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这三段对话分别发生在物流运输前、中、后，其中小7作为G7易流的智能AI助手，能够通过语音交互与司机沟通■◆◆★，提供特定物流场景下的导航、安全提醒、预约充电等服务。还能够理解上下文，识别司机身份◆◆◆■★■，并根据任务需求进行智能调度和预警■■★■。
根据中国物流与采购联合会的数据■■◆★，通过优化物流体系■■，企业平均可以降低成本5%-10%。物流这个行业想要真正发生变化★◆■★◆★，需要企业在全链条上做了提前的布局，从一个系统化的角度去考虑物流，才能真正做到降本提质。
在传统的操作模式下，填写揽收信息时，小哥需要频繁切换电子称、卷尺◆◆■★、工业机来完成称重量方和信息录入等作业动作★◆◆■◆，同时揽收还需要填写托寄物、时效产品、增值服务等内容■■，如果通过语音+大模型，就可以减少工业机的多次输入，会直接识别语音★★★★，分析出小哥的输入意图和内容，将信息正确填写■★■◆◆★。小哥查询信息，也可以通过语音输入◆■■，大模型识别意图，进行结果的反馈★◆。
“抱歉，这个功能还没有在您的账户上线◆◆■■，上线后能根据您的任务和驾驶安全自动结算。”
而新能源化更像是这场变革的推手◆★◆★★★，正在逐步替代传统能源，推动物流行业向绿色、环保、可持续的方向发展。新能源车辆的使用减少了碳排放★◆★★■，响应了全球对减少温室气体排放的号召■■，同时也降低了运营成本◆★◆★，提高了企业的竞争力◆■◆◆◆。新能源技术的发展，如电动卡车、无人驾驶技术等，逐步改变物流行业的面貌◆★★■■。
综上所述，物流行业的降本提质的空间巨大，特别是在多式联运的衔接优化、能效提升、人效提升方面，都有很大的潜力可以挖掘★■◆■。但想要真正实现物流体系、人效■■★■■◆、能效的提升，需要技术的加持★★★★★■。值得注意的是，当下对于技术的需求与以前大不相同。
《有效降低全社会物流成本行动方案》中也提到了鼓励发展与平台经济、低空经济、无人驾驶等相结合的物流新模式，这些都是提升人效的重要科技创新方向◆◆。
“这个准确性和稳定性都会提升很多★★。从我们落地的效果来看，大模型肯定是一个非常重要的一环★◆■。◆■”京东物流通用AI负责人赵巍说道。
首先是物流体系方面的改革，当前，我国2000公里以上的公路线路仍有不少★★★◆■，这在全球发达国家中并不常见★★■■◆。长距离公路运输相较于铁路和水路运输★★◆■◆，成本更高★■，效率较低，且对环境的影响更大。
这是京东物流与AI大模型技术融合的一个典型案例，AI于物流的价值并不止于此。
近几年，物流行业竞争加剧，有的企业卷价格、卷海外市场■■★◆■★，想要以此实现新的增长，但结果总是不尽如人意。
物流行业的未来◆★◆◆■，数字化是所有的基础◆◆，新能源化是推手，AI是把所有的事串起来，形成了整个闭环体系。这个闭环体系不仅提高了物流行业的整体效率和服务质量，也为物流行业的可持续发展提供了强有力的支持。这是物流下半场的发展趋势，也是物流企业■■★“反卷◆★★”正确转型思路★★◆◆■，更是物流行业的“新游戏规则”。
G7易流近几年一直在探索将AI与自身业务的结合，然而过去很长一段时间里，很难达到给客户提供服务的水准■■★■★★。如今◆■★■■★，这种状况已经发生变化。“现在就是能达到了给客户提供服务的水准了★◆■，已经从技术问题过渡到产品问题了。”
还可以使得物流操作更加自动化，如智能机器人、智能拣选车■◆◆★■、无人机、自动驾驶汽车等，这些都极大地改变了现有的仓储★■★■、运输、配送等物流作业模式。
