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　　在全球供应链重构与科技革命的推动下，智慧物流迈入深度智能化阶段，大模型技术成为关键驱动力。大模型作为关键技术力量，凭借多模态理解、智能决策与自我学习能力，实现全链路优化、预测与响应，破解传统物流中的可视性差、调度难等痛点。随着大模型与物联网、云计算深度融合，智慧物流正推动行业向高效、低碳、可持续转型，成为制造业降本增效与供应链升级的重要引擎。
□ 李长宏董佩婷
　　近年来，随着全球供应链的加速重构与新一轮科技革命的推动，智慧物流已逐步成为物流产业转型升级的核心方向。从传统的信息化与自动化系统向“智能化”“预测性”演进，标志着物流行业迈入深度数字化、智能化的新阶段。在这一过程中，以大模型为代表的人工智能技术，正成为智慧物流跃迁的关键技术力量。本文旨在探讨智慧物流与大模型的结合路径、应用场景、面临的挑战与发展趋势，剖析二者融合背后的技术与产业逻辑。
智慧物流的核心特征
　　智慧物流是将互联网新一代信息技术应用于物流产业中，实现物流的自动化、可视化、可控化、智能化、信息化、网络化，从而提高资源利用率的服务模式和提高生产力水平的创新形态。核心要素包括数据、算法、软硬件系统，特征表现为网络化、数字化、智能化。
　　从企业层面看，智慧物流是一种组织创新，是在去中心化的基础上形成深度协同。从技术层面看，智慧物流是应用新技术改变行业，实现对物流活动的数据驱动、互联互通、智能操作与实时控制；从行业视角看，智慧物流是一种社会化的颠覆式的高效物流系统；从时间来看，智慧物流是一种可持续发展的绿色物流状态，表现为自主决策、学习提升，场景创新、模式创新。
智慧物流的痛点再识别
　　中国物流与采购联合会发布的数据显示，2024年，中国社会物流总费用占GDP比重为14.1%，创2006年统计以来新低，比2023年下降了0.3个百分点。2025年全国社会物流成本预计减少约3000亿元人民币，相当于约0.2~0.3个百分点的GDP比重下降。而减少社会物流总成本的核心举措就是物流智慧化。2025年广东省发展改革委发布的《智慧物流助力医药行业发展新质生产力、降本增效——降低全社会物流成本典型案例》，国药控股广东物流有限公司利用大数据、GIS、集群分析等智慧技术，重构广东省仓配网络，实现集中管理。年均节省物流成本3500万元，显著降低单件物流费用。
　　当前智慧物流在大规模推广与应用过程中，仍面临多重关键制约：
　　其一，货物轨迹“失联”——由于网络覆盖不均、设备老旧及系统缺乏统一标准，导致端到端的实时监控无法实现，货主“心里没底”。其二，货物状态难以掌握——供应链可视性受限，多为直系追踪，整个链条透明度不足，客户担忧货损、被盗或生鲜腐坏。其三，报关和跨境操作繁杂——当前多依赖人工处理报关与文书，易出错且耗时，还存在制度与标准配套缺失的问题。其四，运力调度与集装箱转运时效不稳定——中小企业因基础设施与资金薄弱，空箱调配、调度实时性差，时效难控。其五，系统安全与数据孤岛问题严重——海量IoT接入引发隐私与安全风险，并且多系统之间互联不足，数据难共享，难以支撑“可控塔”透明体系。
　　智慧物流不仅仅是“自动化仓储”或“信息可视化”的延伸，其核心在于依托数据驱动实现全链路的最优调度、精准预测与柔性响应。然而现实中，物流系统高度复杂、数据异构、场景碎片化等问题，使得传统AI方案难以广泛部署。尤其在多式联运、城配末端、库存优化等场景中，数据质量差、模型迁移性低成为智慧物流进一步发展的瓶颈。因此，亟须引入具备跨模态理解与泛化能力的大模型架构，实现对复杂场景的高阶认知与自我学习，从而推动智慧物流迈向“类人”智能决策水平。
大模型与智慧物流融合的机理
　　随着物联网、云计算、大数据与人工智能技术的深度融合，智慧物流迎来了技术跃升。大模型（如多模态大模型、垂域大语言模型）在感知、决策和自我迭代方面发挥关键作用，推动物流系统高效、智能、可持续发展。大模型技术与智慧物流融合的内在机理如图1所示：
　　首先，物流系统通过广泛部署传感器、摄像头、RFID、GPS/GIS等设备，将仓储、运输、配送过程中的物理状态转化为结构化或非结构化数据，构建全过程多模态感知体系。这些数据为大模型提供了丰富语境，使其能够理解物流中的时空动态，为后续决策提供基础。
　　传感层采集的数据被上传至云数据湖或数据库系统中进行清洗与整合，形成结构化、非结构化混合型数据集，为大模型的训练与在线推理提供高质量输入支撑。
　　智能决策层是智慧物流的“大脑”，基于Transformer及强化学习等技术，使用LLM加强Q-learning等可将路径成本降低约7%~15%，提升时效、减少能耗。
　　与此同时，通过RAG等手段整合行业知识库与算法模型，将基于大模型的智能体用于客服与销售分析，对于非结构化问题提供精准支持。
