Моя контактная информация
Почта[email protected]
2024-08-20
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
Спустя более года после того, как Ван Вэй, президент SF Express, публично заявил, что «SF Express начала изучать ChatGPT», SF Express опубликовала новые новости о большой модели.
19 августа репортер Daily Economic News узнал от SF Express, что SF Technology запустила 18 августа независимо разработанную крупномасштабную модель принятия логистических решений «Фэнчжи». Целью модели является применение технологии крупномасштабной модели в логистике. Интеллектуальный анализ цепочки, прогноз продаж, оптимизация маршрутов транспортировки и оптимизация упаковки и другие области принятия решений.
Еще в прошлом году, когда появление ChatGPT вызвало глобальную дискуссию, Ван Вэй публично выразил свой интерес и ощущение кризиса в этой технологии. Однако по сравнению с исследованиями других компаний в области крупномасштабных логистических моделей, SF Express, похоже, все еще опаздывает.
С прошлого года JD.com и Cainiao выпустили крупные модели для логистической отрасли. JD Logistics сообщила, что в первой половине этого года JD Logistics впервые применила крупномасштабную логистическую модель к работе по поддержке JD.com «618». По состоянию на конец июня крупномасштабная логистическая модель была реализована. звонили более 30 миллионов раз, расширяя возможности сотен тысяч рядовых сотрудников. В марте этого года технический директор Lalamove Чжан Хао публично заявил, что разработанная Lalamove модель грузовых перевозок без беспокойства применяется в различных сценариях с точностью ответов на вопросы более 90%.
Теперь, с появлением SF Express, ситуация с крупными логистическими моделями снова обострилась. Кто воспользуется этой возможностью в конкуренции между логистическими компаниями в эпоху больших моделей?
«Реальность всегда жестока. Честно говоря, «Дик Онлайн» (выступление по случаю 30-летия SF Express) был написан не мной, а большой моделью». В первой половине прошлого года Ван Вэй поделился скриншотом. разговор.
«В процессе быстрого развития науки и технологий SF Express не может быть ленивым и должен использовать новые вещи и новые инструменты, чтобы не отставать», — сказал Ван Вэй на внутренней платформе и прямо сказал: «В эту эпоху мы все тигры, одержимые технологиями и инновациями, съедаются за считанные минуты, а не убиваются своими сверстниками».
Теперь SF Express наконец-то выпустила собственную крупную модель продукта. Репортеры Daily Economic News узнали, что для решения проблемы внедрения больших моделей в сценарии работы цепочки поставок SF Technology объединила интерактивные преимущества больших языковых моделей с профессиональной глубиной традиционных небольших моделей для создания интеллектуального агента цепочки поставок. Этот интеллектуальный агент основан на экосистеме Fengzhiyun компании SF Express Technology. Когда объем продаж клиентов колеблется, он может точно информировать клиентов о причине проблемы, предоставить менеджерам основу для принятия решений и помочь им выбрать соответствующие стратегии реагирования.
SF Express сообщила репортеру Daily Economic News, что крупная модель принятия логистических решений «Фэнчжи» создала многоуровневую и многоканальную модель прогнозирования спроса, основанную на возможностях мультимодальной большой модели для достижения более точных результатов прогнозирования. Мало того, изменение методов расчета также снижает количество требований к модели и потребление ресурсов, повышая эффективность использования ресурсов.
На примере конкретного практического случая требования к ресурсам сервера были значительно снижены, эффективность времени работы увеличилась в 120 раз, а точность прогнозирования увеличилась на 5%. Этого улучшения очень трудно достичь в традиционных моделях, и это также означает, что модель принятия логистических решений «Фэнчжи» достигла крупного технологического прорыва в области прогнозирования спроса в цепочке поставок.
Однако по сравнению с логистическими компаниями, которые выпустили продукцию крупных моделей еще в прошлом году, SF Express еще не рано начала действовать.
«За последние годы общий искусственный интеллект, особенно технология больших языковых моделей, добился значительного прогресса, глубоко изменив экологию многих отраслей. Однако в сложной и узкоспециализированной области логистических цепочек поставок потенциал его применения еще не полностью изучен. и выпущен», — сказал Тан Кай, вице-президент SF Technology.
Тан Кай также отметил, что операции с цепочками поставок — это высокопрофессиональная и строгая область деятельности. Хотя нынешняя технология крупных моделей демонстрирует большой потенциал, она в определенной степени ограничена с точки зрения точных расчетов и предотвращения «иллюзий». в этой области.
