日前，快递100宣布AI（人工智能）大模型正式上线，并在工单客诉处理场景落地应用。

这是大模型在物流行业应用的一个缩影。2022年年底，ChatGPT一夜爆火，一时间众多科技企业跑步入场，抢占大模型赛道。一年时间过去，大模型“风”也吹到了物流领域。随着一系列物流大模型纷纷落地，业内期待着大模型能够提高物流运输效率、降低物流成本，带来实实在在的价值。

大模型指的是拥有数百万以上参数规模的深度神经网络模型，经过专门训练后，可对海量数据进行复杂处理和应用处理。根据近期中国科学技术信息研究所发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》，我国从2020年进入大模型快速发展期，目前10亿参数规模以上的大模型已发布79个。

大模型快速发展的同时，如何让大模型从“生出来”到“用起来”，应用到实际场景中，赋能社会发展是当前大模型面临的最大挑战。在腾讯集团高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生看来，通过推出垂直领域的行业大模型，能够更有针对性地解决产业实际问题，是大模型目前最有效的“落地”方式。

“目前，大模型在通用领域应用领先一步，在物流等垂直领域的应用刚刚开始。”中国物流与采购联合会研究室主任周志成表示，我国物流业连接产业链上下游、涉及供应链多环节，组织运营较为复杂，具有丰富的应用场景。同时，从供应链物流全链条看，由于信息不畅、环节较多、组织偏弱，数字化转型具有较大的降本增效空间。这些条件为垂直大模型在物流领域的创新应用和发挥作用提供了机会。

福佑卡车技术合伙人陈冠岭认为，公路货运存在很多适合大模型落地的业务场景，这给AI在物流领域应用带来了新契机。举例来说，用户可以通过对话式大模型理解复杂的物流知识，并分析全链条的运输数据；支持行业特殊的单证OCR（光学字符识别）识别，增强现有定价和货源预测的算法效果，还能提升智能客服效率并实现问答系统升级等。

来源：中国交通新闻网