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DeepSeek的火“燒”到物流領域!順豐同城首批接入 大模型如何重塑物流行業?

每日經濟新聞 2025-02-12 22:01:27

順豐同城成為了物流行業首批接入DeepSeek大模型的企業之一。順豐同城計劃利用DeepSeek在意圖理解和多模態生成方面的優勢,探索即時物流場景中的應用,公司希望通過引入DeepSeek削減運營成本。業內專家趙小敏指出,物流公司需加大技術投入,提升創新能力,以應對未來挑戰。盡管大模型技術在物流領域仍處于早期階段,但其潛力巨大,有望在未來大幅提高運行效率和降低成本。

每經記者|趙雯琪    每經編輯|魏官紅    

DeepSeek的火終于“燒”到了物流領域。

2月12日,《每日經濟新聞》記者獲悉,順豐同城已接入DeepSeek大模型,成為物流行業首批接入DeepSeek的企業。順豐同城披露,此次接入DeepSeek大模型,將依托其在物流領域的運營沉淀和內容積累,結合DeepSeek在意圖理解、多模態生成等優勢,探索更多大模型技術在即時物流行業的應用場景。

早在2023年ChatGPT橫空出世引發全球探討時,順豐集團董事長王衛就公開表達了對這項技術的足夠興趣和危機感。“科技高速發展的進程里,順豐不可以偷懶,需要借助新事物、新工具,做到不落后。”王衛曾在內部平臺表示,并直言“我們在這個時代,都是被科技或者創新的老虎分分鐘吃掉,而不是被同行干掉的”。

去年8月,順豐推出了自主研發的“豐知”物流決策大模型,如今,順豐同城作為物流行業首批“吃螃蟹的人”接入DeepSeek,也可以看出順豐對于新技術足夠的興趣和探索欲望。

快遞專家趙小敏向《每日經濟新聞》記者分析稱,大模型未來將重塑物流行業,有前瞻性的物流公司需加大投入,打造更強大的技術團隊,加強持續學習和大數據分析能力,提升創新能力。如果自身不具備相關能力,也要盡快想辦法和人工智能或科技公司合作,加速智能化進程。

順豐同城:希望通過DeepSeek削減運營成本

摩根士丹利報告顯示,DeepSeek R1的訓練成本僅為ChatGPT的三十分之一。順豐同城方面表示,希望通過引入DeepSeek,削減順豐同城的運營成本。官方數據顯示,順豐同城平臺上有2200萬活躍用戶、55萬活躍商家以及100萬活躍騎手,如果這方面成本得以削減,對于順豐同城來說將是不小的數目。

而在大模型的運用層面,順豐同城表示,目前已實現智能業務規劃及營銷管理、騎手融合調度及智能訂單分發、智能運營優化等三大功能,在大數據分析和AI算法加持下,系統能有效預測訂單波動情況,并綜合統籌前端營銷策略、騎手分布和調度、路線規劃、接起意愿和補貼、到店等待時間和配送時間等因素,可以實現不同行業、場景和復雜配送網絡中訂單與騎手之間的最優匹配。

順豐同城同時披露,公司已經與國內多個大模型廠商達成合作,包括火山豆包、騰訊混元、百度文心一言等。

值得一提的是,業內對于大模型技術在即時配送領域的運用早有期待。這兩年來,美團先后通過投資、收購等方式布局AI(人工智能)大模型,百聯咨詢創始人莊帥曾向《每日經濟新聞》記者表示,人機結合可以提高騎手的效率,降低履約成本,同時AI工具可以幫助平臺商家降本增效。

趙小敏表示,對即時配送行業而言,大模型技術能夠提高運行效率,實現配送線路智能化,同時可以助力消費者需求分析,包括地點偏好、購買習慣和精準時效等分析預測,而在末端領域,大模型在包括車輛、交通、自動駕駛和無人機領域也會帶來更大的技術層面提升。

他同時分析,2024年順豐已率先發布物流行業的大模型技術,如今順豐同城在物流行業首批接入DeepSeek,種種信號可以看出,順豐可能會繼續加大在人工智能和物流領域的投入,進一步鞏固領先地位。

大模型將如何重塑物流行業?

實際上,將大模型技術與物流場景結合的企業,不僅是順豐,過去兩年,菜鳥、京東物流、貨拉拉等早有探索,面向物流供應鏈領域發布了大模型產品。

其中,菜鳥供應鏈推出基于大模型的數字化供應鏈產品“天機π”;京東推出言犀大模型,致力于深入物流產業場景;百度地圖則推出物流大模型Beta版,率先在物流地址解析、物流調度決策兩大領域開展應用。

去年3月,貨拉拉介紹自研貨運無憂大模型,據官方透露,該大模型貨運事實性問答準確率超過90%。同月,物流行業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,該聯盟由阿里云、菜鳥、高德地圖、中遠海運、東航物流、圓通速遞、申通快遞、中通快遞、德邦快遞、G7易流、地上鐵、浙江大學智能交通研究所等在2024數智物流峰會上共同成立。

去年8月,順豐推出了自主研發的“豐知”物流決策大模型,據官方介紹,該模型旨在將大模型技術應用于物流供應鏈的智能化分析、銷量預測、運輸路線優化與包裝優化等決策領域。

在趙小敏看來,大模型未來必將繼續重塑物流行業,物流公司在擁抱新技術、加大技術投入的同時,還要優化公司運營流程和網絡架構,使其更具靈活性和快速反應能力。

不過,對于物流領域的大模型技術,福佑卡車技術合伙人陳冠嶺曾向《每日經濟新聞》記者表示,目前物流大模型依然處于很早期的階段,在物流這種垂直行業,因為做的不是創意類的產品,對大模型輸出的準確性要求很高,而當下的大模型準確性不夠,隨機性比較強,還需要更多算法上的改進,以及大量的數據和場景的豐富來解決這個問題,這也是當下物流大模型面臨的最大挑戰。

封面圖片來源:每經記者 孔澤思 攝

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