北屯市网站建设_网站建设公司_表单提交_seo优化

在现在变化超快的物流行业里，谁能把效率和精准度做得更好，谁就更有竞争力。以前靠人管的老办法，早就跟不上越来越多的业务需求了。而 AI 智能体就像给物流行业安上了 “智能大脑”，正在帮行业实现大变革。顺丰在这方面做了很多探索，就是想靠智能化把物流从接单到派件的全流程管得更细、优化得更好。

一、顺丰的 “全流程智慧管理”：分三步管好物流

顺丰把物流作业拆成了三个核心环节，AI 智能体在每个环节都发挥着重要作用，就像给物流流程 “保驾护航”。

1. 订单没进来前：提前预测，备好资源

在客户还没下单的时候，AI 智能体就开始 “工作” 了。

• 提前算准需求

AI 会分析行业趋势、客户习惯、不同地区喜欢寄什么东西、物流路线等数据，精准算出从整个物流网、城市，到各个网点甚至小片区，未来会有多少订单、包裹有多重、是什么类型。

• 提前备好资源

根据预测结果，AI 会帮顺丰提前安排招聘快递员、给员工排好工作班次、规划仓库场地、准备好运输车辆和飞机这些资源，等订单一来就能立刻运转。

2. 订单进来后：实时调整，高效调度

一旦客户下单，AI 智能体就进入 “实时作战” 模式。

• 动态算时效

AI 会实时盯着订单数据，结合包裹要送的地方、需要多久送到，随时算出快递员什么时候能收件、什么时候能派件，要是有变化还能及时调整。

• 智能调资源

系统会看着实时的需求和手里的资源情况，智能规划快递路线、分配车辆和人员，让资源不浪费，还能保证包裹按时送到。

3. 核心能力：让快递员和管理都 “升级”

整个运营过程中，AI 智能体围绕快递员（小哥），把收件派件和管理效率都提上去。

• 收件派件更高效

• 任务评估：AI 会提前估算快递员要做的任务难不难、要花多久，还能帮着快递员一起完成任务。
• 资源匹配：根据任务类型（比如送大件还是文件）和快递员的能力（比如熟悉哪个片区），精准匹配，不浪费人力。
• 动态调整：要是遇到突发情况（比如堵车、突然多了很多订单），AI 能随时调整快递员的任务和手里的资源。

• 管理更精细

• 精细评估：AI 通过分析数据，给不同业务板块（比如运输、仓储）打分，还能给管理人员提供决策建议。
• 全程监控：系统能盯着各个区域的任务进度，确保任务按计划完成，不拖延。
• 复盘优化：定期分析过去的数据，找出问题所在，不断调整管理办法，形成 “发现问题 - 解决问题 - 优化” 的循环。

二、AI 智能体（AI Agent）：物流决策的 “智能大脑”

AI 智能体不是单一的工具，更像一个能自己做决策、和其他系统配合的 “大脑”。它分三层，层层配合支撑物流业务。

1. AI 智能体的核心本事

• 垂域 AI 模型：精准解决专业问题

针对物流特定场景做了优化，比如能精准预测某个片区的快递量、规划最优运输路线，给物流决策提供定制化建议。

• AI 智能体：懂交互、能融合

能理解客户的需求（比如客户问 “我的快递啥时候到”）、看懂自然语言，还能调用小模型、查知识库，把通用知识和物流专业知识结合起来，和人顺畅沟通。

2. 大小模型配合：像 “管理者 + 专家” 组队

大模型和小模型各有擅长，配合起来效果更好：

• 大模型：当 “管理者”

能理解复杂需求，把大任务拆成小任务。比如客户说 “想优化深圳到北京的运输”，大模型能把这个需求拆成 “算货量”“调车辆”“规划路线” 等小步骤。

• 小模型：当 “专家”

在某个专业领域特别厉害，比如有的小模型专门算运输成本，有的专门调航空运力，能精准解决细分问题。

3. AI 决策的进化：从 “算单个” 到 “管全流程”

AI 做决策不是一步到位的，而是慢慢升级的：

1. 先算单个需求：比如只算某个时间段、某个地区的订单量。
2. 再做场景规划：把单个预测结果整合，规划整个场站、运力、路网。
3. 动态匹配资源：订单进来后，实时调车辆、管仓库仓位、分配网点资源。
4. 全流程调度：最后实现运力、货物、人员的实时配合，让整个物流链路效率最高。

三、AI 智能体怎么解决物流痛点？看实际案例

以 “车辆调度” 为例，以前靠人调度有很多麻烦，现在 AI 智能体帮着解决了。

1. 以前的麻烦

• 要调的车太多：有不同类型的车（货车、冷链车），收费方式也不一样，资源乱。
• 靠经验办事：调度员凭感觉派车，很难每次都找到最优方案。
• 过程不透明：管理者不知道车辆跑哪了，成本也高。

