2前言LOGResearch|2在全球產業鏈深度重構與數字技術革命的雙重驅動下，供應鏈物流行業正經歷著前所未有的范式變革。人工智能技術作為第四次工業革命的核心引擎，正以"智能化決策、數字化連接、自動化執行"的三重路徑重塑著供應鏈的價值創造方式，推動行業從傳統經驗驅動向數據智能驅本報告立足于全球供應鏈加速重構與技術融合創數字化、自動化"為研究主軸，系統解構AI技術如何通過智能算法重構供應鏈決策體系，以數字孿生技術打通全鏈條數據閉環，借由自動化設備集群重塑物理執行網絡。在供應鏈管理維度，重點剖析需求預測、庫存優化、風險預警等核心環節的算法突破；在運營層面，深入探討智需要特別指出的是，技術滲透帶來的不僅是效率提升的線性增長，更觸發了供應鏈價當數字線程貫穿產業鏈全主體，當自動化設備集群形成自主響應能力，供應鏈正在進化出前所未有的敏捷性與韌性。這種變革既帶來降本增本報告試圖為行業從業者勾勒供應鏈物流行業AI技術落地的全景圖景，為決策者提供技術投資的戰略坐標，為創新者揭示價值突破的可能路徑。在智能化浪潮席卷全球供應鏈的今天，我們期待與業界同仁共同探索人機協同的新邊界，構建更3全球供應鏈技術趨勢LOGResearch|3對比2023年的供應鏈戰略成熟度曲線圖，2024年更加重視人工智能驅動的技術（生成式人工智能、人工智能素養），供應鏈網絡安全也受到到更多關注，同時持續關注數），供應鏈即服務生成式AI供應鏈即服務生成式AI人工智能AIAI素養AI素養?供應鏈網絡安全：2024年，其在膨脹預期峰值附近的位置表明幻滅低谷期復蘇光明期成熟期幻滅低谷期復蘇光明期成熟期4全球供應鏈技術趨勢LOGResearch|4Gartner：2018-2024八大頂級戰略2024年的供應鏈技術趨勢不僅延續了以往對于智能化、自動化和數據分析的關注，還進一步強調了安全性、索控制與保護提高端到端可持續趨勢2:供應鏈數趨勢3:端到端可趨勢4:支持AI的趨勢5:增強互聯趨勢6:復合人工趨勢7:下一代人形工作機器人戶人類和機器互補整合來發掘新趨勢1:人工智能趨勢1:人工智能趨勢1:超級自動化趨勢1:超級自動化趨勢1:超級自動趨勢2:高級分析趨勢2:高級分析趨勢2:下一代機趨勢2:智能運營趨勢3:持續智能趨勢3:沉浸式體趨勢4:智能事物趨勢4:機器人過趨勢4:邊緣生態趨勢4:行業云平臺趨勢5:邊緣計算全趨勢5:無處不在趨勢5:員工敬業度趨勢6:機器人過趨勢6:人工智能趨勢6:環境社會趨勢6:安全網絡趨勢6:組合應用趨勢7:沉浸式技趨勢7:沉浸式技趨勢7:嵌入式人趨勢7:生態系統術術趨勢8:沉浸式體驗趨勢8:增強數據LOGResearch｜LOGResearch｜5服務成本供應鏈風險管理風險之一（根據KPMG益嚴峻的地緣政治挑戰、險管理將需要專心致志。2025年繼續履行，但議生成式人工智能technologies接入和編排技術在采購技術方面，領導到新的接入和編排工具位于現有應用程序的前端，提供一種捕獲基本數據的簡單方法，而編排工具位于現有應用程序的前端，實現跨多個解決方案的流程工Trend6:transformation行業轉型資料來源：KPMG,six-supply-cha6全球供應鏈技術趨勢LOGResearch|6工智能帶來前所未有的效率和創新水平這一令人興奮的機遇之外，對可持續、彈性供應鏈的關注仍將是我們客戶戰略重點的重中之重。”擴大，報告重點介紹了五大趨勢：生成式人工智能、人工智能倫理、音頻人工智能、計算機視覺和高級分析。這些趨勢旨在通過利用復雜的數據分析和生成、通過語音和聲音分析增強人機交互、自動解釋視覺數據以及基于學習模式自主生成新內容來改變物可持續發展趨勢集群重點關注兩大趨勢：可再生能源基礎設施和可持續燃能源效率和實現供應鏈的可持續運營資料來源：DHL7中國供應鏈物流智能化發展框架LOGResearch|7智能化智能化數字化協同中臺｜智慧運營+AI數字化協同中臺｜智慧運營無人機｜無人車｜倉儲自動化｜智能設備8物流科技價值實現框架LOGResearch|8創新創新體驗CAI互動供應鏈智B智能化決策效率數字化運營數字化運營量OMS控量量客戶360無人化運作資料來源：傅兵《物流科技的第一性原理》智能化智能決策（計劃｜排程｜規劃｜算法）智能化智能決策（計劃｜排程｜規劃｜算法）ANNTO智能助理（機器人客服｜智能助理（機器人客服｜AI助手｜數字員工）數字化G7易流數字化G7易流.