本文將深入探討中國供應(yīng)鏈物流AI智能化的現(xiàn)狀，聚焦多模態(tài)語言大模型、多智能體協(xié)作和具身智能等前沿技術(shù)，并通過對(duì)京東言犀大模型及其在物流領(lǐng)域的應(yīng)用案例分析，揭示AI如何賦能物流行業(yè)，實(shí)現(xiàn)降本增效和創(chuàng)新發(fā)展。

近年來，中國供應(yīng)鏈物流行業(yè)在人工智能（AI）技術(shù)的推動(dòng)下，實(shí)現(xiàn)了顯著的智能化發(fā)展。AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用，不僅提升了物流運(yùn)營效率，還推動(dòng)了供應(yīng)鏈管理的整體升級(jí)，為行業(yè)帶來了深遠(yuǎn)的影響。目前來看，中國供應(yīng)鏈物流AI智能化已經(jīng)進(jìn)入了高速發(fā)展階段，技術(shù)應(yīng)用覆蓋預(yù)測、倉儲(chǔ)、配送等全鏈條場景，政策支持與創(chuàng)新雙輪驅(qū)動(dòng)市場擴(kuò)張；今天，小兵通過相關(guān)案例，和各位讀者分享一下中國供應(yīng)鏈物流AI智能化發(fā)展的現(xiàn)狀。

一、三個(gè)關(guān)鍵詞：多模態(tài)語言大模型、智能體、具身智能

1、供應(yīng)鏈物流AI智能化發(fā)展關(guān)鍵詞：多模態(tài)語言大模型MLLMs

多模態(tài)大語言模型（MLLMs)在視覺問答、視覺理解與推理等任務(wù)中展現(xiàn)出卓越的性能，使其成為研究和應(yīng)用的主戰(zhàn)場，多模態(tài)技術(shù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用正在不斷擴(kuò)展，為行業(yè)發(fā)展帶來新的機(jī)遇。

多模態(tài)大語言模型架構(gòu)示意圖

供應(yīng)鏈物流多模態(tài)LLM典型應(yīng)用場景

2、供應(yīng)鏈物流AI智能化發(fā)展關(guān)鍵詞：多智能體Multi-Agent

回顧2024年，是AI Agent真正爆發(fā)的一年，數(shù)據(jù)顯示，82%的技術(shù)高管計(jì)劃在未來3年內(nèi)將AI Agent 集成到他們的技術(shù)棧中。另一方面，運(yùn)用多個(gè)LLMs來減輕單個(gè)模型的局限性，以解決更復(fù)雜任務(wù)的多智能體協(xié)作方案，也獲得廣泛關(guān)注。通過改進(jìn)的通信協(xié)議和任務(wù)分配機(jī)制，多個(gè)AI Agent 能夠更有效地協(xié)同工作。例如在復(fù)雜的物理規(guī)劃任務(wù)中，多個(gè)Agent可以自主協(xié)調(diào)，共同完成路徑優(yōu)化、資源分配等任務(wù)。

做到这三点挑战，产品经理只会不断升值

好的产品经理是很稀缺的，懂用户、懂商业、懂数据的产品经理走出互联网，依然是抢手货。相反，如果只做简单传话、低效执行、浅层思考的产品经理，恐怕走不过未来3-5年的洪流。

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AI Agent關(guān)鍵特征和系統(tǒng)架構(gòu)

多AI Agent協(xié)作模型

3、供應(yīng)鏈物流AI智能化發(fā)展關(guān)鍵詞：具身智能

在過去的2024年，大模型等發(fā)展帶動(dòng)具身智能（Embodied Intelligence）的興起，成為推動(dòng)人工智能向物理世界深度滲透的重要能力。具身智能是一個(gè)涉及人工智能、認(rèn)知科學(xué)和機(jī)器人學(xué)的概念，指的是擁有物理形態(tài)的人工智能系統(tǒng)，這些系統(tǒng)能夠在真實(shí)的物理環(huán)境中進(jìn)行學(xué)習(xí)和操作，與周圍世界實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)交互。不同于傳統(tǒng)基于數(shù)字環(huán)境的AI，具身智能具備感知、行動(dòng)，并對(duì)外界物理刺激作出反應(yīng)的能力。在物流領(lǐng)域，AI+機(jī)器人正推動(dòng)著行業(yè)的智能化變革。

具身智能技術(shù)架構(gòu)

