在竞逐物流的大型模型中，BATJ虽然路径不同，但最终目标是相同的

随着ChatGPT的诞生，大模型这一概念在今年的上半年得到了广泛的关注和讨论，逐渐成为科技行业中的热门话题。从去年开始，国内大模型行业便进入爆发期，无论是数量还是质量都呈现出爆发式增长趋势。据我们所知，我国已经发布了近80个规模超过10亿参数的大型模型，这使我国在全球排名第二。大模型的火爆带动了国内相关领域的发展和繁荣，尤其是以人工智能为代表的新一代信息技术的应用更是推动着国内制造业的升级与转型。但是，在AI技术迅猛进步的背景下，今年的下半段，我国的大型模型开始逐步从泡沫状态转向产业化。

大家都知道，大模型的诞生为我们带来了前所未有的机会——每一个行业都将经历大模型的重塑，公路物流领域当然也不是例外，大模型已经开始在公路物流中发挥作用。随着大模型在各行各业中应用的日益广泛,“大模型+公路物流”这一新型商业模式正受到越来越多业内人士的关注与青睐。自今年开始，众多的互联网巨头和物流平台公司纷纷加入，努力研究“大模型+物流”的结合方式。很明显，公路物流领域正在快速进入一个被称为“大模型时代”的新阶段”。

整体布局与预期高度一致
自从大型模型与物流行业的融合，国内的主要制造商都开始了他们的战略布局。在今年的6月份，菜鸟供应链推出了一款名为“天机π”的数字化供应链产品，该产品是基于大型模型构建的”；在7月份，京东正式发布了言犀大模型，旨在更深入地探索物流产业的各个方面；到了9月底，百度地图依托百度大模型的技术实力，发布了物流大模型Beta版；腾讯也不愿意落后，与福佑卡车围绕共同创建首个数字货运大模型达成了全面的战略合作，为“物流大模型”注入了新的活力。随着互联网经济和电子商务的发展，传统物流业正面临着巨大变革,“互联网+”正在改变人们生活方式及工作习惯，这使得越来越多的企业开始重视自身的商业模式创新，并将目光投向了物流行业。目前，众多的“BATJ”品牌正纷纷涌入物流大模型的领域，这背后的原因显而易见。

从政策角度看，智慧物流正在逐步受到各级政府的关注和支持，而大型模型有助于物流行业向智慧物流方向进行转型和升级。目前我国物流业已经进入大模型时代，传统物流企业纷纷将业务重心转向大数据应用和智能制造领域，并取得了良好的经济效益。在过去的几年中，我国陆续推出了若干旨在支持智慧物流增长的积极政策，持续促进物流领域向数字化和智能化的方向发展。在此背景下，传统物流企业也纷纷开始探索“互联网+”模式下的新型物流服务模式，以满足客户个性化需求。随着大模型时代的兴起，物流行业得以走向标准化、模块化和自动化的道路。这不仅重新塑造了数字物流的生态环境，也改变了各种物流场景的操作模式，进一步释放了生产潜能，并为物流行业带来了商业价值，助力物流公司降低成本并提高效率。

从市场的角度看，消费者对于物流服务的多元性和个性化的需求正在逐步上升，而大型模型可以为物流领域提供更为卓越的服务体验。同时随着信息技术在物流领域的快速发展，传统运输方式已经无法满足日益增长的多样化、差异化、定制化物流服务要求。为了适应各种消费者对物流服务的独特需求，物流公司必须持续地进行服务模式的创新。传统的物流服务模式已经无法满足新时代人们对于高品质、高效率、低成本的要求。大模型技术的深度运用有潜力为数字物流的全链路运营效率、客户服务体验以及业务创新带来显著的改变。大模型能够通过分析数据来预测未来发展趋势，帮助物流企业更好地规划自身发展战略。因此，物流行业作为大型模型实施的最佳场景之一，在大模型技术与产业融合的驱动下，预计将获得更为高效、智能化和用户友好的服务体验。

从技术角度看，大模型技术与现代物流的深度结合，有助于进一步丰富物流的多种功能，从而推动物流行业朝着可持续和高品质的方向发展。目前，在智能物流领域，大模型已逐渐成为了一个重要分支和研究热点。尽管物流行业向智能化发展的门槛相当高，但自大型模型问世以来，物流领域应用人工智能的难度已经进一步减小。大模型技术能够将海量数据转化为有效信息和知识，并以可视化方式呈现给用户，帮助企业快速获取需求信息及决策支持。得益于数据、实际场景和多年的技术沉淀，物流领域已经崭露头角，成为产业大模型实施的首选场所之一。目前，我国物流企业普遍面临着成本居高不下和效率低下等一系列难题。将大型模型深入整合到物流服务供应链的各个环节中，将有助于解决物流行业面临的核心问题，从而实现行业质量的提升、成本的降低和效率的增加。

造成这种情况的原因截然不同
大模型正在逐渐成为公路物流领域的一部分，百度地图、菜鸟、腾讯、京东物流等公司已经针对物流行业推出了大模型的解决策略，旨在寻找大模型与产业融合的最佳方案。从某种程度上讲，大模型在促进行业发展方面有着重要意义，而对于传统企业而言也有很大的推动作用。然而，需要强调的是，尽管各大互联网公司朝着物流大模型的发展步伐相似，但背后的驱动因素却各不相同。