箱信智慧運輸管理（TMS）億通國際干線口智加科技TRUNK城配/LM封閉場景中小型大中型osg新能源車后億通國際干線口智加科技TRUNK城配/LM封閉場景中小型大中型osg新能源車后G7易流自動化f智慧倉儲管理（WMS｜LES｜WES）綜合@ruxGS電商/跨境電商制造D鼎捷數智自動化集成Qucktronxe倉儲自動化Geek號HIKROBOTHAIROBOTICSnki今天國際snnsun中國供應鏈物流智能化發展框架LOGResearch|智能化數字化協同中臺｜智慧運營+AI數字化協同中臺｜智慧運營無人機｜無人車｜倉儲自動化｜智能設備AIAI技術LOGResearch|2024AI發展關鍵詞：多模態大語言模型ML多模態大語言模型（MLLMs）在視覺問答、視覺多模態大語言模型架構示意圖多模態大語言模型架構示意圖庫存盤點庫存盤點倉儲環境監測供應鏈協同倉儲管理物流安全與風險管理運輸配送基于投影的連接器基于查詢的連接器基于融合的連接器AIAI技術LOGResearch|2024AI發展關鍵詞：多智能體Multi-Agent性，以解決更復雜任務的多智能體協作方案，AIAgent關鍵特征和系統架構多Ag具和平臺，實現復雜通過不斷的實踐和反饋，不斷優化自身性能AIAI技術LOGResearch｜132024AI發展關鍵詞：具身智能Emb器人學的概念，指的是擁有物理形態的人工智能系統，這些系統能夠在真實的物理環境中進行學習和操作，與周圍世界實現動態交互。不同于傳統基于數字環境的AI，具身智能具備感知、行動，并對外界物理刺激作構造構造具有長時間續航能力具有長時間續航能力?肢體移動規劃控制：復雜和動態環境自主規劃、協調控制?未端工藝操作：擬人化使用傳獲取信息?泛感知、鏡像映射物理實體…?人機交互：自然語言、行為感利用AI模型進行信息利用AI模型進行信息處理和理解，實現環境建模和任務規劃。通過執行器實現對環境的物理操作，完成特定任務。基于感知和認知結果，自主制定行動策略。通過多種傳感器獲取環境信息，包括視覺、聽覺、觸覺等。AIAI應用LOGResearch|2024年國內供應鏈物流領域AI事件?行業內首個專注于大模型應用研究與實踐?行業內首個專注于大模型應用研究與實踐的聯盟“物流智能聯盟”成立?貨拉拉首次公開了自研的貨運無憂大模型?順豐科技發布“豐語”物流垂直領域大語言模型?洞隱科技發布DI.AI供應鏈智能產品?京東物流宣布升級數智化供應鏈技術全景“京東物流超腦”?G7易流在2024數字物流大會上，發布了其全新的對話式AI智能助手“小七”?我國首家數據科技央企——中國數聯物流信息有限公司在上海成立，標志著中國在數字經濟和物流產業融合發展上邁出了勇敢的一步。?順豐科技推出自研的“豐知”物流決策大模型?京東物流宣布第六代無人車將搭載“大模型”，并將具身智能技術應用到物流實際生產環境百遞云GPT首次亮相2024AiCon?中科智源物流AI大模型發布行業大模型行業大模型LOGResearch|行業大模型行業大模型LOGResearch｜16了約30%的京東域自身的產業數據，并通過構建高質量的指令數據，幫助模型具備更強的產業屬性。除了模型訓練本身，京東言犀大模型還在模型的轉換層和服務層進行了智能質檢與分析?文本/語音多維數據智能坐席輔助AI開發平臺行業大模型行業大模型LOGResearch|Dolphin主要功能模塊?從不同專業角度，為用戶提供航運知識檢索和歸海公約規則、海事管理條例、船舶檢驗要求等，使?提供實時可靠的航運數據查詢服務，包括智能找案、船舶事件、港口動態，將大模型的語言理解能力達能力結合類搜索插件，有效解決新知識難更新時事?融合了船舶與港口全生命周期數據、氣象數據和據等多源異構數據，通過基于Transformer架構的大模型據中的時空信息實現深度挖掘和綜合學習，能夠實?Hi-Dolphin航運大模型智能應用社區，提供各種場景的智能資料來源：中遠海運官微、網站行業大模型LOGResearch|行業大模型智能知識檢索：基于船視寶自有的航運專業數據庫結合聯網檢索，精準篩選專業準確的航運信息可追溯：每條回答均附帶來源鏈接，并展示相關文獻和引用段落，讓用戶快速查閱原始數據，提高AI回答可信度及確保信息時效性。?