從去年的ChatGPT到今年的DeepSeek，AI大模型火遍了網(wǎng)絡(luò)，也逐漸進入我們的生產(chǎn)生活中，無論是個人還是企業(yè)，都希望通過“AI大模型+”進行提質(zhì)增效。

與通用大模型追求廣度不同，垂域大模型更強調(diào)深度專業(yè)化。也就是說，AI大模型若想真正創(chuàng)造價值，必須扎根垂直領(lǐng)域，成為“懂行的專家”。

物流作為經(jīng)濟運行的動脈系統(tǒng)，自然成為大模型落地的關(guān)鍵場景。如貨拉拉推出了“貨運無憂大模型”，助力貨運行業(yè)實現(xiàn)數(shù)智化、集約化和精細化；順豐和京東物流推出了基于大模型的智能供應(yīng)鏈解決方案，優(yōu)化倉儲管理和配送效率。

不過，與快遞行業(yè)相比，貨運領(lǐng)域的復(fù)雜性和獨特性為大模型的應(yīng)用提出了更高的挑戰(zhàn)。在貨運這一鏈條長、場景非標(biāo)、數(shù)據(jù)動態(tài)交織的領(lǐng)域，AI大模型的落地堪稱“硬骨頭”。那么在這個大模型的戰(zhàn)場上，各大物流企業(yè)該如何在復(fù)雜環(huán)境中實現(xiàn)技術(shù)突圍？

當(dāng)通用大模型在各領(lǐng)域掀起"AI+革命"，物流行業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型呈現(xiàn)出鮮明的垂直分化特征。作為國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，物流領(lǐng)域率先在快遞場景實現(xiàn)大模型落地突破，而貨運場景則因復(fù)雜性成為智能升級的"深水區(qū)"。這種分化背后，是物流行業(yè)從標(biāo)準(zhǔn)化向非標(biāo)準(zhǔn)化場景的智能滲透邏輯。

相較于快遞的標(biāo)準(zhǔn)化流程，貨運行業(yè)呈現(xiàn)出典型的"三非"特征：貨物規(guī)格非標(biāo)、運輸環(huán)節(jié)非標(biāo)、數(shù)據(jù)動態(tài)非標(biāo)。數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)公路貨運市場涉及2000+車型、3000+貨物類型，運輸鏈條涵蓋訂單生成、車輛調(diào)度、路徑規(guī)劃等12個關(guān)鍵節(jié)點。這種復(fù)雜性使得傳統(tǒng)算法難以應(yīng)對實時變化的決策需求，亟需垂域大模型提供專業(yè)化解決方案。

貨拉拉作為貨運領(lǐng)域的代表性企業(yè)，依托其覆蓋全國的運力網(wǎng)絡(luò)與海量場景數(shù)據(jù)，構(gòu)建了貨運無憂大模型，為非標(biāo)準(zhǔn)化貨運場景提供了可復(fù)制的智能解決方案。

而在快遞物流領(lǐng)域，以菜鳥、京東物流為代表的快遞企業(yè)，依托包裹標(biāo)準(zhǔn)化優(yōu)勢，構(gòu)建起覆蓋全鏈路的大模型應(yīng)用體系。京東物流"超腦"通過分析億級SKU數(shù)據(jù)實現(xiàn)分鐘級分揀，菜鳥"天機π"基于電子面單數(shù)據(jù)精準(zhǔn)預(yù)測配送時效，順豐"豐知"大模型則構(gòu)建起智能決策中樞。

物流行業(yè)的智能轉(zhuǎn)型軌跡，折射出大模型發(fā)展的深層規(guī)律。初期通用模型在快遞領(lǐng)域的成功，驗證了技術(shù)可行性。貨拉拉CTO張浩曾表示,“AIGC已經(jīng)衍生出豐富的能力矩陣，長期來看，AIGC在物流行業(yè)能夠起到顛覆式降本增效的作用。”