一套最小的具身智能應(yīng)用實(shí)現(xiàn)流程示例

4、2024年中國供應(yīng)鏈物流領(lǐng)域部分AI事件匯總

二、京東言犀大模型

京東的言犀大模型，是扎根產(chǎn)業(yè)的原生大模型。憑借著從基礎(chǔ)設(shè)施、模型層、MaaS層、SaaS層全棧的技術(shù)布局，打造多款端到端的大模型技術(shù)產(chǎn)品。

京東言犀大模型是基于京東云的高性能計(jì)算集群，采用Megatron+DeepSpeed的分布式訓(xùn)練框架，訓(xùn)練的Decoder-Only架構(gòu)模型。在通用知識(shí)獲取方面，言犀大模型添加了約30%的京東域自身的產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，并通過構(gòu)建高質(zhì)量的指令數(shù)據(jù)，幫助模型具備更強(qiáng)的產(chǎn)業(yè)屬性。除了模型訓(xùn)練本身，京東言犀大模型還在模型的轉(zhuǎn)換層和服務(wù)層進(jìn)行了自研算法的深耕，提升了大模型的推理速度和部署性能，讓大模型的能力能夠充分的下沉到業(yè)務(wù)端，并通過集成平臺(tái)能力打造真正的模型及服務(wù)。

言犀大模型架構(gòu)

言犀大模型的主要產(chǎn)品包括：（1）在線咨詢機(jī)器人：對(duì)話機(jī)器人、服務(wù)擬人、人機(jī)融合（2）智能質(zhì)檢與分析：文本/語音多維數(shù)據(jù)、全量實(shí)時(shí)質(zhì)檢、風(fēng)險(xiǎn)輿情洞察（3）智能培訓(xùn)：場景式陪練、全周期督導(dǎo)、知識(shí)提煉沉淀（4）智能語音外呼：擬人化交互、高接通高轉(zhuǎn)化、外呼模版市場（5）智能座席輔助：全渠道輔助、會(huì)話意圖摘要、知識(shí)隨行（6）AI多模態(tài)數(shù)字人：多模態(tài)智能交互、形象風(fēng)格定制、口唇/情緒驅(qū)動(dòng)（7）智能語音應(yīng)答：全自研語音引擎、多維情感感知、便捷運(yùn)營（8）智能知識(shí)庫：企業(yè)知識(shí)協(xié)同、多場景分發(fā)、數(shù)據(jù)安全可控（9）智能CRM：服務(wù)營銷一體化、精準(zhǔn)用戶畫像、線索轉(zhuǎn)化分析（10）AI開發(fā)平臺(tái)：高精度訓(xùn)練、一站式服務(wù)、低門檻操作

1、京東大模型產(chǎn)品-京東物流超腦

2023年7月，京東在全球科技探索者大會(huì)上正式發(fā)布了“言犀”大模型，推出基于大模型的數(shù)智化供應(yīng)鏈產(chǎn)品“京東物流超腦”。2024年11月，京東物流宣布升級(jí)數(shù)智化供應(yīng)鏈技術(shù)全景“京東物流超腦”，整合大模型、數(shù)字孿生等技術(shù)，專注于供應(yīng)鏈全鏈路的降本增效，涵蓋智能規(guī)劃、智能倉儲(chǔ)、智能運(yùn)配、智能客服、智能營銷等全環(huán)節(jié)應(yīng)用場景，實(shí)現(xiàn)輔助決策，運(yùn)營優(yōu)化和商業(yè)增值等全面智能化。其中“與圖”數(shù)智時(shí)空平臺(tái)、“京慧”一體化智能供應(yīng)鏈平臺(tái)，是京東物流超腦對(duì)外商業(yè)化核心產(chǎn)品。

2、京東物流超腦開放應(yīng)用平臺(tái)——“與圖”數(shù)智時(shí)空平臺(tái)

與圖是京東物流旗下基于供應(yīng)鏈場景的數(shù)智化地圖服務(wù)平臺(tái)，基于深度整合的京東供應(yīng)鏈全鏈路的億萬級(jí)規(guī)模數(shù)據(jù)，包括商流、物流、信息流、金融流等多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)，提供全場景GIS、精智地址、位域洞察三大功能模塊，幫助企業(yè)網(wǎng)格洞察分析、智能選址、精準(zhǔn)營銷、高準(zhǔn)確率分單、調(diào)度運(yùn)籌優(yōu)化，助力政企管理經(jīng)營視角下的人、車、貨、場、客、銷六大要素，實(shí)現(xiàn)降本、提效、增收?！芭c圖”數(shù)智時(shí)空平臺(tái)-品牌消費(fèi)畫像分析示意圖