將專業文檔、行業標準、專家經驗等整理自動生成思維導圖：系統自動梳理復雜問題的?將專業文檔、行業標準、專家經驗等整理內容總結與提煉：針對長篇報告或復雜內容，自動生成摘要，優化信息獲取效率，幫助用戶快速掌握核心要點。3.航運動態“全球通”Hi-Dolphin打通船視寶數據接口，智能識別用戶需求，調取最佳相關工具API，具備全球航運數據接入能力，實時匯集船舶位置、港口動態、天氣預報、航線規劃等關鍵數據，幫用戶一句話獲取全球航運實時數據。3.航運動態“全球通”船舶運營管理：輸入船名，即刻獲取該船的當前位置、航行狀態、歷史航線等信息。智能語義查詢作為Hi-Dolphin正式版的一大功能亮點，支持自智能語義查詢作為Hi-Dolphin正式版的一大功能亮點，支持自然語言界面（NLI）的人機交互模式。用戶只需在一個窗口，就可以完成海事類知識查詢、航運數據調取、運力趨勢分析等操作。讓Hi-Dolphin成為您的貼心航運助手。航行安全預警：結合權威氣象數據，智能分析海域天氣狀況，提前規避風險，確保航行安全。資料來源：中遠海運官微、網站化供應鏈技術全景“京東物流超腦”，整合大模型、數字孿生等技術，專注于供應鏈全鏈路的降本增效，涵蓋智能規劃、智能倉儲、智能運配、智能客服、智能營銷等全環資料來源：京東物流智能決策智能決策LOGResearch|京東物流超腦開放應用平臺：“與圖”數智時空平臺J心兒京東與圖是京東物流旗下基于供應鏈場景的數智化地圖服務平臺，基于深度整合的京東供應鏈全鏈路的億級規模數據，包括商流、物流、信息流、金融流等多源異構大數據，提供全場景GIS、精智地址、位域洞察三大功能模塊，幫助企業網格洞察分析、智能選址、精準營銷、高準確率分單、調度運籌優化，助力政企管理經營視角下的人、車、貨、“與圖”數智時空平臺-品牌消費畫像分析示意圖與圖零售連鎖行業解決方案示意圖資料來源：京東物流智能決策智能決策LOGResearch|京慧基于豐富的大數據分析和科學的算法模型，結合客戶的實際銷量情況，為客戶提供銷量預測、庫存預警、庫存仿真、智能補貨以及庫存營銷等智能決策產品，幫助客戶制定更精準的供應鏈計劃。智能決策智能決策LOGResearch|智能決策智能決策LOGResearch｜23首個國產求解器COPT使用整數規劃建模、自主研發求解器首個國產求解器COPT使用整數規劃建模、自主研發求解器用戶友好的產品架構底層網絡優化算法自研場景化建模場景化建模精細化庫存策略采購網絡優化智能決策智能決策LOGResearch|ExternalSystem啟發式加速元啟發式算法近似算法算法算法模型數倉WMSTMS數據中臺數據中臺數據加工ExternalSystem啟發式加速元啟發式算法近似算法算法算法模型數倉WMSTMS數據中臺數據中臺數據加工河圖輸入站點信息需求信息庫存規則產品信息采購規則運輸規則周期信息生產規則模型約束河圖輸出采購策略供需關系站點決策庫存策略生產策略服務水平應用層應用層用戶管理任務管理資源管理用戶管理任務管理資源管理數據字典算法運行監控資源監控用戶訪問監控項目創建數據管理結果查看場景管理參數配置場景運行多場景對比智能決策智能決策LOGResearch|關鍵因素供應鏈網絡建模技術應用輸出結果可視化主要收益時效 倉網現狀時效 倉網現狀數據挖掘運籌優化建模多場景對比倉網約束倉網目標?MIP混合整數規劃模型+COPT杉數求解器…產品信息點位信息庫存策略運輸策供應鏈網絡的關鍵KPI供應鏈網絡的關鍵KPI減少庫存資金占用智能決策智能決策LOGResearch|?采購、生產、倉儲、運輸、銷售自由配置，精細刻畫供應鏈運作?供應鏈全環節統一建模優化，運籌學精確解模型鎖定最優方案?支持百萬級變量規模問題求解，常見場景分鐘級別優化?