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Más de un año después de que Wang Wei, presidente de SF Express, declarara públicamente que "SF Express ha comenzado a estudiar ChatGPT", SF Express ha publicado nuevas noticias sobre el modelo grande.

El 19 de agosto, un reportero de "Daily Economic News" se enteró por SF Express que SF Technology lanzó su modelo de toma de decisiones logísticas a gran escala "Fengzhi" desarrollado independientemente el 18 de agosto. El modelo tiene como objetivo aplicar tecnología de modelos a gran escala a la logística. suministro Análisis inteligente de la cadena, previsión de ventas, optimización de rutas de transporte y optimización de embalajes y otras áreas de toma de decisiones.

Ya el año pasado, cuando la aparición de ChatGPT provocó un debate mundial, Wang Wei expresó públicamente su interés y su sensación de crisis en esta tecnología. Sin embargo, en comparación con la exploración de otras empresas en el campo de los modelos logísticos a gran escala, SF Express todavía parece llegar tarde.

Desde el año pasado, JD.com y Cainiao han lanzado modelos grandes en la industria de la logística. JD Logistics reveló que en la primera mitad de este año, JD Logistics aplicó por primera vez el modelo de logística a gran escala al trabajo de soporte "618" de JD.com. A finales de junio, el modelo de logística a gran escala había sido implementado. llamado más de 30 millones de veces, empoderando a cientos de miles de empleados de primera línea. En marzo de este año, el CTO de Lalamove, Zhang Hao, reveló públicamente que el modelo de transporte sin preocupaciones desarrollado por Lalamove se ha aplicado en múltiples escenarios, con una tasa de precisión de preguntas y respuestas de más del 90%.

Ahora, con la incorporación de SF Express, el tumulto de los grandes modelos de logística ha vuelto a intensificarse. ¿Quién aprovechará la oportunidad en la competencia entre empresas de logística en la era de los grandes modelos?

Dando el primer paso fuera del diseño del modelo a gran escala, SF Express lanza un modelo a gran escala para la toma de decisiones logísticas

"La realidad siempre es cruel. A decir verdad, 'Dick Online' (el discurso del 30 aniversario de SF Express) no fue escrito por mí, sino por la gran modelo. En la primera mitad del año pasado, Wang Wei compartió una captura de pantalla de". la conversación.

"En el proceso de rápido desarrollo de la ciencia y la tecnología, SF Express no puede ser perezoso y necesita utilizar cosas y herramientas nuevas para no quedarse atrás", dijo Wang Wei en la plataforma interna, y dijo sin rodeos: "En esta era, nosotros". Todos son tigres obsesionados con la tecnología o la innovación. Se los comen en minutos en lugar de ser asesinados por sus compañeros.

Ahora SF Express finalmente ha lanzado su propio producto de modelo grande. Los reporteros de "Daily Economic News" aprendieron que para resolver el problema de implementar modelos grandes en escenarios operativos de la cadena de suministro, SF Technology integró las ventajas interactivas de los modelos de lenguaje grandes con la profundidad profesional de los modelos pequeños tradicionales para construir un agente inteligente de la cadena de suministro. Este agente inteligente se basa en el ecosistema Fengzhiyun de SF Express Technology. Cuando las ventas de los clientes fluctúan, puede informar con precisión a los clientes sobre la causa del problema, proporcionar a los gerentes una base para la toma de decisiones y ayudarlos a elegir estrategias de respuesta adecuadas.

SF Express le dijo al reportero de "Daily Economic News" que el gran modelo de toma de decisiones logísticas "Fengzhi" ha construido un modelo de pronóstico de demanda multinivel y multicanal basado en las capacidades del modelo grande multimodal para lograr resultados de pronóstico más precisos. No solo eso, el cambio en los métodos de cálculo también reduce la cantidad de requisitos del modelo y el consumo de recursos, lo que mejora la eficiencia de los recursos.

Tomando como ejemplo un caso práctico determinado, los requisitos de recursos del servidor se redujeron significativamente, la eficiencia del tiempo de ejecución aumentó 120 veces y la precisión de la predicción aumentó en un 5%. Esta mejora es muy difícil de lograr en los modelos tradicionales y también indica que el modelo de toma de decisiones logísticas "Fengzhi" ha logrado un importante avance tecnológico en el campo de la previsión de la demanda de la cadena de suministro.

Sin embargo, en comparación con las empresas de logística que lanzaron productos de modelos grandes el año pasado, SF Express no es demasiado pronto para tomar medidas.

"En los últimos años, la inteligencia artificial general, especialmente la tecnología de modelos de lenguaje grandes, ha logrado avances significativos, cambiando profundamente la ecología de muchas industrias. Sin embargo, en el campo complejo y altamente especializado de la cadena de suministro logístico, su potencial de aplicación no se ha explorado completamente. y lanzado ", dijo Tang Kai, vicepresidente de SF Technology.

Tang Kai también mencionó que las operaciones de la cadena de suministro son un campo altamente profesional y riguroso. Aunque la tecnología de modelos grandes actual muestra un gran potencial, está limitada hasta cierto punto en términos de cálculos precisos y evitar "ilusiones" en su aplicación. en este campo.