　　目前顺丰“丰知”构建多模态embeddings（包括商品文本描述与图像）已经能够通过多层级多通道模型解决蚕食效应与新品预测难题，相较传统模型提升预报精度约5~8个百分点，同时降低计算成本。
　　执行层负责将决策系统落地，结果经由WMS、TMS、智能调度系统、无人车/无人机执行。实践表明，无人物流、地铁+无人车协同模式能显著提升末端配送效率，降低配送成本达50%~60%。最后通过各个接口与用户实现互联。
　　至此，各环节产生的反馈（配送时效、异常事件、客户反馈等）实时回流至数据湖，并通过在线微调或周期微调机制推动大模型自我优化，形成感知→决策→执行→反馈的闭环系统，不断提升智能化水平。
　　2023年 以 来 ， 以 GPT-4、Claude、Gemini为代表的大语言模型（LLM）在自然语言处理、多模态融合、知识生成等方面取得了突破性进展。其背后的核心能力——“大规模预训练+指令微调+多模态嵌入”，使得模型在理解非结构化数据（如物流合同、客户诉求、调度规则）和生成式任务（如路径推荐、运力匹配、异常预警说明）中具备显著优势。此外，物流企业自身在多年运营中积累了海量文本、语音、图像和传感数据，为大模型的行业落地提供了良好基础。通过LoRA、PEFT等参数高效微调方法，已有企业探索出“物流专属大模型”或“垂直多模态模型”的构建路径，为行业智能升级开辟了新方向。
　　在智慧物流体系中，大模型技术正深入客服、调度、仓储与供应链管理等核心环节。
　　在客服环节，大语言模型可实现智能客服的场景化响应。例如京东“言犀”不仅能定位物流异常，还能预测配送时效、推荐补偿方案，有效提升用户体验和响应速度。其次，在运输调度与路径优化方面，结合大模型和强化学习技术可以整合路况、天气、历史数据等多维信息，支持跨城市、多仓库的高效运力分配。在京东“618”及“双11”期间，该系统使空驶率和延误率显著下降，整体履约效率提升约15%。第三，多模态模型通过融合图像识别与语义理解，支持语音驱动的智能仓储操作。如，京东物流系统能响应操作员用自然语言发出的“优先处理破损反馈最多的SKU”指令，并自动驱动搬运设备执行，从而实现仓储作业的语义驱动自动化。此外，大模型在供应链风险预警方面，能实时生成摘要和分析报告，辅助管理层快速应对风险。部分前沿企业还将大模型嵌入数字孪生系统，打造具备推理能力的“虚拟物流大脑”，实现对全链条运行的实时监控和干预。
融合发展的路径
　　尽管大模型在智慧物流领域展现出广阔前景，但其落地仍面临诸多挑战。首先是数据隐私与安全问题：物流行业涉及大量客户、订单、运输轨迹等敏感数据，需构建安全合规的数据使用体系。其次是算力与成本制约：部署和推理大型模型对边缘设备提出较高要求，亟须探索轻量化部署策略如模型蒸馏、小模型协同等方式。此外，行业知识的注入与解释能力也仍需提升，当前大模型虽能生成答案，但缺乏可追溯性与因果逻辑推理能力，不利于关键场景的可信决策。
　　为此，建议从以下几方面推进融合发展：
　　一是加强数据安全治理，通过差分隐私、加密机制和联邦学习等方式构建合规数据使用体系，确保敏感客户与轨迹数据安全。
　　二是推动轻量化部署，利用模型蒸馏、剪枝和量化等技术，将大模型精简为适合边缘设备运行的版本，以降低算力与运维成本。
　　三是提升专业知识能力与可解释性，引入知识图谱、符号逻辑等混合强化技术，增强模型的领域推理和因果可追溯性。
　　四是构建多系统协同机制，在企业内部建立统一的数据语义底座和接口标准，实现端到端数据互联与分析闭环。
　　五是培育组织数字素养与人机协同能力，通过跨部门培训与流程改革，推动大模型从工具使用走向运营重构，让AI真正融入一线业务。
　　六是政策层面，建议政府与产业联盟推动物流行业公共大模型平台建设，制定开放数据标准与隐私保护规范，支持中小物流企业共建共享模型资源，从而激活行业创新生态。此外，高校与科研机构也应加强物流与人工智能交叉领域的人才培养与基础研究，夯实融合发展的技术底座。
　　展望未来，智慧物流与大模型的融合将呈现出“多模态+多智能体+多场景协同”的新格局。基于大模型的智能代理将成为物流节点的自主执行体，能够完成接单、响应、指令传达与数据反馈等闭环操作；供应链上下游将通过语义交互实现信息无障碍流转，推动全链路弹性与效率双提升。
　　智慧物流与大模型的融合，不仅是技术叠加的结果，更是认知范式的变革。大模型为物流行业带来的，不只是效率提升与成本下降，更是对物流系统运行机制的重构。我们正站在一个重要的临界点，下一代智能物流系统将不再只是“自动化的工具箱”，而是一个“具有学习与推理能力的智能体网络”。抓住这一历史性机遇，有望推动物流行业真正迈向高质量、低碳化与可持续发展的未来。
参考文献
[1]程乐.(2025,　2月5日).“人工智能+物流”：技术张力与结构性优化.　人民论坛.
[2]罗戈网.　(2024).　AI人工智能大模型在物流供应链场景的应用案例.　罗戈网.
[3]李梅.　(2021).　基于大数据技术的智慧物流管理模式构建研究.　管理科学与工程,　10(2),　188-193.