國產自主知識產權優化求解器COPT助力高效優化計算智能決策智能決策LOGResearch|亮點2亮點3亮點4普適性多算法嵌入打破歐美壟斷可直接服務于運籌優化，數學規劃，亮點2亮點3亮點4普適性多算法嵌入打破歐美壟斷可直接服務于運籌優化，數學規劃，數值計算等更為廣泛、復雜的數學問題機器學習，深度學習，數學規劃算法深度結合求解器是優化領域的重要環節，目前歐美公司壟斷市場（IBMCPLEX，Gurobi，FICOXPRESS，MOSEK等產品），先進性?2019年中國科學院重大咨詢亮點1物流技術的卡脖子工程國產軟件必須追趕國外軟件，打破關鍵領如通信、能源、軍事、電網、航空等領域，保障國家重要數據安全的目的，具有自主知識產權的開源優化求解器和運籌優化算法平臺不僅具有極大的商業價值，更具有無可估量的社會價值數十億甚至數萬億種復雜棘手的業務問題 求解器：基礎支撐作用AIAI應用LOGResearch|順豐在2024年8、9月先后發布了“豐知”物流決策大模型、“豐語”垂直資料來源：順豐科技AIAI應用LOGResearch|順豐科技：“豐知”物流決策大模型豐知大模型亮點——豐知大模型亮點——?豐知以?豐知以Transformer為核心框架，融合順豐在物流領域的深厚積累與海量數據，進行深度預訓?融入了RLHF（人類反饋強化學習）機制，使得模型在追求數學最優解的同時，也能充分考慮業務實際需求與偏好，通過迭代優化，逐步接近甚至滿足實際運營中的各項標準。?同時，為避免模型過度“人性化”導致確保用戶能在兩者間找到最佳平衡點，實現決策效果?融合大模型的交互優勢和小模型的專業深度?依托豐智云生態，集成專業能力，不團拓展能力邊界?通過RAG召回供應鏈知識庫和數據檢索來改善幻覺?構建供應鏈業務專家+技術專家多智能體多模態多尺度多通道預測模型?多模態多尺度多通道預測模型?利用多模態大模型，生成高度表征商品內在屬性的嵌入向量，精準捕捉并表達商品間的復雜關聯關系?多尺度多通道預測模型，增強同一尺度內商品間關聯性的預測能力、實現跨尺度間關聯性的有效判斷?有效提高預測精度、資源利用效率資料來源：順豐科技AI應用AI應用LOGResearch|順豐科技：“豐語”垂直領域語言大模型目前已在市場營銷、客服、收派、國際關務等業務板塊的二十余個場景中的落地實踐應用，能提升摘要準確率至95%以上，減少客服處理時間，通過智能問答為快遞員提供即時幫助，準確率超過9提高物流服務的效率和質量。實現了以更小的尺寸模型對更大尺寸通用模型在物流垂域的全面超順豐內部已經實現了大模型全面的普惠性應用。例如辦公助手、AIAgent等，已覆蓋1000+崗位。并且提供一站式搭建智能體無代碼開發平臺，讓更多不同的業務組織可以根據自身需要，在1天時間內搭建屬于自己的大模型問答機器人，實現對順豐語產品矩陣資料來源：順豐集團、豐語網站AIAI應用LOGResearch|以電商行業為例，大模型應用從最開始的內容生成/商品發布，逐步向營銷投放、售前導購、物流配現有的業務模式或運營流程之前，通過生產運營環節的優化和對人與機、流程與流程之間對接的效率優化，也資料來源：阿里研究員，根據阿里電商、菜鳥AI實踐、通義服務快遞行業case總結AIAI應用LOGResearch|阿里：淘天“物流AI平臺”對齊增強對齊增強?借鑒BPO的思路，通過優化提問和提供思路，使得大模型更好地理解、回答問題，有效提升大模型的回答質量和準確度?調用超過1000個API，高效、準確地識別問題中的參數，找到對應的API，快速回答?引入Reflexion，基于其自我反思機制，提升API返回準確率，并結合對其增強模塊實現對API的描述進行提示性補充增強，解決部分相似API無法識別的問題?可對多格式文檔進行很好的解析，并精準返回對應的結果?沉淀了幾萬條標注過的物流垂類場景測評數據?結合基座模型、微調方法，提升整體回答效率資料來源：阿里云開發者AIAI應用——智能決策LOGResearch｜33在航空貨運領域，每一次裝載都是對效率和經濟性的平衡要求很高，需要在眾多約束和客戶需求中找到完美平衡點。菜鳥智能組板算法，改變過去貨機裝載純憑人工經驗判化品名、起運港、是否接受中轉、貨物類型、起運港、目的港、包裝類型、尺寸、毛重、件數等貨運信息。