DeepSeek火出圈，AI和大模型将如何改变物流行业？

随着新质生产力的快速发展和新兴技术的应用，物流行业正经历一场前所未有的变革。而这，或许仅仅是个开始。

今年年初，DeepSeek的惊艳亮相，犹如一颗重磅炸弹，在全球AI领域掀起了巨大影响。这款以“高性能、低成本、强生态”著称的AI巨擘，不仅在推理能力上媲美国际顶尖水平，更凭借其独特的混合专家架构（MoE）和动态量化技术，将推理成本降至GPT-4的惊人的7%。

在物流行业——这个高度依赖效率与成本控制的战场，如今主流物流玩家如顺丰、京东物流、菜鸟以及中远海运等不同细分赛道的龙头企业，都在积极布局大模型技术，力图在这场数字化革命中抢占先机。然而，物流行业作为一个传统的实体行业，其链路长、场景复杂，涉及众多线下人员与设备，如何让AI和大模型与物流场景及业务深度融合，实现应用落地并产生实际效益和价值，仍是亟待解决的重大课题。

DeepSeek的横空出世为破解物流行业诸多难题提供了新的可能性。它是否能够成为行业升级的里程碑？大模型又将如何重构物流全链路？面临的挑战又有哪些？

AI和大模型能在物流行业做些什么？

如今物流行业面临的挑战，主要包括信息不对称、上下游环节复杂以及信息流转中的错误，这些问题都会影响决策的准确性。此外，平衡成本与效率也是一大难题，在不同场景下实现资源配置的最优化并不容易。作为劳动密集型行业，物流行业的标准化程度远不及制造业，高度依赖人力和管理经验，导致决策过程随意性强，缺乏可持续性。同时，由于物流活动多在开放环境中进行，交通状况、天气变化及政策调整等外部因素对其影响显著。

随着供应链的发展，市场对物流企业的期望也在提升，要求它们从传统的被动服务模式转向更加主动的管理模式。这意味着物流企业需要增强感知能力和预测能力，并提高客户服务交付的准确性。因此，优化这些关键领域不仅有助于解决现有痛点，还能帮助企业更好地适应不断变化的市场需求。

AI和大模型的应用目标是更广泛、更高质量地替代或辅助人的工作。在物流场景中，这种结合可以分为脑力劳动和体力劳动两个方面：

（一）脑力劳动升级：从“人工决策”到“智能决策”

• 智能调度与路径优化

大模型能够实时分析运输需求、路况、天气等多维度数据，生成最优调度方案。例如，通过动态拼车优化与实时路况分析，可提升车辆利用率。突发的情况导致交通瘫痪时，模型能在分钟内调整全网路线并协调备用仓库，将响应时间从“小时级”压缩至“分钟级”。

此外，大模型的动态博弈建模能力可以在运输调度中模拟多方利益（如承运商竞价、客户紧急度和交通管制），从而生成帕累托最优方案。

• 供应链预测与风险管理

大模型能够通过分析历史数据和市场趋势，预测未来的供应链需求与风险。结合其长序列预测能力，大模型可以分析超长期历史数据（如5年的仓储记录），从而提升需求预测的精度。

例如，通过对历史销售数据、市场趋势及外部环境因素的综合分析，大模型可以帮助企业提前做好资源准备，减少库存积压和浪费，降低运营风险。

• 客户服务与智能谈判

大模型通过自然语言处理技术，能够提供24小时在线客户服务，并生成智能谈判策略。例如，基于客户需求和市场行情，模型可以自动生成最优报价方案，提升谈判效率。同时，大模型能够理解模糊表述（如“上周发往上海的急件丢了”），自动关联运单、责任人及理赔流程。

此外，大模型具备跨模态数据对齐能力，可以同时处理文本工单、语音客服投诉和监控视频流，实现全渠道问题溯源。

• 知识管理

通过构建丰富的行业知识库，大模型可以帮助企业积累和传承宝贵的经验和知识。例如，在遇到突发事件时，系统可以快速检索相关案例，提供最佳应对方案。

（二）体力劳动升级：从“人工操作”到“智能自动化”

• 仓储自动化与机器人部署

大模型的多模态能力结合机器人技术和自动化设备，可以实现仓库内物品的自动识别、分类和存储。随着多模态能力的突破，视觉推理技术不断提升，物流场景中的复杂环境感知成为可能。比如，仓库货架破损检测（视觉分析图像+生成维修报告），无人机配送时识别地形障碍物（实时图像解析+动态路径调整）。

