复杂处理和应用处理。根据近期中国科学技术信息研究所发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》，我国从2020年进入大模型快速发展期，目前10亿参数规模以上的大模型已发布79个。
大模型快速发展的同时，如何让大模型从“生出来”到“用起来”，应用到实际场景中，赋能社会发展是当前大模型面临的最大挑战。在腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生看来，通过推出垂直领域的行业大模型，能够更有针对性地解决产业实际问题，是大模型目前最有效的“落地”方式。
“目前，大模型在通用领域应用领先一步，在物流等垂直领域的应用刚刚开始。”业内专家周志成表示，我国物流业连接产业链上下游、涉及供应链多环节，组织运营较为复杂，具有丰富的应用场景。同时，从供应链物流全链条看，由于信息不畅、环节较多、组织偏弱，数字化转型具有较大的降本增效空间。这些条件为垂直大模型在物流领域的创新应用和发挥作用提供了机会。
福佑卡车技术合伙人陈冠岭认为，公路货运存在很多适合大模型落地的业务场景，这给AI在物流领域应用带来了新契机。举例来说，用户可以通过对话式大模型理解复杂的物流知识，并分析全链条的运输数据;支持行业特殊的单证OCR(光学字符识别)识别，增强现有定价和货源预测的算法效果，还能提升智能客服效率并实现问答系统升级等。
OCR应用效果较好
据不完全统计，目前腾讯、菜鸟、京东、顺丰、快递100等企业已经公开发布了物流大模型并在行业内应用，业务聚焦在OCR、智能客服、运营分析等领域。
“以大模型为代表的AI技术在物流领域得到应用，目前应用较多、效果较好的领域为OCR方向。”周志成表示。
物流场景涉及单证多、格式不统一等问题，面对海量且质量参差不齐的单证信息，能否对其进行快速、准确的标准化识别，提取结构化数据并做好纠错、补全等操作，会影响后续运单分单、履约配送等环节的质量和效率。
而大模型在中文语义识别理解、知识增强等方面具有优势，能够显著提高OCR对单证信息识别的准确度。
针对多样式回单识别场景，腾讯和福佑卡车经过合作，通过少量样本训练，货运物流证件识别大模型对图片字段识别准确率超过99%。图片信息综合识别匹配准确率超过95%，召回率比传统模型提升了近20%。
此外，菜鸟、京东等厂商还将大模型应用在数字化供应链产品方向。据京东集团技术委员会主席、京东云事业部总裁曹鹏介绍，“京东物流超脑”大模型能够针对供应链全链路，提供辅助决策、运营优化，以及一线作业智能助手等能力。
“在交互层面，用户无需具备专业建模能力，‘京东物流超脑’可以直接描绘希望呈现的仓储布局效果，系统将快速生成二维可视化方案，并根据用户的描述，进行局部调整。在决策层面，‘京东物流超脑’可以进行不同布局对比、归因分析和方案推荐，通过大模型分析、理解当前仓储3D模型的异常运营问题，给出改善性建议，变被动调整为主动干预。”曹鹏说。
输出准确性仍待提升
“公路货运市场规模巨大，数字货运目前仍然处在线上化和数据积累的阶段，物流行业走向智能化的门槛依然很高。”陈冠岭表示，而大模型很有可能成为数字货运进一步提升成为智能货运的重要工具。
周志成认为，未来，包括大模型在内的AI技术将在物流领域将得到较为充分的应用。随着人口老龄化的到来，面临较大的人力成本上涨压力，智能客服、数字仓库、无人驾驶等应用需求将持续增长，给大模型为代表的人工智能应用带来了市场机会。
在新变局与机遇之下，物流大模型发展还存在众多局限有待解决。
“目前来看，物流大模型的准确性是行业发展不可避免的问题。”陈冠岭介绍，大模型虽然很热，但是也有其局限性，一方面是数据隐私问题，另一方面是数据准确性问题。“之前公司在探索智能客服，包括智能分析时，会看到大模型有时会编造一些结果，影响数据输出的准确性。”
对此，腾讯智慧交通副总裁李学朝表示，从技术角度出发，完全解决大模型的幻觉问题目前更多是进行时而非完成时，腾讯正在致力于使用高质量、多样化的训练数据，并不断优化模型结构和训练方式，同时引入后处理机制，不断提高大模型的输出准确性。
此外，面对当前大模型火热的现状，周志成呼吁行业要保持理性：“大模型领域将有大量竞争者涌入，又可能出现价格战等非理性行为。由于行业还处于培育阶段，市场还是非常脆弱，要加强行业自律，避免恶性竞争。”
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