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标题: 谁真正跑通了AI大模型?京东物流、菜鸟、顺丰、亚马逊、DHL对比分析 [打印本页]

作者: kDBivAx 时间: 4 天前
标题: 谁真正跑通了AI大模型?京东物流、菜鸟、顺丰、亚马逊、DHL对比分析
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过去两年，几乎一切头部物流企业都对外宣布接入了AI大模型,有的做智能客服，有的做预测分析，有人的调度辅助......但行业正在出现一个分明分化，有些企业只是在用AI，而有些企业曾经末尾被AI重新定义工作方式。前者是工具晋级，后者是系统晋级。

真正的差异不在于技术参数，而在于这些更残酷的成绩，模型能否能真正了解业务数据？能否被嵌入到关键业务场景？能否末尾影响甚至替代人类做决策？

本文将分析如何判别物流AI大模型能否跑通，同时对京东物流、菜鸟、顺丰、亚马逊与DHL等国内外代表性头部物流企业的AI大模型,停止横向对比分析，最终回答一个简单却关键的成绩，谁真正跑通了AI大模型？

▍物流AI大模型真正跑通的三个维度

讨论物流 AI 大模型，最容易走偏的地方，是把用了大模型和跑通了大模型混为一谈。理想上，大多数物流企业曾经在用大模型，但真正跑通的企业并不多。要判别一家企业能否真的把大模型变成了消费力，关键不在模型参数规模，而在于它能否改变了物流系统的决策方式与运转结构。

结合实际来看，可以用三条比较业务化的尺度来判别。

第一是数据能否真的能被大模型了解和调用。物流是一个高度结构化、同时又充满噪音的数据系统。订单、库存、运力、节点形态、异常记录、人工操作日志同时存在。真正跑通大模型的企业，并不是简单把数据喂给模型，而是曾经完成了数据管理的前置工作，比如数据口径一致、时序关系明晰、上下游可关联。否则，大模型只能停留在文本了解或问答层面，无法参与复杂推理。

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第二是大模型能否进入了真实业务场景，而不是停留在核心辅助。在物流场景中，大模型的价值在于能否被嵌入到计划、调度、履约等关键流程中。目前行业里大量运用仍停留在客服、报表解读、异常阐明等核心场景，这类运用更多是效率工具，而非系统才能晋级。真正跑通的标志，是模型末尾参与到诸如需求预测、库存决策、途径选择、资源配置等核心环节，并且能在复杂约束条件下给出可执行方案，而不是泛泛而谈的建议。

第三，是决策链条能否发生了变化。这是关键，由于传统物流系统中，模型只是给人提供参考，最终决策权牢牢掌握在人工或规则系统手中。而跑通大模型的企业，末尾允许模型在一定范围内默许执行，人只担任设定边界和处理例外。这种变化本质上不是技术成绩，而是管理与风险偏好的成绩。一旦企业情愿让模型进入决策闭环，大模型的价值才会被真正放大。

综合来看，物流大模型能否跑通，并不取决于能否自研模型、能否参数规模够大，而取决于以上这三点，后文将围绕这三条尺度展开，对国内外的头部物流企业对停止分析。

▍国内物流AI大模型的分析

当我们来重新审视国内物流企业的大模型实际，就会发现一个很明晰的分化，表面上大家都在用大模型，但真正跑通的了，让模型进入物流系统外部、并末尾影响决策方式的企业，其实屈指可数。

首先看京东物流。它并没有对外高调包装一个通用大模型，而是将大模型才能内嵌在其对外称为“供应链超脑”的系统体系中。从公开信息来看，这套系统并不是单一模型，而是以京东自研模型结合外部大模型才能，服务于供应链计划、仿真、异常推演和决策支持。它的一个分明特征是，模型并不是孤立存在，而是运转在京东曾经高度一致的数据体系之上，包括订单、库存、仓网结构、干线运力、末端履约等数据都处在同一主数据框架内。这使得大模型在了解业务这一步上具有自然优势，不需求反复做语义对齐和口径修正。

