来源：易游yy米乐 发布时间：2025-07-11 12:58:14 阅读：1 次 0
技术的持续融合正在推动物流从传统的搬运式职能全面跃升为智能化、平台化、生态化的价值体系。物流产业边界也在被重新定义，过去依赖人工经验的一些关键环节，正由算法调度、预测模型和数据智能所驱动，传统分散式的作业方式也在向多式联运与平台协同的加速演进，供应链上下游联系日益紧密。此外，物流不再是成本的载体，而成为推动全产业链提效增质的重要引擎。因此，需要通过
赋能，助力公司实现降本增效，赋能物流的智慧升级以及重塑物流的核心价值体系。
大模型正成为推动智慧物流加速演进的关键力量，随着大模型技术的日益成熟，行业的关注点也从算法比拼转向场景融合与落地成效，AI的价值不在于模型本身有多强，而在于能否嵌入传统的一些业务场景，如调度优化、路径预测、仓储管理、供应链协同等关键环节，重塑传统模式，实现规模化部署。依托在智能运维领域的长期深耕以及数据的沉淀，北京神州光大科技有限公司（以下简称“神州光大”）已形成覆盖研发、部署、运维、优化的大模型工程化落地能力。面向用户对私有化部署、安全可控、场景集成、超高的性价比等核心诉求，神州光大自主研发了智渊大模型，目前已通过国家网信办的双料备案。该模型通过全栈自研、全量重训，打造多智体人机协同的架构，具备可解释性强、通用性强等能力，打通了模型训练到私有化部署的全链条，能够支持灵活嵌入多种复杂的业务场景。
在此基础上，神州光大结合对物流领域知识的理解以及AI大模型的工程化落地能力，率先在汽车物流领域展开应用。在去年，神州光大携手北汽集团以及中都物流，联合打造了汽车物流行业大模型的整体解决方案。
方案分为三个层面：在基本功能层，强调多模型融合，以DeepSeek为主，实现灵活可拓展的一个多模型融合框架；在模型能力层，融合RAG、微调技术和专家融合规则进行底座的能力适配；在行业层，支持打造1+N的可扩展定制化支撑方案，从算法训练到决策模型构建，到业务流程改造，以此来实现它的智能生产线优化、供应链管理优化以及提升用户服务。
为此，神州光大聚焦于汽车物流领域的智能调度平台、成本管控平台和智能问答平台等核心应用场景，全面推动供应链资源配置的优化升级，补齐协同效率短板，明显提升整体运营的敏捷性与稳定性。其中，在汽车物流智能调度平台方面，重点聚焦客户的两大核心痛点：一是运力资源的预警能力不够，二是订单对流缺口带来的调度低效问题。平台通过聚焦重点区域订单的精准寻源，实现了运力与订单的高效智能匹配，依托大模型对订单流向与路径数据来进行实时解析与预测，系统能够动态识别资源对流缺口，智能生成高精度的运力匹配与调拨方案，有效缓解运力冗余与短缺问题，提升了整体运输网络的运行效率与资源使用率。
面对日益复杂的物流网络和不确定环境，企业急于从流程驱动转向智能化驱动，以大模型为核心的智慧物流体系正在重构。从感知分析到决策的全链条能力，在自动化阶段，系统依托物联网实现设备实时采集与联动控制，进入智能化阶段，大模型通过对路径运输、运力分布、订单结构等数据的深度理解，支撑科学决策与精细执行，进一步在智能化阶段系统具备了自主学习和策略优化能力，能在多变量环境下判断最后方案。
大模型不仅能清晰准确的理解不同业务场景语义，还能融合历史知识、行业规则和实时数据来进行业务拆解和动态优化，实现业务级的智能编排与策略推荐。通过这套体系，神州光大也在逐渐完备与提升，通过AI赋能更多的物流场景，打通最后一公里，实现一定的数据驱动价值。（本文根据2025年6月27日下午北京神州光大科技有限公司首席技术官谭学程在“2025中国物流企业家夏季年会”数智化助力物流高水平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14期。）
