AI改变快递？
原创 苗琳 快递杂志
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ChatGPT时代，一场智慧科技升级战正在打响
(资料图)
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■ 记者 苗琳
■ 关键词：科技，快递
“现实永远是残酷的，告诉大家真相，3月26号Dick在线不是我写的，是ChatGPT 3.5版本写的，还不是4.0版呢。”3月28日，顺丰速运总裁王卫分享出一张与ChatGPT对话的截图。在聊天中，王卫问ChatGPT，“3月26日公司三十周年，可否帮我写一篇三十周年的感谢信，发给大家所有同事。”
“玩笑”背后，王卫想告诉员工科技力量的强大，“我们没有办法去抵抗科技，只有不断地借用科技的能力提升我们的竞争力。我们都是被时代大轮不断在考验，你可以选择加快步伐，或者被时代的巨轮碾压。”
ChatGPT的横空出世，彻底引爆了新一轮的AI浪潮。上一次我们对于AI感到如此振奋，还是在2015年至2016年。
过去几年中，在AI领域进行积极探索的公司不在少数，但大多成效都归于沉寂。主要原因在于AI通用性较差，只能作用于有限的约定场景，很难迁移复制产生规模效应，从而使得达成覆盖成本及盈利变得相当困难。例如，计算机视觉、自然语言处理等方向的算法，通常只能处理视觉信息、语言文字等对应的具体方向。
在这样的背景下，通用AI（也称AGI）—像人一样思考、像人一样从事多种用途的人工智能，可以做到“干啥都一样、干啥都行”，不会因为特定场景切换而需要不断调试，因而可以解决相关的成本问题，所以迅速成为赛道热门关注点。
“虽然很多机构都会做通用大模型，但是大家更多的是把模型‘做大了’，而没有从结构上去思考什么是‘通用’。而OpenAI对于大模型与通用AI的探索可以算是独辟蹊径。ChatGPT的成功主要有三个原因：首先是训练的样本足够大，其次是训练的方法非常新颖，最后它的模型结构也独树一帜。”顺丰科技AIoT领域副总裁宋翔介绍，基于目前ChatGPT相关的技术特点以及与用户主要互动的形式，顺丰对它在物流与供应链行业应用的场景进行了初步的探索与思考。目前，相关场景主要集中在知识问答、客服内容提取与分析、数据分析助手这三个方面。
“知识问答是我们探索的第一个ChatGPT场景，希望未来每个人都可以有虚拟的个人助理，所有需要了解的信息都可以从这个入口获取。”宋翔认为，除了公开信息或是通用性知识的获取外，企业内部的知识管理也是一个非常有前景的方向。物流和供应链行业涉及很多不同的业务环节和知识内容，目前顺丰的知识管理系统只能做到尽可能地覆盖所有信息，但是如果需要了解一个具体问题，只能通过自己搜索查阅相关的制度流程等信息，或通过从提前编制的问答文本中获取。而信息庞大、时常更新的业务知识是很难完全以问答形式来进行描述的，系统无法完全穷尽大家的所有问题。
宋翔认为，ChatGPT可以基于学习过的历史文档，直接向用户反馈问题答案，极大提升获取信息的效率。开发人员需要做的就是不断地给ChatGPT投放新的语料或文档。当前ChatGPT的API属于美国公司，鉴于信息安全和数据合规考虑，目前的应用仍限制在部分信息敏感度较低的业务领域中。未来希望可以将类似GPT一样的大模型进行私有化部署，在私有化部署完成之后，就可以在安全的前提下对全量的知识进行加工，但是因为这样的模型私有化部署存在一定的技术前提，所以还需要时间来突破。
第二个方面的探索主要与客服的场景相关，但在宋翔看来，ChatGPT不能直接面对客户。“因为ChatGPT本身是自由的，它具有自己的创造性，很难约束它去做我们约定的东西。比如你可能想查单，和它聊了很久也聊得很愉快，但是最终它也没有帮你达成你的要求。其次，目前的ChatGPT输出存在延迟，即使是应用ChatGPT3.5的模型，可能需要等待5秒才能获得答案。这样的延迟用户可能是无法接受的，需要时间提升相关技术以改变这样的情况。而且如果ChatGPT直接面客，可能会被嵌入攻击，对它进行恶意的人为诱导，这种问题很难去控制。”
