1月11日，第九屆深商盛典暨中國企業(yè)家俱樂部20年系列活動之“人工智能：從‘未來已來’到‘如何共赴’”專場在前海國際會議中心隆重舉行。本次活動由深商總會、中國企業(yè)家俱樂部、深圳市商業(yè)聯(lián)合會聯(lián)合主辦，聚焦人工智能技術商業(yè)化落地路徑，探討企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與AI協(xié)同發(fā)展的實踐方案。順豐科技CMO唐愷受邀出席，并圍繞“AI如何提升管理決策水平”展開深度分享，系統(tǒng)闡釋了順豐如何基于自研行業(yè)大模型與智能體技術，構建支持物流網(wǎng)絡全局的“數(shù)智大腦”，推動供應鏈決策邁向?qū)崟r化、精準化與智能化。

直面行業(yè)挑戰(zhàn)：復雜物流網(wǎng)絡中的動態(tài)調(diào)度與實時決策

唐愷在開場中指出，順豐作為一家兼具“資源、網(wǎng)絡密集型”特征的企業(yè)，面臨極其復雜的運營環(huán)境。集團員工規(guī)模龐大，運營干支線車輛超12萬輛、前端網(wǎng)點上萬個，每日處理票件量達數(shù)千萬。尤其在時效快遞業(yè)務中，需實現(xiàn)“24小時達”與“48小時達”的承諾，這對需求預測、路由規(guī)劃、異常響應提出了極高要求。

“傳統(tǒng)模式下，我們依賴機器學習與運籌學進行資源匹配與網(wǎng)絡調(diào)優(yōu)，但面對突發(fā)異常——如飛機晚點、車輛事故等——系統(tǒng)需在秒級到分鐘級內(nèi)動態(tài)響應。”唐愷表示，目前順豐部分的票件需啟用“動態(tài)路由”，其原始路徑會因各類原因而需實時調(diào)整。他強調(diào)，物流的本質(zhì)是在成本與時效之間尋求平衡，而AI的核心價值在于通過實時感知、快速決策與全局優(yōu)化，實現(xiàn)資源效率的最大化。

為此，順豐構建了以“實時風險感知—瞬時調(diào)度決策—全局影響評估”為核心的智能調(diào)度體系。該系統(tǒng)通過接入多源異構數(shù)據(jù)流，將原始數(shù)據(jù)整合成一個動態(tài)的物流網(wǎng)絡狀態(tài)快照，并計算出關鍵隱性指標，同時結合內(nèi)置的時序異常檢測模型，實時監(jiān)控異常指標，將原始的“數(shù)據(jù)異?！鞭D(zhuǎn)化為具有明確業(yè)務含義的“調(diào)度預警”。輸出兼顧成本、時效與網(wǎng)絡穩(wěn)定的調(diào)度指令。“我們從2016年起推進端到端數(shù)字化，2023年全面向大模型轉(zhuǎn)型，逐步實現(xiàn)從‘事后復盤式’到‘事中實時響應式’的運營升級?！碧茞鹫f。

技術突破路徑：自研垂域大模型與供應鏈智能體的深度融合

唐愷指出，通用大模型雖具備廣泛知識，卻難以深入企業(yè)垂類場景?！袄?，它無法理解物流領域的“行語”、“黑話”，也不具備物流網(wǎng)絡規(guī)劃、資源調(diào)度、倉儲優(yōu)化等專業(yè)決策能力?！贝送?，大模型存在的“幻覺問題”、黑盒操作與結果不可復現(xiàn)等局限，使其在B端垂直領域決策中面臨信任瓶頸。

為突破這些限制，順豐基于30余年物流數(shù)據(jù)與行業(yè)知識，于2024年8月至9月期間推出自研垂類大模型“豐語”（大語言及多模態(tài)大模型）與“豐知”（物流決策大模型）。通過“垂域數(shù)據(jù)+通用數(shù)據(jù)”結合、SFT（監(jiān)督微調(diào)）、RLHF（人類反饋強化學習）以及高質(zhì)量標注數(shù)據(jù)訓練，模型在物流場景中的表現(xiàn)顯著優(yōu)于通用基座模型。

“但大模型僅是工具，真正的突破在于‘大模型+專家模型+行業(yè)知識’構成的供應鏈智能體?！碧茞鸾忉屨f，智能體融合了大模型的泛化能力與專家模型的行業(yè)垂域課題運算能力，既可應對復雜決策，又能保證結果的可解釋性與穩(wěn)定性。在供應鏈控制塔、履約分析、異常診斷等場景中，智能體已能替代多年經(jīng)驗的專員完成分析報表，且支持方案回溯、邏輯解釋與情景重現(xiàn)，實現(xiàn)“決策白盒化”。

在預測領域，順豐研發(fā)的“多模態(tài)多尺度多通道需求預測模型”解決了新品、新店銷售預測的行業(yè)難題?！皞鹘y(tǒng)算法因缺乏歷史數(shù)據(jù)，預測準確率低。我們通過大模型實現(xiàn)模態(tài)泛化，例如將巧克力蛋糕與巧克力慕斯關聯(lián)，借后者銷售趨勢預測新品，使預測準確率提升5個百分點?！碧茞鸨硎?，這直接帶動庫存周轉(zhuǎn)率提升1–2個點，為客戶帶來顯著效益。

效能革命與行業(yè)展望：萬倍效率提升與中國供應鏈智能化輸出

唐愷分享了一組令人矚目的數(shù)據(jù)：基于Transformer架構重寫物流經(jīng)典算法（如路徑優(yōu)化、裝箱優(yōu)化）后，順豐在部分場景中實現(xiàn)求解時間減少1.2萬倍，求解速度提升3萬倍。以往需要10分鐘的計算，現(xiàn)在僅需0.05秒；曾經(jīng)需50個CPU完成的運算，如今一個GPU即可勝任?！彼麖娬{(diào)，AI不僅重構了應用系統(tǒng)，更重寫了行業(yè)算法，帶來“不可逆的顛覆性變革”。

目前，順豐大模型體系已深入30余個業(yè)務場景，覆蓋B端/C端面客、收派中轉(zhuǎn)運輸、前置預測、運營分析、智慧辦公等環(huán)節(jié)，形成“大數(shù)據(jù)—算力—算法”有機結合的AI生態(tài)。唐愷認為，中國在供應鏈復雜性、數(shù)據(jù)積累與場景創(chuàng)新上具有全球獨特性?！霸S多國際品牌已將中國作為智慧供應鏈創(chuàng)新試驗田。例如，我們?yōu)槟橙蚩Х冗B鎖企業(yè)提供的智慧門店解決方案，其銷售預測與補貨系統(tǒng)已領先于其美國實踐?！?/p>

面向未來，唐愷呼吁行業(yè)共同推動AI與產(chǎn)業(yè)的深度融合：“中國制造的先進性已位居全球前列，供應鏈的智能化、數(shù)字化也應邁向第一梯隊。AI帶來的不僅是30%–50%的效能提升，更是萬倍級的效率革命。我們希望與更多伙伴攜手，重塑行業(yè)供應鏈，在降本增效的同時，讓中國智慧在全球舞臺上贏得尊重?！?/p>

唐愷的分享生動展現(xiàn)了順豐在智慧物流與供應鏈AI落地中的前沿探索。從專家智能體到垂域大模型，從Agent交互到算法重構，順豐正以技術驅(qū)動行業(yè)進化，賦能中國供應鏈走向全球。在AI從“未來已來”走向“如何共赴”的關鍵階段，順豐的實踐為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型提供了具有借鑒意義的路徑參考。