在数字经济的浪潮中，物流行业作为经济发展的命脉与民众生活的纽带，正经历着一场前所未有的智能化变革。《“十四五”现代物流发展规划》等顶层设计的出台，为智慧物流的发展指明了方向，并明确提出“数字化、网络化、智慧化”将是推动行业高质量发展的关键引擎。
在2024腾讯数字生态大会数智交通专场上，中国物流与采购联合会副会长兼秘书长崔忠付表示，智慧物流已经进入高速发展阶段，推进物流领域科技创新与应用，构建智慧物流的生态体系，是十四五阶段实现我国物流业高质量发展的重要任务。腾讯云副总裁李学朝也指出，智能化和融合创新将是智慧物流发展新阶段的关键特征，以云、图、AI为代表的数字技术，将在这一轮智慧物流的进化中，发挥更重要的作用。
由此可见，物流业的下一步发展，应聚焦于智能化升级与融合创新的双重路径。企业又将如何智驭物流潮头?
▍物流开启智能化进程，腾讯云助力大模型场景落地应用
2022年末，ChatGPT掀起AI新浪潮，大模型技术如潮水般涌入各行各业，物流行业亦不例外，正加速拥抱AI技术，特别是大模型的深度融合，绘制出一幅幅智能物流的新图景。这一变革不仅极大提升了物流管理的精细化与服务质量，还有效削减了企业的运营成本，引领行业迈向智能化新纪元。
然而，随着货运车辆广泛采用车外视频拍摄，隐私保护问题悄然浮现，成为公众关注的焦点。为此，国家相关部门迅速响应，颁布了《汽车数据安全管理若干规定(试行)》，明确要求对车外视频进行脱敏处理，确保数据匿名化、去标识化，为个人隐私筑起坚实防线。
在此背景下，国内某大型货运企业面临严峻挑战：如何在短时间内大量存量视频和新增视频进行脱敏处理?腾讯云量身打造了AI智能识别解决方案，如同为物流数据安全穿上了一层“智能防护服”。经过企业方简单的适配开发，短短一个月内，海量历史视频便完成了脱敏改造，人脸识别与车牌识别的精确度也实现了质的飞跃——人脸误检率低至3%，车牌误检率缩减至6%。这一突破性进展，不仅解决了车尾车牌漏打码、低分辨率人脸难以识别等顽疾，更确保了即使在视频逐帧查看的情况下，原始敏感信息也无所遁形，完美契合了政策合规要求。
物流行业的繁琐单据与证照审核，曾是效率与精度的双重挑战。从司机驾照到车辆准运证，再到司机上传的各式回单照片，每一份文件都承载着物流运作的严谨与细致。然而，传统OCR技术面对拍摄角度、反光干扰及字体折痕等难题，往往力不从心，识别率徘徊在85%-90%之间，成为制约物流效率提升的瓶颈。
为此，腾讯云与福佑卡车从货运物流证件识别方向切入，合作打造了端到端的 OCR 智能识别大模型能力，针对物流证件识别、回单识别等场景，实现智能识别与自动处理。经过前期实践验证，针对多样式回单识别场景，经过少量样本训练，该大模型对图片字段识别准确率超过99%，图片信息综合识别匹配准确率超过95%，召回率比传统模型提高近20%。
福佑卡车技术合伙人陈冠岭表示：“以前福佑卡车的客服会做回单的人工审核，来确认司机的运输是不是按照要求完成的，而这个审核的过程和时效，会直接决定司机提款的时间。为此，福佑卡车之前也自研了OCR模型，虽然可以节省一部分工作量，但最后的审核还是需要人工来完成。现在通过OCR大模型，在一定程度上已经不再需要人工参与了。”面向用户端，物流企业可以利用高质量的行业垂直语料，经过大模型持续系统训练，使得通用智能客服机器人变成行业客服专家，提供更具高效、智能且人性化的服务体验。
虽然大模型等 AI 技术，推动了物流行业的智能化进程，但也面临着诸多挑战。当前大模型技术仍处于发展早期，而专注于物流行业的垂直领域大模型起步更晚。物流行业所需要的智能化产品，对大模型输出的准确性要求很高，这需要更多算法层面的改进和大量数据及场景的补充训练来解决问题。
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李学朝表示，腾讯在迈出大模型创新第一步时，就始终坚持“打造离产业最近的 AI”，一直致力于响应产业一线需求，为AI 大模型技术融入物流产业实践场景提供动能。
腾讯推出的混元大模型采用MoE架构，模型整体参数量已达到万亿，Token数量超过7万亿，同时也推出了腾讯云MaaS和行业大模型解决方案，已经在金融、出行、医疗、教育20多个行业，锤炼了50多个解决方案，助力产业用户更高效地将AI大模型技术落地产业当中，提高生产经营效率。
