一、引言

電商物流亟需智慧化轉(zhuǎn)型以應(yīng)對(duì)高速增長(zhǎng)帶來的挑戰(zhàn)。對(duì)此，本文提出NGAIoT雙輪驅(qū)動(dòng)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(dòng)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(jì)增長(zhǎng)。

二、基于NGAIo T的電商物流智慧化轉(zhuǎn)型模式設(shè)計(jì)

2.1 NGAIoT模式的內(nèi)涵

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(chǔ)設(shè)施，通過智能感知層、數(shù)據(jù)中臺(tái)層、業(yè)務(wù)應(yīng)用層的分層架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)人工智能驅(qū)動(dòng)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(yīng)。一方面，IoT為L(zhǎng)LM提供了真實(shí)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(xué)習(xí)物流運(yùn)作規(guī)律，具備更強(qiáng)的認(rèn)知智能。另一方面，LLM為IoT數(shù)據(jù)的分析與價(jià)值挖掘提供了更強(qiáng)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(shí)現(xiàn)物流運(yùn)營(yíng)由被動(dòng)響應(yīng)向主動(dòng)智能的躍遷。

2.2 NGAIoT模式的技術(shù)架構(gòu)

NGAIoT模式采用分層架構(gòu)設(shè)計(jì)，包括智能感知層、數(shù)據(jù)中臺(tái)層和業(yè)務(wù)應(yīng)用層。具體來說，智能感知層利用RFID、智能傳感器、機(jī)器視覺等I o T技術(shù)，對(duì)商品、運(yùn)載工具、倉儲(chǔ)設(shè)備、人員等物流實(shí)體進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別和狀態(tài)采集，實(shí)現(xiàn)物流作業(yè)過程的實(shí)時(shí)數(shù)字化“映射”。然后通過數(shù)據(jù)中臺(tái)層的數(shù)據(jù)集成與管理，將各物流節(jié)點(diǎn)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(wù)應(yīng)用層的智能分析與決策提供數(shù)據(jù)支撐。

在這個(gè)過程中，LLM作為認(rèn)知智能引擎，通過對(duì)物流知識(shí)的深度學(xué)習(xí)，形成物流領(lǐng)域知識(shí)圖譜，提升對(duì)物流場(chǎng)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(wù)應(yīng)用層的各類場(chǎng)景，如智能調(diào)度、需求預(yù)測(cè)、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃等。例如，LLM可建立時(shí)空知識(shí)圖譜，刻畫不同物流實(shí)體在時(shí)間、空間維度上的關(guān)聯(lián)特征；可通過跨模態(tài)對(duì)比學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)文本-圖像、文本-視頻的語義對(duì)齊，挖掘模態(tài)間的隱含關(guān)聯(lián)；可結(jié)合場(chǎng)景數(shù)據(jù)，運(yùn)用知識(shí)推理、多目標(biāo)規(guī)劃等技術(shù)，生成更加精準(zhǔn)、彈性的決策方案。

2.3 NGAIoT模式的優(yōu)勢(shì)

一是數(shù)據(jù)要素驅(qū)動(dòng)的認(rèn)知智能NGAIoT模式利用IoT實(shí)現(xiàn)對(duì)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(luò)。而且，海量多源異構(gòu)數(shù)據(jù)也為L(zhǎng)LM提供了豐富的學(xué)習(xí)樣本，使其能夠深度理解物流運(yùn)作規(guī)律，形成領(lǐng)域認(rèn)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(qiáng)的分析、預(yù)測(cè)與決策能力，推動(dòng)物流管理從經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)向數(shù)據(jù)智能驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變。

二是人機(jī)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(xué)習(xí)專家經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合實(shí)時(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，運(yùn)用知識(shí)推理等技術(shù)，提供更加精準(zhǔn)、實(shí)時(shí)的決策方案。在此基礎(chǔ)上，人工智能可與人力資源形成互補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)“人機(jī)協(xié)同”，這將顯著提升物流決策的科學(xué)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(tái)的數(shù)據(jù)治理與算法賦能、再到后端的業(yè)務(wù)應(yīng)用全過程，形成了完整的技術(shù)和產(chǎn)品閉環(huán)。

三、NGAIo T模式的仿真案例分析

3.1模型構(gòu)建

本文采用AnyLogic仿真軟件，構(gòu)建了某電商物流企業(yè)應(yīng)用NGAIo T模式進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的仿真模型。該模型以企業(yè)的實(shí)際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，涵蓋了采購(gòu)、倉儲(chǔ)、配送等關(guān)鍵業(yè)務(wù)流程。

