近日，顺丰科技推出“丰知”物流决策大模型，主流物流玩家的大模型相继亮相，后续市场或迎来物流大模型竞争大赛。
截至目前，顺丰、京东物流、菜鸟、中远海运、百度地图、货拉拉、福佑卡车、快递等业内不同细分赛道的企业大模型已经应用，这些大模型都有什么特点？对于未来物流发展有怎样的影响？没有大模型是否就丧失未来竞争资格呢？
物流大模型扎堆1、顺丰“丰知”专注物流决策
先看最新发布的顺丰科技自主研发的“丰知”物流决策大模型，这个大模型主要应用于物流供应链的智能化分析、销量预测、运输路线优化与包装优化等决策领域。
比如在客户销量出现波动时，迅速响应，精准告知客户问题原因，为管理者提供直观、全面的决策依据，助力其精准选择合适的策略，应对市场变化。
相比市场上的决策大模型，“丰知”的最大突破是在保证预测结果准确性的基础上，大幅削弱了对于资源成本的需求门槛。以某一实践案例为例，其服务器资源需求降低，运行时间效率提升了倍，预测准确率提升了5%。
2、京东物流“超脑”应用交互、分析、决策
年7月的时候京东物流就发布了基于大模型的数智化供应链产品“京东物流超脑”，主要为实现对供应链全局的优化。
主要应用场景有三个：交互、分析和决策。
交互上，主要应用于仓储布局优化，快速生成三维可视化方案，并进行局部调整。这种能力使得仓储布局更加合理，提高了仓储效率。
分析上，主要应用在运营异常改善，在运营异常时，能够提供改善性建议，帮助用户快速发现并解决问题，降低了运营风险。
决策上，主要应用在供应链计划辅助决策，帮助用户制定更科学的供应链计划，提高供应链的灵活性和响应速度。
技术突破上，一个数字孪生技术结合；另一个是支持多模态交互，能够理解和生成物流场景中的多种数据形式，包括文本、图像、视频等。这种能力使得用户可以更直观地与系统进行交互，提高了操作效率和准确性。
3、菜鸟“天机π”辅助决策
菜鸟的“天机π”诞生的更早一些，在年6月菜鸟发布基于大模型的数字供应链产品“天机π”，能够辅助决策，在销量预测、补货计划和库存健康等领域实现提质增效。
主要有两大场景应用。第一是能够在销量预测、补货计划和库存健康等领域实现精准预测和优化。第二是能够处理和分析海量的物流数据，从中提取有价值的信息，为决策提供数据支持。
据悉菜鸟大模型已经在快消零售、工业制造、汽车等多个行业得到应用；同时针对不同行业还能提供定制化服务，满足客户的个性化需求。
技术突破上，菜鸟的大模型率先将先进的算法与大模型技术结合，使得处理复杂问题时更为得心应手；此外，随着技术进步和数据累积，菜鸟大模型可以持续进行迭代优化。
4、中远海运“Hi-Dolphin”国内首个航运大模型
今年7月左右，中远海运科技创新性推出了国内首个航运领域大模型Hi-Dolphin。
Hi-Dolphin有四大功能——航运知识、航运数据、运力预测、智能应用，全方位服务于航运业的各个环节。具体来讲，就是具备丰富的航运知识问答功能，能调用海量航运数据为决策者提供有力支持，还能以深度思考进行预测任务，助力企业和个人在复杂的航运市场中做出决策。
Hi-Dolphin是国内首个航运领域大模型，业内对其有高度评价和期望。
5、货拉拉货运无忧大模型走向轻量化、场景化
今年4月，货拉拉的货运无忧大模型对外发布了，与完全专注于货运的想象不同，货拉拉的大模型包含了货运、邀约、客服、数据分析、HR办公等多个业务领域。
这个大模型主要有两大特点，第一轻量化，在垂直领域内构建了一个更加复杂的模型结构，以提升领域内的预测精度，但整体上保持轻量，以便效率更集中、更便捷。
第二，场景化。比如在客服、邀约场景中，货拉拉打造了基于任务型对话的AI机器人，实现全链路自动闭环；而在办公场景中，货拉拉打造HR智能问答助手，应用AI智能招聘，成本降低近90%。在用户侧，货拉拉于app上线了“选车助手”，帮助用户根据货物智能匹配车型；在司机侧则上线了违禁品识别功能，最快1秒就能识别出违禁物品，未来还将在司机侧实现订单管理功能，可以智能提醒司机哪里有货，哪里单多，帮助司机提高接单抢单效率。此外，货拉拉技术团队还在持续推进虚拟数字人的研发，未来有望应用于校招宣传、客服培训、产品答疑介绍等各业务场景中。
优势上主要是数据优势。因为长期运营积累了高质量的海量本地货运数据，这些数据为模型的训练和优化提供了丰富的数据源。通过不断学习和优化，模型能够更准确地理解货运行业的复杂性和不确定性。
6、百度地图物流大模型应用于物流地址解析、物流调度决策
年9月，百度地图基于百度领先的大模型技术能力，结合物流行业场景特点，正式推出物流大模型Beta版。
主要应用于物流地址解析、物流调度决策。
物流地址解析上，针对物流场景中高频使用的收发货地址信息，物流大模型能够快速、准确地进行标准化识别，提取结构化数据，并进行纠错、补全等操作，提升运单分单、履约配送等环节的质量和效率。
物流调度决策上，将调度决策问题抽象为序列推理问题，利用大模型在序列模型上的优异性能，推出物流行业调度决策大模型，帮助物流企业优化车辆调度、配载装箱等环节，降低物流成本，提高运营效率。
其最大的特色是复杂地址处理和智能调度上。一方面物流大模型能够处理长文本、不规则文本等复杂地址信息，相比传统地址解析模型，其识别理解的准确率有大幅提升；另一方面，能够结合百度地图的智能调度和智能配载功能，在分钟级内运算出满足多项约束条件及业务需求的运输方案，提升调度效率和装载率。
7、G7易流基于字节跳动豆包大模型推出“智能接单”产品
G7易流与火山引擎合作，基于字节跳动豆包大模型推出了“智能接单”产品。这是物流行业首款基于大模型技术的智能助手，它已经被集成到G7易流自主研发的运输管理系统“财运通”中。
据悉，这款产品通过智能化手段实现了订单格式的快速统一对接，显著提高了接单效率。据数据显示，接单时间从原先的2小时缩短至30分钟，效率提升了高达75%。
主要应用场景包括货主系统增强、Excel数据导入、