用戶只需提供貨物的尺寸、重量等主要屬性，輸入計算裝載的板資料來源：菜鳥技術星球3D3D裝載效果圖AIAI應用——智能助理LOGResearch|壹沓科技：運小沓數字員工CuberAgentAIAI應用——智能助理LOGResearch|資料來源：壹沓科技官微AI應用——智能助理AI運小沓AI單證平臺界面運小沓AI單證平臺-空運托書識別資料來源：壹沓科技官微、官網AI應用——京東物流內部運力機器人：運力小智京東物流基于大模型搭建運力智能機器人“運力小智”，定位是一個集知識問答、數據分析功能于一體的便攜式知識百科信息問答平臺。它以運力平臺日常工作所涉及的內容為核心，涵蓋了業務SOP、常見系統問題、操作手冊、實時類信息查詢（天氣、安全）、報表查詢、數據分析等多項內容，致力于幫助司機）更便捷、高效的獲取有效信息，并通過大模型能力持續賦能，為用戶提供個性化的推薦和良好的用資料來源：京東技術官微《基于大模型搭建的運力智能機器人》AIAI應用——智能助理LOGResearch｜38V1.0V2.0特點功能：已具備功能包括指標即時分析查詢、系統指南、知識庫、軌跡即時查詢等，并具備一定主動觸達能力，功能擴展到實際運在大模型能力賦能下，可以更好得理解用戶得提問，對于相似語義得理解更準確和全面支持進行體驗、效率指標的多維度查詢知識查詢報表的定時推送、預警推送資料來源：京東技術官微《基于大模型搭建的運力智能機器人》AI應用——運力小智提供指標查詢、知識問答、特定場景的軌跡及圖片查詢、報表推送、信息主動推送等功能，有效降低了內部調度、精益改善相關崗位人員的查詢等操作實踐，同時數據分析類，運力效率、體驗類指標一線人員咨詢結果成功率70%左右，知識問答類，一開始用戶知識類的發散提問成功率20%~30%，引導用戶熟悉使用后，現在用戶特知識問答為運營人員提供日常的關于操作規范、規章制度、常見系統問題、常用看板、系統連接查詢等內容，大大縮短人工檢索信息的時間。同時一線咨詢問題快速轉知識問答為運營人員提供日常的關于操作規范、規章制度、常見系統問題、常用看板、系統連接查詢等內容，大大縮短人工檢索信息的時間。同時一線咨詢問題快速轉指標查詢方便運營人員根據派車單號（TW）進行車輛軌跡查詢，減少繁瑣的系統操作步驟；支持根據車牌號，查詢對應的行駛證圖片大模型數據分析與udata數據能力結合，讓用方便運營人員根據派車單號（TW）進行車輛軌跡查詢，減少繁瑣的系統操作步驟；支持根據車牌號，查詢對應的行駛證圖片資料來源：京東技術官微《基于大模型搭建的運力智能機器人》AIAI應用LOGResearch|洞隱科技基于大模型能力與垂直行業20余年的業務沉淀，經過打磨迭代發布了DI.AI供應鏈智能產品，包括“智能運輸優化、智能訂艙、智能關務、智能助手及AI開發”這5洞隱供應鏈AI產品體系AIAI應用——智能助理LOGResearch|利用AI分析業務規則，提供決策建議，構建自動化任務，并檢驗業務規則的準確度。實現從接受訂單到訂艙跟蹤全流程自動化，自動覆蓋率達到AIAI應用——智能助理LOGResearch|智能關務系統通過AI技術智能識別業務場景，自動生成報關需求內容和單證，提升處理速度、數據的一致AIAI應用——智能助理LOGResearch|洞隱智能助手通過事件管理、業務問答和業務操作集成等應用場景，為用戶打造AI賦能的供應鏈綜合管理駕駛艙。對供應鏈可視化的綜合事件管理，如：工作日報、待辦、預警、異常、通訊、信息訂閱、風險提醒等強化供應鏈協同和監控；引入AI大模型，構建不同場景的智能體和知識庫，支持知識問答場景應用；集成供應鏈各環節的系統AIAI應用LOGResearch|悟空平臺賦能，助力高效的業務應用落地資料來源：貨拉拉技術官微《想象即現實：貨拉拉AI應用開發體系揭秘》AIAI應用LOGResearch|資料來源：貨拉拉技術官微《想象即現實：貨拉拉AI應用開發體系揭秘》AIAI應用LOGResearch|此外還支持用戶通過多種方式自行在平臺上創建和發布自定義工具：知識主要用于知識主要用于AI應用推理過程中，大模型生成結果時的上下文參考作用，目的就是在不涉及訓練或微調模型的情況下，讓大模型生成結果盡量準確專業，降低大模型幻覺。資料來源：貨拉拉技術官微《想象即現實：貨拉拉AI應用開發體系揭秘》AIAI應用LOGResearch|思考大模型除了能解決專業問題，能否實思考大模型除了能解決專業問題，能否實現基于文檔或已有知識庫進行AI問益廣泛，最常見的問題是大模型是否真的能夠解決專業問題？