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電商物流亟需智慧化轉(zhuǎn)型以應對高速增長帶來的挑戰(zhàn)。對此，本文提出NGAIoT雙輪驅(qū)動模式，即融合下一代人工智能（NGAI）與物聯(lián)網(wǎng)（Io T）技術(shù)，推動物流全鏈條數(shù)字化、智能化，為行業(yè)變革提供新思路，助力電商經(jīng)濟增長。
NGAIo T模式以大語言模型（L-LM）為代表的NGAI技術(shù)為智能內(nèi)核，以Io T為數(shù)字化基礎設施，通過智能感知層、數(shù)據(jù)中臺層、業(yè)務應用層的分層架構(gòu)，實現(xiàn)人工智能驅(qū)動下的智慧物流全棧式解決方案。
NGAIo T模式的核心是發(fā)揮LLM與IoT的協(xié)同效應。一方面，IoT為LLM提供了真實世界的、海量的多模態(tài)數(shù)據(jù)，使其能夠從數(shù)據(jù)中學習物流運作規(guī)律，具備更強的認知智能。另一方面，LLM為IoT數(shù)據(jù)的分析與價值挖掘提供了更強大的智能工具。這二者融合將顯著提升物流系統(tǒng)的感知力、洞察力和決策力，實現(xiàn)物流運營由被動響應向主動智能的躍遷。
NGAIoT模式采用分層架構(gòu)設計，包括智能感知層、數(shù)據(jù)中臺層和業(yè)務應用層。具體來說，智能感知層利用RFID、智能傳感器、機器視覺等I o T技術(shù)，對商品、運載工具、倉儲設備、人員等物流實體進行精準識別和狀態(tài)采集，實現(xiàn)物流作業(yè)過程的實時數(shù)字化“映射”。然后通過數(shù)據(jù)中臺層的數(shù)據(jù)集成與管理，將各物流節(jié)點的碎片化數(shù)據(jù)匯聚成結(jié)構(gòu)化的、高質(zhì)量的智能化數(shù)據(jù)資產(chǎn)，為業(yè)務應用層的智能分析與決策提供數(shù)據(jù)支撐。
在這個過程中，LLM作為認知智能引擎，通過對物流知識的深度學習，形成物流領域知識圖譜，提升對物流場景的理解、推理與優(yōu)化能力，并以開放式API的形式賦能業(yè)務應用層的各類場景，如智能調(diào)度、需求預測、網(wǎng)絡規(guī)劃等。例如，LLM可建立時空知識圖譜，刻畫不同物流實體在時間、空間維度上的關(guān)聯(lián)特征；可通過跨模態(tài)對比學習，實現(xiàn)文本-圖像、文本-視頻的語義對齊，挖掘模態(tài)間的隱含關(guān)聯(lián)；可結(jié)合場景數(shù)據(jù)，運用知識推理、多目標規(guī)劃等技術(shù)，生成更加精準、彈性的決策方案。
一是數(shù)據(jù)要素驅(qū)動的認知智能NGAIoT模式利用IoT實現(xiàn)對物流各環(huán)節(jié)的數(shù)字化“映射”，構(gòu)建起覆蓋全鏈條的數(shù)據(jù)感知網(wǎng)絡。而且，海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)也為LLM提供了豐富的學習樣本，使其能夠深度理解物流運作規(guī)律，形成領域認知智能。隨著數(shù)據(jù)的持續(xù)積累和算法的不斷迭代，LLM將具備更強的分析、預測與決策能力，推動物流管理從經(jīng)驗驅(qū)動向數(shù)據(jù)智能驅(qū)動轉(zhuǎn)變。
二是人機協(xié)同的智能決策。NG-AIoT模式賦予了物流系統(tǒng)智能分析、推理和優(yōu)化能力。LLM可學習專家經(jīng)驗，結(jié)合實時場景數(shù)據(jù)，運用知識推理等技術(shù)，提供更加精準、實時的決策方案。在此基礎上，人工智能可與人力資源形成互補，實現(xiàn)“人機協(xié)同”，這將顯著提升物流決策的科學性和效率。
三是全棧式的解決方案。NGA-IoT模式能夠提供端到端、全棧式的智慧物流解決方案。該方案覆蓋從前端的Io T數(shù)據(jù)采集、到中臺的數(shù)據(jù)治理與算法賦能、再到后端的業(yè)務應用全過程，形成了完整的技術(shù)和產(chǎn)品閉環(huán)。
本文采用AnyLogic仿真軟件，構(gòu)建了某電商物流企業(yè)應用NGAIo T模式進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的仿真模型。該模型以企業(yè)的實際業(yè)務數(shù)據(jù)為基礎，涵蓋了采購、倉儲、配送等關(guān)鍵業(yè)務流程。
在該模型構(gòu)建過程中，首先對物流網(wǎng)絡進行了數(shù)字化映射，利用RFID、傳感器等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對商品、運載工具、倉儲設備、人員等物流實體進行精準識別和狀態(tài)采集。之后通過離散事件仿真方法，將各業(yè)務環(huán)節(jié)的實時數(shù)據(jù)動態(tài)關(guān)聯(lián)，形成端到端的數(shù)字化物流流程。并且在此基礎上，引入以LLM為代表的下一代人工智能技術(shù)，通過對歷史業(yè)務數(shù)據(jù)和外部環(huán)境數(shù)據(jù)的深度學習，使LLM形成了物流領域知識圖譜，具備對業(yè)務場景的理解、推理與優(yōu)化能力，再將智能算法以開放API的形式集成到仿真模型中，搭建起多場景、跨模塊的智能決策引擎。
