當前企業(yè)正處于“三化疊加”的復合轉(zhuǎn)型階段，即業(yè)務流程的信息化、大數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字化以及生成式AI驅(qū)動的智能化。這三個階段不斷推進，企業(yè)轉(zhuǎn)型的幅度和節(jié)奏明顯加快。特別是第三個階段，智能化轉(zhuǎn)型帶來的價值增長比例高達70%，使企業(yè)商業(yè)運行面臨深刻變革。

在物流和供應鏈領(lǐng)域，企業(yè)已經(jīng)經(jīng)歷了信息化和數(shù)字化的發(fā)展階段，取得了顯著效益。然而，隨著全球數(shù)據(jù)量的快速增長，特別是物流供應鏈領(lǐng)域的數(shù)據(jù)占比高達20%～30%，傳統(tǒng)的信息化系統(tǒng)和數(shù)字化手段難以應對海量數(shù)據(jù)的處理需求。傳統(tǒng)的AI應用在處理大規(guī)模、復雜業(yè)務場景時存在明顯缺陷，如孤立場景應用、高度依賴歷史數(shù)據(jù)以及解釋能力不足等。

因此，對物流和供應鏈數(shù)字化的要求更高，包括考慮產(chǎn)品全生命周期的復雜生態(tài)和合作關(guān)系、直接與企業(yè)價值聯(lián)系、處理海量數(shù)據(jù)并提取有價值洞察以及重塑企業(yè)業(yè)務流程。生成式人工智能恰好能夠彌補這缺失的一環(huán)，其擅長對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行洞察，與結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的執(zhí)行分析能力相結(jié)合，可大幅提升企業(yè)的預測和決策能力。

下面，小兵為大家分享一個關(guān)于AI在物流企業(yè)領(lǐng)域的應用案例：京東物流

眾所周知，京東物流在有速度、有溫度的物流背后，支撐的是京東物流的六大網(wǎng)絡。其中包括我們熟知的電商倉配網(wǎng)絡、綜合運輸網(wǎng)絡、“最后一公里”網(wǎng)絡，還包含了另外三張網(wǎng)，其中大件網(wǎng)絡面向企業(yè)和個人提供送裝一體的網(wǎng)絡。冷鏈網(wǎng)絡通過冷鏈的倉儲、運輸和配送，專注于食品生鮮和醫(yī)藥物流?？缇尘W(wǎng)絡為商家提供一站式的跨境服務。來幫助中國制造業(yè)走向全球。

在這樣交織復雜的業(yè)務背后，京東物流面臨著巨大的挑戰(zhàn)。一是對于業(yè)務風險的判斷；二是對于業(yè)務的響應速度；三是全程的把控；四是業(yè)務的落地保障。同時，京東物流又面臨著四大難點：一是對于精準診斷的能力；二是雙向交互的能力；三是全局的優(yōu)化；四是決策的閉環(huán)。

針對以上四個難點，京東物流聚焦業(yè)務，打造了基于AI大模型與數(shù)字孿生的智能決策體系，覆蓋供應鏈物流的全場景。數(shù)據(jù)是系統(tǒng)的血液，它給養(yǎng)著方針和決策，京東物流將物理世界里的倉儲、分揀、運輸、配送和網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)進行收集和融合，在數(shù)字世界里再造了一個物流網(wǎng)絡，并通過分布式計算、流批一體化技術(shù)實現(xiàn)數(shù)字世界與物理世界的動態(tài)同跑，并在此基礎(chǔ)之上，沉淀了供應鏈行業(yè)的“五域四類”數(shù)據(jù)，“五域”包含了倉、揀、運、配、網(wǎng)?！八念悺卑私灰?、配置、計劃和預測。以此而形成了生態(tài)化的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，在面對不同業(yè)務場景時。可以通過數(shù)據(jù)模型和AI智能決策模型進行快速的組合。

在此基礎(chǔ)之上，AI智能決策體系在探索生產(chǎn)作業(yè)模式，針對不同省市、不同區(qū)域的情況，去探索攬派分離、動態(tài)串點，或者說路區(qū)接駁等方式，找到最優(yōu)的匹配。在服務端，京東通過全鏈條的數(shù)據(jù)的埋點、收集和分析。能夠給客戶更好的在時效層面的預估，能夠提升客戶體驗。

總的來說，AI智能決策體系就是供應鏈物流的核心環(huán)節(jié)，能夠通過數(shù)據(jù)底座、仿真引擎、決策引擎和系統(tǒng)閉環(huán)來進行業(yè)務的落地和價值的創(chuàng)造。

最后，小兵總結(jié)了一下京東物流基于實戰(zhàn)經(jīng)驗做智能決策體系的六個階段：