每經(jīng)記者 李卓    每經(jīng)實(shí)習(xí)記者 張梓桐    每經(jīng)編輯 梁梟    

“零售行業(yè)要充分挖掘商機(jī)，因此需要分析大量數(shù)據(jù)，這就要求我們能把數(shù)據(jù)收得進(jìn)來、存得下來，還要能在需要的時(shí)候任意取用。因此，基于通用大模型底座的行業(yè)垂直大模型打造就顯得尤為重要。”近日，在2024亞馬遜云科技消費(fèi)科技峰會(huì)期間，新希望鮮生活集團(tuán)參盤科技總經(jīng)理張祥陽在接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》在內(nèi)的媒體采訪時(shí)如是表示。

在張祥陽看來，在信息化和數(shù)字化時(shí)代，企業(yè)一直在探索如何找到業(yè)務(wù)問題的最優(yōu)解，這通常涉及運(yùn)籌學(xué)和數(shù)量經(jīng)濟(jì)、統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論支撐。然而，隨著數(shù)據(jù)量和考慮因素的增加，傳統(tǒng)方法逐漸暴露出效率不足和計(jì)算瓶頸的問題。因此，智能學(xué)習(xí)等新生代計(jì)算方法應(yīng)運(yùn)而生，成為解決復(fù)雜零售問題的新途徑。

近年來，新技術(shù)正在帶來消費(fèi)零售場景的變革：數(shù)字化技術(shù)、人工智能，特別是生成式AI技術(shù)的引入正逐步重塑傳統(tǒng)的“人、貨、場”關(guān)系，推動(dòng)行業(yè)向著更加智能、高效和人性化的方向發(fā)展。

在這一背景下，以亞馬遜云科技為代表的云廠商，包括字節(jié)跳動(dòng)旗下的火山引擎，以及京東云等都在積極推動(dòng)AI在零售場景中的落地應(yīng)用，他們都試圖在零售行業(yè)數(shù)字化進(jìn)程中找到業(yè)務(wù)增量的空間。

亞馬遜云科技布局零售行業(yè)

亞馬遜云科技的技術(shù)人員告訴記者，在傳統(tǒng)的基于規(guī)則和數(shù)學(xué)的方法中，當(dāng)變量數(shù)量增多時(shí)，很難通過數(shù)學(xué)方法進(jìn)行有效的擬合。而AI技術(shù)，特別是大模型的應(yīng)用，能夠處理更多的變量和數(shù)據(jù)，通過自動(dòng)特征提取、模型參數(shù)調(diào)優(yōu)等方式，構(gòu)建出能夠應(yīng)對復(fù)雜數(shù)據(jù)環(huán)境的模型。從而實(shí)現(xiàn)在消費(fèi)場景中的進(jìn)一步落地。

事實(shí)上，亞馬遜云科技與參盤科技的合作模式在當(dāng)前也尤為典型，雙方合作的底層邏輯在于亞馬遜云科技提供底層的通用大模型能力，而參盤科技等零售服務(wù)商則在這一基礎(chǔ)上打造屬于特定場景的行業(yè)大模型，以此來調(diào)用、支持整個(gè)供應(yīng)鏈和物流中涉及的排線調(diào)度、倉庫盤點(diǎn)、司機(jī)狀態(tài)、線路調(diào)整、溫度監(jiān)控等底層能力。

記者在采訪中了解到，參盤科技與亞馬遜云科技的合作主要集中在“倉”“配”“人”三個(gè)核心領(lǐng)域。“倉”強(qiáng)調(diào)庫存周轉(zhuǎn)、提高產(chǎn)品的流通效率；“配”強(qiáng)調(diào)運(yùn)輸?shù)呐啪€智能、極速送達(dá)；“人”則是提升員工的工作效率。

而零售行業(yè)中的這三大領(lǐng)域有一個(gè)統(tǒng)一的底層要素——數(shù)據(jù)。

張祥陽告訴記者，在信息化時(shí)代早期，零售行業(yè)的數(shù)據(jù)維護(hù)工作主要依賴人工完成。然而，這種傳統(tǒng)方式存在兩大弊端：一是效率低下，往往只能實(shí)現(xiàn)事后管理；二是數(shù)據(jù)覆蓋范圍有限，主要集中于必要的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，如傳統(tǒng)ERP（企業(yè)資源計(jì)劃）系統(tǒng)中的經(jīng)銷層數(shù)據(jù)。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)快速發(fā)展，這一局面正在發(fā)生變化。

