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北京南六环，京东智能工业园二层分拣客栈，传送带正在匀速运转，隔几秒，吐出一个包裹。

这是当天11点前下单的同城快件。12点到13点是岑岭时段，包裹麋集地随着传送带前行，精准滑向送达区域的网点格口。分拣员守在格口旁，将包裹码放在指定笼车。到14点半，分拣完的快递装车集中发货，最快半小时内，东城、向阳、通州等地区的用户就能收到包裹。

分拣事情是一个体力活，最多时，工人一天要码放上千件包裹。今年，一部分事情最先被机械接受。14台几人高的机械臂“异狼”立在格口之间，舒展、抓取、安排一个包裹，平均只用15秒。单台机械臂单日分拣抵得上一名分拣员的饱和事情量。更主要的是，这些机械臂不知疲倦，可以将工人从高强度的体力劳动中解放出来。

京东“异狼”机械臂图/受访者提供

通俗消耗者最直观的感受是，快递的速率越来越快了。然而，千亿件快递的背后，是一张极端重大的物流网络，涵盖收件、运输、仓储、配送等诸多环节。这个行业恒久依赖人力与小我私家履历，现在，主流的物流企业都推出了大模子，AI正悄然渗透至焦点节点。客栈中的机械臂是一个缩影，快递的“快”，正在被AI重新界说。

不确定的“洪峰”

9月尾，阳澄湖、洪泽湖等湖区开捕，成千上万吨螃蟹起笼。大闸蟹赏味期短，商家普遍允许，同省当日达、跨省越日达。但在产地疏散、发货量瞬间暴涨的旺季，怎样确保螃蟹不死在路上，向来是行业难题。

正因云云，大闸蟹寄递被视为生鲜物流的“天花板”。近几年，顺丰、京东、中通等快递企业在湖区睁开强烈竞争，每年螃蟹季，也成为物流系统的一次典范压力测试。

今年，顺丰在湖区一线布设了超百个收寄网点，智能转运中心每小时可分拣2万件包裹，日处置惩罚能力突破40万件。顺丰超脑大模子认真人陈桓向《中国新闻周刊》先容，以往顺丰的“快”，靠的是天网、地网组成的重资产系统，以及细腻化的流程治理，焦点是压缩物理运输和中转时间。但现在，借助大模子手艺，“快”的寄义爆发了转变，最先转向对不确定性的预判和调控。

物流大模子也在快速进化。图/视觉中国

在物流领域，客户需求的波动，是一个棘手的变量。若是是一个新品上架，没有历史销售数据，再加上商家促销、市场反应与竞争关系又极为重大，古板模子难以应对。在大闸蟹旺季，没人能准确展望明天会寄出几多只螃蟹。电商直播突然爆单，就可能让某条链路超载。

陈桓提到，从产地到网点，再到中转场，任何一个环节的波动，都可能让通盘妄想失效。“这类高度依赖小我私家履历且需要实时响应的重大决议场景，在已往恰恰是制约规�；Ю臀裙绦缘囊�。”他对《中国新闻周刊》说。

陈桓和团队提前半年就最先摸底大闸蟹的销售情形，相识产区预计产量，电商平台的营销节奏，以及相关宏观经济数据，喂入大模子，很快拿到了对旺季件量与产能的展望。

但有了展望，也没有让陈桓团队心态完全松开下来，意外仍然频仍爆发。以刚已往的“双11”为例，陈桓团队针对美妆等特殊品类做了应对预案后，照旧遇上一场“洪峰”。某主播的直播间，一个单品的销量意外激增，现实单量比系统展望峰值还横跨了约莫40％。

险些是订单天生的同时，顺丰系统已经感知到了流量异常。接下来，基于动态展望的大模子最先动态调控：是否需要暂时调理车辆和航班？最后配送职员的班次怎样优化？分拣线能否实时提速？当自有运力缺乏时，何时、何地、以何种方法挪用外部资源予以支援？所有决议在数分钟内完成了推演与下达。

这一系列“看不见的调理”，爆发了看得见的实效。更要害的是，通过人力资源与运力的精准匹配，系统节约了高达万万量级的暂时调理及异常处置惩罚本钱。

快速处置惩罚“黑天鹅”

因前端航路突发的天气异常，一架航班延误，机上高时效包裹，暂时被“悬停”在了半路。这是陈桓近期印象深刻的一次突发事务。

在重大的物流网络中，最不缺的就是意外。交通拥堵、包装破损、货物丧失等突发情形，都有概率让原本牢靠的运输线路与方法被迫调解。一位行业人士坦言，异�？赡芏啻锸僦�，这些组成了快递履约路上难以展望的“黑天鹅”。

陈桓举例，已往遇到航班异常，卡点在于，系统会瞬间涌现海量警报，调理专员需要面临海量的信息流，快速判断决议，协调上下游多个环节以及七八位同事。

更重大的是，处置惩罚物流异常，不是简单环节的调解。例如，仅仅是飞机资源重新调配，就需要思量机型、容量、班组信息等，这可能衍生出几十种组合计划。

陈桓举例说，上述航班延误处置惩罚，调理专员的事情量在大模子的资助下，已经大大减轻了。第一计划在专门设计的航空智能体中，输入了异常情形，没过几分钟，系统天生了三个推荐计划：协调另一条航线转运、期待后续航班、将货物紧迫转运至其他中转场或换乘陆运，甚至还附带了相关时效、本钱与天气转变等评估。

