kaiyun随着ChatGPT横空出世，大模型概念在今年上半年彻底爆火，成为了科技产业的热门词汇。据了解，我国研发的10亿参数规模以上大模型已发布近80个，位居全球第二。然而，在AI技术的飞速发展之下，在今年下半年，国内大模型开始逐渐褪去泡沫走向产业kaiyun。
众所周知，大模型的出现创造了历史性的机遇——所有行业都将会被大模型重构，公路物流行业自然也不例外kaiyun，大模型已经开始向公路物流领域渗透。今年以来，就有多家互联网大厂和物流平台企业纷纷跟进，积极探索“大模型＋物流”模式。显然，公路物流行业正在加速驶向“大模型时代”。
从大模型开始与物流产业结合以来，国内各大厂商就纷纷开始布局。今年6月，菜鸟供应链发布了一款基于大模型的数字化供应链产品“天机π”；7月，京东正式推出言犀大模型，致力于深入物流产业场景；9月底，百度地图基于百度大模型技术能力kaiyun，推出物流大模型Beta版；腾讯也不甘落后，与福佑卡车围绕共创*数字货运大模型达成全面战略合作，为“物流大模型”再添一把火。而“BATJ”如今纷纷齐聚物流大模型领域，其中的原因不言而喻。
政策方面，智慧物流正逐渐成为各地政府扶持的重点，而大模型能推动物流行业向智慧物流转型升级。近几年，国家相继出台了多个支持智慧物流发展的利好政策，不断推动物流行业向数字化、智能化转型。而大模型时代的到来，为物流行业标准化、模块化、自动化的实现提供了路径，不仅重塑了数字物流生态，改变了各个物流场景的运作方式，进一步解放了生产力，还为物流行业创造了商业价值，帮助物流企业实现了降本增效。
市场方面，消费者对物流服务的多样性和个性化需求逐渐增强，而大模型能给物流行业带来更优质的服务体验。为了满足不同消费者的不同物流服务需求，物流企业就需要不断地创新服务模式。而大模型技术的深度应用，能为数字物流全链路运营效率、服务体验和业务创新带来巨大变革。因此，作为大模型落地的最理想的场景之一，物流行业在大模型技术和产业结合的推动下，也有望迎来更加高效、智能、便捷的服务体验。
技术方面，大模型技术与现代物流的深度融合，能进一步完善物流的诸多功能，助力物流行业可持续kaiyun、高质量发展。物流行业走向智能化的门槛很高，但自从大模型出现后，物流应用人工智能的门槛就被进一步降低。基于数据、场景以及多年的技术积累，物流行业已经成为产业大模型落地的*阵地之一。而大模型深度融入物流服务供应链全场景，则有助于物流行业解决痛点问题，使行业达到提质降本增效的目的。
大模型正不断融入到公路物流领域中，百度地图、菜鸟、腾讯、京东物流等先后围绕物流领域推出了大模型解决方案，试图探索大模型与产业结合的*解。只是，值得注意的是，各互联网大厂向物流大模型迈进的步伐虽然十分一致，但其迈进的原因却各有不同。
对百度来说，深耕物流大模型有助其自动驾驶布局，从而寻找新的增长点。近年来，百度在互联网领域面临着巨大的挑战和压力，而公司*前景、最有壁垒的自动驾驶业务，或可成为百度收入的新支柱。在此背景下，百度深耕物流大模型，能使大模型的数字化和智能化技术，更好地帮助自动驾驶更加精准地感知环境、做出决策、控制车辆。而在物流大模型技术的加持下，自动驾驶也将迸发出巨大商业价值。
对阿里而言，加码物流大模型有助于提升物流效率和质量，实现更精准的节能增效。多样化的物流需求催生出了更加复杂、个性的物流服务，随着快递物流行业的数字化进程不断深入，阿里也在技术层面将大模型运用到了物流的具体场景中，以达到提升服务体验，实现降本增效的目的。具体来说，阿里通过对大模型不断训练和调整，能够模拟出不同传动带在各种场景下的*速度，在*程度上减少能耗和损失。
对腾讯来说，进军物流大模型，有助于进一步推动数实融合，从而提升行业竞争力。近年来，腾讯一直在坚定推进数实融合，而数实融合是大模型的主赛场，大模型能否落地生根，关键要看能否与千行百业的应用场景相结合。因此，腾讯联手福佑卡车，打造了*数字货运大模型，以加快其在物流行业的数字化转型和智能化升级。而在福佑卡车的专业助力下，腾讯的物流大模型也将形成差异化竞争优势。
对京东而言，布局物流大模型有助于进一步优化供应链，更有效地解决行业痛点。京东集团作为电商企业中的先行者，对供应链的重视程度毋庸置疑，因此，从根本上消除物流供应链的系统不确定性，打通全部中间环节就显得尤为重要。而京东布局物流大模型，能为供应链中需要处理的复杂数据及任务场景进行赋能，使其能适应不断变化的复杂环境，并针对不同品类、不同行业存在的不同发展痛点，处理各种各样的复杂数据。
