（阿里云物流行业首席架构师、高级技术总监 高翔）
当前，物流行业的发展趋势聚焦在两个方面：一是全球化，二是科技驱动。
今天，我将重点分享一下阿里云在AI领域的技术进展，以及这些技术与物流行业结合的案例。
随着ChatGPT现象级应用的出现，全行业都认识到新一轮AI驱动的技术革命将带来重大变革，其影响力堪比历史上的蒸汽时代、机械化时代和电气化时代。物流行业也在积极应用AI技术，以推动业务的持续发展。目前，阿里云已服务超过9万家企业，利用大模型技术在四个共性场景（Chatbot智能客服与知识库、ChatBI决策分析、信息抽取、内容生成）中实现了效率提升和成本降低。在选用AI大模型时，阿里云认为有以下几个关键点需要注意：一是关注模型的整体能力：不仅要能够执行广泛的任务（具备广度和通用性），还要在这些任务上都能达到一定水平（具备深度和性能）。二是关注端到端的能力：平台不仅应提供基础模型，还应具备完整的训练平台、推理工程平台、完善的工具链、开放的生态社区以及丰富的数据集等。三是关注模型的完整性：应关注模型多样化尺寸的发展，以及开源与闭源并行的策略，以确保在不同场景下都能有适合的选择。四是关注模型的潜能：应关注其潜在扩展能力，包括升级迭代、算力资源扩展以及部署地域扩展等。五是关注开放性：平台应能够兼容和支持不同异构芯片、不同模型尺寸以及不同厂家的模型。六是关注应用集成：应关注大模型应用与现有应用系统的集成需求，包括应用集成、数据安全、身份账号以及网络控制等因素。阿里云的通义基础模型家族具备了全尺寸、跨模态、广开源等优势。阿里云推出的通义百炼是一站式大模型服务平台。该平台提供了丰富的模型品类选择，不仅涵盖了阿里自身的通义模型系列，还包含了国际主流模型以及国内的百川、智谱等基模。用户可以在此平台上试用、对比，并选择最适合自己需求的模型。该平台可以提供数据治理工具，包括数据清洗、数据标注和知识索引等功能，这些工具能够帮助用户更好地处理数据，提高数据质量。此外，平台还提供了模型调优能力，使用户能够对模型进行更精细化的优化。在应用层面，该平台提供丰富的插件和工具，如搜索引擎链接、智能代码引擎以及提示词工程等，极大地降低了企业使用大模型的门槛。并且，平台还提供了多款成熟的SaaS应用，涵盖客服、写作、金融等多个领域，满足不同企业的需求。目前，该平台每天服务数万家企业，拥有过亿次的API调用量，广泛应用于客服、AI语音交互等场景。在与知名快递企业的合作中，通过智能小结和客服质检等功能，提高了客户满意度和客服效率；在与头部物流公司的合作中，通过段码治理等功能，实现了降本增效。同时，阿里云正在与行业头部企业共同发起数智物流联盟。这一联盟旨在利用阿里云的数智能力和行业企业的场景数据，共同探索AI在物流运输领域的发展，推动物流行业的数字化进程，助力更多企业实现智能化转型。（本文根据2024年12月18日上午阿里云物流行业首席架构师、高级技术总监高翔在“2024中国物流企业家年会”“数字物流新发展”平行论坛上的演讲编辑整理，内容有删改，未经本人审阅，同步刊登于《中国物流与采购》杂志2025年第1期。） 推 荐 阅 读
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责编：郭菲月
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