貨運大模型的未來：輕量化、場景化

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“加快數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展，已成為物流行業(yè)的重要戰(zhàn)略方向。”6月25日，在第十九屆中國國際物流節(jié)暨第二十一屆中國國際運輸與物流博覽會&2024亞洲物流雙年展在上海開幕，中國交通運輸協(xié)會會長、原鐵道部副部長胡亞東在開幕致辭中表示。

這個吸引了中外無數(shù)物流企業(yè)的展會，今年的重點之一是“數(shù)智”，智慧交通、物流數(shù)智化裝備等成為主角之一。在這個國內(nèi)外物流廠商言必談數(shù)智化的時代，大模型成為“兵家必爭之地。

在眾多垂直產(chǎn)業(yè)場景中，作為大模型落地應(yīng)用的一大領(lǐng)域，物流領(lǐng)域的大模型之爭正在進入白熱化。阿里、京東等巨頭，以及順豐、貨拉拉、福佑卡車等來自物流領(lǐng)域的龍頭和獨角獸們，正各展所長，加速物流走向數(shù)智化、集約化、精細化。

一場劇變，即將發(fā)生。

物流大模型進入應(yīng)用之爭

今年6月，電商和快遞過了一個歷史上最有效率的618。

“今年618可能是快遞行業(yè)有記錄以來效率最高、最平穩(wěn)的618”，快遞行業(yè)專家向媒體總結(jié)道。在此背后，有物流大模型的功勞，京東物流今年就首次深度應(yīng)用了物流大模型、數(shù)字孿生等前沿科技。

在巨變的618背后，是巨變的物流行業(yè)，以及各家大模型的爭先恐后發(fā)布。

去年6月開始，物流行業(yè)的大模型相繼落地——

2023年6月，菜鳥發(fā)布基于大模型的數(shù)字供應(yīng)鏈產(chǎn)品“天機π”；

2023年7月，京東推出“言犀大模型”，基于大模型的數(shù)智化供應(yīng)鏈產(chǎn)品“京東物流超腦”也首次示人；

△京東物流超腦：自動生成全局最優(yōu)供應(yīng)鏈解決方案。

2023年9月，百度地圖推出物流大模型 Beta版；

2023年10月，騰訊與福佑卡車宣布將聯(lián)合打造行業(yè)首個數(shù)字貨運大模型；

2023年10月，“快遞100 AI大模型”成功發(fā)版上線，在工單客訴處理場景落地應(yīng)用；

2024年3月，阿里云等成立首個專注于大模型應(yīng)用研究與實踐的聯(lián)盟“物流智能聯(lián)盟”；

2024年3月，貨拉拉首次公開了貨運無憂大模型……

一年的時間內(nèi)，物流大模型從無到有，從一家有到各家都在布局，跨過了第一階段的建設(shè)期間。具體來看，這些大模型因為其背景行業(yè)和數(shù)據(jù)的不同，有著不同的側(cè)重，菜鳥、京東的數(shù)據(jù)關(guān)注點在人與商品，貨拉拉的關(guān)注點是人、司機與商品。

同時，這些大模型采取了或合作或自建的方式。

其中，阿里、京東等巨頭自研的大模型，希望嵌入行業(yè)基底，為各物流企業(yè)打開通路，“物流智能聯(lián)盟”的成立就是如此，除了阿里云、菜鳥、高德地圖這些阿里系企業(yè)外，這個聯(lián)盟還吸引了中遠海運、東航物流、圓通速遞、申通快遞、中通快遞、德邦快遞等企業(yè)參與。

對于這些物流企業(yè)來說，站在阿里、京東、百度等巨頭的肩膀上的確是明智之舉。快遞100就搭載了百度文心大模型，產(chǎn)品負責(zé)人陳天貴表示，大模型還沒到達一個足夠成熟的階段，目前首要考慮的是與公有云大模型進行通力合作，團隊的重點會放在場景化應(yīng)用的創(chuàng)新上。

當(dāng)然，也有一些物流企業(yè)試圖進行自研。貨拉拉就是其中之一，貨拉拉CTO張浩表示，“物流的關(guān)鍵壁壘在于效率，我們將堅持發(fā)展技術(shù)的力量，實現(xiàn)零散運力的精細化運營和平臺的更大價值，為互聯(lián)網(wǎng)物流行業(yè)的發(fā)展貢獻一份力量。”

