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Plus d'un an après que Wang Wei, président de SF Express, a déclaré publiquement que « SF Express a commencé à étudier ChatGPT », SF Express a publié de nouvelles nouvelles sur le grand modèle.

Le 19 août, un journaliste du « Daily Economic News » a appris de SF Express que SF Technology avait lancé le 18 août son modèle de prise de décision logistique à grande échelle « Fengzhi », développé indépendamment. approvisionnement. Analyse intelligente de la chaîne, prévisions de ventes, optimisation des itinéraires de transport et optimisation de l'emballage et autres domaines de prise de décision.

Dès l’année dernière, lorsque l’émergence de ChatGPT a suscité un débat mondial, Wang Wei a publiquement exprimé son intérêt et son sentiment de crise pour cette technologie. Cependant, par rapport à l'exploration d'autres sociétés dans le domaine des modèles logistiques à grande échelle, SF Express semble encore en retard.

Depuis l'année dernière, JD.com et Cainiao ont lancé de grands modèles dans le secteur de la logistique. JD Logistics a révélé qu'au cours du premier semestre de cette année, JD Logistics a appliqué pour la première fois le modèle logistique à grande échelle au travail de support « 618 » de JD.com. Fin juin, le modèle logistique à grande échelle avait été mis en œuvre. appelé plus de 30 millions de fois, donnant ainsi du pouvoir à des centaines de milliers d'employés de première ligne. En mars de cette année, Zhang Hao, directeur technique de Lalamove, a révélé publiquement que le modèle de fret sans souci développé par Lalamove avait été appliqué dans plusieurs scénarios, avec un taux d'exactitude des questions-réponses de plus de 90 %.

Aujourd'hui, avec l'arrivée de SF Express, la mêlée des grands modèles logistiques s'est encore intensifiée. Qui saisira l'opportunité dans la concurrence entre les entreprises de logistique à l'ère des grands modèles ?

Faisant le premier pas hors du modèle à grande échelle, SF Express lance un modèle à grande échelle pour la prise de décision logistique

"La réalité est toujours cruelle. Pour être honnête, 'Dick Online' (le discours du 30e anniversaire de SF Express) n'a pas été écrit par moi, mais par le grand mannequin. Au premier semestre de l'année dernière, Wang Wei a partagé une capture d'écran de. " la conversation.

"Dans le processus de développement rapide de la science et de la technologie, SF Express ne peut pas être paresseux et doit utiliser de nouvelles choses et de nouveaux outils pour ne pas prendre du retard, a déclaré Wang Wei sur la plate-forme interne, et a déclaré sans détour : " À cette époque, nous. sont tous des tigres obsédés par la technologie ou l'innovation. Mangés en quelques minutes au lieu d'être tués par leurs pairs.

SF Express a enfin lancé son propre produit grand modèle. Les journalistes du « Daily Economic News » ont appris que afin de résoudre le problème de la mise en œuvre de grands modèles dans les scénarios d'exploitation de la chaîne d'approvisionnement, SF Technology a intégré les avantages interactifs des grands modèles de langage avec la profondeur professionnelle des petits modèles traditionnels pour créer un agent intelligent de la chaîne d'approvisionnement. Cet agent intelligent est basé sur l'écosystème Fengzhiyun de SF Express Technology. Lorsque les ventes des clients fluctuent, il peut informer avec précision les clients de la cause du problème, fournir aux gestionnaires une base de prise de décision et les aider à choisir des stratégies de réponse appropriées.

SF Express a déclaré au journaliste du « Daily Economic News » que le grand modèle de prise de décision logistique « Fengzhi » a construit un modèle de prévision de la demande à plusieurs niveaux et multicanaux basé sur les capacités du grand modèle multimodal pour obtenir des résultats de prévision plus précis. De plus, le changement des méthodes de calcul réduit également le nombre d'exigences du modèle et la consommation de ressources, améliorant ainsi l'efficacité des ressources.

En prenant un certain cas pratique comme exemple, les besoins en ressources du serveur ont été considérablement réduits, l'efficacité du temps d'exécution a été multipliée par 120 et la précision des prédictions a augmenté de 5 %. Cette amélioration est très difficile à réaliser dans les modèles traditionnels, et elle marque également que le modèle de prise de décision logistique « Fengzhi » a réalisé une avancée technologique majeure dans le domaine de la prévision de la demande de la chaîne d'approvisionnement.

Cependant, par rapport aux entreprises de logistique qui ont lancé des produits à grande échelle dès l'année dernière, SF Express n'est pas trop tôt pour agir.

« Ces dernières années, l'intelligence artificielle générale, en particulier la technologie des grands modèles de langage, a fait des progrès significatifs, modifiant profondément l'écologie de nombreuses industries. Cependant, dans le domaine complexe et hautement spécialisé de la chaîne d'approvisionnement logistique, son potentiel d'application n'a pas été pleinement exploré. et libéré ", a déclaré Tang Kai, vice-président de SF Technology.

Tang Kai a également mentionné que les opérations de la chaîne d'approvisionnement sont un domaine hautement professionnel et rigoureux. Bien que la technologie actuelle des grands modèles présente un grand potentiel, elle est dans une certaine mesure limitée en termes de calcul précis et d'évitement des « illusions ». dans ce domaine.

