日前有消息显示，顺丰方面已推出了自研物流决策大模型“丰知”，旨在将大模型相关技术应用于物流供应链的智能化分析、销量预测、运输路线优化，以及包装优化等决策领域。
据顺丰方面透露，通过RAG技术结合业务知识库，让物流决策大模型具备了更深入的供应链知识。其中“需求预测”是需求计划、供应计划、生产计划等诸多计划的源头，准确的“需求预测”对于提升计划准确性、供应链效率而言至关重要。为了解决传统需求预测模型从单一商品视角建模，难以解决“缺乏历史销量数据”等行业难点，其基于多模态大模型的能力构建了多层级、多通道需求预测模型，能够很好地学习同一层级内商品之间的内在关联性，以及层级之间的关联性，从而更好的得到预测结果。
对此顺丰科技人工智能总工程师高磊表示，计算方式的改变也减少了物流决策大模型需求数量及资源消耗，提升了资源利效率。据悉在实践中，其服务器资源需求大幅降低，运行时间效率提升了120倍，预测准确率提升了5%，而这一提升在传统模型领域则非常难达到。此外在客户推出新品等场景下，其能够有效地捕捉到新品和老品之间的相关性与蚕食效应，可以在上新期间取得显着的新老品预测准确度提升。
值得一提的是，为解决大模型在供应链运营场景的落地问题，顺丰方面还融合大语言模型的交互优势与传统小模型的专业深度，构建了一个供应链智能体。其可以在客户销量出现波动的情况下，精准地告知问题原因，并为管理者提供决策依据、助力选择合适的应对策略。
对此顺丰科技副总裁唐恺表示，“近年来，通用人工智能特别是大语言模型技术显着进步，深刻改变了多个行业生态。但在物流供应链这一复杂且高度专业化的领域内，其应用潜力尚未得到充分挖掘与释放”。
此外他还进一步指出，“尤为关键的是，供应链运营决策与分析要求结果必须可回溯、可追溯和可验证，即所谓的‘白盒’特性，这与当前大模型普遍的‘黑盒’输出方式存在根本性差异。这一核心差异，成为大模型在供应链领域广泛推广时面临的主要挑战，阻碍了其能力的全面施展”。
除了推出物流决策大模型外，近日顺丰科技方面还与人工智能初创公司零一万物达成合作，双方将共同探索人工智能与供应链管理的深度融合，并推动供应链管理智能化发展。
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