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  3月，货拉拉自主研发的货运无忧大模型亮相；8月18日，顺丰科技推出“丰知”物流决策大模型；8月21日，京东物流宣布第6代无人车将搭载大模型技术……

  随着人工智能技术的加快速度进行发展，大模型正不断融入到公路物流领域中。今年以来，多家快递物流公司相继布局物流大模型，预示着物流行业数字化转型将进入全新发展阶段。

  在众多产业场景中，公路物流具有体系完善、环节众多、数据复杂、场景丰富等特性，是大模型落地应用的主要领域之一。如今，大模型的深层次地融合，正深刻改变着公路物流市场格局，引领行业迈向新的发展阶段。

  “一直以来，物流是AI落地的重要场景之一。如今，随着大模型的到来，或将率先为公路物流行业带来红利，重塑数字货运生态，改变各个场景的运作方式，帮助物流公司实现降本增效。”物流行业专家孔震表示，目前来看，头部物流公司已进入服务广泛领域的新阶段，未来在大模型的赋能下，这一些企业将加速转变发展方式与经济转型，向第三方输出更存在竞争力的产品和服务。

  “当前，大模型技术对公路物流行业各个链条均产生深远影响。”贯铄资本首席执行官赵小敏强调，利用大模型的前沿技术与创新理念，能够逐步推动物流供应链效率提升。例如，针对机器人交互性与链动性受限的问题，大模型的融入将极大增强机器人在运转、分拣、配送等环节的专业性与互动性。同时，物流信息数据全面可视化也将成为现实，为行业带来前所未有的透明度和管理效率。

  此外，在物流规划与调度方面，大模型可以通过对大量历史数据的分析，准确预测货物流量、需求趋势及运输时间。这使得物流公司可以更加科学地规划运输路线、安排车辆和人员，减少空载率和等待时间。例如，通过一系列分析不一样的地区的订单量、交通状况等因素，大模型可以为货车司机推荐最佳行驶路线，避开拥堵路段，缩短运输时间。

  在物流安全方面，大模型的应用同样成果显著。通过对车辆行驶数据、货物状态进行实时监测和分析，大模型可及时有效地发现潜在安全风险，并发出预警。例如，当车辆出现异常行驶情况或货物发生损坏时，大模型可立即通知有关人员做处理，保障货物运输安全。

  “今后，大模型技术将逐步成为推动行业变革的关键力量。凭借强大的数据处理与分析能力，大模型技术能够助力公路物流行业实现质的飞跃，引领其向更高效、更智能的方向发展。”孔震说道。

  当前，公路物流行业正加速向数字化、智能化方向迈进，大模型技术作为关键突破口，正成为企业竞相争夺的制高点。自去年起，多家网络公司和物流平台已积极投身其中，深入探索“大模型＋物流”的融合模式，力求在变革中占据领先地位。

  去年6月，菜鸟发布一款基于大模型的数字化供应链产品“天机π”，在销量预测、补货计划和库存健康等领域实现提质增效，有力推动物流供应链进入大模型时代；去年7月，京东正式推出言犀大模型，支持语言、语音、视觉、多模态等，融合70％通用数据与30％数智供应链原生数据，致力于深入物流产业场景，解决现实痛点问题。

  百度地图于去年9月底宣布推出物流大模型Beta版，率先在物流地址解析、物流调度决策两大领域开展应用；去年10月，福佑卡车与腾讯围绕共创首个数字货运大模型达成全面战略合作；同期，“快递100AI大模型”成功上线月，由阿里云、菜鸟网络、高德地图、中远海运、东航物流、圆通速递、申通快递、中通快递、德邦快递、G7易流、地上铁及浙江大学智能交通研究所等成员组成的“物流智能联盟”正式成立，该联盟致力于大模型在物流领域的应用研究与实践，一同推动公路物流行业智能化转型。

  如今，随着顺丰自研大模型的推出，以及京东物流将大模型技术应用于车辆之中，物流大模型领域的竞争由此进入一个更为激烈的新阶段。

  “在物流大模型的竞争中，技术创新被视为制胜的关键。企业若想突出重围，必须加大对AI、大数据、物联网等领域的投入力度，不断探索新的算法与技术，推动技术迭代升级，以优化大模型的性能与效率。另外，技术的真正价值在于实际应用，物流大模型的使命，是助力公路物流行业迈向新高度。因此，企业在追求技术先进性的同时，还需兼顾应用的功能最大化与成本最优化，确保技术成果能够高效转化为行业发展的实际动力。”孔震说道。

  痛点问题不容忽视目前，物流大模型应用探索虽已取得初步进展，但该领域仍处于发展初期阶段，面临若干亟待解决的痛点与难题。

  “现阶段，尽管众多大模型展现出良好的通用性，但在垂直领域尤其是细分场景下的数据集却显得十分匮乏，导致在特定场景中表现不尽如人意。比如在公路物流领域，大模型会面临诸多挑战。一方面，公路货运业务错综复杂，货物规格多样、车型种类非常之多，且涉及多个环节，从司机接单、装运、卸货到用户下单、沟通、收货付款，整一个流程极为繁琐；另一方面，客户的真实需求各异，对货物类型、运输时效、距离、成本等均有不一样的要求，这使得普通大模型难以全面理解并准确应对如此复杂的货运体系，很容易产生判断误差。”孔震介绍说。

  某快递企业负责人也指出，货运业务涉及订单、货物、车辆、驾驶员、路线等多个角度的数据，这一些数据不仅体量庞大且种类非常之多，更关键的是它们处于持续动态变化之中。货物的实时状态、位置信息、运输进度等都在一直更新，这对物流大模型提出更高要求，即需具备实时捕捉、处理动态数据的能力，也要据此作出精准预判与决策。然而，当前市场上的大模型产品在这方面尚显不足，难以满足公路货运业务的实际需求。

  此外，公路物流行业涉及大量敏感数据和客户信息，数据安全也面临着严峻挑战。在物流大模型的应用过程中，如何确保数据安全和隐私保护成为当前亟待解决的问题。

  福佑卡车技术合伙人陈冠岭曾表示，当前物流大模型仍处于发展早期阶段，在公路物流这一垂直领域内，由于产品需求高度依赖准确性而非创意性，因此对大模型的输出精度提出严格要求。然而，现有大模型在准确性方面尚显不足，表现出较强的随机性，亟需通过算法层面的深入优化以及海量数据与多元场景的持续丰富来克服这一挑战，这也是当下物流大模型所面临的最大难题。

  “鉴于货运行业强垂直特性，轻量化与场景化的发展路径更为适宜。”孔震强调，面对激烈的市场之间的竞争，大模型企业不应盲目追求规模扩张，而应精准定位市场，深度剖析需求，融入实际场景，以差异化优势赢得用户青睐。“企业要清楚一点，用户的核心诉求并非大模型本身，而是解决实际问题的有效方案。因此，企业应避免陷入先构建大模型再寻找适配场景的误区，而应先明确应用场景，据此定义所需功能，再针对性训练专业模型。惟有深刻理解并践行此道，方能在激烈竞争中脱颖而出。”他说。