2. AI 的解决方案

• 建了 “可视化调度工作台”：管理者能实时看到车辆位置、任务进度，调度过程全透明。
• 用运筹优化模型：综合考虑车辆位置、车型、载重、成本、司机情况，给每个需求匹配最合适的车，不浪费资源，还能合规。

四、AI 智能体的 “关键能力”：像人一样记东西、做规划、用工具

要让 AI 智能体像人一样聪明，得有三个核心能力：记东西（记忆）、做规划（规划决策）、用工具（工具协同）。

1. 记东西：分 “短期记忆” 和 “长期记忆”

就像人记事情分暂时记和长期记，AI 也一样：

2. 用 “检索增强生成（RAG）”：给 AI 智能体补 “长期记忆”

为了让 AI 智能体能随时调出长期知识，顺丰用了 RAG 技术，流程像这样：

• 用户问问题（比如 “明天深圳到上海的航空运力够不够”）。
• AI 把问题转成 “向量”（一种计算机能懂的格式）。
• 去向量数据库里查相关信息（比如过去深圳到上海的航空货量、明天的航班计划）。
• 把查到的信息和问题一起给大模型。
• 大模型结合这些信息，给出准确答案。

3. 做规划：像人一样拆任务、反思优化

AI 智能体做规划的流程和人很像：

• 先有 “规划思维”：通过给大模型写提示词（比如 “你是物流规划师，要分步骤解决运输问题”），让 AI 知道怎么思考。
• 拆成小任务：把 “优化全国运输网络” 这种大任务，拆成 “算各线路货量”“调区域车辆”“规划中转场” 等小任务。
• 反思改进：做完一个小任务，AI 会回头看有没有错，比如 “刚才算的货量是不是少了”，然后调整下一步，让结果更好。

4. 用工具：像人一样 “找帮手”

AI 智能体不会自己硬扛，遇到不会的问题会调用外部工具，流程如下：

• 用户提需求（比如：“查一下北京到广州的运输成本”）。
• 大模型判断：自己能不能回答？要是不能，就找对应的工具（比如：“成本查询工具”）。
• 调用工具：告诉工具要查的参数（北京到广州、运输方式是陆运）。
• 工具返回结果：比如 “陆运成本每吨 800 元”。
• 大模型整理结果，告诉用户。

五、AI 智能体落地：从 “技术” 到 “业务” 的关键

AI 智能体不是光有技术就行，还要和顺丰的实际业务结合，才能真正发挥作用。

1. 从业务痛点出发，转成产品功能

• 先找痛点：比如：“航空异常调度慢”“中转场效率低”。
• AI 智能体来解决：针对 “航空异常”，AI 智能体能实时识别延误，快速出应对方案；针对 “中转场”，AI 智能体能规划最优分拣路线。
• 形成闭环：AI 智能体输出方案后，还要看实际效果，比如 “用了新方案，延误率降了多少”，再反过来优化 AI 模型。

2. 应对 “专业场景” 的挑战

物流属于专业场景，和日常聊天的通用场景不一样，AI 智能体要适应这些特点：

• 要专业知识：比如：得懂 “散航协议量”“组板规则” 这些物流术语。
• 要组队协作：需要大模型、小模型、现有系统（比如：订单系统）一起配合，不能单打独斗。
• 要负责任：输出的方案必须准确，比如：“调度车辆” 不能错，不然会影响快递时效，还要保证物流数据不泄露。

六、怎么保证 AI 智能体靠谱？测试 + 优化

要让 AI 智能体在实际业务中不出错，顺丰做了严格的测试和优化。

1. 全方位测试：从功能到性能都查

针对 AI 智能体的不同部分，测试重点和标准不一样：

2. 解决大模型的 “小毛病”

• 怕 “幻觉”（乱回答）：提前规定好 AI 智能体能处理的业务场景，用提示词限制它瞎发挥；要是 AI 智能体回答不符合格式，就提示用户补充信息。
• 怕 “反应慢”：把大模型私有部署，让它跑更快；把复杂任务拆成小任务，分给不同模型；简单重复的任务（比如：查常规数据）不用大模型，用规则模块处理。

七、未来展望：AI 智能体还能怎么进化？

顺丰的 AI 智能体不会止步于此，未来会往这几个方向升级：

1. 更懂垂域：深耕物流行业知识，让 AI 智能体更懂快递、运输、仓储的细节，解决更复杂的问题。
2. 多智能体协同：让不同的 AI 智能体（比如 “航空调度智能体”“陆运规划智能体”）配合更紧密，一起处理跨场景的任务。
3. 更稳更高效：继续优化测试和性能，让 AI 智能体在高峰期也能稳定运行，帮顺丰进一步降低物流成本、提升效率。

简单来说，顺丰的 AI 智能体就像一个 “超级物流管家”，从提前备货、实时调度，到精细管理、解决问题，全方位帮物流流程提效，未来还会越来越智能！

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】