物流是AI落地最重要的产业场景之一。电商零售高速行驶数十年，也是因有源源不断新技术的介入，物流才得以成为关键的适配。这一次，大模型的到来也率先为物流业带来红利。
7月13日，随着言犀大模型的正式亮相，京东在物流产业侧的大模型“京东物流超脑”也首次示人，定位为基于大模型的数智化供应链产品。《每日经济新闻》记者在现场注意到，在大模型的加持下，京东物流的数智化供应链数据管理平台京慧3.0也有了全新升级。
物流环节众多，复杂性极强，所以技术对物流场景的渗透，遵循从单点到全链条，从行动到智能决策的过程。而多模态大模型对物流场景内容生成和创作的交互升级，是一次更为综合和升维的介入。
前不久，菜鸟供应链也顺势发布了基于大模型的数字化供应链产品“天机π”。从仓储系统的数字化，到全链条信息化，再到数字孪生技术之于供应链体系的革新，如今，大模型又再次打开物流技术4.0时代的大门。
供应链加速驶入“大模型时代”
“现实永远是残酷的，告诉大家真相，3月26号‘Dick在线’（顺丰30周年感言）不是我写的，是ChatGPT 3.5版本写的，还不是4.0版呢。”ChatGPT爆火后不久，顺丰速运总裁王卫分享了一张与ChatGPT对话的截图。
顺丰三十周年感谢信正是出自ChatGPT之手。“科技高速发展的进程里，顺丰不可以偷懒，需要借助新事物、新工具，做到不落后。”事实上，不只是王卫和顺丰，物流作为先天更适合新技术渗透的场景之一，一直走在前面。
从物流技术1.0时代到迈向信息化的2.0时代，随之，供应链概念喧嚣尘上，国内物流供应链领域也随之来到，更倾向数智技术以及决策层面智能化的3.0时代。
如今，大模型又以凶猛之势来到物流的场域内，头部企业都坐不住了。
《每日经济新闻》记者了解到，“京东物流超脑”融入了过往的服务经验，实现了多模态大模型对物流场景内容生成和创作的交互升级，由自然语言驱动操作，以达到提升交互效率和降低使用门槛的效果。
听起来有些“故弄玄虚”，但不可否认的是，物流层面对大模型的应用，正是为数不多可以看到实际落地产业效果的赛道。
京东也在现场给了两块比较重要的应用表述。一是在交互层面，用户无需具备专业建模能力，可以直接描绘希望呈现的仓储布局效果，系统将快速生成三维可视化方案，并根据用户的描述，进行局部调整。
二是在决策层面，“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。
无独有偶，菜鸟供应链的“天机π”，也是通过菜鸟算法+基于大模型的生成式AI辅助决策，在销量预测、补货计划和库存健康等处实现作用。
从现阶段来看，头部物流企业均已进入服务和覆盖广泛行业领域内重要客户的阶段，而大模型的加持，无疑是对自身技术产品的升级，可以更广泛地向第三方输出更有竞争力的产品。
换言之，或许在不久的将来，你不仅可以看到大模型在物流场景的实际落地，还能看到大模型规模性的商业化。
数字世界与物理世界的“链接”
大模型的下半场，“MaaS”（Model as a Service，模型即服务）显然将成为兵家必争之地。而真正组成一个整体产品的重要模组，是SaaS、PaaS等技术能力以及其衍生出的功能性板块。
京东物流也同时官宣了一个新的数智地图SaaS平台“与图”。记者从京东物流了解到，京东物流是地图的深度使用者，每天有数千万订单需要快速匹配到相应配送站点；数万运力在道路上行驶，会产生数十亿位置轨迹；每天有数十万京东物流自有配送人员履约，验证终端地址。
京东物流推出数智地图SaaS平台“与图”。图片来源：企业供图
所以位置数据会每时每刻大量并发，这也是数智地图技术产品，成为实际业务输出的“第一枪”。记者现场注意到，“与图”内部服务的平台，涵盖京东零售、物流、健康，同时也有达达快送、跨越速运和德邦快递。
京东物流智能地图业务负责人孙鹏接受《每日经济新闻》记者现场采访时表示，数智地图是数字世界对物理世界的映射，位置数据可以充分创造价值。
而所谓的数据，则来源于商流、物流以及金融流。孙鹏告诉记者，“与图”差异化上更侧重对“商”的研究。记者注意到，京东物流可基于POI（兴趣点）整合用户年龄、性别、喜好、活跃地等及顾客购物意向和消费行为，并基于对商业区、客户画像、零售品牌等大数据分析，提供决策依据。
而对于其后续是否会在大模型上有结合，孙鹏告诉记者，与AI结合，可能会加速辅助场景的精准匹配。
“现在大家都在研究物理世界和数字世界之间的通路，再往前走可能是三维或是虚拟世界，AI的介入会帮助我们往这些方面去做深入研究。另一个，大模型以及新技术的加持，可能会更有效地帮助商业做辅助决策。”孙鹏补充解释。
事实上，上半场，关于“通用大模型”与“垂直大模型”之争，顺势开启了大模型下半场的讨论主题。我们将利用大模型做什么？大模型如何介入实际业务？如何完美适配业务需要？都不是一朝一夕可以探讨出的问题，更遑论后续的规模甚至商业化的落地。
但在这个过程中，场景一定是必需品，从现阶段来看，物流可能会是那个相对更加“完美”的选择。因为物流本身承担着数字与物理世界的现实链接，那它能否在大模型时代再次生效，是值得充分期待的。