在前述功能的基礎上，用戶問能否處理多模態信息，做大模型能解決專業問題，能做AI問答，那能處理數據實踐前幾個階段基本都是通過單一Agent實踐前幾個階段基本都是通過單一Agent或功能性模塊實現的。隨著業務需求的發展，用戶希望多個場景的問題能夠融合，提供一個綜合的解決方案。.周報生成助手.多模態AI.周報生成助手.多模態AI助手專業助手AI問答助手總結大模型知道的遠比我們想象總結大模型知道的遠比我們想象型結合就可以解決這些專業prompt是關鍵，可以讓大模型更好地理解并提取有效“業務知識庫+RAG+LLM”的標準范式，可以解決無標準答案的問題，但“助手分針對性優化”可實現“精準貨拉拉探索了多場景融合的合作型multi-agent助手，來更高效地應對復雜的業務“工具+LLM+多模態綜合理解”組合可以提升AI助手回復的精確率，如車險報價方案生成助手，首先用OCR提取信息，然后對敏感信息進行處理，再用大模型提取信息，最后結合多模態綜合理解生成最終報價方（連接數據庫、獲取真實數Interpreter工具）、有結論（結合LLM能分析、會總結并結合零代碼平臺，資料來源：貨拉拉技術官微《貨拉拉多場景大模型AI助理實踐》AI應用——智能助理AI利用人工智能技術，為客戶提供交互式服務的智能客服系統，主要目的是提高客戶服務效率和質量，同時降低企業的運營成本。用戶在使用選車助手過程中，一般不只會根據流程引導來進行答復，還會在溝通過程中詢問其他信息。如何通過流程引導，將對話主動拉回到主流程是貨拉拉需要解決的重要問題，此外，用戶需要運送的貨物多種多樣，對于貨物信息的表達方式也多種多樣，導致語義理解困難，這也加大了解決問題的難度。大模型的理解能力、生成能力、跨語言能力，對解決以上問題有顯著的效果，同時使用單一智能體難以完成復雜的任務，因此使用NLG提取資料來源：貨拉拉技術官微《基于LLM的AI客服選車助手》AIAI應用——智能助理LOGResearch|面對長網頁、論文、設計方案、會議記錄、聊天歷史這些長段上下文信息，可取輸入內容的核心內容和重要結論，以便能夠快速了解內容的主題、目的和匯用一鍵發布到Lalabot上，打造專屬的理簡單問題到執行復雜的對話邏輯。而更棒的是，用戶可以將自己發布的定制Lalabot的寫作代理，只需要用戶提供少量輸入，明確用戶寫作的主題方向，即可為用戶生成文章標題和大綱，一旦達成一致，寫作代理將內置搜索相關文獻資料，起草用戶文章，最終呈現給用戶一篇可用的文由人工智能驅動的搜索輔助，用戶只需輸入自己的問題，AI將對其進行分析，使用多個相關搜索關鍵詞，并總結各種結果條目，以找到用戶問題的答案，并提供相關的提示詞去幫助用戶收集更深述，繪圖代理會智能理解和擴充用戶輸入的描述，最終生成待繪制圖片的詳細文字描述并和用戶達成一致，資料來源：貨拉拉技術官微《想象即現實：貨拉拉AI應用開發體系揭秘》AIG7易流G7易流AI應用——G7易流G7易流?能夠智能理解上下文，可以基于場景進行針對性交互，還能識別司機，?幫助司機執行發車達到報備、訂單運單結算、裝車卸貨溝通?結合大模型能力，“小七”還能夠對司機狀態、行駛路線、駕駛行為等進行AIAI應用——智能助理LOGResearch|快遞100百遞云GPT：AI賦能快遞全線產品百遞云集成整合了7個公有云閉源大模型和私有云開源大模型，集各大模型之所長，形成混合智能（HybridAI）的“大模型應用開發平臺”，按業務場景路由，構建快遞物流專業知識庫以及開發和編排AI應用組件，致力于利用AI技術全面賦能公司全線產品。百遞云GPT在真實生產經營流程中釋放和挖掘出大模型的潛能，成功地將大模型技術百遞云GPT：用站式快遞管理服AI客服AI寄快遞?一句話寄快遞：庫及寄件類API，?一句話寄快遞：庫及寄件類API，?寄件地址解析及補全：用戶輸入非AI查快遞AI管快遞?一句話查快遞資料來源：前海百遞官微AIAI應用——智能助理LOGResearch|服務夠效率服務夠效率更支持一鍵轉人工、一鍵催辦，后臺專屬客服團體驗更優質人工客服回復后，應用即刻Push彈窗通知，無需全新服務對話界面，高效觸達業務一線對話界面，7*24小時智能客服全天侯侍全面提升，變被動為主動。