丰知：物流供应链领域的深度解析助手

       全球供应链的复杂度指数级攀升,传统物流企业面临“多快好省”的极限挑战。作为中国智慧物流供应链行业重要参与者,顺丰科技在2024年8月推出的“丰知”物流决策大模型,不断探索认知智能革命,重新定义智慧供应链边界。如果说DeepSeek用深度搜索技术重构信息世界,那么“丰知”大模型则是顺丰科技在实体物流领域打造的“产业大脑”——它不仅是算法参数的集合,更是将顺丰30年物流经验、日均4000万票快递业务数据与前沿AI技术融合的超级智能体。从需求预测到装箱优化,从路径规划到绿色供应链构建,这位优秀的“理科生”正在创造物流行业的新质生产力。

       技术透视:穿越供应链智能决策障碍

       物流供应链是一个庞大且复杂的系统,涉及仓储、运输、配送、库存管理等多个环节,每个环节又存在大量的动态变量。过往,大模型在物流供应链领域应用受限,主要源于难以精准适配复杂的业务场景,容易出现“理论可行、实践拉胯“的情况。顺丰物流决策大模型——丰知基于顺丰数十年海量实际业务场景的经验和数据积累,并采用当前最先进的大模型技术进行了构建。

       全链赋能:构建智慧供应链新范式

       假设蛋糕门店内长期供应10种不同口味和款式的蛋糕,每日销量总和稳定在100左右,店长依照这个数据有条不紊地开展原料采购、员工排班等运营工作。然而当门店打算推出一款全新口味的蛋糕,如何更精准预测新蛋糕的销量,又要考虑它对老蛋糕销量的影响,却让店长陷入了困境。传统的需求预测模型在这个问题上通常无能为力,缺乏历史销量数据会导致新蛋糕销量预测偏差极大,单一商品视角建模又难以捕捉商品间关联与相互影响,致使老蛋糕销量预测在新品上市时系统性偏高,这无疑会增加库存积压或缺货风险,影响资金流转与顾客满意度。

       顺丰科技丰知大模型为该类问题的解决提供了有效方案,它基于多模态大模型能力构建多层级多通道需求预测模型,可以从时间、空间、品类等多个层级关联考虑,全面学习商品间的关联性,精准预测销量,以此避免蛋糕店出现库存问题,提升店面运营效率,降低运营成本。这就是丰知大模型在需求预测方面的优越表现,根据实践案例成果,某客户在使用了丰知大模型之后,其服务器资源需求降低了5倍,运行时间效率提升了120倍,预测准确率提升了5%。

       在物流行业,履约环节一直是考验企业运营效率与成本控制的关键战场。过去,物流规划主要依赖人工经验与简单的算法模型,在装箱环节,工作人员往往凭借经验判断货物的摆放方式,这不仅耗时费力,还经常导致空间利用率低下。运输线路规划同样如此,传统方式大多依据固定的路线模板,很少能实时根据路况、天气等因素调整,导致运输时效难以保障,运输成本居高不下。

       丰知物流决策大模型的出现,有效改善了这一问题。在装箱优化方面,丰知大模型运用先进的算法,能够在秒级输出箱型选择与详细的装箱方案。在运输线路规划方面,丰知大模型能够根据订单等信息秒级输出优化路线,并能够根据业务反馈自主学习以不断适应业务变化。