文 / 现代物流报全媒体记者 张天阳

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阿里云智能交通物流行业高级解决方案架构师高福全针对AI在物流行业的智慧发展进行了案例分享。

物流正站在智能化时代的新起点

我们处在一个高度变化的时代，从技术角度来看，互联网和移动互联网时代，诞生了以互联网，数字化为核心的一些优秀的企业，如：BAT，他们以数据为核心以互联网技术为工具探索出了新的模式，同样在物流业诞生了如满帮、货拉拉、58货运等优秀的企业，我们看到数字产业化时代的到来。

今天各行各业都把互联网、云计算等技术应用到企业的生产经营过程中，产业互联网时代到来，各行各业都在进行数字化升级，数字化转型；在物流领域，快递应用和接受是最快的。

而未来的智能化时代，大模型的应用将带来更大的历史性机遇，大胆的做个预测，就像互联网技术一样，未来各行各业都将被大模型重构，或者说未来各行各业都会基于大模型重建；大家有的已经有了体感，有些可能体感不强，举个例子，我们都在用的抖音，今日头条等等；因此我们说物流行业也站在了智能化时代的新起点上。

未来物流供应链的赛道趋势

首先我们认为在新的规划、新的阶段、新的理念、新的格局下，肯定会为我们带来新的浪潮和新的增量的机会，其中如大数据、IoT，在整个物流行业智能化、自动化的应用会进一步的加速；我们已经可以看到，IoT硬件在整个全产业的应用中间是仅次于制造业，无论是广度还是深度来说已经是第2位了，而且从疫情以来整个物流行业对于自动化、智能化的投入出现了一个井喷的状态，不管是阿里系自身、还是物流科技的合作伙伴，都感受到了从政府端，从企业端的大量加速推进智能化、自动化的这样一个场景；原来的数智物流、数智供应链更多集中在电商，更多集中在流通端，更多集中在消费端；我们已经把整个数智物流和数智供应链等，做了很全面的一个推进；以及从底层要素层面的一些改造，但是现在我们看到的新的机遇是从国家政策的角度，从自身供应链需求的角度，看到供应链在不断地向产业的上游进行延伸，从原来的仅仅流通端已经延伸到了产业，延伸到了制造端，甚至进一步的从我们的消费供应链向原材料的生产供应链进行延伸，未来我相信打通生产供应链到消费供应链端到端的供应链的数智化，会成为我们一个非常大的增量的机会；我相信未来中国的物流企业在搭建全球的供应链网络上也会起到更加重要的作用，也会成为我们非常大非常好的一个机遇。

多样化的需求催生复杂、个性服务

另外新的变化带来了需求在发生变化。我们的服务需要更多的创新，多样化的业态催生了更加复杂，而且更加个性化的需求，从消费者端可以看到他们希望能够按需的服务，如在最后1公里提供多种需求融合在一起的社区化的服务，同时在商家、在B端我们也可以看到整个渠道的多样的多样化，流量的多元化，包括我们整个供应链的复杂程度也被提升了。也是需要有更完整的，多样化的，更加数智化的供应链来帮助他们，面向未来去构筑商业模式和商业形态。这是我们看到的在服务上发生的一些变化；随着我们面向高质量发展，我们的整个发展的理念的不断的升级；实际上物流在整个商业基础设施发挥的作用也越来越大；同时对数智化、自动化的需求也越来越大；

多样化的需求对物流供应链挑战

我们看到多样化的服务需求对物流供应链挑战越来越大，无论是订单波动，信息过载，贸易战，需求多样，能源危机，消费降级，直播爆发，老龄化，增长困难，全球通胀等等，都对供应链提出了更高的要求；未来我们要如何面对供应链带来的调整；如何解决服务的变化和需求变化？这是留给我们的一个思考和问题，阿里云一直在思考，我们有什么的能力帮助物流行业面对这些变化？

第一，未来智慧物流都会基于AI构建，数据+计算+模型==产业智能。我们从物流供应的整体来看，物流供应链发展分原始级、流程级、整合级、协同级、智慧级，现在来看大数据快递公司还处在整合和协同级。从阿里云的角度来看，我认为未来的物流产业智能，一定是数据+计算+模型的结合；现在我们看到很多物流企业依然是通过经验来做决定，未来无论是路由，定价，还是履约配送等等都会依赖机器来指挥。

第二，AI支撑智慧物流建设。未来的AI将支撑物流业务，应对物流的不确定性、模糊性、复杂性，易变性等，我们看到物流供应链挑战的VUCA，AI支撑也是VUCA对满足供应链的挑战。其实物流供应链需要的是能够实时全景可视的端到端的控制，通过数据、模型理解需求，对资源进行随时调度和决策，说的直白一点，就是通过数据能够随时的找到资源、和需求匹配的最优解，以前都是通过经验，现在我们要通过数据+模型来实现。

阿里云持续与物流行业共同成长，第一，模型+云促进物流上下游的融合，提升供应链的整体和业务决策的敏捷性；以电商为例，以前我们的生产制造企业关心什么，他们关心原材料，关心库存，关心销售渠道，现在他们关心什么，客户群，客户画像，客户喜好，需求，供应链的布局等等，这就需要云、模型、数据帮助我们的把供应链的全生命周期管理起来。

第二， 云服务也是物流业务数字化的最优技术选择，提升行业数字化水平，比如阿里云商用车服务车平台，通过云+智能算法+地图服务，帮助运输过程的路径规划，运力调度，ETA时间预测、安全风险分析等。

第三，AI加快无人化的普及，无论是封闭场景，还是开放路段，模型都在帮助单车自助决策，自动控制等等；未来无人化将进入规模化阶段；从目前的我们看到的干线自动驾驶，编组运输，像配送领域的无人车，比如阿里的小蛮驴等等，现在自动化仓大家已经见怪不怪了，已经非常的普及了，还有我们看到的码头枢纽的无人化，大家可能知道的上海的无人港，其实我认为上海港的无人码头还是第一代，阿里云跟宁波舟山港的梅山码头，我认为是未来的无人码头的另一个形态，而且适合中国大多数的港口，通过算法全局调度码头的桥吊，龙门吊，无人集卡等等协同作业，目前来看可以提高10%的作业效率，10%什么概念，相当于多建了一个泊位；所以模型在物流领域还有很多的空间。

今天，数据已成为科学研究的关键成果和重要的战略性资源，科研也步入了基于大数据、AI、高性能计算融合的“第五范式时代”。新一代科研范式已经形成，科研工作者可以将实验研究通过智算平台进行大规模的数据分析，大大提升研发效率。

阿里云发布了自己的通用大模型，未来也会利用通用大模型能力，可以面向行业提供行业模型，未来各行各业也都会基于大模型进行重构。

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