• 无人驾驶与智能配送

大模型能够通过实时路况分析与路径规划，实现无人驾驶与智能配送。例如，基于实时交通数据，模型可以优化配送路线，降低配送成本与时间。

• 多式联运与智能衔接

大模型能够通过分析货物特性与运输方式运力，规划最优转运方案，减少等待时间与延误成本。例如，结合区块链实现单证数字化流转，降低处理错误率。

• 数字孪生模拟

通过数字孪生技术，可以在虚拟环境中模拟实际物流操作，帮助企业发现潜在问题并进行优化。例如，在设计新的配送路线时，系统可以模拟不同方案的效果，选择最优解。

（三）延伸价值：绿色化与全球化

• 碳排放管理

大模型能够一键生成符合欧盟标准的碳排放报告，精准计算跨境运输的燃油消耗与碳排放，避免合规风险。首先，大模型通过自动化数据收集与整合，从多个数据源（如ERP系统、传感器等）提取能耗数据和物流信息，并进行精确计算。这不仅适用于直接排放（如燃料燃烧），也涵盖间接排放（如电力消耗）。基于这些数据，平台可以一键生成定制化的碳排放报告，确保企业遵守欧盟等地区的严格规定，避免合规风险。

此外，大模型还提供实时监控仪表盘，展示关键指标和趋势，帮助企业管理层及时调整策略。同时，识别减排机会并提出具体改进措施，如提高能效、采用可再生能源等，不仅能减少碳排放，还能带来经济效益。

• 全球化布局

利用大模型，将分散在世界各地的物流设施、信息网络以及业务运营网络有机结合，形成一个高效运作的整体。利用生成式AI模拟不同的供应链场景，识别潜在瓶颈和风险点，从而更快地响应市场变化，调整计划。

作为当前技术变革最为迅猛的领域之一，AI和大模型技术，在物流供应链领域的应用预计将变得更加广泛且高效。这意味着，当前技术尚无法触及的场景，未来有可能通过AI技术得以实现。未来的物流图景，将是人机协作、效率与公平并重的智能生态。当然，技术并非万能——唯有将AI的“最优答案”与行业的“生存韧性”结合，企业才能在这场变革中成为“适者”。

AI和大模型在物流行业应用有哪些挑战？

尽管AI技术能够为提升运营效率、降低成本提供了新的可能，还带来了智能化管理和精准预测等多方面的显著优势。然而，任何新技术的应用都不可能一帆风顺，AI和大模型在物流行业的实际落地过程中同样面临着诸多挑战。

1.数据层面的问题

• 数据质量与完整性：物流涉及多环节（仓储、运输、客户等），数据分散且格式不统一（如GPS、IoT传感器、订单系统），清洗和整合成本高。

• 实时性要求：路径优化、异常检测等场景需实时处理海量数据，传统架构难以支撑。

• 隐私与合规：客户地址、货物信息等敏感数据需符合GDPR、CCPA等法规，AI训练需脱敏处理。

2.技术与实施难题

• 模型泛化能力：物流场景复杂多变（如极端天气、突发需求），单一模型可能无法适应不同区域或业务线。

• 边缘计算瓶颈：车载AI、无人机配送依赖边缘设备算力，大模型部署困难。

• 系统集成难度：传统物流系统（如WMS、TMS）与AI平台兼容性差，改造周期长。

3.成本与资源限制

• 硬件投入高：训练千亿级参数模型需GPU集群，中小型企业难以负担。

• 专业人才短缺：既懂物流业务又精通AI的复合型团队稀缺，招聘成本高。

• 试错风险：AI项目初期可能无法快速见效，ROI周期长（如需求预测需历史数据积累）。

4.组织与文化阻力

• 员工接受度低：一线操作人员可能抵触自动化（如无人仓替代人工），需培训和文化转型。

• 决策层认知偏差：对AI期望过高（如认为能解决所有问题）或过低（如忽视长期价值）。

对于物流企业而言，必须深入思考AI技术如何与现有业务体系更好地结合，并确保其价值能在企业运营中得到充分体现。在制定物流科技的战略规划时，需要紧密结合企业的战略目标和经营要求，匹配合适的科技规划，并通过短期、中期和长期相结合的方式进行实施。

具体来说，科技规划不应只着眼于眼前的短期利益，而忽视长远的发展机会；也不能盲目追求那些尚未成熟或难以落地的应用场景。理想的科技规划不仅要解决当前的实际问题，如降低成本和提高投资回报率，还要兼顾中长期的发展需求。

例如，当前的大模型和数字孪生技术虽然可能尚未完全成熟，但企业应提前储备和建设这些能力，为未来的竞争力打下坚实基础。通过这种平衡的策略，物流企业不仅能应对当前的挑战，还能在未来的技术浪潮中占据有利位置。

对此，您有何看法？AI是否会成为物流行业的新生产力？欢迎在评论区分享您的见解。