聚焦2024数博会｜深挖数据资源 赋能物流行业

8月28日，由中科富创（北京）智能系统技术有限公司主办的“中科智源”物流人工智能大模型发布会举行。

据介绍，“中科智源”物流人工智能大模型将运用于多式联运场景、企业供应链场景、行业物流场景、快递末端场景，不仅能够提高效率，还能进一步做好个性化服务。

多式联运场景是针对大宗货物运输体系中多式联运场景，“中科智源”物流人工智能大模型将优化和管理运输过程，实现货物在不同运输方式之间的无缝衔接和高效流转，降低数据整合成本、减少信息延时，提升调度决策效率。具体方法包括针对场站、枢纽、园区等多种复合型场景开展多式联运，整合来自不同业务、渠道及格式的多源数据，实现数据的多式融合；将数据、算法、算力与场景相结合，促进园区运营、决策等关键指标的智能化；针对区域物流场景，将通过特定地理区域内多种数据源和智能算法的集成，实现物流资源的统一集运、统一疏导，进而提升区域物流运行能力；针对铁路、公路通道场景，将通过分析通道沿线产生的海量货运数据，实现快速调度决策，并对运行计划进行分析，合理分配运力资源，优化通道运行效率，降低货运成本。

企业供应链场景是针对企业在生产供应链的过程管控场景，“中科智源”物流人工智能大模型将结合企业经营多模态数据，使用多模态机器学习等人工智能方法，构建具备对企业供应链的感知、理解、预见、人机交互和决策支持能力的多模态人工智能模型。

行业物流场景是针对物流行业的垂直细分领域，“中科智源”物流人工智能大模型将以通用大模型为基础，通过进一步训练和优化，专注于物流行业的特定领域知识和技能的大语言模型，其中包括为烟草、白酒、医药等行业设计的大型数据和机器学习模型。

快递末端场景是专注于快速末端配送环节，“中科智源”物流人工智能大模型将聚焦优化和管理快递最后一公里配送过程，设计一种人工智能模型，通过对快递末端配送过程的各种数据进行深度挖掘和分析，实现优化配送流程、提高配送效率、降低配送成本、提升用户体验。在具体操作中，通过数据分析，实现提前做好资源配置和人员安排、实现快递无人智能化分拣与末端无人派送、合理做好仓网规划和布局三大功能。

（贵阳日报融媒体记者 帅弋 文/图）