運用LLM技術，了海量IT常見問題，根據不同客戶端精準解疑，高Before資料來源：圓通信息科技官微AIAI應用LOGResearch|中國外運：“AI+物流”創新應用及實踐智慧物流產品/解決方案包括自動駕駛、機器人、智慧單證等產品，旨在通過智能化手段提升物流效率。例如，自動駕駛技術可應用于干線運輸、園區運輸等場景，實現無人駕駛運輸，提高運輸效率；機器人技術可應用于倉儲、分揀等環節，實現自動化操作，降低人工成本；“智慧單證”平臺則可實現單證智能化處理，提高單證處理效率，降低出錯率。“涵蓋了商業智能分析應用、物流控制塔、碳計算器、外運啟航、組合港創新通關等創新應用，包括自動駕駛、機器人、智慧單證等產品，旨在通過智能化手段提升物流效率。例如，自動駕駛技術可應用于干線運輸、園區運輸等場景，實現無人駕駛運輸，提高運輸效率；機器人技術可應用于倉儲、分揀等環節，實現自動化操作，降低人工成本；“智慧單證”平臺則可實現單證智能化處理，提高單證處理效率，降低出錯率。AIAI應用LOGResearch|中國外運：“AI+物流”創新應用及實踐點機器人、“識貨寶”智能收發貨機器人、“金鏈”供應鏈金融平臺、物聯網平臺、干線自動駕駛運輸、物流碳管理—中國外運L4自動駕駛跨省商業運營項目—中國外運L4自動駕駛跨省商業運營項目2024年2月，中國外運L4自動駕駛跨省商業運營首發儀式在—裝載智慧化—裝載智慧化—單證智能化?無紙化流程減少紙質單據?RPA實現貨物拼箱,貨物合理規劃和擺放,節省實現貨物拼箱,貨物合理規劃和擺放,節省?中國外運虛擬員工減碳不完全測算年減少碳排放：74.46t——倉配一體化??線路平均成本：降低5.27%?線路平均車次數：降低11.1%?線路平均滿載率：提高2.5%?節省10%運力與碳排放訂單集中集拼配載——運輸自動化?充分發揮自動駕駛的優勢?最小化車輛等待時間、空駛距離、碳排放量等?百公里平均油耗節省10-15%AIAI應用LOGResearch|中國外運：“AI+物流”創新應用及實踐構筑以智能運籌算法為核心的供應鏈整體優化能力，打通網、場、路、庫構筑以智能運籌算法為核心的供應鏈整體優化能力，打通網、場、路、庫倉+配庫內算法場站算法倉+配庫內算法場站算法物流網絡場景運輸調度打通協打通協同解決方案為未來3～5年戰略布局|仿真模擬件量預測?定制智能預測算法局全網優化力可視化可視化配送資源能力化時效倉網優化運輸優化落地效果落地效果提升預測準確率減少全局運營成本節省庫存費用提升倉庫運作效率節省運輸距離提升利潤整體表現AIAI應用LOGResearch|中國外運：“AI+物流”創新應用及實踐職能辦公職能辦公銷售解決方案助手運營銷售解決方案助手操作/交付操作/交付通識問答商業方案物流單證應用方向 am am洞察生成推理大模型原子能力洞察生成推理AIAI應用LOGResearch|富勒科技于2024年1月1日發布一款名為FLUXGPT的基于OpenAI的企業級知識庫問答系統。富勒科技在物流供應鏈領域擁有超過20年的豐富經驗，在其產品的迭代發展和數千個各行業項目咨詢過程中積累了豐富的知識庫，結合應用生成式AI技術，FLUXGPT將被打造成一名“數字化員工”，為富勒科技各個崗位的員工提供FLUXGPT是一款基于自然語言處理（NLP）技術和大新產品。基于富勒科技的私有知識庫，結合這些先進技術，各種復雜的問題，無論是關于行業特性、產品知識還是技術細用戶提供即時且可靠的答案，賦能富勒的實施顧問為客戶提供更加高效和更高質量的服傳統技術：具備理解能力2.基于傳統NLP+規則的對話機器人：成本高基于大模型的路線：生成能力使得大模型能夠適配不同領域限的推理能力、安全問題、性能問題、成本AIAI應用LOGResearch|AIAI應用——智能供應鏈控制塔LOGResearch|菜鳥供應鏈控制塔包括數據匯集層、BI/DT展示層、事資料來源：菜鳥物流科技官微《多個行業頭部企業使用，菜鳥供AIAI應用——智能供應鏈控制塔LOGResearch|?預測：通過對歷史銷售數據進行分析，可以預測未來可能發生的異常。如倉網資源預測，基于對來單量的預估，判斷倉庫的合理庫容，以及所需的倉內作業人員。?