AI技术也能够结合传感器数据◆★★★◆■、图像数据和大数据分析，提供更加全面的智能物流解决方案。例如过去的货物装卸时■■，虽然也会用到智能动作识别的技术，但装卸动作是否标准★■■◆、是否正确，定义较为机械。从大模型的角度，能综合所有场景里面的要素信息■★◆，去推断装卸动作是否合理◆■◆◆★。
2024年◆★◆■◆，内卷和反卷的两波“物流人”■■■★，正在走向不同的道路。这个过程中，随着AI技术的不断成熟和发展★■★◆，AI与物流的融合也出现了新的进展。如何基于AI技术，以系统化的全局思维打造物流体系，或将成为物流下半场决胜的关键。
这三者共同作用，形成了一个完整的闭环体系★★■。数字化提供了基础的数据和流程优化★◆◆■■■，新能源化提供了环保和成本效益的解决方案，而AI则将这些元素串联起来，实现智能化管理和服务■★★◆■。
这是物流下半场的发展趋势，也是物流企业“反卷”正确转型思路，更是物流行业的“新游戏规则★★”◆■★★。
数据显示★◆■，2023年物流行业的投融资活动显著减少，全年共发生66起事件◆★★◆■，较2022年的101起下降了35%◆★■■◆◆。在运费方面■■■，无论是整车还是单价均呈现下降趋势。以生活消费品整车运输为例，2022年的运价指数达到峰值，年均值约为80★■★◆，而2023年则降至四年来的最低水平，年均值仅为53■★，远低于2022年。此外，2022至2023年上半年的工业品与装备整车运输价格也低于2022年，这低于物流行业对快速恢复的普遍预期。
“好的，从洪坪场站运往古雷码头，全程106公里，路上有三个风险路口，您本周已经发生过6次高风险行为，如本趟行程新增高风险行为◆■★■，将变成红灯司机，请安全驾驶。★★■★■★”
某化工企业的采购总经理刚走进技术服务商的办公室，板凳都还没坐热，这句话便脱口而出。
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据中国交通运输部统计★★★，铁路运输的成本比公路运输低约30%，且能耗降低约50%。若减少长距离公路运输◆★◆◆★，增加铁路和水路运输的比例，则可以降低物流成本和提高运输效率。
可以看到的是，顺丰集团此前曾搭建产前集约化物流中心，实现产前段物流成本降低10%左右★■★★，人员能效提升15%-20%。其还建立了“天网◆★”“地网”和◆◆★■“信息网■■◆◆★”，这种垂直一体化的物流体系提高了运营效率，降低了成本★■■◆★■，并提升了客户体验；京东物流的一体化供应链物流服务，不仅提高了物流效率，还优化了用户体验★★★★;G7易流通过大数据和AGI（人工智能通用技术）来提升物流公司的客户服务、调度、财务等关键岗位的工作效率★■■■★■。这些技术武装起来的物流公司能够以极高的效率完成交付履约工作■◆★★★，成为大型货主运力变革的重要支撑。
随着机器学习和深度学习技术的发展，AI大模型能够更有效地进行预测和决策■★◆◆◆■。例如顺丰物流基于AI技术实现了客户生意洞察■■◆■■，通过对不同群体的想法进行无监督的统计、汇总◆★■◆■◆、分析和洞察，实时分析客户声音，覆盖率超过 80%■■◆★★★，准确率有 90%◆◆。这对持续改进自身的作业逻辑和决策有非常大的帮助。
“我们不能够容忍为了降1%◆★■■、2%的运费★■，使得来提货的车没有安全水准，在路上出问题，给我的供应链创造风险。■◆◆”
“剩余电量60%，还能行驶171公里，建议您任务完成后回场充电，我已经帮你预约好了。★■◆★”
此外，目前大部分运输依赖燃油，但燃油转化为机械动力，这个过程涉及到能量的多次转换，每一步转换都可能伴随着能量损失。相比之下，电动车辆使用电信号来驱动电机★◆，电能可以直接转化为机械能★★★■，减少了能量转换的步骤，从而提高了能效。
“去年跟今年对我们来说AGI已经有了一个本质区别了★★◆■★■。”G7易流创始人翟学魂说道。