对于百度而言，深入研究物流的大型模型将有助于其自动驾驶的布局，进而探索新的增长机会。随着人工智能的发展，自动驾驶已经开始进入商业化应用阶段，这将是未来智能交通发展的主要方向之一。在最近的几年中，百度在网络领域遭遇了前所未有的挑战与压迫，但公司中最有潜力且最具挑战性的自动驾驶服务，可能会成为百度未来收益的新来源。自动驾驶作为未来汽车发展的趋势之一，已被国际知名车企广泛关注，并投入巨资进行研发与推广。在这样的大背景之下，百度对物流大模型进行了深入的研究和开发，通过数字化和智能化的技术手段，能更有效地协助自动驾驶系统更准确地感知周围环境，并据此做出明智的决策和车辆控制。随着自动驾驶技术发展到今天，自动驾驶已经不再是一个新鲜话题了，它已被应用于多个行业中。得益于物流大模型技术的支持，自动驾驶技术预计将产生巨大的商业潜力。

对于阿里公司来说，加大物流模型的投入可以有效地提高物流的效率和品质，从而达到更为精确的节能和效率提升。近年来，物流行业发展迅速，物流需求越来越多元化。随着物流需求的多元化，我们看到了更为复杂和个性化的物流服务的出现。随着快递物流行业数字化的持续深化，阿里也开始在技术上将大型模型融入到物流的实际应用中，旨在增强服务体验并实现成本降低和效率提升的双重目标。更具体地说，阿里通过持续地对大型模型进行训练和调整，成功地模拟了不同传动带在多种环境下的最佳速度，从而在最大限度上降低了能源消耗和损失。

对于腾讯而言，涉足物流大模型将有助于进一步促进数字与实体的融合，从而增强整个行业的竞争力。“数实融合就是让互联网思维真正落地到实体经济中去。”在过去的几年中，腾讯始终致力于推动数字与现实的融合，这种融合被视为大模型的核心竞技场。大模型是否能够成功实施，关键在于它是否能与各种行业的实际应用场景相融合。在传统货运领域，由于缺乏统一的标准化管理和标准体系，导致不同企业间存在数据不对称现象。因此，腾讯与福佑卡车合作，共同创建了第一个数字货运的大型模型，旨在加速其在物流领域的数字化和智能化进程。得益于福佑卡车的专业支持，腾讯的大型物流模型预计将展现出独特的竞争边缘。

对于京东来说，采用大规模的物流布局模型可以进一步提升供应链的效率，并更有力地解决行业中的问题。物流是供应链上最关键的环节之一，也是影响整个供应链效率和成本的核心因素。京东集团作为电子商务领域的领军者，对供应链的关注和重视是不容置疑的。因此，彻底消除物流供应链中的系统不稳定性，并确保所有中间环节的畅通，变得尤为关键。京东的物流大模型布局，可以赋予供应链中需要处理的复杂数据和任务场景能力，使其能够适应不断变化的复杂环境，并根据不同品类、不同行业的发展痛点，处理各种复杂数据。

每个人背后都有自己的依靠

现在，随着大型行业模型在国内的广泛应用，许多互联网大公司也已经开始在物流模型领域进行布局。不过，从目前来看，物流大模型似乎并没有像他们想象中那样成为电商们争夺的焦点和热点，反而是被众多传统企业所忽视。不可否认，物流领域正站在一个新的历史节点上，与此同时，“BATJ”也即将在这一领域引发一场“大模型之战”。然而，不论是哪位参与者，物流大模型这一新兴力量的出现，都离不开大型企业的大力扶持。

首先，百度的生态结构和先进的人工智能技术，为物流大型模型的实际应用提供了关键的支持。二是，物流大模型与互联网+、物联网等相关领域有着紧密的联系。百度生态具有丰富的内涵，包括百度地图、自动驾驶等多种业务，甚至可以视为物流大模型的理想实施场景；其物流智能解决方案更是涵盖了从订单管理到车辆调度以及仓储配送整个供应链的全流程，对其进行有效支持，将成为实现物流智慧化转型升级的关键。百度人工智能作为全球前沿的人工智能研究与开发机构，其技术实力在整个行业中名列前茅，为其庞大的物流模型提供了强大的技术后盾。二是，在当前互联网企业竞争日趋激烈的情况下，企业需要不断地通过新产品创新来保持竞争力，而物流大模型的出现恰好符合了这一需求。百度借助其独特的能力，对物流大模型的每一个环节进行深度赋能，从而助力物流大模型的成功实施。