運籌優化：通過運用運籌優化算法，可以針對復雜變量進行自動化的求解分析，如確定最佳的訂單處理策略、人力資源、設備和設施的分配方式等，企業可以最小化成本、最大化效率并提高客戶滿意度。?仿真分析：通過仿真測試不同的策略和方案，評估其對系統性能的影響，如響應時間、吞吐量、成本等，評估它們對物流流程的影響，從而制定應對措施。資料來源：菜鳥物流科技官微《多個行業頭部企業使用，菜鳥供AIAI應用——智能供應鏈控制塔LOGResearch|科捷物流：智慧供應鏈控制塔AIAI應用——智能供應鏈控制塔LOGResearch|科捷物流：全球供應鏈數字孿生科捷物流運配管理系統，支持全國、各省、各地市、各鄉鎮的多各項目數據互不交叉，科捷物流將各項目不同的監控功能分別配項目組的監控團隊會定期分析各線路繁忙熱力情況、時效達成、監控數據有著嚴格的權限設置和賬戶管理，數據保密性和措施詳見“信息安全”中國供應鏈物流智能化發展框架LOGResearch|智能化智能化+AI技術數字化協同中臺｜智慧運營數字化協同中臺｜智慧運營無人機｜無人車｜倉儲自動化｜智能設備無人機無人機LOGResearch|低空經濟：無人化、電動化、智能化低空活動主要在距離地面3km以內的空域進行，本質上屬于通用航空的范疇。但與傳統通航相比，低空經濟在多個方面實現突破——它從傳統的中高空飛行轉向低空作業，從有人駕駛過渡到無人駕駛，從依賴燃油的推進方式轉變為更加環保的電動化，同時展現出更高的智能化水平。這些趨勢充分體現了低濟的未來發展方向——無人化、電動化和智能化。完全復用現有機場及空管完全復用現有機場及空管物流網絡資料來源：羅蘭貝格、中金公司研究部無人機無人機LOGResearch｜66物流無人機主要參與者包括專業公司、大型頭部物流企業。其中物流企業主要聚焦末端、支線場景的中小貨運無人機。cu專業公司cu專業公司物流企業干線末端支線干線末端支線無人機無人機LOGResearch｜67中小型無人機主要采用多旋翼布局，解決方案相對成熟。中國民航局頒布的《無人駕駛航空器飛行管理暫行條例》將最大起飛重量7~25kg/25~150k中型及小型無人機多采用多旋翼布局，主要面向城市末端運輸場景。中型及小型多旋翼無人機的制造門檻相對低，參與企與方包括美團、順豐、京東等大型物流集團下屬無人機企業以及迅蟻科技、永悅智能等無人機制造與供應商。方舟40Aurora980-94-5--資料來源：各公司官網、中金公司研究部無人機無人機LOGResearch|豐翼無人機產品：全面涵蓋小中大載重近中遠航程，搭建極致安全可靠的低空智慧網方舟方舟80載重/航程FY.Whale（豐翼·藍鯨）載重載重/航程資料來源：豐翼科技無人機無人機無人機LOGResearch|新零售豐翼無人機助力商超企業提供高效、?門店補貨：提供倉到店快速配送服鐘飛行時間務助力商家實現門店生鮮產品解決農產品首公里運輸難題新零售豐翼無人機助力商超企業提供高效、?門店補貨：提供倉到店快速配送服鐘飛行時間務助力商家實現門店生鮮產品解決農產品首公里運輸難題，提供攬收無人車接駁形成不間斷的無人化運輸網2024年豐翼為陽山水蜜桃茂名荔枝、巫山脆李、陽澄湖大閘蟹、贛南臍橙等二景區2024年，豐翼為武當山、鳳凰山、大佛寺等6家景區提供物資運輸、外賣配送、安防巡檢、應急救援、工程物資運輸等服務，并形成一套《豐翼無人機低空智慧景區方案》，助力全國景區邁入低空①外賣配送：景區內游客通過手機點外賣，無人機把外賣配送到景區內②物資運輸：為景區山頂商店/酒店運輸生活物資、商品、生鮮食品、布草和垃圾等③工程物料運輸：景區內施工工程物料運輸④)安防巡檢：在景區內部署巡檢無人機/機⑤應急救援：豐翼物流無人機復用于景區應急救援，與地面警力配合形成“空地一體化”豐翼科技于2020年推出無人機醫療運輸截止2024年12月，豐翼累計為全國近40家醫療機構提供血液制品、檢測樣本、醫療器械等低空運輸服務，累計運輸檢測樣本近540萬個，血液制品約33噸，資料來源：豐翼科技無人機無人機無人機LOGResearch|豐翼無人機服務產品：推出首款C端互寄無人機物運輸（2025年1月21日j小程序截圖）上門送達資料來源：豐翼科技無人機無人機無人機LOGResearch|自主通信網絡豐翼無人機作業場