貨運場景的特殊性，促使行業(yè)轉(zhuǎn)向垂域模型研發(fā)。這種轉(zhuǎn)變本質(zhì)上是技術(shù)供給與場景需求的動態(tài)匹配，當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)化場景紅利遞減，非標(biāo)準(zhǔn)化場景的深度需求推動技術(shù)向垂直領(lǐng)域深耕。

快遞與貨運看似同屬物流，卻隱含著截然不同的技術(shù)邏輯。快遞行業(yè)以包裹標(biāo)準(zhǔn)化、節(jié)點可追溯見長。這類場景中，數(shù)據(jù)強規(guī)范、交互輕決策，AI更易發(fā)揮規(guī)模化優(yōu)勢。而貨運則更加復(fù)雜，其涵蓋訂單、貨物、車輛、路線、天氣、政策等數(shù)十個動態(tài)變量，數(shù)據(jù)實時交織且相互影響。

面對復(fù)雜的貨運場景，一些物流企業(yè)選擇搭載行業(yè)通用大模型或與行業(yè)巨頭合作，比如福佑卡車與騰訊聯(lián)手進行研發(fā)；一些物流企業(yè)則試圖進行自研，比如貨拉拉。選擇自研的企業(yè)無疑更有勇氣，他們需要獨立解決車貨非標(biāo)、數(shù)據(jù)復(fù)雜等多項難題。

首先是貨物和貨車的匹配，貨運場景中的貨物種類繁多，體積、重量、形狀各異，車輛類型也多種多樣，從輕型貨車到重型卡車，每種車型的承載能力和適用場景各不相同，光車型與貨物的匹配可能要幾百種需求。這種非標(biāo)準(zhǔn)化特征使得貨運大模型必須能夠精準(zhǔn)理解復(fù)雜的車型和貨物信息，才能實現(xiàn)高效匹配。

緊接著在執(zhí)行時候涉及到的貨運環(huán)節(jié)眾多，從訂單生成、車輛調(diào)度、路線規(guī)劃到貨物交付，每個環(huán)節(jié)都涉及大量的動態(tài)數(shù)據(jù)。例如，貨物的位置、車輛的實時狀態(tài)、交通狀況等數(shù)據(jù)都在不斷變化，這對大模型的實時處理能力提出了極高要求。

同時，貨運行業(yè)的數(shù)據(jù)復(fù)雜性和不確定性較高。與快遞行業(yè)相比，貨運場景的數(shù)據(jù)不僅包括文本和數(shù)字，還涉及圖像、視頻等多種形式。例如，貨物的裝卸過程、車輛的行駛狀態(tài)等都需要通過圖像或視頻數(shù)據(jù)進行監(jiān)控和分析。

還有人性的博弈，貨運鏈條涉及貨主、司機、平臺、監(jiān)管部門多方利益。例如，司機希望接高價長單，平臺需平衡全局運力，貨主追求性價比，這也就要求大模型必須像經(jīng)濟學(xué)家一樣，在動態(tài)博弈中找到帕累托最優(yōu)解。

這種復(fù)雜性使得貨運大模型研發(fā)難度指數(shù)級上升，而貨拉拉自主研發(fā)的貨運無憂大模型正啃下這塊“硬骨頭”，探索了一條破局之道。

貨運無憂大模型是貨拉拉基于貨運行業(yè)數(shù)據(jù)優(yōu)勢自主研發(fā)的科技物流領(lǐng)域行業(yè)大模型。早在2020年，貨拉拉技術(shù)團隊便已經(jīng)基于AI、大數(shù)據(jù)等技術(shù)打造了智慧大腦中臺系統(tǒng)，奠定了貨拉拉的AI底層技術(shù)基礎(chǔ)。

目前，該模型不僅具備文本生成、語言理解、知識問答、邏輯推理、數(shù)學(xué)能力等通用大模型能力，還擅長于處理貨運行業(yè)問題，在貨拉拉業(yè)務(wù)知識、貨運行業(yè)概念知識、貨運企業(yè)信息、貨運行業(yè)洞察、貨運法律政策等維度能力評測中，達到了業(yè)界領(lǐng)先水平，目前該模型已全面賦能邀約、客服、數(shù)據(jù)分析、HR辦公等多個業(yè)務(wù)領(lǐng)域。