一是信息孤島問題突出。由于缺乏統(tǒng)一的數(shù)字化平臺，該電商物流企業(yè)各業(yè)務環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)分散在不同系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)標準不一致，導致跨部門協(xié)同效率低下。二是物流運作效率有待提升。傳統(tǒng)的人工調(diào)度與庫存管理方式難以快速響應市場變化，容易產(chǎn)生運力浪費和庫存積壓。仿真數(shù)據(jù)顯示，訂單周期長、庫存周轉(zhuǎn)率低是制約該企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸。三是決策的制定多依賴于經(jīng)驗，缺乏智能分析能力。該電商物流企業(yè)的管理人員主要依靠個人經(jīng)驗進行決策，而難以從海量數(shù)據(jù)中挖掘洞見。這對于需求預測、路徑規(guī)劃等復雜場景來說，經(jīng)驗決策的滯后性和局限性日益凸顯。
(1）利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進行數(shù)字化改造。通過RFID、傳感器等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對采購、倉儲、配送等環(huán)節(jié)進行數(shù)字化改造，實現(xiàn)業(yè)務實時監(jiān)控，提升運營效率。同時，對各業(yè)務環(huán)節(jié)的碎片化數(shù)據(jù)進行采集、清洗和集成，打通“數(shù)據(jù)孤島”，建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)中臺，為智能應用和決策提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支撐。
(2）引入大語言模型進行智能優(yōu)化。通過應用LLM驅(qū)動的智能調(diào)度系統(tǒng)，根據(jù)實時訂單情況、路況信息等，動態(tài)優(yōu)化配送任務分配和線路規(guī)劃，減少車輛空駛率，縮短配送里程。同時，利用LLM構(gòu)建需求預測模型，結(jié)合歷史銷售數(shù)據(jù)、促銷計劃、節(jié)假日等因素，對未來一段時間的需求進行滾動預測，提高預測準確率，指導精準補貨和庫存優(yōu)化。
(3）構(gòu)建智能客服系統(tǒng)。應用LLM構(gòu)建智能客服機器人，通過語義理解和知識推理，為客戶提供24小時不間斷的、個性化的服務，提升客戶滿意度，同時減輕人工客服的工作負擔。
(1）平均訂單周期縮短至2.6天，降幅達到了23.1%。這主要得益于智能調(diào)度算法的應用，使得平均配送里程降至17.5公里，減少了14.6%。
(2）庫存周轉(zhuǎn)率提升至10.8次/年，增幅達到了35%。這主要歸功于需求預測算法的優(yōu)化和應用，使得預測誤差降至3.8%，并使庫存積壓和缺貨損失降至5.8萬元/月，降幅達到了45.7%。
(3）倉儲和運輸環(huán)節(jié)的資源利用率分別提升至85%和78%，增幅分別為17.6%和20%。這主要得益于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應用，實現(xiàn)了人員、貨位、車輛的實時監(jiān)控與調(diào)度，顯著提高了資源使用效率。
(4）引入智能分析優(yōu)化工具后，使85%以上的關(guān)鍵決策實現(xiàn)自動化和智能化，也使人均決策效率提升2.8倍。同時，數(shù)字化管理培訓也顯著提升了員工數(shù)字化技能，使員工滿意度提升20%。
本文提出了電商物流智慧化轉(zhuǎn)型的NGAIoT模式，通過搭建智能感知、數(shù)據(jù)中臺、業(yè)務應用三層架構(gòu)，實現(xiàn)了人工智能驅(qū)動下的數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化，同時還通過仿真實驗驗證了該模式在提升運營效率、優(yōu)化資源配置方面的顯著效果。而且通過本文研究可以看出，未來智慧物流將呈現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化、生態(tài)化趨勢，對此，電商物流企業(yè)應以技術(shù)創(chuàng)新為先導，加快構(gòu)建高質(zhì)量發(fā)展新動能，實現(xiàn)轉(zhuǎn)型跨越。
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