“从具体的场景来讲，我们现在可能更侧重于流程自动化等等，就是从点到线★★，多个业务环节串在一起解决一个世纪的问题◆■◆★★。”赵巍说道。
还有就是目前大部分运输依旧需要依靠大量的司机、协调人员、管理人员。尽管技术有所进步，但在管理和协调方面仍有提升空间。
在这场变革中◆◆★◆★，数字化不仅是这场变革的基础◆■★◆，更是推动整个行业发展的核心动力。随着物联网、大数据、云计算等技术的广泛应用，物流行业的数字化转型已经成为不可逆转的趋势★◆■■。数字化使得物流流程更加透明化、智能化，提高了效率，降低了成本★◆◆◆★◆，增强了客户体验。
物流这个行业◆★，在上行阶段，更多强调保供■■★，以及更完善的仓配网络，来去更好地做履约，提高客户体验。在下行阶段，降本是核心■★◆■◆■。如今，物流行业正在进入下半场，降本提质成为新课题★★◆★，需要从更智能的方式把人车货场更高效做协同，以及通过数据去做更智能的资源调度，通过数据驱动提升空间★◆★◆。
AI技术，特别是大模型技术★★◆■，正在逐渐替代一些传统的人力资源密集型任务。AI在物流供应链场景中的应用案例包括智能分拣◆◆、无人派送、自主运营等，这些技术通过提高效率和降低成本，从而提升人效★■★◆■◆。
国际能源署的数据显示，电动车辆的能源效率比燃油车辆高出约3倍■◆◆。因此从新旧能源转化来说，能效的提升空间巨大◆■★■。
在物流领域■■★，AI技术正在带来一些新的价值，这种价值并不等价于以前的技术逻辑，其具备一定的颠覆性和创新性。
站在当下来看★■★■◆，物流行业的未来◆◆★◆，数字化是所有的基础，新能源化是推手，AI是把所有的事串起来，形成了整个闭环体系◆■★◆◆★。这个闭环体系不仅提高了物流行业的整体效率和服务质量，也为物流行业的可持续发展提供了强有力的支持。
AI技术的爆发，则是将数字化和新能源化紧密结合起来的关键■■■★◆★。AI技术在物流行业的应用，如智能分拣★◆■◆、路径优化、预测分析等，使得物流服务更加智能化和个性化；AI能够处理海量数据，提供精准的决策支持，优化资源配置，提高物流效率；AI技术还能够实现对物流设备的智能监控和维护★◆，减少故障率，延长设备寿命……
AI之所以能成为串联物流各个环节的纽带，是因为它不仅能够处理和分析数据◆◆，还能直接控制物流过程中的物理设备◆★，实现自动化和智能化的决策，这些都是传统数字化技术所不具备的。AI通过其先进的算法和学习能力，使得物流行业的数字化转型能够更加深入和全面■★◆。
AI技术通过分析海量的物流数据，帮助企业优化供应链管理■◆■■◆■，提升仓储与配送的效率■◆◆◆★◆。例如★◆◆◆■◆，物流公司可以利用AI算法预测需求，合理配置资源◆★■◆★★，降低运输成本。
一个事实是，单点的突破已经无法为企业★★、行业带来较大的变化◆■，不管单纯的海外市场拓展还是低价带来的短期增长，终究是治标不治本。
2024年11月27日，中央办公厅、国务院办公厅印发了《有效降低全社会物流成本行动方案》。这一政策的出台，传递出一个明确的共识：物流行业已经不能仅仅依靠压榨运营成本来维持竞争力，而应转向全局整体的优化★★◆■，以实现行业的可持续发展。
这一点从方案目标也可见一斑★★■■：综合交通运输体系改革实现新突破★◆，货物运输结构进一步优化★◆★，铁路货运量★★■■■、铁路货运周转量占比力争分别提高至11%◆★■■、23%左右，港口集装箱铁水联运量保持较快增长★◆★。
而随着AI技术的不断成熟，这种纽带作用愈发明显，推动物流体系从点到面■★★◆◆■，真正实现传统物流体系的改造。
这个过程中，衔接的优化尤为关键，需要技术上的支持，如装卸设备、系统、数据连接等，以实现物流体系的有机整合。这不仅是一个技术上的挑战■★★，更是一个网络上的重构问题■◆◆★，需要行业内外的共同努力◆■。