其次，阿里拥有庞大的数据资源和场景优势，这为其物流大模型的成功实施提供了坚实的基础。三是，人工智能技术及互联网思维可以有效助力其实现精准化物流运输，从而降低企业运输成本。大家都知道，大模型的成功实施依赖于数据和场景的支持。凭借先进的AI技术和强大的大数据处理能力，阿里在物流的各个环节，如运前调度、运中管理和运后分析中，都积累了丰富的物流行业数据和服务物流场景的实践经验。此外，通过对物流企业客户需求及物流运营状况进行深入挖掘与研判，还可以挖掘出用户的个性化特征。这批数据和实践经验可以极大地确保物流运输的安全性和高效性，助力于物流全流程的成本降低和效率提升，使得物流大型模型的实施变得更为简单、迅速，并更有可能取得成功。

第三点，腾讯凭借其强大的技术支撑和丰富的服务经验，为物流大型模型的成功实施提供了坚实的基础。腾讯专为大型行业模型设计了国内性能领先的计算集群星脉网络和AI原生向量数据库，以更有效地支持物流大模型的实际应用。腾讯利用了互联网和AI技术，在实体经济和生产领域进行了大量的探索和尝试。在这些努力中，腾讯积累了大量的物流行业企业服务经验和数据，这些都为物流大模型的广泛应用提供了有力的推动。

第四点，京东在物流行业的内容积淀和经营经验，为其大型模型的成功实施提供了坚实的后盾。京东在物流领域深耕已久，始终致力于创新和探索，不只是在国内构建了一个庞大的物流体系，更是为了提供迅速且准确的配送服务；为了提高用户的忠实度和忠诚度，还推出了多种独到的运营策略。从目前来看，其已经构建起较为完善的大平台体系和强大的供应链体系，并将持续不断地进行优化升级。京东多年来积累的高质量商品供应链、高效的物流配送、创新的营销策略和精准的用户运营，可以说为其物流大模型的实施，提供了足够稳定的支撑底座。

所面临的挑战几乎没有太大差异
在物流大模型这一领域，互联网大企业已经崭露头角，“BATJ”在全力以赴的同时，也纷纷展示了他们的实力，准备展开一场大规模的竞争。从早期的仓储、分拣等环节，到如今的配送中心，物流大模型已被广泛运用于各行各业。然而，随着物流数字化时代的到来，尽管物流大模型领域将迎来新的变革和巨大的发展机会，但它仍然面临许多限制和挑战。

首先要明确的是，当前的物流大模型仍然是在其发展的初级阶段，这需要更多的时间来积累和完善。其次，由于各个行业之间存在着较大差异，所以，不同企业所建立起来的物流大模型可能会出现一些不一致的地方。尽管大模型在通用领域的应用已经走在前列，但其在物流和其他垂直领域的应用仍然处于初级阶段。这意味着为了进行训练和部署，它需要大量的计算和存储资源，这无疑会消耗大量的人力、物力和资金。此外，由于大模型中涉及到很多复杂而庞大的算法，所以一旦发生错误将会带来严重的后果。此外，物流大型模型还需处理大量的敏感数据，因此，确保数据的隐私、机密性和安全性对于开发者来说，无疑是一项极具挑战性的任务。

再者，物流领域对于大型模型的输出精度有着较高的期望，而这些大型物流模型在实际应用中仍面临一些挑战。再次，目前国内大部分学者对物流领域大模型研究都是针对某一个方面进行分析，缺少全面系统的理论支持。大家都知道，物流行业是连接产业链的上游和下游、涉及供应链的多个环节的，其组织和运营相当复杂，应用场景也非常广泛。同时，大模型也是一种对时间敏感型系统，其输入信息通常都是随机出现的。因此，在物流领域，对大型模型的输出精度有着极高的要求。然而，当前的大型模型具有较强的随机性，其准确性尚待提高。为了解决这一问题，我们需要在算法上进行进一步的优化，并利用丰富的数据和场景资源。这意味着，在短时间内完成这些任务是相当困难的。

最终，在物流大模型这一领域，已经汇聚了数家互联网大公司，这使得行业内的竞争变得不可避免。因此，各互联网巨头们纷纷将目光聚焦到物流大模型这一新兴领域中。如今，像百度、阿里、腾讯和京东这样的互联网大公司都已经向公众展示了他们的物流模型。除此之外，顺丰、快递100和G7易流等快递公司也在积极探索如何更好地应用这些物流模型。在这场角逐中，既有传统物流企业和新兴电商巨头的参与，又有互联网巨头加入进来。这批参与的玩家，在AI技术、行业经验、数据积累和场景应用等多个方面，都展现出了他们独有的优势。在这种背景下，各大游戏厂商也纷纷推出相应版本的物流大模型产品。我们可以预期，随着玩家在物流大模型领域的应用日益深入，未来玩家间的争夺将变得更为剧烈。

总体而言，物流大模型的进展是一个不可逆的发展方向，它预计会给物流行业带来深刻的变革，但其成功实施也将是一场持久的长跑。在大数据，云计算等新技术和新理念的推动下，大模型必将成为物流企业创新转型升级的利器。我们寄望于大型模型能够重新塑造物流的生态环境，并为物流行业带来更为卓越的服务体验；我们期待，随着大模型在物流领域的深入渗透，必将对整个供应链产生重大影响。我们坚信，那些能在物流环境中率先采用大型模型的人，将有机会在将来获得更多的收益，但这一切都需要时间来确定答案。