在該模型構(gòu)建過程中，首先對(duì)物流網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了數(shù)字化映射，利用RFID、傳感器等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對(duì)商品、運(yùn)載工具、倉儲(chǔ)設(shè)備、人員等物流實(shí)體進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別和狀態(tài)采集。之后通過離散事件仿真方法，將各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)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(chǔ)上，引入以LLM為代表的下一代人工智能技術(shù)，通過對(duì)歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和外部環(huán)境數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)，使LLM形成了物流領(lǐng)域知識(shí)圖譜，具備對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)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(chǎng)景、跨模塊的智能決策引擎。

3.2模型顯示的電商物流企業(yè)現(xiàn)有問題及分析

一是信息孤島問題突出。由于缺乏統(tǒng)一的數(shù)字化平臺(tái)，該電商物流企業(yè)各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)分散在不同系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不一致，導(dǎo)致跨部門協(xié)同效率低下。二是物流運(yùn)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(yīng)市場(chǎng)變化，容易產(chǎn)生運(yùn)力浪費(fèi)和庫存積壓。仿真數(shù)據(jù)顯示，訂單周期長(zhǎng)、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(yàn)，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(gè)人經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行決策，而難以從海量數(shù)據(jù)中挖掘洞見。這對(duì)于需求預(yù)測(cè)、路徑規(guī)劃等復(fù)雜場(chǎng)景來說，經(jīng)驗(yàn)決策的滯后性和局限性日益凸顯。

3.3基于NGAIoT模式的優(yōu)化方式及優(yōu)化結(jié)果

3.3.1優(yōu)化方式

(1）利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行數(shù)字化改造。通過RFID、傳感器等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)采購(gòu)、倉儲(chǔ)、配送等環(huán)節(jié)進(jìn)行數(shù)字化改造，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)監(jiān)控，提升運(yùn)營(yíng)效率。同時(shí)，對(duì)各業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的碎片化數(shù)據(jù)進(jìn)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(tái)，為智能應(yīng)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(jìn)行智能優(yōu)化。通過應(yīng)用LLM驅(qū)動(dòng)的智能調(diào)度系統(tǒng)，根據(jù)實(shí)時(shí)訂單情況、路況信息等，動(dòng)態(tài)優(yōu)化配送任務(wù)分配和線路規(guī)劃，減少車輛空駛率，縮短配送里程。同時(shí)，利用LLM構(gòu)建需求預(yù)測(cè)模型，結(jié)合歷史銷售數(shù)據(jù)、促銷計(jì)劃、節(jié)假日等因素，對(duì)未來一段時(shí)間的需求進(jìn)行滾動(dòng)預(yù)測(cè)，提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，指導(dǎo)精準(zhǔn)補(bǔ)貨和庫存優(yōu)化。

(3）構(gòu)建智能客服系統(tǒng)。應(yīng)用LLM構(gòu)建智能客服機(jī)器人，通過語義理解和知識(shí)推理，為客戶提供24小時(shí)不間斷的、個(gè)性化的服務(wù)，提升客戶滿意度，同時(shí)減輕人工客服的工作負(fù)擔(dān)。

3.3.2優(yōu)化結(jié)果

(1）平均訂單周期縮短至2.6天，降幅達(dá)到了23.1%。這主要得益于智能調(diào)度算法的應(yīng)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(dá)到了35%。這主要?dú)w功于需求預(yù)測(cè)算法的優(yōu)化和應(yīng)用，使得預(yù)測(cè)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(dá)到了45.7%。

(3）倉儲(chǔ)和運(yùn)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(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了人員、貨位、車輛的實(shí)時(shí)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(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化，也使人均決策效率提升2.8倍。同時(shí)，數(shù)字化管理培訓(xùn)也顯著提升了員工數(shù)字化技能，使員工滿意度提升20%。

四、結(jié)論與展望

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(tái)、業(yè)務(wù)應(yīng)用三層架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了人工智能驅(qū)動(dòng)下的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化，同時(shí)還通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該模式在提升運(yùn)營(yíng)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(luò)化、智能化、生態(tài)化趨勢(shì)，對(duì)此，電商物流企業(yè)應(yīng)以技術(shù)創(chuàng)新為先導(dǎo)，加快構(gòu)建高質(zhì)量發(fā)展新動(dòng)能，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型跨越。