财经新闻网消息：
今年2月，召开中央财经委员会第四次会议，研究切实降低全社会物流成本等问题。
如何为全社会降低物流成本、提高质量和效率备受关注。 业内不少从业者都将目光投向了AI大模型等技术。 目前，新一波AIGC技术正在席卷全球技术界，并已在业界落地。 效果如何？
3月7日，物流行业首个专注于大模型应用研究与实践的联盟“物流智慧联盟”在杭州成立。 旨在加速物流领域大模型的落地，利用人工智能帮助物流行业增效、降本、营商。 创新。
对于联盟的成立，中国物流与采购联合会副会长蔡进表示：“今年的《政府工作报告》中提出用‘人工智能+’推动产业建设和价值创造并形成新动能。‘人工智能+’物流的一个重要方向是推动物流组织方式向供应链方式转型升级。在基于物流和供应链创造价值的过程中，人工智能不可或缺。”
AI浪潮下建立物流智能联盟有何意义？
蔡进表示，降低物流成本的目的是激发市场主体活力。 近十年来，物流成本的降低主要是通过不断完善物流服务体系来实现的。 但如今，他认为，不仅要建设物流体系，更重要的是通过物流服务能力的提升，提升物流服务能力，降低物流成本。 提升物流服务能力的重要途径之一是数字技术的应用。
关于数字技术的应用，蔡进提到了人工智能技术在物流领域的应用空间。 蔡进认为，“AI技术+物流”是整个“人工智能+”过程中最广泛的场景应用和市场发展空间。 原因就在于，就物流而言，它拥有最长的链条——尤其是在物流组织方式向供应链组织方式不断转型升级的过程中，它是全产业链、AI技术、人工智能技术和物流的结合。技术融合，应用场景更加广阔。
浙江大学求是特聘教授、计算机学院党委书记、人工智能研究所所长吴飞表示：人机通信的界面发生了前所未有的变化。 过去必须通过鼠标、键盘或图形界面来驱动，但现在 GPT 可以理解自然语言。 ，在人与人造物之间架起一座天然的互动桥梁，让人工智能在水与电的赋能力量下大放异彩。
《每日经济新闻》记者获悉，“物流智慧联盟”于3月7日由中国物流与采购联合会、阿里云、菜鸟、高德地图、中远海运、东航物流、圆通快递、申通快递、中通快递、德邦快递、G7一流、地铁、浙大智能交通研究院等联合成立。
阿里云智能事业群高级副总裁、公有云事业部总裁刘伟光认为，物流行业正在向数据化、AI驱动的智能物流演进。 它既是数据密集型、计算密集型的行业，也是大型人工智能模型的价值所在。 高地。 新一代人工智能（AGI）将重塑智慧物流，多重算力将成为物流行业数字化智能的必备能力。
阿里云智能副总裁、交通物流行业总经理张雷在接受记者采访时表示：“经过十几年的快速发展，物流行业已经从单一的快递物流走向综合物流，从从单一运输到多式联运物流，从国内物流走向海外跨境物流，降低物流成本，数字技术尤其是人工智能技术至关重要，依托云计算基础设施，大模式将重塑物流可以优化供应链各个环节，提升从业者和用户的体验，让物流更加智能、高效。”
AI在哪些领域赋能物流企业？
当应用于具体的物流产业链企业时，AI大模型技术能带来多大的赋能？
国家邮政局数据显示，14年来，快递行业业务量快速增长，从2009年的18.6亿件增至2023年的1320.7亿件，扩大了71倍。 随着业务发展，快递行业积极拥抱云计算、人工智能、大数据等技术，在智能仓储管理、包裹动态实时追踪、智能客服解决方案、干线物流优化等多方面实现创新。 它不仅及时支持业务增长，还使快递配送时效从几周缩短到几天。 更值得注意的是，在此期间，配送成本持续下降，快递平均单价下降了2/3。
2023年12月，有投资者询问圆通快递在交互平台人工智能应用方面的最新进展。 当时，圆通速递表示，已将机器视觉、自然语言理解、智适应学习、地图技术等人工智能技术与公司业务场景深度融合，实现业务运营实时监控、精准评估、智能化。决策、赋能全网提升运营效率、降低全网运营成本、提升公司服务质量和客户体验等。
3月7日，圆通快递总裁潘水苗在分享中表示：“中国的快递行业已经跨越了信息时代，过去的五年是全面数字化转型的过程。从今年开始，我们建议：圆通快递将从数字时代走向全面人工智能时代，All in AI。” 据了解，一拖已开发出大型模型应用YTO-GPT。
除了国内物流外，海外跨境物流也成为物流行业降本增效备受关注的潜在市场。
中远海运研发创新中心总工程师王民在接受《每日经济新闻》记者采访时提到，在航运物流领域，通过AI大模型的分析能力，可以用于智能航线规划。 、货物装载和船舶操作。 在调度方面，提供了良好的分析能力，可以帮助客户提高运营效率。
菜鸟集团副总裁、国际快递事业部总经理丁宏伟在会上表示，菜鸟的全球智慧物流网络正在充分融合技术和业务能力，为全球商家和消费者实现规模化、高性价比的全球服务。 五天内交货。 AI能力让整个智能物流基础设施成为可能。
当然，技术并不是万能的，对于垂直物流行业来说，也存在着考验和挑战。 王敏认为：首先是大车型的通用能力。 物流企业希望大模型企业能够提供更简单、好用、即插即用的技术，让技术更容易融入到物流企业自身的业务场景中，提升质量。 效率提升； 另一方面，在大模型使用的标准和制度方面，希望有更好的规范，让数据应用过程中使用更加安全、合规。
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