隨著物流大模型從技術(shù)研發(fā)轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)落地，其發(fā)展邏輯正經(jīng)歷深刻轉(zhuǎn)型。過去，行業(yè)競爭聚焦于模型參數(shù)規(guī)模和訓(xùn)練速度的比拼，而如今，如何在真實場景中實現(xiàn)精準(zhǔn)賦能、快速扎根，成為決定勝負的關(guān)鍵。這場角逐不僅是技術(shù)實力的較量，更是對行業(yè)理解深度與落地效率的綜合考驗。

中信智庫《人工智能十大發(fā)展趨勢》指出，"大模型輕量化"已成為核心趨勢之一。國盛證券計算機分析師劉高暢、楊然曾在發(fā)表的報告《Chatgpt需要多少算力》中估算，GPT-3訓(xùn)練一次的成本約為140萬美元，對于一些更大的LLM模型，訓(xùn)練成本介于200萬美元至1200萬美元之間，這一成本于全球科技大企業(yè)而言并不便宜，這種高能耗模式難以支撐產(chǎn)業(yè)級應(yīng)用。

技術(shù)只有落地應(yīng)用才有價值。物流大模型的最終目的，是讓物流行業(yè)發(fā)展走上新的臺階，這意味著，物流大模型在考慮技術(shù)上的先進性的同時，還要考慮應(yīng)用上的功能最大化、成本最優(yōu)化。

貨拉拉貨運無憂大模型的研發(fā)團隊深諳此道，提出"輕量化、場景化"的破局思路。不同于盲目追求參數(shù)規(guī)模，該模型通過優(yōu)化算法架構(gòu)與數(shù)據(jù)篩選機制，聚焦于具體場景和需求，實現(xiàn)功能最大化，以此降低了計算資源消耗。

貨拉拉通過構(gòu)建更加復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)，使得貨運無憂大模型可針對復(fù)雜數(shù)據(jù)提升預(yù)測精度；通過在大量多樣化數(shù)據(jù)上的訓(xùn)練，還具備更強的泛化能力和適應(yīng)性，可以適應(yīng)更多種類的任務(wù)和數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)顯示，貨運無憂大模型在貨運事實性問答上的準(zhǔn)確率達90%以上，在貨拉拉業(yè)務(wù)知識、貨運行業(yè)概念知識、貨運企業(yè)信息、貨運行業(yè)洞察、貨運法律政策等維度能力評測中均達到業(yè)界領(lǐng)先水平。

在此基礎(chǔ)上，貨拉拉選擇了幾個貨運環(huán)節(jié)中的典型場景落地，包括AI邀約、AI客服、審核判責(zé)、AI招聘、多模態(tài)AI助手等，此外，貨拉拉技術(shù)團隊還在持續(xù)推進虛擬數(shù)字人的研發(fā)，未來有望應(yīng)用于校招宣傳、客服培訓(xùn)、產(chǎn)品答疑介紹等各業(yè)務(wù)場景中。

而針對用戶及司機，貨拉拉技術(shù)團隊還打造了多模態(tài)AI助手。在用戶側(cè)，貨拉拉于app上線了“選車助手”，幫助用戶根據(jù)貨物智能匹配車型；在司機側(cè)則上線了違禁品識別功能，最快1秒就能識別出違禁物品，未來還將在司機側(cè)實現(xiàn)訂單管理功能，可以智能提醒司機哪里有貨，哪里單多，幫助司機提高接單搶單效率。

當(dāng)AI大模型深入貨運領(lǐng)域，改變的不僅是效率數(shù)字。貨車司機通過系統(tǒng)接單，有了穩(wěn)定的月收入；生鮮商戶因?qū)崟r溫控監(jiān)控，敢接跨省訂單了；在技術(shù)后臺，算法工程師用大模型預(yù)測雨季對物流網(wǎng)絡(luò)的影響……貨運AI的價值，不在于取代人類，而是讓人、車、貨在數(shù)字世界中找到最優(yōu)解。