“在客服环节，我们更加期望ChatGPT可以为客服人员完成客服内容记录等工作，还希望它可以帮助客服完成客户声音的分析和需求挖掘。”宋翔介绍，目前，主要通过人工方法，把客户的声音内容分成一百多种，这种分类很难体现出客户声音背后的本质问题。我们很难去预定义这些问题的根因是什么，因此需要ChatGPT去整理、归并总结、分析判断。在这个过程中，对客户关键信息进行过滤，替换人名、地址、电话等敏感信息，解决信息安全的相关问题。
数据分析助手是第三个典型场景。在数智化引领的今天，数据分析在各行各业都显得十分重要。宋翔认为，“物流与供应链行业的数据类型复杂庞大，然而，相关从业人员对数据的熟悉程度、软件掌握程度不一，导致整体对于数据的提取、分析、应用的效率还有较大的提升空间。如果将ChatGPT应用于数据分析这个场景，你只需要说出想要什么数据，做出哪些计算，然后对应数据表格就可以自动输出了。这适用于没有被系统培训过SQL、数据库相关知识的一线作业人员或三线专员。在ChatGPT的帮助下，他们不需要了解任何专业知识，只要进行准确的提问就可以获得相关数据，以自然的交互来完成数据分析的场景。”
在对AI的探索中，宋翔也清醒地认识到，“目前，AI让机器人更聪明，而不是更省钱。”其实快递物流无人化进程，实际上已经过了上一轮的发展周期，基本上场地已经部署了自动化分拣线。接下来，如果想让无人化更进一步推广，更多需要关注如何降低无人化部署的整体成本，才能得到规模化升级的效果”。
“AI在快递物流行业落地，可以服务于仓储、转运、分拣、配送、服务等多个应用场景。”京东云相关负责人介绍，计算机视觉技术在仓储、分拣等环节已有广泛应用，结合图像、视频识别与理解技术，物流企业可以有效建立起可视化的仓储管理、订单管理、车辆管理系统。基于图像、视频识别分析技术的监控设备，可以有效将视频、图像等数据信息汇集于主控中心，AI辅助物流管理者优化决策效率，提升决策质量。此外，通过大数据物流仿真和数字孪生，将数字世界与物理世界大同融合，可以在虚拟空间里搭建一座“数字仓库”，通过AI算法持续优化，推动仓储效率、物流管理更高效。京东云持续利用数字孪生技术对产线和制造工艺进行仿真优化，缩减现实世界中的调优试错环节，进而降低生产成本，提升产业效率。数字孪生也将推动物流行业可持续、更高效发展。
“AI大模型的出现是一个划时代的里程碑，人类将进入到一个全新的智能化时代。就像工业革命一样，大模型将会被各行各业广泛应用，带来生产力的巨大提升，并深刻改变我们的生活方式。”4月11日，阿里巴巴集团董事会主席兼CEO、阿里云智能集团CEO张勇在云峰会上表示，阿里巴巴所有产品未来将接入“通义千问”大模型，进行全面改造。他认为，面向AI时代，所有产品都值得用大模型重新升级。
“变革才刚刚开始，未来的AI将成为一个无所不能的超级入口。如同二十年前的谷歌和百度，大家无论做任何事，都可以从这个入口进入，然后由各种模态的AI相互协作，共同完成一件由多个任务组成的事项。”宋翔认为，在更多范式的积累下，AI会实现所有接口的连接，各种AI会协同完成越来越多的事项。这样的AI会驱动下游实体公司的服务越来越自动化与智能化，AI的未来一定会变得更为强大。
未来有一天，你可以对电脑说：“给我的宠物采购食物。”然后，家里的摄像头就会捕捉家里有几只猫或几只狗、这些动物是什么品种的、体型大小如何，再由AI判断哪些宠物食品符合这些宠物的需求，并根据你的消费偏好在网上完成下单交易。同时，厂商侧的AI在获取订单信息后，可以自动安排、执行从生产到运输的全流程，最后让你尽快地以最方便签收的方式收到快递。
AI+快递，科技给产业带来的革新，再怎么想象都不为过！
原标题：《AI改变快递？》