隨著眾多企業(yè)的入局，以及眾多大模型的發(fā)布，物流行業(yè)的大模型之爭發(fā)生變化。如果說此前的競爭焦點是“建”，各家都在比拼比對方快一點更快一點，那么現(xiàn)在，競爭焦點轉(zhuǎn)向了應(yīng)用。

領(lǐng)先的野望

“中國可以利用自身龐大的工業(yè)系統(tǒng)，在邁向自主人工智能的道路上取得領(lǐng)先地位。”這是今年3月，約瑟夫·希發(fā)基思在中國發(fā)展高層論壇期間提出的觀點——約瑟夫·希發(fā)基思是中國科學(xué)院外籍院士，2007年圖靈獎得主。

他描述的這種可能性，正是阿里、京東、貨拉拉等執(zhí)意要布局物流大模型的原因之一。

進一步來看，他們布局大模型的原因有兩個：第一，物流大有可為；第二，自己能為。

一方面，物流大有可為。

在《一點財經(jīng)》看來，一，物流是商業(yè)的命脈，空間大，大模型能帶來更好的經(jīng)濟和社會價值；二，物流的環(huán)節(jié)眾多、場景豐富、數(shù)據(jù)復(fù)雜，大模型可以加速推動其智能化；三，物流還有有很大的效率提升空間，大模型可以大有作為。

由中國商務(wù)部流通業(yè)發(fā)展司、中國物流信息中心共同編寫的《中國商貿(mào)物流發(fā)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(mào)物流總額達126.1萬億元，同比增長5%。

盡管我國商貿(mào)物流逐漸由批發(fā)業(yè)物流逐步向供應(yīng)鏈服務(wù)拓展、零售業(yè)物流等加快實現(xiàn)精細化轉(zhuǎn)型，但由于連接產(chǎn)業(yè)鏈上下游、涉及供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)眾多，組織運營較為復(fù)雜，導(dǎo)致存在信息不暢、環(huán)節(jié)較多、組織偏弱等問題，在數(shù)字化、智能化上還有較大的空間。

以貨運物流為例，張浩就表示，“當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)物流行業(yè)的數(shù)智化水平還有較大提升空間”，“坦率的說，我認為互聯(lián)網(wǎng)貨運行業(yè)跟其他的O2O平臺、互聯(lián)網(wǎng)平臺差距還比較遠，還有非常多的工作要做。”

另一方面，自己能為。

大模型需要算法、算力和大數(shù)據(jù)，其中，算法需要技術(shù)積累，算力需要硬件支撐，大數(shù)據(jù)需要業(yè)務(wù)積累。

憑借多年的業(yè)務(wù)積累，無論是阿里、京東、百度等巨頭還是貨拉拉等行業(yè)龍頭，在物流領(lǐng)域都積累了大量的、多樣化的數(shù)據(jù)，也有一定的技術(shù)能力。其中，阿里、京東電商起家，積累了物流、商流、金融流數(shù)據(jù)，貨拉拉積累了海量的本地貨運數(shù)據(jù)。

至于技術(shù)實力，在技術(shù)內(nèi)卷嚴重的中國互聯(lián)網(wǎng)，不說阿里、京東這些巨頭每年的巨額投入，貨拉拉這樣細分賽道的龍頭也積累了一定的技術(shù)實力。

其中，近些年來，阿里每年的科技投入超過1000億元，目前中國80%的科技企業(yè)，以及一半大模型公司都跑在阿里云上面。在2023年阿里云棲大會上，阿里巴巴集團主席蔡崇信強調(diào)，未來會繼續(xù)加大對阿里云的研發(fā)投入。

△阿里云宣布通義千問主力模型降價

貨拉拉這樣身處細分領(lǐng)域的企業(yè)，數(shù)據(jù)的積累與技術(shù)實力的提高伴隨著對行業(yè)改造的深入。2015年，隨著司機、用戶信息數(shù)據(jù)的積累，開始進行精準匹配；2019年，開始全面應(yīng)用算法；2020年，基于AI、大數(shù)據(jù)等技術(shù)打造了智慧大腦中臺系統(tǒng)，奠定了其AI底層技術(shù)基礎(chǔ)。

這些技術(shù)上的努力，最終匯集到一起，推動物流行業(yè)的數(shù)智化加速。

輕量化是未來

隨著物流大模型轉(zhuǎn)入應(yīng)用之爭，其發(fā)展邏輯也在發(fā)生著改變。

建立之戰(zhàn)，大家比拼的是誰的技術(shù)更領(lǐng)先，誰的速度更快，現(xiàn)在，在技術(shù)領(lǐng)先性比拼的同時，大家比拼的還有誰的賦能更精準、功能更容易上手——歸根結(jié)底，這還是一場速度之爭，只有更快、更多地在行業(yè)內(nèi)扎根，才有能力、有動力更快迭代。