Тан Кай далее сказал, что особенно важно, чтобы требования к принятию решений и анализу операций в цепочке поставок были отслеживаемыми, отслеживаемыми и проверяемыми, что представляет собой так называемую функцию «белого ящика», которая отличается от нынешнего «черного ящика». "Метод вывода распространен в больших моделях. Есть принципиальные различия. Это ключевое отличие стало основной проблемой, с которой сталкиваются крупные модели, когда они широко продвигаются в сфере цепочки поставок, что препятствует полной демонстрации их возможностей.
Стоит отметить, что в тот же день (18 августа), когда SF Technology запустила крупномасштабную модель принятия логистических решений «Фэнчжи», SF Technology также достигла экологического сотрудничества с рядом крупных стартапов, включая Zero One Thousand Things. Дальнейшие действия и планы SF Express в области крупных моделей вызвали ожидания отрасли.
В отрасли считают, что среди многих промышленных сценариев автомобильные перевозки имеют характеристики целостной системы, многочисленных связей, сложных данных и богатых сценариев и являются одной из основных областей для реализации крупномасштабной модели. Ожидается, что углубленное применение технологий крупных моделей приведет к огромным изменениям в операционной эффективности, опыте обслуживания и бизнес-инновациях всей логистической цепочки.
Таким образом, с прошлого года Cainiao, JD Logistics и т. д. уже приняли меры по выпуску крупных моделей продуктов для области логистических цепочек поставок. В июне прошлого года Cainiao Supply Chain выпустила цифровой продукт для цепочки поставок «Tianji π», основанный на большой модели. С помощью алгоритма Cainiao + генеративного принятия решений на основе большой модели с помощью искусственного интеллекта можно прогнозировать продажи, планировать пополнение запасов. Здоровье запасов и другие области. Улучшение качества и эффективности будет эффективно продвигать логистическую цепочку поставок в эпоху больших моделей.
13 июля прошлого года на конференции JD Global Technology Explorer 2023 компания JD официально представила большую модель Yanxi, которая поддерживает язык, голос, зрение, мультимодальность и т. д. и интегрирует 70% общих данных и 30% цифровых аналитических данных. цепочки собственных данных, стремясь углубить сферу логистической отрасли и решить реальные проблемы.
Baidu Maps также объявила в конце сентября прошлого года, что на основе технических возможностей большой модели Baidu и в сочетании с характеристиками сценария логистической отрасли она официально запустила бета-версию большой модели логистики, взяв на себя ведущую роль в ее применении в две области логистического анализа и принятия решений по планированию логистики. В октябре прошлого года Fuyou Trucks и Tencent провели церемонию подписания соглашения о всеобъемлющем стратегическом сотрудничестве в области совместного создания первой крупномасштабной цифровой модели грузоперевозок.
В марте этого года Lalamove самостоятельно разработала крупномасштабную модель грузоперевозок без каких-либо проблем, ориентированную на основанные на сценариях и облегченные модели, и позиционируется как «эксперт по логистике вокруг вас». В настоящее время точность вопросов и ответов о грузовых перевозках превышает 90%. В том же месяце был создан Logistics Intelligence Alliance, первый альянс в логистической отрасли, специализирующийся на крупномасштабных исследованиях и практике применения моделей. В альянс входят Alibaba Cloud, Cainiao, Amap, COSCO Shipping, China Eastern Logistics, YTO. Express, STO Express, ZTO Express, Deppon Express, G7 Yiliu, Subway, Научно-исследовательский институт интеллектуального транспорта Университета Чжэцзян и т. д. были совместно созданы на Саммите по логистике Digital Intelligence 2024 года.
Теперь запуск собственной большой модели SF Express также означает, что присутствуют все логистические гиганты, и официально началась более интенсивная война в области логистических больших моделей.
Однако Чэнь Гуанлин, технический партнер Fuyou Trucks, однажды сказал репортеру «Daily Economic News», что нынешняя крупномасштабная модель логистики все еще находится на очень ранней стадии в вертикальной отрасли логистики, поскольку производимая продукция еще не производится. творческие продукты, крупномасштабные модели не подходят для крупномасштабных моделей. Требования к точности вывода очень высоки, а текущие крупномасштабные модели недостаточно точны и имеют сильную случайность. Дополнительные улучшения алгоритма и большое обогащение. Для решения этой проблемы необходимы данные и сценарии. Это также текущая крупномасштабная логистическая модель.
В отрасли существует консенсус в том, что 2024 год — это год, когда генеративный ИИ будет объединен с промышленностью, и это будет год, когда его действительно можно будет внедрить. В настоящее время, когда в логистическую отрасль вступает все больше и больше влиятельных гостей, возможность воспользоваться этой возможностью в сфере логистики становится самой большой привлекательностью и напряжением в будущем.
ежедневные экономические новости