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本文转自：盐阜大众报
□记者 周创
输入起运地、目的地、货类、重量、时效等参数，智通大模型即时返回运费区间，并同步生成一份“波动原因说明”——燃油成本变化、季节性运力缺口、线路拥堵系数，乃至沿线天气影响，全被拆开揉碎、逐条讲清。
“过去运费报价全凭经验和惯例，客户觉得不透明，我们自己心里也没底。”一名盐城经开区物流企业负责人坦言，如今智通大模型能把运价波动的原因讲得明明白白，报价有了依据，议价也有了底气。
这个场景，只是零浩科技智通大模型落地物流行业的一个日常切片。
深耕垂直，算法筑底
物流行业长期面临一个困境：体量庞大却高度分散，数据海量却价值沉睡。每一张运单、每一条轨迹、每一次油价调整背后，都藏着优化成本的空间，单靠人脑难以算清，靠传统软件难以算透。
今年7月，零浩科技自主研发的智通大模型正式通过国家生成式人工智能服务备案。不同于通用大模型，物流行业场景复杂，运价受油价、季节、路况、车型、政策等多重因素扰动，通用AI很难给出贴合实际的决策。零浩科技立足自身多年积累的真实运单、运输链路、行业政策知识库，基于开源底座做垂直行业深度微调，搭配自研价格测算引擎、RAG知识检索技术，打磨出面向工业物流的专属大模型。
“很多人觉得物流大模型就是算个价。其实它的核心竞争力在底层——路桥费、能源成本、人力成本、固定成本这些复杂变量，我们都实现了自主可控的算法沉淀。”零浩科技工程师张玉喜介绍，仅路桥费一项，团队就从调用外部API，升级为基于车辆系数的内部自研算法，模型综合准确率经全量历史订单回测达到90%以上。
多维诊断，精准降本
如果说传统信息化软件是“体检仪”，那智通大模型更像一位“全科医师”——不仅告诉你哪里有问题，还能从各个维度剖析成本症结，输出可落地的优化方案。
面对中大型制造企业、矿产钢材等大宗货运企业复杂供应链痛点，大模型不只做简单的数据统计，还能结合多式联运思路、税收补贴政策、智能装备升级方案，给出一揽子降本路径。“以前客户查政策、翻报告要花半天，现在对着大模型问就行。”张玉喜说，企业管理者不用再翻阅海量报表，借助AI工具就能看清运输结构短板，挖掘制度政策红利，推进供应链精细化管理。
而在新能源调度管理这个“硬骨头”上，AI工具的价值更为直观。新能源重卡充电成本高、续航管理难，一直是运营痛点。智通大模型可整合车辆剩余电量、实时位置、沿途充电站状态、分时电价等变量，辅助调度人员制定最优补能方案。同时，车队能耗数据追踪与异常预警实时推送，帮助管理者从“经验驱动”转向“数据驱动”的精细化管理。
数据反哺，场景延伸
数字技术，最终要落地产业、服务实体。在零浩的规划中，AI大模型不是孤立的“技术盆景”，而是嵌入整个物流产业生态的“操作系统”。
零浩科技旗下的“智通三千”智慧物流平台，已覆盖全国超1000个县（市、区），服务超4万家企业，平台累计交易额突破550亿元。这些10年积累的运营数据，恰恰是大模型“长脑子”的养料。而反过来，大模型的AI能力又反哺平台——更精准的运价预测、更科学的调度决策、更透明的成本拆解，让平台从“连接器”升级为“决策辅助器”。
同时，AI能力正在向无人驾驶延伸。在模拟的港口与矿区场景中，搭载多组高精度毫米波雷达与视觉传感器的无人驾驶重卡模型自主行驶，系统通过融合AI算法、边缘计算与5G通信，实现厘米级避障与全天候作业。目前，零浩已在国内多个港口、矿区投入实际运营。
“平台化是底座，数字化是工具，绿色化是方向。而贯穿其中的主线，就是AI。”零浩新能源板块总经理肖峰表示，物流垂直大模型市场前景广阔。未来还将接入宏观货运指数、港口吞吐数据，持续优化特殊订单算法补偿，不断拓宽AI在物流领域的应用边界。
■大家谈
零浩新能源板块总经理肖峰：
AI在物流行业是实打实地解决“钱怎么省、效率怎么提”的问题。我们的智通大模型，核心价值就是让物流决策从“凭经验猜”变成“用数据算”。
零浩科技在物流数字化领域深耕了十年，平台积累海量真实交易数据和运营场景。这些数据是AI的“教材”，场景是AI的“考场”。智通大模型通过备案只是开始，零浩科技会持续迭代其在成本测算、运营诊断等场景的实用能力。同时依托盐城良好的零碳产业基础，推动数字化技术和新能源物流场景深度融合，解决新能源车队补能、运维的现实难题，助力物流行业向绿色低碳转型。