而要贏得這場速度之爭，一些趨勢正變得明朗。在中信智庫發(fā)布的《人工智能十大發(fā)展趨勢》中，趨勢八是“大模型輕量化：降低應(yīng)用成本、帶動端側(cè)算力發(fā)展。”

有人做過計算，大模型GPT-3訓(xùn)練時所需要的能耗，相當(dāng)于一個人從紐約到舊金山往返飛行550次。即使訓(xùn)練完了，在做推理的時候，每個月仍然會花大概1200萬美元。“這是一個非常耗能源、耗算力、耗資源的方式”，聯(lián)想集團首席技術(shù)官、高級副總裁芮勇博士表示。

技術(shù)只有落地應(yīng)用才有價值。物流大模型的最終目的，是讓物流行業(yè)發(fā)展走上新的臺階，這意味著，物流大模型在考慮技術(shù)上的先進性的同時，還要考慮應(yīng)用上的功能最大化、成本最優(yōu)化。

要如何實現(xiàn)？貨拉拉貨運無憂大模型的研發(fā)理念值得借鑒，那就是是輕量化和場景化，不貴大而貴精，在具體需求上追求極致，實現(xiàn)功能最大化。“如何用最少的人、最少的變化去實現(xiàn)業(yè)務(wù)需求，這是我每天都在思考的事情”，張浩的這種思維在大模型上也得到了體現(xiàn)。

貨運大模型存在車貨非標、貨運場景環(huán)節(jié)眾多、需求多樣、數(shù)據(jù)復(fù)雜等難題。比如，由于貨物的體積、重量不標準，車輛存在多種車型，導(dǎo)致大模型必須理解復(fù)雜的車型和貨物信息才可以更好地服務(wù)于司機和用戶。

比如，貨運涵蓋了訂單、貨物、車輛、駕駛員、路線等方面數(shù)據(jù)，包含文本、數(shù)字、圖像等多種形勢，且由于貨物和車輛位置實時變化，數(shù)據(jù)存在大量的動態(tài)變化，導(dǎo)致貨運數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和不確定性較高。

貨拉拉的思路是以繁化繁，將繁變簡。通過構(gòu)建更加復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)，貨拉拉貨運無憂大模型可針對復(fù)雜數(shù)據(jù)提升預(yù)測精度；通過在大量多樣化數(shù)據(jù)上的訓(xùn)練，還具備更強的泛化能力和適應(yīng)性，可以適應(yīng)更多種類的任務(wù)和數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)顯示， 貨運無憂大模型在貨運事實性問答上的準確率達90%以上，在貨拉拉業(yè)務(wù)知識、貨運行業(yè)概念知識、貨運企業(yè)信息、貨運行業(yè)洞察、貨運法律政策等維度能力評測中均達到業(yè)界領(lǐng)先水平。

在此基礎(chǔ)上，貨拉拉選擇了幾個貨運環(huán)節(jié)中的典型場景落地，包括AI邀約、 AI客服、審核判責(zé)、AI招聘、多模態(tài)AI助手等，未來將持續(xù)探索面向用戶/司機的AI助手業(yè)務(wù)可行性，比如在司機側(cè)實現(xiàn)訂單管理功能，可以提醒司機哪里有貨，哪里單多，提高接單搶單效率。

△貨拉拉AI招聘的可定制化聊天機器人

“別人用了效率就高，質(zhì)量就好，你沒有用，跑到最后一個自然會被甩掉”，順豐速運總裁王衛(wèi)的這句話代表了行業(yè)對大模型的認可。實現(xiàn)大模型落地，以輕量化、場景化快跑起來，或許是能夠更快在這個新領(lǐng)域站穩(wěn)的方式。

結(jié)語

大模型是一場技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用落地的雙重賽跑，前者考驗技術(shù)先進性，后者考驗產(chǎn)品落地和應(yīng)用性。對當(dāng)下正處于激烈競爭的大模型廠商來說，把領(lǐng)先的技術(shù)，融于復(fù)雜的業(yè)務(wù)，最終融匯出簡單好用、能落地到具體業(yè)務(wù)場景中的產(chǎn)品，才是關(guān)鍵。

在應(yīng)用之戰(zhàn)中，能否輕量化、場景化，決定了大模型們對各行各業(yè)的革新進程與深度。

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