如今，随着行业大模型席卷国内，几大互联网巨头也早已纷纷在物流大模型领域布局。显然，物流行业正在迎来一个新的转折点，而“BATJ”也将在物流行业掀起一场“大模型之战”，只不过，无论是哪个玩家，物流大模型这股新生力量诞生的背后，自然都少不了大厂的鼎力支持。
一是，百度的生态体系和人工智能技术，能为其物流大模型的落地提供重要支撑。百度生态内涵丰富，其百度地图、自动驾驶等多元业务，甚至可以看做是物流大模型*的落地场景；而作为全球*的人工智能研发机构，百度人工智能技术实力也是位居行业前列，能够在一定程度上为其物流大模型提供技术支撑。而百度利用自身能力深度赋能物流大模型的各个环节，能够助推物流大模型成功落地。
二是，阿里的海量数据和场景优势，能为其物流大模型的落地打下坚实基础。众所周知，大模型落地的两大基础就是数据和场景，而基于强大的AI技术及大数据能力，阿里在运前调度、运中管理、运后分析等各个运输环节，都积累了大量物流行业的数据和服务物流场景的经验。这些数据和经验能够*程度保障物流运输的安全和效率，助推物流全域环节降本增效，让物流大模型的落地变得更轻松、更快捷，也更容易成功。
三是，腾讯的技术基础和服务经验，能为其物流大模型的落地奠定稳固根基。腾讯专门为行业大模型打造了国内性能最强的大模型计算集群星脉网络，以及AI 原生向量数据库，能更好地帮助物流大模型落地。而且利用互联网技术和AI技术，腾讯这几年在实体经济和生产一线也做了很多尝试，在这其中所积累的很多物流行业企业的服务经验和数据，也能有效推动物流大模型的应用。
四是，京东在物流领域的内容积累和运营沉淀，能为其大模型的落地给予强有力的支持。京东在物流行业深耕多年，一直坚持探索于创新，不仅在全国范围内搭建起了庞大的物流网络，以实现快速、准时的配送服务；还推出了各种独特的运营策略，以增加用户的忠诚度和粘性。而京东多年以来所积累的优质的商品供应链、高效的物流配送、创新的营销策略，以及精准的用户运营，可以说是为其物流大模型的落地，筑建了足够稳定的支撑底座。
物流大模型领域已经成为互联网巨头们的新战场，“BATJ”在摩拳擦掌的同时，也纷纷祭出了自己的武器准备大干一场。只是，随着物流数智化时代的来临，物流大模型领域虽然会出现新的变局，也会拥有很大的发展机遇，但同时也还存在众多局限。
首先，目前物流大模型依然处于发展的早期阶段，还需要长时间的积累。当前，大模型虽然在通用领域的应用*一步，但其在物流等垂直领域的应用才刚刚开始，这也就意味着需要巨大的计算资源和存储空间来进行训练和部署，这其中必然要耗费大量的人力、物力和财力。另外，物流大模型还需要接触大量的敏感数据，因此，如何保护数据的隐私性、机密性和安全性，对开发者来说也是一项巨大的挑战。
其次，物流行业对大模型输出准确性要求较高，物流大模型落地还有一定困难。众所周知，物流业连接产业链上下游、涉及供应链多个环节，组织运营较为复杂，应用场景极其丰富。因此，物流对于大模型输出准确性的要求就很高，而当下的大模型随机性比较强，准确性还不够，所以就需要更多算法上的改进，以及大量的数据和场景的丰富来解决这个问题，这也就是说，短时间内想要做好并不容易。
最后，物流大模型领域已经齐聚几大互联网巨头，行业竞争在所难免。目前，百度、阿里、腾讯、京东等互联网巨头都已经公开发布了物流大模型，除此之外kaiyun，顺丰、快递100、G7易流等快递企业也在加速对物流大模型应用的探索。而这些入场的玩家，无论是在AI技术、行业经验，还是数据积累、场景应用等方面，都有着自己独特的优势。可以预见，随着各玩家在物流大模型行业内的应用进一步加深，未来各玩家之间的竞争也将变得更加激烈。
总的来说，物流大模型的发展是不可逆转的趋势，它将为物流行业带来巨大的变化，但它的成功落地也注定会是一场长跑。我们期待，大模型可以重塑物流生态，让物流行业迎来更优质的服务体验；我们也相信，谁能率先在物流场景中应用好大模型，谁将有望在未来获得更大红利，但这一切都需要时间给出答案。
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