Tang Kai a en outre déclaré que ce qui est particulièrement critique est que les exigences de prise de décision et d'analyse des opérations de la chaîne d'approvisionnement doivent être traçables, traçables et vérifiables, ce qu'on appelle la fonction « boîte blanche », qui est différente de l'actuelle « boîte noire ». " méthode de sortie courante dans les grands modèles. Il existe des différences fondamentales. Cette différence fondamentale est devenue le principal défi auquel sont confrontés les grands modèles lorsqu'ils sont largement promus dans le domaine de la chaîne d'approvisionnement, ce qui empêche la pleine démonstration de leurs capacités.

Il convient de mentionner que le même jour (18 août) où SF Technology a lancé le modèle de prise de décision logistique à grande échelle « Fengzhi », SF Technology a également conclu une coopération écologique avec un certain nombre de startups de grande envergure, dont Zero One Thousand Things. Les autres actions et aménagements de SF Express dans le domaine des grands modèles ont suscité des attentes de l'industrie.

Les géants sont là ! De grands modèles ont été explorés et mis en œuvre dans de multiples scénarios logistiques. Qui peut saisir l’opportunité ?

L'industrie estime que parmi de nombreux scénarios industriels, le fret routier présente les caractéristiques d'un système complet, de nombreux liens, des données complexes et des scénarios riches, et constitue l'un des principaux domaines de mise en œuvre de modèles à grande échelle. L’application approfondie de la technologie des grands modèles devrait apporter d’énormes changements à l’efficacité opérationnelle, à l’expérience de service et à l’innovation commerciale de l’ensemble de la chaîne logistique.

Par conséquent, depuis l'année dernière, Cainiao, JD Logistics, etc. ont déjà pris des mesures pour lancer des produits de grande taille pour le domaine de la chaîne d'approvisionnement logistique. En juin de l'année dernière, Cainiao Supply Chain a lancé un produit de chaîne d'approvisionnement numérique « Tianji π » basé sur un grand modèle grâce à l'algorithme Cainiao + une prise de décision générative assistée par l'IA basée sur un grand modèle, il peut réaliser des prévisions de ventes, une planification de réapprovisionnement, La santé des stocks et d'autres domaines. L'amélioration de la qualité et de l'efficacité favorisera efficacement la chaîne d'approvisionnement logistique dans l'ère des grands modèles.

Le 13 juillet de l'année dernière, lors de la conférence JD Global Technology Explorer 2023, JD a officiellement lancé le grand modèle Yanxi, qui prend en charge le langage, la voix, la vision, la multimodalité, etc., et intègre 70 % de données générales et 30 % d'intelligence numérique. chaîne de données natives, engagée à approfondir la scène de l'industrie de la logistique et à résoudre les véritables problèmes.

Baidu Maps a également annoncé fin septembre de l'année dernière que, sur la base des capacités techniques du grand modèle de Baidu et combinées aux caractéristiques du scénario de l'industrie de la logistique, elle a officiellement lancé la version bêta du grand modèle logistique, prenant ainsi la tête de son application dans le deux domaines de l’analyse logistique et de la prise de décision en matière de planification logistique. En octobre de l'année dernière, Fuyou Trucks et Tencent ont organisé une cérémonie de signature pour parvenir à une coopération stratégique globale autour de la création conjointe du premier modèle de fret numérique à grande échelle.

En mars de cette année, le modèle de fret à grande échelle et sans souci développé par Lalamove se concentre sur des modèles légers et basés sur des scénarios et se positionne comme « l’expert en logistique autour de vous ». Actuellement, son taux d’exactitude des questions et réponses factuelles sur le fret dépasse 90 %. Le même mois, la Logistics Intelligence Alliance, la première alliance du secteur de la logistique axée sur la recherche et la pratique d'applications de modèles à grande échelle, a été créée. L'alliance comprend Alibaba Cloud, Cainiao, Amap, COSCO Shipping, China Eastern Logistics et YTO. Express, STO Express, ZTO Express, Deppon Express, G7 Yiliu, Subway, l'Institut de recherche sur les transports intelligents de l'Université du Zhejiang, etc. ont été créés conjointement lors du Sommet sur la logistique de l'intelligence numérique de 2024.

Désormais, le lancement du grand modèle auto-développé par SF Express signifie également que tous les géants de la logistique sont présents, et une guerre plus intense a officiellement commencé dans le domaine des grands modèles logistiques.

Cependant, Chen Guanling, partenaire technique de Fuyou Trucks, a déclaré un jour au journaliste du « Daily Economic News » que le modèle logistique actuel à grande échelle en est encore à ses débuts dans l'industrie verticale de la logistique, car les produits fabriqués ne le sont pas. produits créatifs, les modèles à grande échelle ne conviennent pas aux modèles à grande échelle. Les exigences de précision de sortie sont très élevées, et les modèles à grande échelle actuels ne sont pas assez précis et ont un fort caractère aléatoire. Plus d'améliorations d'algorithme et l'enrichissement d'une grande quantité. Des données et des scénarios sont nécessaires pour résoudre ce problème. C'est également le modèle logistique à grande échelle actuel qui constitue le plus grand défi.

Le consensus au sein de l’industrie est que 2024 est l’année où l’IA générative sera combinée à l’industrie, et ce sera l’année où elle pourra véritablement être mise en œuvre. De nos jours, alors que de plus en plus d'invités de poids du secteur de la logistique entrent dans le jeu, savoir qui peut saisir l'opportunité dans le domaine de la logistique est devenu la plus grande attraction et le plus grand suspense de l'avenir.

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