在详细场景上，京东物流的大模型曾经进入了计划与分析层的核心环节，例如在需求波动预测、库存结构评价、仓网调整方案推演等复杂成绩中，用自然言语和多变量推理的方式输入可执行方案。不过需求强调的是，京东目前对大模型的定位依然是高阶决策辅助系统，模型输入并不直接触发执行，而是进入人工或规则审核流程。这意味着京东曾经在数据层和场景层跑通了大模型，但在决策链条上，依然保持着分明的人控边界。

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再看菜鸟网络。菜鸟对大模型的命名和对表面达更明晰，其核心产品是面向供应链的行业大模型，公开称号为“天机π”。与京东不同，菜鸟并不试图让大模型深度控制某一条物流链路，而是将其作为预测与协同引擎来运用。从才能结构上看，天机π重点处理的是销量预测、库存健康度评价、补货节拍建议以及跨主体协同成绩。

在数据层面，菜鸟的大模型面对的是高度异构的数据环境，这决议了它更强调统计意义上的预测才能，而不是单点决策精度。在运用层面，模型输入次要用于指点商家和合作伙伴调整计划，而非直接下发执行指令。这也意味着，菜鸟的大模型曾经深度进入供应链计划层，但几乎不触及执行闭环。所以，菜鸟跑通的是预测驱动型大模型，在数据了解和场景嵌入上成立，但并未试图改变物流系统的决策权结构。

最后看顺丰，它状况则更具代表性。顺丰近两年对外披露了多个大模型相关产品与才能，包括“丰知”“丰语”等，全体策略是以通用大模型才能为底座，疾速切入详细业务场景。从公开案例看，这些模型曾经在客服、异常工单处理、国际关务文件解读、外部知识问答等场景中投入运用，并且获得了较为明白的效率提升效果。在这些场景中，大模型的价值次要体如今对非结构化信息的了解和生成才能上，分明降低了人工处理强度。

但假如把顺丰的大模型实际放到能否跑通的框架上去看，会发现一个分明边界，这些模型几乎全部工作在物流系统的核心或支持层，而非调度、资源配置、网络规划等核心决策地位。顺丰的大模型运用，更像是一次大规模的流程效率晋级，而不是决策体系的重构。

把三家企业放在同一把尺子下对比，就会发现差异并不在技术先进程度，而在模型被允许进入系统多深的地位。京东曾经把大模型放进供应链中枢神经，但依然让人掌控最终动作；菜鸟让模型在计划层发挥最大价值，却刻意远离执行；顺丰则选择从高确定性的辅助场景切入，暂时不碰决策权成绩。

▍国际物流AI大模型的分析

假如把视角转向国际物流企业，会发现一个非常分明的差异，相比国内企业普遍慎重地将大模型定位为辅助决策工具，国际头部企业曾经末尾尝试让模型进入执行层，甚至在部分场景中承担默许决策的角色。这种差异，并不是技术代差形成的，而更多源于业务结构、风险承担方式以及对自动化的长期容忍度不同。

以亚马逊为例，其大模型才能并非以单一物流大模型的名义对外存在，而是深度嵌入在整个履约与仓储体系中。近年来亚马逊反复提到的一个关键词是AI Agent ，即具有义务了解、拆解、执行与反馈才能的智能体系统。在仓储和配送环节，这类才能曾经不再只是算法优化，而是末尾驱动真实操作。例如在仓内作业中，AI系统可以基于实时订单结构、库存地位和设备形态，自主决议机器人调度方式、拣选顺序和作业途径，而不是仅给出优化建议再交由人工系统确认。

从数据层面看，亚马逊的优势在于其数据自然围绕执行而构建。订单、库存、机器人形态、途径反馈全部处在一致的数据闭环中，模型可以实时获得结果反馈并持续修正策略。这使得大模型不只能了解业务，还能不断经过执行结果来校正认知。

