2024 年，无疑是 AI 在物流行业发展历程中具有里程碑意义的一年，这一年，AI 技术在物流领域的应用从概念
设想逐步走向了实际落地，为物流行业的发展注入了强大的动力，开启了物流智能化的新篇章。众多物流企业纷纷加大在 A
I 领域的投入和研发，一系列物流大模型如雨后春笋般涌现，在各个物流环节中发挥着重要作用。顺丰推出的 “丰知”
物流决策大模型，犹如一位智慧的军师，专注于物流决策领域。它基于多模态大模型能力构建了多层级多通道需求预测模型，
能够对市场需求进行更精准的预测。在某一实际案例中，其服务器资源需求大幅降低，运行时间效率提升了 120 倍，预
测准确率更是提升了 5% ，这一显著的成果在传统模型中是难以实现的，充分彰显了 “丰知” 大模型在供应链需求预
测领域的重大技术突破。它不仅能预测需求，还能在物流运输路线优化方面发挥关键作用，通过对交通路况、运输距离、货物
重量等多方面数据的分析，为物流运输规划出最优路径，有效降低了运输成本，提高了运输效率。“京东物流超脑” 则像是
一个全方位的智能管家，致力于实现对供应链全局的优化。它整合了物流过程中的各个环节的数据，从仓储管理到运输配送，
从库存控制到订单处理，都能进行精准的分析和决策。在仓储管理方面，它可以根据货物的出入库频率、存储条件等因素，智
能规划仓库的存储空间，提高仓库的利用率；在订单处理环节，它能够快速准确地处理大量订单，根据订单的紧急程度、配送
地址等信息，合理安排配送资源，确保订单能够及时准确地送达客户手中。菜鸟的 “天机 π” 同样表现出色，它以其强
大的辅助决策能力，在销量预测、补货计划和库存健康等领域大显身手。通过菜鸟算法与基于大模型的生成式 AI 的紧密
结合，“天机 π” 能够对市场动态进行实时监测和分析，提前预测商品的销量变化，为商家提供科学合理的补货建议，有
效避免了库存积压或缺货现象的发生，极大地提升了供应链的运营效率。除了这些物流企业自主研发的大模型，其他细分赛道
的企业也在积极探索 AI 技术的应用。中远海运的 “Hi - Dolphin” 作为国内首个航运大模型，为航运
物流带来了智能化的变革。它可以根据航线信息、船舶状态、天气情况等多种因素，优化船舶的航行路线，提高航行安全性和
效率；货拉拉的货运无忧大模型覆盖了货运、邀约、客服、数据分析、HR 办公等多个业务领域，能够为司机提供精准的订
单推荐，提高货运匹配效率，同时优化客服服务，提升客户满意度。然而，当前物流大模型的发展仍处于初级阶段，在应用落
地过程中面临着诸多挑战。数据质量和隐私保护问题是首要难题，物流行业涉及大量的客户信息、订单数据和运输轨迹等敏感
数据，如何确保这些数据的准确性、完整性和安全性，是物流企业在应用大模型时必须要解决的关键问题。新技术与原系统的
融合也是一个巨大的挑战，物流企业通常拥有复杂的业务系统和运营流程，将大模型技术无缝嵌入现有系统中，实现数据的共
享和业务的协同，需要克服技术、管理等多方面的障碍。大模型技术的投入成本相对较高，企业需要在技术投入与实际产出之
间找到合理的平衡点，通过详尽的成本效益分析，评估大模型技术带来的经济效益与市场前景，确保技术投入能够为企业带来
实际的价值提升。