隨著ChatGPT橫空出世，大模型概念在今年上半年徹底爆火，成為了科技產業的熱門詞匯。據了解，我國研發的10億參數規模以上大模型已發布近80個，位居全球第二。然而，在AI技術的飛速發展之下，在今年下半年，國內大模型開始逐漸褪去泡沫走向產業。

　　眾所周知，大模型的出現創造了歷史性的機遇——所有行業都將會被大模型重構，公路物流行業自然也不例外，大模型已經開始向公路物流領域滲透。今年以來，就有多家互聯網大廠和物流平臺企業紛紛跟進，積極探索“大模型+物流”模式。顯然，公路物流行業正在加速駛向“大模型時代”。

　　01 布局不謀而合

　　從大模型開始與物流產業結合以來，國內各大廠商就紛紛開始布局。今年6月，菜鳥供應鏈發布了一款基于大模型的數字化供應鏈產品“天機π”;7月，京東正式推出言犀大模型，致力于深入物流產業場景;9月底，百度地圖基于百度大模型技術能力，推出物流大模型Beta版;騰訊也不甘落后，與福佑卡車圍繞共創*數字貨運大模型達成全面戰略合作，為“物流大模型”再添一把火。而“BATJ”如今紛紛齊聚物流大模型領域，其中的原因不言而喻。

　　政策方面，智慧物流正逐漸成為各地政府扶持的重點，而大模型能推動物流行業向智慧物流轉型升級。近幾年，國家相繼出臺了多個支持智慧物流發展的利好政策，不斷推動物流行業向數字化、智能化轉型。而大模型時代的到來，為物流行業標準化、模塊化、自動化的實現提供了路徑，不僅重塑了數字物流生態，改變了各個物流場景的運作方式，進一步解放了生產力，還為物流行業創造了商業價值，幫助物流企業實現了降本增效。

　　市場方面，消費者對物流服務的多樣性和個性化需求逐漸增強，而大模型能給物流行業帶來更優質的服務體驗。為了滿足不同消費者的不同物流服務需求，物流企業就需要不斷地創新服務模式。而大模型技術的深度應用，能為數字物流全鏈路運營效率、服務體驗和業務創新帶來巨大變革。因此，作為大模型落地的最理想的場景之一，物流行業在大模型技術和產業結合的推動下，也有望迎來更加高效、智能、便捷的服務體驗。

　　技術方面，大模型技術與現代物流的深度融合，能進一步完善物流的諸多功能，助力物流行業可持續、高質量發展。物流行業走向智能化的門檻很高，但自從大模型出現后，物流應用人工智能的門檻就被進一步降低�；�于數據、場景以及多年的技術積累，物流行業已經成為產業大模型落地的*陣地之一。而大模型深度融入物流服務供應鏈全場景，則有助于物流行業解決痛點問題，使行業達到提質降本增效的目的。

　　02 原因迥然有異

　　大模型正不斷融入到公路物流領域中，百度地圖、菜鳥、騰訊、京東物流等先后圍繞物流領域推出了大模型解決方案，試圖探索大模型與產業結合的*解。只是，值得注意的是，各互聯網大廠向物流大模型邁進的步伐雖然十分一致，但其邁進的原因卻各有不同。

　　對百度來說，深耕物流大模型有助其自動駕駛布局，從而尋找新的增長點。近年來，百度在互聯網領域面臨著巨大的挑戰和壓力，而公司*前景、最有壁壘的自動駕駛業務，或可成為百度收入的新支柱。在此背景下，百度深耕物流大模型，能使大模型的數字化和智能化技術，更好地幫助自動駕駛更加精準地感知環境、做出決策、控制車輛。而在物流大模型技術的加持下，自動駕駛也將迸發出巨大商業價值。

　　對阿里而言，加碼物流大模型有助于提升物流效率和質量，實現更精準的節能增效。多樣化的物流需求催生出了更加復雜、個性的物流服務，隨著快遞物流行業的數字化進程不斷深入，阿里也在技術層面將大模型運用到了物流的具體場景中，以達到提升服務體驗，實現降本增效的目的。具體來說，阿里通過對大模型不斷訓練和調整，能夠模擬出不同傳動帶在各種場景下的*速度，在*程度上減少能耗和損失。

　　對騰訊來說，進軍物流大模型，有助于進一步推動數實融合，從而提升行業競爭力。近年來，騰訊一直在堅定推進數實融合，而數實融合是大模型的主賽場，大模型能否落地生根，關鍵要看能否與千行百業的應用場景相結合。因此，騰訊聯手福佑卡車，打造了*數字貨運大模型，以加快其在物流行業的數字化轉型和智能化升級。而在福佑卡車的專業助力下，騰訊的物流大模型也將形成差異化競爭優勢。

