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冷链下沉、大模型加持 物流开“卷”性价比

2023-07-17 08:44:01

  市场需求不足,拉动增长成为了物流企业在今年下半年的重要目标之一。“企业调查显示,反映市场需求不足的企业比重创下历史新高。”在2023中国物流企业家夏季峰会上,中国物流与采购联合会会长何黎明表示。

冷链下沉、大模型加持 物流开“卷”性价比

  根据中国物流与采购联合会发布的数据,1-5月,全国社会物流总额近130万亿元,同比增长4.5%,继续保持平稳增长。经过了前几个月的持续复苏,5月增速环比回落1.5个百分点,市场恢复力度有所减弱。

  在这样的背景下,上半年,中国电商巨头们转舵持续追求的“低价”与“下沉”之风,也吹到了物流行业。

  “下沉市场仍然有许多空间可以挖掘。”会上,中通冷链副总裁黎冰向北京商报记者坦言,今年以来,中通冷链加大了在下沉市场的投入,“一方面来讲,原先生鲜冷链物流无法真正做到‘下沉’,是因为传统的生鲜生意大多依靠经销商,如果销售规模不能完全‘下沉’,末端市场的需求便无法触达”。

  不过,随着预制菜等与生鲜息息相关的领域逐步发展,中通也借着这股“东风”,完成生鲜冷链的点到点布局。“当前中通冷链的主要任务布局之一,便是减少中间流通的环节,在面向C端个人客群的商业订单中,帮助企业、品牌直达消费者。”黎冰透露,中通冷链正在加强冷链网络、快递网络以及末端配送网络这三张网络的融合,将农产品等生鲜物流的运输半径扩大。

  “物流下沉落实到具体场景中,最重要的环节就是网络‘下沉’,村镇设点,当前,我们已经能够覆盖到60%的行政村,乡村覆盖率在90%以上。”黎冰说道。

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大模型寻求具体场景落地

  寻找市场增量的同时,企业也在技术层面设法将大模型运用到物流的具体场景中来降本增效。

  “技术的演变与发展,是离不开具体场景的聚焦的。”阿里云智能物流运输行业总经理李科向北京商报记者表示,云计算的技术功能,更多是作为一个“底座”的概念存在的,“在不同的行业、不同的场景下,如何利用好并且更精准地发挥技术的作用才是更困难的事情”。

  随着快递物流行业的数字化进程不断深入,多年来,物流行业发展积累了宝贵的数字化经验。“当下,我们在与通达系合作伙伴完成模型共创。”阿里云物流行业总架构师修平举例称,技术通过不断地训练以及调整,能够模拟出不同传动带在各种场景下的最优速度,“当模型训练完成之后,我们在输出时就可以针对不同场景,做到更为精准的变频,最大程度上减少能耗和损失,最终实现更好的节能效果”。

  今年3月以来,随着百度、阿里、京东等行业头部企业纷纷推出自己的大模型,人工智能与物流具体场景结合的可能性也再一次吸引了更多人的关注。7月初,京东推出了“言犀”大模型,据官方介绍,该大模型的数据库是由70%通用数据与30%数智供应链原生数据组成。

  “其实大模型在物流行业的运用,很早就开始了。”李科解释道,日常消费者接到的人工语音电话,就用到了最基本的大模型。“比如,当消费者回答人工智能客服,想要什么样的末端配送方式时,就用到了大模型最基本的语义理解能力。”李科表示,随着入局者越来越多,大模型应用在具体领域的例子会越来越多。

  “阿里云将在未来3-6个月内,与伙伴联合推出针对物流行业的大模型。”李科透露道。

走向性价比之争

  在物流行业整体市场需求趋缓的大背景下,消费物流的增长势头仍然不可小觑。“1-5月,单位与居民物品物流总额同比增长超过10%。随着‘五一’‘6·18’等消费旺季到来,电商快递、即时物流等消费物流需求旺盛。”何黎明认为。

  根据国家邮政局发布的最新数据,截至6月24日,今年我国快递业务量已达600亿件。北京商报记者发现,2月以来,我国每月快递业务量均以百亿为增长。快递业务量从100亿件到200亿件花了29天,从500亿件600亿件只花了24天。在上半年最大规模的电商大促“6·18”中,快递日均业务量已经突破了4亿件。

  此外,从上半年快递物流企业的动作中不难看出,快递物流的服务产品也在加速“内卷”。极兔收购丰网“抢滩”IPO,菜鸟宣布推出自营快递“菜鸟速递”,中通也宣布升级标快服务,推出“送货不上门必赔”服务。相比过去快递物流企业默默部署网络、分拣中心与仓配末端,今年上半年,企业们通过推出多元化产品的方式,再一次走向台前,吸引了更多目光。

  “快递行业的竞争早就已经过了单一比较价格、服务和装备的时候了。”快递物流专家、贯铄资本CEO赵小敏表示,接下来的快递物流企业在发展自身优势的同时,也需要在一定程度上和竞争对手携手。从京东物流开放第三方物流企业进入,再到中通、圆通、韵达、顺丰等物流企业共同接入抖音“音需达”服务,快递物流的行业已经走向了竞合。

  可见,在当前的竞争格局之下,快递企业比拼的已经不再是干线支线的多寡、运力储备的贫富、飞机数量的多少,而是走向了综合实力下的性价比之争。

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