“與圖”零售連鎖行業(yè)解決方案示意圖

3、京東物流超腦開放應(yīng)用平臺(tái)-京慧一體化智能供應(yīng)鏈平臺(tái)

京慧基于豐富的大數(shù)據(jù)分析和科學(xué)的算法模型，結(jié)合客戶的實(shí)際銷量情況，為客戶提供銷量預(yù)測、庫存預(yù)警、庫存仿真、智能補(bǔ)貨以及庫存營銷等智能決策產(chǎn)品，幫助客戶制定更精準(zhǔn)的供應(yīng)鏈計(jì)劃。

4、京東物流智能決策-數(shù)智化運(yùn)營履約決策平臺(tái)

三、京東言犀大模型AI應(yīng)用：京東物流內(nèi)部運(yùn)力機(jī)器人-運(yùn)力小智

京東物流基于大模型搭建運(yùn)力智能機(jī)器人“運(yùn)力小智”，定位是一個(gè)集知識(shí)問答、數(shù)據(jù)分析功能于一體的便攜式知識(shí)百科信息問答平臺(tái)。它以運(yùn)力平臺(tái)日常工作所涉及的內(nèi)容為核心，涵蓋了業(yè)務(wù)SOP、常見系統(tǒng)問題、操作手冊(cè)、實(shí)時(shí)類信息咨詢（天氣、安全）、報(bào)表查詢、數(shù)據(jù)分析等多項(xiàng)內(nèi)容，致力于幫助運(yùn)力用戶（內(nèi)部運(yùn)營崗位、承運(yùn)商、司機(jī)）更便捷、高效地獲取有效信息，并通過大模型能力持續(xù)賦能，為用戶提供個(gè)性化的推薦和良好的用戶體驗(yàn)，減少用戶獲取知識(shí)的成本以及減少異常等問題的管理難度。

運(yùn)力小智一方面通過內(nèi)、外部的途徑建立運(yùn)力垂直領(lǐng)域豐富的知識(shí)、數(shù)據(jù)信息庫，另一方面，集成智能問答和數(shù)據(jù)分析為一體，統(tǒng)一入口，豐富機(jī)器人能力，減少用戶查詢成本。目前，主要經(jīng)歷了兩個(gè)迭代版本，二者對(duì)比如下：

運(yùn)力小智提供指標(biāo)查詢、知識(shí)問答、特定場景的軌跡及圖片查詢、報(bào)表推送、信息主動(dòng)推送等功能，有效降低了內(nèi)部調(diào)度、精益改善相關(guān)崗位人員的查詢操作實(shí)踐，同時(shí)數(shù)據(jù)分析類、運(yùn)力效率、體驗(yàn)類指標(biāo)一線人員查詢結(jié)果成功率70%左右，知識(shí)問答類，一開始用戶知識(shí)類的發(fā)散提問成功率為20%～30%，引動(dòng)用戶熟悉使用后，現(xiàn)在用戶特定場景的使用率提升，知識(shí)問答類成功率達(dá)到50%左右。指標(biāo)查詢：大模型數(shù)據(jù)分析與udata數(shù)據(jù)能力結(jié)合，讓用戶可以在京ME通過便捷靈活的問答機(jī)器人方式，統(tǒng)一入口，快速獲取數(shù)據(jù)，縮短數(shù)據(jù)分析鏈路，提高分析效率和及時(shí)性。

知識(shí)問答：為運(yùn)營人員提供日常的關(guān)于操作規(guī)范、規(guī)章制度、常見系統(tǒng)問題、常用看板、系統(tǒng)連接查詢等內(nèi)容，大大縮短了人工檢索信息的時(shí)間。同時(shí)一線咨詢問題快速轉(zhuǎn)化工單，大大提高每日值班人員手動(dòng)錄入共擔(dān)的效率。

特定場景-軌跡&圖片查詢：為方便運(yùn)營人員根據(jù)派車單號(hào)（TW）進(jìn)行車輛軌跡查詢，減少繁瑣的系統(tǒng)操作步驟；支持根據(jù)車牌號(hào)，查詢對(duì)應(yīng)的行駛證圖片。