近日，順豐集團微信公眾號透露，順豐科技推出其自主研發的「豐知」物流決策大模型。該模型旨在將大模型技術應用於物流供應鏈的智能化分析、銷量預測、運輸路線優化與包裝優化等決策領域。

　在眾多垂直產業場景中，物流已成為大模型落地應用的一個重要領域。國內物流巨頭紛紛推出自己的大模型，利用技術手段助推行業降本增效。

　供應鏈決策更加簡單

　據介紹，為解決大模型在供應鏈運營場景的落地問題，順豐科技融合了大語言模型的交互優勢與傳統小模型的專業深度，構建了一個供應鏈智能體。該智能體基於順豐科技豐智雲生態體系，能在客戶銷量出現波動時，精準告知客戶原因，為管理者提供決策依據，助力其選擇合適的應對策略。

　需求預測是供應鏈管理的基石。順豐科技基於多模態大模型能力構建了多層級多通道需求預測模型，實現預測精度的顯著提升，同時，通過優化計算資源利用效率，實現服務器資源成本的大幅削減，從而極大降低了技術應用門檻。順豐披露，以某一實踐案例為例，其服務器資源需求降低了5倍，運行時間、效率提升了120倍，預測準確率提升了5%。

　順豐方面認為，這不僅打破了大型企業在高效供應鏈決策系統上的專屬優勢，更為中小企業敞開了智能化轉型的大門，讓更多企業能夠享受到智能化決策帶來的競爭優勢並節約成本。

　大模型助推增效降本

　今年3月，貨拉拉CTO張浩在出席2024年全球物流技術大會時，介紹了AIGC對貨運業務的影響，並首次公開了貨拉拉自研的貨運無憂大模型。據其介紹，貨拉拉自研的貨運無憂大模型主打場景化、輕量化，定位為「你身邊的物流專家」。其貨運事實性問答準確率超過90%，在貨拉拉業務知識、貨運行業概念知識、貨運企業信息、貨運行業洞察、貨運法律政策等維度能力評測中均表現優秀。

　菜鳥供應鏈在去年6月即發布了一款基於大模型的數字化供應鏈產品「天機π」，通過菜鳥算法+基於大模型的生成式AI輔助決策，在銷量預測、補貨計劃和庫存健康等領域實現提質增效，有力推動物流供應鏈進入大模型時代。

　國內物流行業也於今年成立了首個專注於大模型應用研究與實踐的聯盟「物流智能聯盟」，旨在加速大模型在物流領域落地，用AI助力物流行業增效降本和業務創新。

　潛力有待挖掘與釋放

　順豐科技總裁唐愷指出，近年來，通用人工智能特別是大語言模型技術顯著進步，深刻改變了多個行業生態。但在物流供應鏈這一複雜且高度專業化的領域內，其應用潛力尚未得到充分挖掘與釋放。

　由中國商務部流通業發展司、中國物流信息中心共同編寫的《中國商貿物流發展報告（2023）》顯示，2023年，中國社會物流總額為352.4萬億元，社會物流總費用占GDP的比率為14.4%。其中，中國商貿物流總額達126.1萬億元，同比增長5%。(深圳商報記者 肖晗)