就长远来看，AI大模型的出现创造了历史性的机遇——所有行业都会被大模型重构,不亚于一次新的工业革命。对于物流来说，具有大模型落地的两大优势——数据与场景。在不久的将来，物流将逐渐展现出大模型应用的价值与前景；就今年来说，大模型已将物流技术4.0时代的大门提前推开。
一、产业应用是大模型的价值所在
随着ChatGPT的横空出世，大模型成为2023年上半年中国科技产业的最热门词汇，我国研发的10亿参数规模以上大模型已发布近80个，位居全球第二。
但是，进入下半年后，国内大模型正在褪去泡沫，其未来的出路，必然是走向产业。也就是说，大模型的下半场是，模型即服务（Model as a Service），而这个服务，归根结底是要服务产业。虽然前景还比较模糊，但有一点可以肯定：大模型的建立，绝不是为了写诗，聊天，做些花花草草的东西，而是要推动产业的革命。大模型有两种类型：通用型，垂直型。前者求广 后者求专，百度文心一言、阿里通义千问，打造的是一个无所不能的通用大模型；华为盘古大模型研究，泛化能力极强、适用大量复杂行业场景；而京东的言犀大模型，更显得垂直一些，专业性更强。由于通用大模型专业知识与行业数据积累不足，导致该类模型，精准度不足，同质化严重，无法创造出深层次的价值。在产业场景中，专业服务要求高、容错性低，需要能够在实际场景中真正解决具体的问题，因此，产业大模型，或者称垂直大模越来越受到人们的关注。步入下半年，产业大模型的探索逐渐成为大多数深度思考者的共识，正代替”通用大模型“成为新的发展方向，适用于知识密集型、任务型产业场景，解决真实产业问题是大模型的追求。经济发展史表明，新技术想要大规模应用，成为时代的动力，首先应当立足产业，解决难题，人工智能发展的“终点站”是产业化应用，大模型也不例外。大模型真正实现它的价值一定是在产业的应用当中，当产业效率和产业的边界拓展得到质的提升时，大模型才有了更加实际的价值和意义。大模型产业落地需要从单点算法到多功能协同并在系统、产品层面实现端到端结合，并且需要实现算力提升。将大模型能力迁移到产业领域中，必然需要调优与二次训练，以为企业未来从“数据决策”向“知识决策”转型提供强力支撑。产业需要可用、可控、可信、可负担的定制化模型，只有这样，才能在产业上落地生根。也就是说，AI大模型需在提高生产效率、降低成本，并提供更快、更好的产业服务，从而使大模型发挥生产力作用。实际上，大模型更多是作为一个“底座”的概念存在的，在不同的行业、不同的场景下，如何利用好并且更精准地发挥技术的作用才是更困难的事情。从产业端切入大模型，被京东许冉比喻为“从北坡攀爬技术珠峰”，道路虽然更加艰难，却有更波澜壮阔的风景。大模型，绝不是资本新故事，而是从“价值创造”的角度去思考的真实应用场景，是不断优化“成本、效率、体验”的一种工具。
大模型服务于产业的力度，取决于其本身含有的产业厚度，即是指能在多少产业场景中切实应用，为产业真正创造价值。更准确地说，大模型源于产业，也必将在未来服务于产业，产业才是大模型的最终归宿。当然，大模型如何从产业中产生，如何介入实际产业，如何完美适配产业需要，都不是一朝一夕可以完成的问题，这是基于更长远未来的“技术追求”，同时也是围绕“价值创造”的务实主义。从某种意义上说，角逐大模型落地的难点并不在于技术追赶，而在于产业突破。一个技术在产业里产生价值需要长周期的积累，大模型产业落地的角逐是一场长跑。大模型的竞争，是产业战略乃至国家科技战略的竞争，将成为未来20年变革所有行业的核心力量。深入思考国家及产业需要什么样的产业AI未来，应从大模型的产业化上入手。大模型要源于产业土壤，更懂产业诉求，解决真实产业问题。普惠和突破则是大模型服务于产业的两大承诺。只有当AI大模型越来越深刻地塑造新的产业形态，并越来越激活更高效率的产业势能，这样的产业化AI比拼，才能奠定最终胜势。动辄上千亿参数的通用大模型算力成本，往往很高，因此，产业需要更适应自身成本需求和应用实际的“专业化大模型”。
二、落地物流的两大基础：数据与场景
所有行业都会基于大模型进行重建，物流行业也不例外。智慧级物流，是基于“计算+数据+模型”的综合产业智能，对于当前琳琅满目的大模型，物流业界的态度主流是观望，其实，物流有大模型落地的两大基础——数据与场景，可率先应用，以改变物流格局。
物流流程、数据等丰富成熟，更适合接受AI大模型的深入改造。智慧物流等领域，以物流为供应链中的智能制造，数字化程度相对较高，在数据的采集、分析和应用上，本已有基础，因此更有希望更快步入AI智能化。物流具有的成熟技术条件、海量的数据，广泛的应用场景，这一切都意味着大模型离物流并不遥远；头部物流企业和物流平台掌握超量数据，深度参与着庞大而复杂的产业生态，具备多样型的复杂应用场景，是大模型落地的天然土壤。其实大模型在物流行业的运用，很早就开始了，快递客户日常接到的人工语音电话，就用到了大模型功能，只不过是其基本、最简单的模型功能应用。
1、数据
总的来说，数字基础设施助推大模型服务千行百业，数据本身是驱动人工智能的重要力量，各产业每年产生的14亿优质交互数据，为大模型驱动产业AI落地，提供了充足数据动能。持续积累高质量的行业数据，离不开更强大的数据平台和更强的智能交互能力。ChatGPT自发布以来，通过大量人类反馈的交互数据，效果越来越好。由大模型带来的产业智能，必将优先在数字化领先的场景发生。从本质上说，大模型是指读取海量数据、参数的规模巨大的算法模型，经过大规模数据训练后，能够适应一系列任务的模型。