在最后派送环节，常见却棘手的问题同样层出不穷。统一小区内，位置相近的两个包裹，快递员可能送错单位楼。已往，这类过失难以实时发明，不但影响派送时效，还可能导致丢件或投诉。

京东物流大模子相关认真人向《中国新闻周刊》先容，他们正在用大模子解决这类看似“初级”的过失。他举例说，当快递员将原本送往26号楼的快递误送到29号楼时，系统会在几秒内判断这一行为“违反知识”：快递员刚刚在29号楼完成了两单派件，却在一两分钟后，泛起在26号楼，时间和路径都不对理。模子会连忙向快递小哥推送“派送异常”提醒，提醒着实时纠正。

11月10日，江苏宿迁市宿豫区，京东物流园数字化智能分拣车间内的自动化分拣系统。图/中新

“当大模子有了‘知识’，就能用人类的眼光发明问题，帮我们解决更多物流场景下的问题。”该认真人体现，“现实上相当于给每一位物流小哥都配备了一名智慧员工助手，无论是包裹状态异常、运单明细盘问、通话纪录判责照旧录入订单校验，大模子都能把小哥从啰嗦重复的流程中解放出来，镌汰相同本钱，响应提升了配送量与收入。而在天下几十万小哥高频次使用和反响下，大模子也会快速‘进化’。”

而关于互联网货运平台货拉拉来说，天天上百万笔订单之间潜在的最大变数，不是天气或路况，而是一些清静危害。

在接到订单后，司时机和用户电话相同拉什么货、随行人数，但真实场景往往更重大�；趵悄芷教ú渴忠崭弊芗嗾庞晗颉吨泄挛胖芸肪倮貉袒ㄅ谥瘛⒐拮叭计仁粲诿魅方宋锲�，但有用户为了图利便或省钱，在相同和现场操作时，居心遮掩。即便用户没有瞒报，司机也可能不确定这些工具是禁运品。更让张雨关注的难题是货厢载人，这是一条清静红线，但总会有用户到了现场，暂时要求多坐几小我私家。

古板上，平台主要依赖司机的履历和人工审核举行清静羁系。张雨体现，AI的介入为危害识别提供了多维度的判断依据。

现在，从第一通电话起，系统已最先自动介入。已往，处置惩罚海量订单背后的语音信息是一大挑战，但大模子可以实时剖析对话内容，一旦识别到“煤气罐”“鞭炮”等敏感词，将自动触发违规提醒或强制作废机制。

若是一些用户没有在电话里见告，在司机开车前上传货厢照片的环节，盘算机视觉算法同步启动，快速识别违禁品形态。一些用户会在司机照相后，安排几小我私家坐上货厢，车载装备也会识别出货厢内泛起职员，将连忙强制中止订单。

更强“大脑”和“手脚”

在北京京东智能工业园的包裹分拣区，传送带上的包裹形态各异：鼓胀的防水袋、覆膜的纸箱、不规则的三角形以致圆柱体。“异狼”具身智能机械臂需要在几秒内做出判断，怎样抓取、以多鼎力大举度、码放在那里。

分拣线上的事情节奏主要，尤其在“618”“双11”等物流岑岭期，传送带24小时一直运作，快递车装满后连忙发车。即便分拣员轮班上岗，事情强度仍然很是大。无论海内外，物流企业一直在探索自动化，让工人从重复的体力劳动中解放出来，从事更轻松、更有价值的事情。

11月4日，四川成都顺丰长兴中转场，事情职员在“旋风播”快件自动化智能分拣流水线上分拣快递。图/中新

但码放非标包裹，对机械人来说是一个奥数级别的难题。人工几秒钟就能完成，但要让机械稳固处置惩罚，却极其重大。“异狼”项目认真人告诉《中国新闻周刊》，“异狼”突破的第一步，是快速识别差别包裹。在“异狼”头顶，有一个摄像头，可以俯拍包裹，识别包裹的长、宽、高、重量、外包装材质，以致预估箱内物态。

大模子作为“大脑”，瞬间盘算出抓取的力道、角度与时机。随后，算法再凭证包裹形状，测算最佳码放位置。若是摆放缭乱，下一个环节的司机就无法顺遂搬运。

若是说机械臂在试图优化物流系统中的“手”，无人物流车则在试图解决最后配送“脚”的难题。

在内蒙古、云南、贵州等地的偏远墟落，快递通常只能抵达州里网点，村民取件，需要翻山越岭，或一周集中派送一次。不少墟落快递网点与下游的村站、农牧区之间往往相距上百公里，快递员招工难。一位物流从业者向本刊提到，已往一些网点老板思量到本钱，会攒两天的件量，发一趟车，但这样又容易由于延误被�？�。

“墟落物流一直是一笔‘高本钱的生意’。” 无人物流车创业公司九识智能副总裁周清向《中国新闻周刊》指出。狭窄重大的路况、长距离的运输，对司机也是重大磨练。现在，一些墟落网点最先采购无人物流车解决配送难题。凭证中国邮政的测算，部分墟落邮路由无人车肩负后，用工和运输本钱可降低约60％。