Tang Kai dijo además que lo que es particularmente crítico es que los requisitos de análisis y toma de decisiones de la operación de la cadena de suministro deben ser rastreables, rastreables y verificables, que es la característica llamada "caja blanca", que es diferente de la actual "caja negra". "Método de salida común en modelos grandes. Existen diferencias fundamentales. Esta diferencia central se ha convertido en el principal desafío que enfrentan los modelos grandes cuando se promocionan ampliamente en el campo de la cadena de suministro, lo que dificulta la exhibición completa de sus capacidades.

Vale la pena mencionar que el mismo día (18 de agosto) que SF Technology lanzó el modelo de toma de decisiones logísticas a gran escala "Fengzhi", SF Technology también alcanzó la cooperación ecológica con varias empresas emergentes de grandes modelos, incluida Zero One Thousand Things. Las nuevas acciones y el diseño de SF Express en el campo de los modelos grandes han despertado expectativas en la industria.

¡Los gigantes están aquí! Se han explorado e implementado grandes modelos en múltiples escenarios logísticos. ¿Quién puede aprovechar la oportunidad?

La industria cree que entre muchos escenarios industriales, el transporte por carretera tiene las características de un sistema completo, numerosos enlaces, datos complejos y escenarios ricos, y es una de las principales áreas para la implementación de modelos a gran escala. Se espera que la aplicación en profundidad de la tecnología de modelos grandes traiga grandes cambios a la eficiencia operativa, la experiencia de servicio y la innovación empresarial de toda la cadena logística.

Por lo tanto, desde el año pasado, Cainiao, JD Logistics, etc. ya han tomado medidas para lanzar productos de modelos grandes para el campo de la cadena de suministro logístico. En junio del año pasado, Cainiao Supply Chain lanzó un producto de cadena de suministro digital "Tianji π" basado en un modelo grande. A través del algoritmo Cainiao + toma de decisiones asistida por IA generativa basada en modelos grandes, puede lograr pronósticos de ventas y planificación de reabastecimiento. La salud del inventario y otros campos. La mejora de la calidad y la eficiencia promoverá eficazmente la cadena de suministro logístico hacia la era de los grandes modelos.

El 13 de julio del año pasado, en la Conferencia JD Global Technology Explorer 2023, JD lanzó oficialmente el modelo grande Yanxi, que admite lenguaje, voz, visión, multimodalidad, etc., e integra un 70% de datos generales y un 30% de suministro de inteligencia digital. Datos nativos de la cadena, comprometidos a profundizar la escena de la industria de la logística y resolver puntos débiles reales.

Baidu Maps también anunció a fines de septiembre del año pasado que, basándose en las capacidades técnicas del modelo grande de Baidu y combinado con las características del escenario de la industria logística, lanzó oficialmente la versión Beta del modelo grande logístico, tomando la iniciativa en su aplicación en el Dos campos del análisis de direcciones logísticas y la toma de decisiones de programación logística. En octubre del año pasado, Fuyou Trucks y Tencent celebraron una ceremonia de firma para alcanzar una cooperación estratégica integral en torno a la creación conjunta del primer modelo de carga digital a gran escala.

En marzo de este año, el modelo de carga sin preocupaciones a gran escala desarrollado por Lalamove se centra en modelos livianos y basados ​​en escenarios, y se posiciona como el "experto en logística a su alrededor". Actualmente, su tasa de precisión de preguntas y respuestas sobre flete supera el 90%. Ese mismo mes, se estableció Logistics Intelligence Alliance, la primera alianza en la industria de la logística que se centra en la investigación y la práctica de aplicaciones de modelos a gran escala. La alianza está formada por Alibaba Cloud, Cainiao, Amap, COSCO Shipping, China Eastern Logistics y YTO. Express, STO Express, ZTO Express, Deppon Express, G7 Yiliu, Subway, el Instituto de Investigación de Transporte Inteligente de la Universidad de Zhejiang, etc. se establecieron conjuntamente en la Cumbre de Logística de Inteligencia Digital de 2024.

Ahora, el lanzamiento del modelo grande de desarrollo propio de SF Express también significa que todos los gigantes de la logística están presentes y ha comenzado oficialmente una guerra más intensa en el campo de los modelos grandes de logística.

Sin embargo, Chen Guanling, socio técnico de Fuyou Trucks, le dijo una vez al periodista de "Daily Economic News" que el actual modelo de logística a gran escala aún se encuentra en una etapa muy temprana en la industria vertical de la logística, porque los productos fabricados no lo son. Para productos creativos, los modelos a gran escala no son adecuados para modelos a gran escala. Los requisitos de precisión de salida son muy altos y los modelos a gran escala actuales no son lo suficientemente precisos y tienen una gran aleatoriedad y un gran enriquecimiento. Se necesitan datos y escenarios para resolver este problema. Este es también el mayor desafío al que se enfrenta el actual modelo logístico a gran escala.

El consenso en la industria es que 2024 es el año en el que la IA generativa se combinará con la industria, y será el año en el que realmente podrá implementarse. Hoy en día, a medida que entran en juego cada vez más invitados de peso pesado en la industria de la logística, quién puede aprovechar la oportunidad en el campo de la logística se ha convertido en la mayor atracción y suspenso en el futuro.

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