▍物流产业融合创新趋势加快，腾讯云推出完整产品矩阵
近年来，外部环境的变化推动了国内产业融合创新的发展，其中物流行业关乎国计民生，连接着庞大产业链，对融合创新发展的迫切需求，在这一领域的步伐也明显加快。
物流行业是典型的巨型系统工程，基础设施建设周期长，涉及仓储、运输、包装、订单、客服、运营规划等多个子系统，各系统之间联系紧密，关系复杂，系统升级改造往往“牵一发而动全身”，解决与现有系统的兼容性问题，确保新技术的应用不会对整个系统造成冲击，成为物流行业推动融合创新发展时最为看重的核心挑战之一。
李学朝表示，腾讯云顺应物流行业融合创新发展趋势，并基于多年的技术演进和行业实践，构建了包括数据库 TDSQL、操作系统 TencentOS、专有云 TCE、大数据 TBDS等在内的全栈国产软件体系，全面适配主流国产软硬件生态系统，并满足交通物流行业周期性长、对稳定性要求高等特征。
中邮信息科技(北京)有限公司架构平台部数据库负责人何滨指出，中国邮政体系下的数据库应用在函件、报刊、集邮、快递、电商等上百个业务系统，数据量庞大，经过了2016至今的微服务化改造，大部分核心系统已经调整了数据库的使用方式，如去掉存储过程将复杂的业务逻辑通过应用代码实现来减轻数据库压力，以及减少表关联，尽量单表查询等，让数据库尽量从事简单的工作，把资源集中到提供并发、处理事务中去，这样极大的减轻了数据库的负担，又能提供更高的性能，但依然有部分较久的存量国外数据库未进行改造。
在推动数据库融合创新的方案中，部分未来业务量增长较大的项目中国邮政选择了微服务化改造，部分未来业务量增长不大的项目选择了“数据库迁移”方案，即沿用原有系统架构，仅对数据库进行迁移改造，最终完成数据库融合创新。该方案的优点是代码改动量极小，可以快速部署和实施，节省了成本，但这对国产数据库的兼容性和适配性提出了很高的要求。何滨进一步表示，替代的数据库产品应支持HTAP，既能满足业务高频事务操作，也能提供海量数据的复杂查询能力，同时也能在分布式与集中式部署中灵活选择。
另据何滨介绍，2023年腾讯云与中国邮政开启合作，为其部署与国外数据库产品100%兼容的TDSQL-PG数据库，使得业务代码几乎不用进行改写，就可以快速运行在新的数据库上，实现快速迁移。
此外，TDSQL-PG具备的HTAP能力，如同为中国邮政的业务预测系统插上了翅膀，不仅满足了高频事务处理的需求，更在实时大数据复杂分析查询上展现出卓越性能，为全环节业务量预测提供了强有力的支持，也成为物流业的融合创新贡献了一份“新样本”。
▍精磨物流基本盘，鲜活数据助力货运企业用好车
无论是早期的邮差，还是现代的智能物流，用到的最基础的工具就是地图。数字地图作为数据资源的重要汇集地，有效融合了人、车、路、物等多源动态和静态数据，不仅可以方便公众出行，同时也为物流运输提供了基础能力支撑。
物流战场，分秒必争，导航规划、车辆调度、轨迹追踪……基于腾讯地图的鲜活数据，腾讯云打造出车辆智能调度的智慧大脑、运输路径规划的最优解、在途轨迹的实时监控网，以及电子围栏交接的自动化流水线，助力货运企业精准驾驭每一辆车，实现运力与效率的双重提升。
另一方面，针对货运行业的传统痛点，如司机接单后的繁琐导航流程、禁行路段的无奈绕行等，腾讯云联合网络货运平台头部企业，共建开发货导地图，共同校准POI点位数据，优化迭代计算引擎，做到货源发布、路线规划、智能调度等全流程覆盖。帮助网络货运司机在端内更精准更方便地使用货车导航能力，也进一步帮助网络货运平台企业提升了用户粘性。在科技的驱动下，物流行业正以前所未有的姿态，迈向更加高效、智能的未来。
▍写在最后
在众多产业场景中，物流具有体系完善、环节众多、数据复杂、场景丰富等特性，一直以来都是前沿技术落地应用的重要领域。但推动物流行业的智能化、融化创新发展，并非一朝一夕的事情，也并不是少数几家公司就能完成。
李学朝强调，腾讯作为物流行业智慧升级的数字化助手，一方面将以云、图、AI等技术为基础，筑牢数字底座，为行业提供智能化、融合创新所需要的工具，另一方面将持续联合生态伙伴，共同打造好用、易用的行业产品，助力物流行业的高质量发展、智慧化升级与产业融合创新，为中国早日实现物流强国目标作出应有贡献。
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