參盤科技總經(jīng)理張祥陽 圖片來源：實(shí)習(xí)記者 張梓桐 攝

現(xiàn)如今，企業(yè)越來越少依賴人工進(jìn)行數(shù)據(jù)維護(hù)，而是更多地采用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備直接采集數(shù)據(jù)。無論是在哪個(gè)業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，都可以通過相應(yīng)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)時(shí)采集所需數(shù)據(jù)，如溫度、開門次數(shù)、單據(jù)信息等。這種轉(zhuǎn)變不僅極大地提高了數(shù)據(jù)采集的效率和準(zhǔn)確性，還使得數(shù)據(jù)覆蓋范圍更加廣泛和深入。

以物流行業(yè)為例，傳統(tǒng)的貨物交接和清點(diǎn)過程需要大量的人力參與，而現(xiàn)在，這些環(huán)節(jié)已經(jīng)基本實(shí)現(xiàn)了無人化。通過視頻設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)傳感器，貨物的交接和清點(diǎn)過程可以自動(dòng)完成，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳至系統(tǒng)，大幅提升工作效率和準(zhǔn)確性。

“物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的引入，讓我們能夠?qū)崟r(shí)了解全國幾百家倉庫的實(shí)際情況，包括線上車輛的運(yùn)行和溫度情況。這對于我們來說是一個(gè)巨大的提升，不僅提高了工作效率，還使得我們的決策更加精準(zhǔn)和及時(shí)。”張祥陽說道。

張祥陽以生鮮產(chǎn)品舉例稱，要做到生鮮產(chǎn)品極速送達(dá)，需要調(diào)度立刻做好智能排線，全鏈路實(shí)時(shí)溫度監(jiān)控和預(yù)警等，這就要求廠商能把數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)收上來，并及時(shí)處理。

但與此同時(shí)，張祥陽也直言，雙方在合作過程中也曾面臨一些挑戰(zhàn)。例如，在倉庫盤點(diǎn)時(shí)，需要安裝攝像頭以采集數(shù)據(jù)，但倉庫的布電布線規(guī)范與攝像頭的安裝需求存在沖突。面對這一困境，雙方通過充分溝通和協(xié)商，最終找到了既符合規(guī)范又能實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)提升的解決方案。

云廠商競逐零售場景

隨著全球云計(jì)算市場規(guī)模的不斷增長，零售消費(fèi)場景中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型將更加深入?；鹕揭妗⒕〇|云、阿里云和亞馬遜云等廠商也在積極推動(dòng)AI在零售場景中的落地應(yīng)用。

今年8月，火山引擎發(fā)布了豆包大模型的系列產(chǎn)品升級，并攜手多家零售企業(yè)成立“零售大模型生態(tài)聯(lián)盟”。多點(diǎn)DMALL創(chuàng)始人、物美集團(tuán)創(chuàng)始人張文中當(dāng)時(shí)直言，零售大模型生態(tài)聯(lián)盟對于零售企業(yè)來說是抱團(tuán)取暖。“我們必須全面擁抱AI，不僅是為了更好的未來，而且是為了生存。”

火山引擎總裁譚待此前在接受《每日經(jīng)濟(jì)新聞》記者采訪時(shí)則表示：“這次選零售也是覺得零售覆蓋的人和數(shù)據(jù)是足夠多的，我們認(rèn)為在這里面也能夠產(chǎn)生很大的變化，而且對于終端來說又有很大的行業(yè)壁壘和know-how（技術(shù)訣竅），那也是值得創(chuàng)新的。”

京東云則依靠傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈優(yōu)勢，在零售消費(fèi)場景為商家提供全方位的數(shù)智解決方案。

日前，京東云提出了十大產(chǎn)業(yè)場景，包括數(shù)智零售在內(nèi)。通過供應(yīng)鏈控制塔、能碳云、汽車供應(yīng)鏈協(xié)同平臺(tái)等五大產(chǎn)業(yè)平臺(tái)的發(fā)布，京東云進(jìn)一步夯實(shí)了數(shù)智供應(yīng)鏈的產(chǎn)品矩陣，并豐富了數(shù)智供應(yīng)鏈的產(chǎn)業(yè)細(xì)分場景。在零售領(lǐng)域，京東云言犀數(shù)字人直播成為今年的一大亮點(diǎn)。

顯然，各大云服務(wù)商正試圖通過AI、大數(shù)據(jù)分析等手段為零售業(yè)帶來前所未有的變革?？梢灶A(yù)見，零售場景將成為云服務(wù)廠商們實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值的又一重要戰(zhàn)場。但在這場競逐中，不能只看通用大模型底座的先進(jìn)程度，如何深刻理解零售業(yè)務(wù)流程，提供真正貼合行業(yè)特色的定制化解決方案，才是這場競逐的真正賽點(diǎn)。

封面圖片來源：每經(jīng)記者 鄭雨航 攝（資料圖）