　　對京東而言，布局物流大模型有助于進一步優化供應鏈，更有效地解決行業痛點。京東集團作為電商企業中的先行者，對供應鏈的重視程度毋庸置疑，因此，從根本上消除物流供應鏈的系統不確定性，打通全部中間環節就顯得尤為重要。而京東布局物流大模型，能為供應鏈中需要處理的復雜數據及任務場景進行賦能，使其能適應不斷變化的復雜環境，并針對不同品類、不同行業存在的不同發展痛點，處理各種各樣的復雜數據。

　　03 背后各有倚仗

　　如今，隨著行業大模型席卷國內，幾大互聯網巨頭也早已紛紛在物流大模型領域布局。顯然，物流行業正在迎來一個新的轉折點，而“BATJ”也將在物流行業掀起一場“大模型之戰”，只不過，無論是哪個玩家，物流大模型這股新生力量誕生的背后，自然都少不了大廠的鼎力支持。

　　一是，百度的生態體系和人工智能技術，能為其物流大模型的落地提供重要支撐。百度生態內涵豐富，其百度地圖、自動駕駛等多元業務，甚至可以看做是物流大模型*的落地場景;而作為全球*的人工智能研發機構，百度人工智能技術實力也是位居行業前列，能夠在一定程度上為其物流大模型提供技術支撐。而百度利用自身能力深度賦能物流大模型的各個環節，能夠助推物流大模型成功落地。

　　二是，阿里的海量數據和場景優勢，能為其物流大模型的落地打下堅實基礎。眾所周知，大模型落地的兩大基礎就是數據和場景，而基于強大的AI技術及大數據能力，阿里在運前調度、運中管理、運后分析等各個運輸環節，都積累了大量物流行業的數據和服務物流場景的經驗。這些數據和經驗能夠*程度保障物流運輸的安全和效率，助推物流全域環節降本增效，讓物流大模型的落地變得更輕松、更快捷，也更容易成功。

　　三是，騰訊的技術基礎和服務經驗，能為其物流大模型的落地奠定穩固根基。騰訊專門為行業大模型打造了國內性能最強的大模型計算集群星脈網絡，以及AI 原生向量數據庫，能更好地幫助物流大模型落地。而且利用互聯網技術和AI技術，騰訊這幾年在實體經濟和生產一線也做了很多嘗試，在這其中所積累的很多物流行業企業的服務經驗和數據，也能有效推動物流大模型的應用。

　　四是，京東在物流領域的內容積累和運營沉淀，能為其大模型的落地給予強有力的支持。京東在物流行業深耕多年，一直堅持探索于創新，不僅在全國范圍內搭建起了龐大的物流網絡，以實現快速、準時的配送服務;還推出了各種獨特的運營策略，以增加用戶的忠誠度和粘性。而京東多年以來所積累的優質的商品供應鏈、高效的物流配送、創新的營銷策略，以及精準的用戶運營，可以說是為其物流大模型的落地，筑建了足夠穩定的支撐底座。

　　04 挑戰相差無幾

　　物流大模型領域已經成為互聯網巨頭們的新戰場，“BATJ”在摩拳擦掌的同時，也紛紛祭出了自己的武器準備大干一場。只是，隨著物流數智化時代的來臨，物流大模型領域雖然會出現新的變局，也會擁有很大的發展機遇，但同時也還存在眾多局限。

　　首先，目前物流大模型依然處于發展的早期階段，還需要長時間的積累。當前，大模型雖然在通用領域的應用*一步，但其在物流等垂直領域的應用才剛剛開始，這也就意味著需要巨大的計算資源和存儲空間來進行訓練和部署，這其中必然要耗費大量的人力、物力和財力。另外，物流大模型還需要接觸大量的敏感數據，因此，如何保護數據的隱私性、機密性和安全性，對開發者來說也是一項巨大的挑戰。

　　其次，物流行業對大模型輸出準確性要求較高，物流大模型落地還有一定困難。眾所周知，物流業連接產業鏈上下游、涉及供應鏈多個環節，組織運營較為復雜，應用場景極其豐富。因此，物流對于大模型輸出準確性的要求就很高，而當下的大模型隨機性比較強，準確性還不夠，所以就需要更多算法上的改進，以及大量的數據和場景的豐富來解決這個問題，這也就是說，短時間內想要做好并不容易。

　　最后，物流大模型領域已經齊聚幾大互聯網巨頭，行業競爭在所難免。目前，百度、阿里、騰訊、京東等互聯網巨頭都已經公開發布了物流大模型，除此之外，順豐、快遞100、G7易流等快遞企業也在加速對物流大模型應用的探索。而這些入場的玩家，無論是在AI技術、行業經驗，還是數據積累、場景應用等方面，都有著自己獨特的優勢。可以預見，隨著各玩家在物流大模型行業內的應用進一步加深，未來各玩家之間的競爭也將變得更加激烈。

　　總的來說，物流大模型的發展是不可逆轉的趨勢，它將為物流行業帶來巨大的變化，但它的成功落地也注定會是一場長跑。我們期待，大模型可以重塑物流生態，讓物流行業迎來更優質的服務體驗;我們也相信，誰能率先在物流場景中應用好大模型，誰將有望在未來獲得更大紅利，但這一切都需要時間給出答案。