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在运用层面，亚马逊曾经允许模型在一定范围内直接触发操作，人类更多承担的是规则设定和异常兜底的角色。严厉按照前文的判别标准来看，亚马逊是目前最接近跑通物流大模型的企业之一，其大模型曾经部分改变了决策链条的结构。

再看DHL。与亚马逊相比，DHL 的大模型实际分明更为抑制，也更符合其全球网络型企业的特点。DHL业务覆盖多国、多形式运输，合规、风险和波动性一直优先于极致效率。因此，DHL对大模型的定位并不是替代决策，而是加强判别。其生成式AI和高级分析系统，次要用于全球网络规划、运输时效预测、异常风险预警以及资源配置模拟等场景。

在这些场景中，大模型的作用并不是直接下达执行指令，而是经过更强的推理和解释才能，协助人类决策者了解复杂形势。例如在跨洲运输或多式联运中，模型可以综合天气、港口拥堵、政策变化等要素，给出多套可行方案及其风险权重。这类运用在数据了解和场景嵌入上曾经相当成熟，但在决策权上，DHL依然保持严厉的人控形式。从“跑通”的角度看，DHL 跑通的是“策略级大模型”，而非执行级大模型。

亚马逊的大模型正在向操作系统演进，而DHL的大模型更像是决策参谋系统。这种差异，并不意味着谁对谁错，而是反映了不同物流体系对智能化失误成本的容忍程度不同。

也正由于如此，国际物流企业在大模型落地上的抢先，并不体如今模型更先进，而体如今更早地调整了人和系统之间的分工关系。当模型被允许默许执行，人类退居规则制定与异常处理层，大模型的价值才会被完全释放。这一点，是当前国内物流企业普遍尚未跨出的那一步。

▍谁真正跑通了呢？

在前文分别分析了国内与国际头部物流企业的大模型实际后，可以分明看出一个理想，有没有大模型曾经不是分水岭，大模型在系统里站在什么地位才是关键差异。我把几家企业拉回到同一张对照表中，用同一套标准来判别，见表格，我们可以得到如下结论。

企业	AI大模型	数据能否被模型了解	大模型能否进入核心业务	大模型能否影响决策链条	当前阶段判别
京东物流	供应链超脑	是，高度一致	是，计划、仿真	部分影响，建议为主	高阶决策辅助
菜鸟网络	天机π	部分，异构数据	是，预测、补货、协同	否，不触及执行	预测驱动协同
顺丰速运	丰知/丰语	部分，非结构化信息居多	否，多为核心场景	否，不触及执行	效率加强工具
亚马逊	AI Agent	是，实时闭环	是，仓储，配送，调度	是，部分默许执行	接近跑通大模型
DHL	生成式AI和高级分析系统	是，全球网络数据	是，规划，风险，预测	否，人控决策	策略加强模型

首先，真正的分水岭不是模型才能，而是决策授权。从表中可以看到，国内外企业在模型了解才能和场景覆盖上并不存在本质代差，真正拉开差距的是能否允许模型进入决策闭环。国内企业普遍将大模型定位在解释、预测、建议等层面，本质上依然服务于既有的人工或规则系统；而亚马逊曾经在部分场景中，末尾让模型先执行，后纠偏，人类只担任边界与兜底，这不是技术成绩，而是组织和风险偏好成绩。

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其次，能跑通的企业，往往先具有执行级数据闭环。无论是京东、亚马逊，还是DHL，真正能把大模型往深处推进的前提，都不是模型多强，而是数据能否围绕执行结果不断回流。这也是为什么平台型、生态型体系在执行层推进大模型更慢的根本缘由。

最后，当前阶段不存在相对赢家，只要途径抢先，假如一定要回答谁更抢先了，结论应该是分层的。

（作者系武汉理工大学硕士，法国里昂商学院交流学者）

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