所谓AI大模型，就是经过大规模数据训练后，能够适应一系列任务的模型。它具有巨大的参数规模，相比于小模型，AI大模型具备多个场景通用、泛化和规模化复制等诸多优势，被视为是实现通用人工智能的重要研究方向。

　　据了解，2023年大家都在集中精力搞大模型，,希望能达到一定的效果。不难看出，2024年是大模型的场景之年，“人工智能+”不再是孤立地去搞大模型，而是把大模型现在的成果和各个行业——特别是传统行业、传统企业的各个业务场景相结合，使大模型能够真正对产业数字化起到推动作用。

　　大模型的垂直化、产业化、企业化、场景化之路，更适合我国国情。我国工业门类众多，制造业的数字化处于转型期，如果中国企业在自己的场景上让大模型跟业务相结合，其意义的深远不亚于我们在超级AGI上追上国外弯道超车。

　　所有行业都会基于大模型进行重建，物流行业也不例外。智慧级物流，是基于“计算+数据+模型”的综合产业智能，对于当前琳琅满目的大模型，物流业界的态度主流仍是观望，其实，物流有大模型落地的两大基础——数据与场景，可率先应用，以改变物流格局。

　　物流流程、数据等丰富成熟，更适合接受AI大模型的深入改造。智慧物流等领域，以物流为供应链中的智能制造，数字化程度相对较高，在数据的采集、分析和应用上已有基础，因此有希望更快步入AI智能化。

　　物流具有的成熟技术条件、海量的数据、广泛的应用场景，都意味着大模型离物流并不遥远;头部物流企业和物流平台掌握超量数据，深度参与着庞大而复杂的产业生态，具备多样性的复杂应用场景，是大模型落地的天然土壤。

　　不过，AI大模型也存在一些挑战和限制。首先，它们需要巨大的计算资源和存储空间来进行训练和部署。这对于许多小型企业和个人开发者来说是一项巨大的挑战。其次，AI大模型面临着数据隐私和安全的风险。这些模型需要接触大量的敏感数据，因此必须采取相应的安全措施来保护数据的隐私和机密性。

　　深度学习作为人工智能的重要技术，完全依赖模型自动从数据中学习知识，在显著提升性能的同时，也面临着通用数据激增与专用数据匮乏的矛盾。

　　福佑卡车技术合伙人陈冠岭特别提到，目前物流大模型依然处于早期阶段，在物流这种垂直行业，因为做的产品不是创意类产品，对大模型输出准确性要求很高，当下的大模型准确性不够，随机性比较强，还需要更多算法上的改进，以及大量的数据和场景的丰富来解决这个问题，这也是物流大模型面临的最大挑战。

　　人工智能学科诞生到现在，已经过去了将近70年，有积累的过程，也有停滞的过程，发展速度逐渐加快。早期相对慢一些，到了最近十几年急剧加快，尤其近几年突飞猛进。目前，技术虽然快速成长，但大模型的产业化落地仍有很多问题值得我们去探索，每一个问题的突破都有可能带来飞跃式的发展。

　　人工智能发展呈现波浪上升的状态，技术上升到一定程度时遇到一些制约因素，假如这些因素不解决，技术发展就会变得平缓。一旦这些因素解决，技术又将继续往上升。当前，大模型正处于一个不太平衡、法规制度不太完善的阶段，人工智能发展在技术突破的同时，还要解决法规制度的配套问题，政府积极推动，出台扶持政策，都将有利于智能化的跨越式发展。

　　对此，360董事长周鸿祎在采访中指出：2023年是人工智能发展的拐点，过了大模型这个拐点，进入到指数级的发展。最理想的发展曲线是持续往上走，实现通用人工智能。有两种因素可能会导致发展意外坠落：一个是“安全”，如果人工智能发展过程中不能解决安全问题，会给人类社会造成大量的问题，比如虚假视频欺诈;另一个是“能源”，如果人类不解决大模型带来的能源大量消耗问题，大模型的发展走不下去。C