物流是AI落地最重要的产业场景之一。电商零售高速行驶数十年，也是因有源源不断新技术的介入，物流才得以成为关键的适配。这一次，大模型的到来也率先为物流业带来红利。前不久，菜鸟供应链也顺势发布了基于大模型的数字化供应链产品“天机π”。从仓储系统的数字化，到全链条信息化，再到数字孪生技术之于供应链体系的革新，如今，大模型又再次打开物流技术4.0时代的大门。
    供应链加速驶入“大模型时代”。“现实永远是残酷的，告诉大家真相，3月26号‘Dick在线’（顺丰30周年感言）不是我写的，是ChatGPT 3.5版本写的，还不是4.0版呢。”ChatGPT爆火后不久，顺丰速运总裁王卫分享了一张与ChatGPT对话的截图。顺丰三十周年感谢信正是出自ChatGPT之手。“科技高速发展的进程里，顺丰不可以偷懒，需要借助新事物、新工具，做到不落后。”事实上，不只是王卫和顺丰，物流作为先天更适合新技术渗透的场景之一，一直走在前面。从现阶段来看，头部物流企业均已进入服务和覆盖广泛行业领域内重要客户的阶段，而大模型的加持，无疑是对自身技术产品的升级，可以更广泛地向第三方输出更有竞争力的产品。换言之，或许在不久的将来，你不仅可以看到大模型在物流场景的实际落地，还能看到大模型规模性的商业化。
    数字世界与物理世界的“链接”。大模型的下半场，“MaaS”（Model as a Service，模型即服务）显然将成为兵家必争之地。而真正组成一个整体产品的重要模组，是SaaS、PaaS等技术能力以及其衍生出的功能性板块。京东物流也同时官宣了一个新的数智地图SaaS平台“与图”。记者从京东物流了解到，京东物流是地图的深度使用者，每天有数千万订单需要快速匹配到相应配送站点；数万运力在道路上行驶，会产生数十亿位置轨迹；每天有数十万京东物流自有配送人员履约，验证终端地址。“现在大家都在研究物理世界和数字世界之间的通路，再往前走可能是三维或是虚拟世界，AI的介入会帮助我们往这些方面去做深入研究。另一个，大模型以及新技术的加持，可能会更有效地帮助商业做辅助决策。”孙鹏补充解释。事实上，上半场，关于“通用大模型”与“垂直大模型”之争，顺势开启了大模型下半场的讨论主题。我们将利用大模型做什么？大模型如何介入实际业务？如何完美适配业务需要？都不是一朝一夕可以探讨出的问题，更遑论后续的规模甚至商业化的落地。但在这个过程中，场景一定是必需品，从现阶段来看，物流可能会是那个相对更加“完美”的选择。因为物流本身承担着数字与物理世界的现实链接，那它能否在大模型时代再次生效，是值得充分期待的。

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