隨著DeepSeek引領(lǐng)的新一輪AI熱潮席卷各行各業(yè)，快遞領(lǐng)域也迎來(lái)了智能化革命的風(fēng)潮。在這場(chǎng)變革中，順豐同城率先邁出了重要一步，于2月12日正式宣布接入DeepSeek大模型，成為物流行業(yè)內(nèi)首批探索這一前沿技術(shù)的企業(yè)之一。

長(zhǎng)久以來(lái)，快遞行業(yè)深受價(jià)格戰(zhàn)之苦，尋求通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新來(lái)打破內(nèi)卷格局，已成為行業(yè)共識(shí)。大模型憑借強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理能力，為快遞行業(yè)提供了全新的解決方案。盡管大模型在快遞領(lǐng)域的應(yīng)用已初露鋒芒，覆蓋了客服、營(yíng)銷、調(diào)度、預(yù)測(cè)等多個(gè)板塊，但在攬收、分揀、派送等核心環(huán)節(jié)，其潛力仍有待進(jìn)一步挖掘。

面對(duì)日均業(yè)務(wù)量超5億件、企業(yè)日處理量近億件的龐大規(guī)模，快遞行業(yè)已演化為一場(chǎng)復(fù)雜的數(shù)學(xué)游戲。唯有借助AI和算法大模型的力量，才能精準(zhǔn)找到效率的最優(yōu)路徑。以申通為例，每天處理超過(guò)6000萬(wàn)件包裹，從攬收到簽收僅需不到44小時(shí)，但售前售后周期長(zhǎng)達(dá)14天，數(shù)據(jù)量高達(dá)百億級(jí)別。面對(duì)如此復(fù)雜的服務(wù)生態(tài)，要實(shí)現(xiàn)成本控制和服務(wù)優(yōu)化，數(shù)智化轉(zhuǎn)型勢(shì)在必行。

申通早在2021年就推出了“昆侖”大模型平臺(tái)，涵蓋了網(wǎng)點(diǎn)管家、中心管家、財(cái)務(wù)管家等一系列自研產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)了全業(yè)務(wù)流程的數(shù)字化，并完成了業(yè)務(wù)上云。昆侖大模型能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)轉(zhuǎn)運(yùn)中心的運(yùn)營(yíng)情況，一旦發(fā)現(xiàn)異常，立即推送預(yù)警，并通過(guò)監(jiān)控和廣播等手段迅速調(diào)整，確保效率。

順豐同城此次引入DeepSeek，旨在通過(guò)其高性能的意圖理解和多模態(tài)生成能力，優(yōu)化龐大的生態(tài)體系，包括2200萬(wàn)活躍用戶、55萬(wàn)商家和百萬(wàn)騎手，預(yù)計(jì)每年可節(jié)省數(shù)億元的運(yùn)營(yíng)開支。同時(shí)，DeepSeek還能支持復(fù)雜物流場(chǎng)景的實(shí)時(shí)決策，如訂單波動(dòng)預(yù)測(cè)、騎手調(diào)度和路線規(guī)劃等。

不僅順豐同城，快遞行業(yè)的其他巨頭也紛紛布局大模型。順豐推出了自主研發(fā)的“豐知”物流決策大模型，京東推出了言犀大模型，菜鳥供應(yīng)鏈推出了基于大模型的數(shù)字化供應(yīng)鏈產(chǎn)品“天機(jī)π”，韻達(dá)也推出了AI助手，以降低一線員工的勞動(dòng)強(qiáng)度。這些舉措不僅提升了企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率，也為快遞行業(yè)向技術(shù)密集型轉(zhuǎn)型奠定了基礎(chǔ)。

DeepSeek的低成本優(yōu)勢(shì)還為物流企業(yè)出海提供了新動(dòng)力。極兔在中東和拉美市場(chǎng)借助AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)了包裹量22%的增長(zhǎng)，圓通則通過(guò)智能分揀系統(tǒng)加速了在東南亞的布局。技術(shù)領(lǐng)先者正通過(guò)數(shù)據(jù)積累和算法迭代構(gòu)建競(jìng)爭(zhēng)壁壘，而中小企業(yè)則面臨更大的生存挑戰(zhàn)。

然而，AI在快遞行業(yè)的落地仍面臨諸多挑戰(zhàn)。盡管大模型在分揀和運(yùn)輸環(huán)節(jié)已有所應(yīng)用，但在“一頭一尾”兩個(gè)環(huán)節(jié)，即下單、接單、上門取件、簽收等全流程服務(wù)體系中，AI的作用仍有待進(jìn)一步發(fā)揮。目前，物流大模型仍處于早期階段，由于快遞行業(yè)涉及人員眾多、快件量大、環(huán)節(jié)復(fù)雜，因此，在深入改造這一傳統(tǒng)行業(yè)時(shí)，首先需要構(gòu)建一個(gè)適用于快遞行業(yè)的大模型底座。

當(dāng)前的大模型在準(zhǔn)確性方面仍有不足，隨機(jī)性較強(qiáng)，需要更多的算法改進(jìn)和訓(xùn)練。數(shù)據(jù)孤島問(wèn)題也限制了模型的泛化能力。要訓(xùn)練一個(gè)可供商用的快遞行業(yè)大模型，需要兼顧通用模型的理解能力和垂類領(lǐng)域模型的專業(yè)知識(shí)。

盡管如此，DeepSeek在物流行業(yè)的火熱仍反映了行業(yè)從“規(guī)模擴(kuò)張”向“技術(shù)驅(qū)動(dòng)”轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)。在這場(chǎng)變革中，誰(shuí)能率先突破數(shù)據(jù)壁壘、解決倫理爭(zhēng)議，誰(shuí)就能在智能物流的新賽道上占據(jù)領(lǐng)先地位。