一、引言

電商物流亟需智慧化轉型以應對高速增長帶來的挑戰。對此，本文提出NGAIoT雙輪驅動模式，即融合下一代人工智能（NGAI）與物聯網（Io T）技術，推動物流全鏈條數字化、智能化，為行業變革提供新思路，助力電商經濟增長。

二、基于NGAIo T的電商物流智慧化轉型模式設計

2.1 NGAIoT模式的內涵

NGAIo T模式以大語言模型（L-LM）為代表的NGAI技術為智能內核，以Io T為數字化基礎設施，通過智能感知層、數據中臺層、業務應用層的分層架構，實現人工智能驅動下的智慧物流全棧式解決方案。

NGAIo T模式的核心是發揮LLM與IoT的協同效應。一方面，IoT為LLM提供了真實世界的、海量的多模態數據，使其能夠從數據中學習物流運作規律，具備更強的認知智能。另一方面，LLM為IoT數據的分析與價值挖掘提供了更強大的智能工具。這二者融合將顯著提升物流系統的感知力、洞察力和決策力，實現物流運營由被動響應向主動智能的躍遷。

2.2 NGAIoT模式的技術架構

NGAIoT模式采用分層架構設計，包括智能感知層、數據中臺層和業務應用層。具體來說，智能感知層利用RFID、智能傳感器、機器視覺等I o T技術，對商品、運載工具、倉儲設備、人員等物流實體進行精準識別和狀態采集，實現物流作業過程的實時數字化“映射”。然后通過數據中臺層的數據集成與管理，將各物流節點的碎片化數據匯聚成結構化的、高質量的智能化數據資產，為業務應用層的智能分析與決策提供數據支撐。

在這個過程中，LLM作為認知智能引擎，通過對物流知識的深度學習，形成物流領域知識圖譜，提升對物流場景的理解、推理與優化能力，并以開放式API的形式賦能業務應用層的各類場景，如智能調度、需求預測、網絡規劃等。例如，LLM可建立時空知識圖譜，刻畫不同物流實體在時間、空間維度上的關聯特征；可通過跨模態對比學習，實現文本-圖像、文本-視頻的語義對齊，挖掘模態間的隱含關聯；可結合場景數據，運用知識推理、多目標規劃等技術，生成更加精準、彈性的決策方案。

2.3 NGAIoT模式的優勢

一是數據要素驅動的認知智能NGAIoT模式利用IoT實現對物流各環節的數字化“映射”，構建起覆蓋全鏈條的數據感知網絡。而且，海量多源異構數據也為LLM提供了豐富的學習樣本，使其能夠深度理解物流運作規律，形成領域認知智能。隨著數據的持續積累和算法的不斷迭代，LLM將具備更強的分析、預測與決策能力，推動物流管理從經驗驅動向數據智能驅動轉變。

二是人機協同的智能決策。NG-AIoT模式賦予了物流系統智能分析、推理和優化能力。LLM可學習專家經驗，結合實時場景數據，運用知識推理等技術，提供更加精準、實時的決策方案。在此基礎上，人工智能可與人力資源形成互補，實現“人機協同”，這將顯著提升物流決策的科學性和效率。

三是全棧式的解決方案。NGA-IoT模式能夠提供端到端、全棧式的智慧物流解決方案。該方案覆蓋從前端的Io T數據采集、到中臺的數據治理與算法賦能、再到后端的業務應用全過程，形成了完整的技術和產品閉環。

三、NGAIo T模式的仿真案例分析

3.1模型構建

本文采用AnyLogic仿真軟件，構建了某電商物流企業應用NGAIo T模式進行數字化轉型的仿真模型。該模型以企業的實際業務數據為基礎，涵蓋了采購、倉儲、配送等關鍵業務流程。

在該模型構建過程中，首先對物流網絡進行了數字化映射，利用RFID、傳感器等物聯網技術，對商品、運載工具、倉儲設備、人員等物流實體進行精準識別和狀態采集。之后通過離散事件仿真方法，將各業務環節的實時數據動態關聯，形成端到端的數字化物流流程。并且在此基礎上，引入以LLM為代表的下一代人工智能技術，通過對歷史業務數據和外部環境數據的深度學習，使LLM形成了物流領域知識圖譜，具備對業務場景的理解、推理與優化能力，再將智能算法以開放API的形式集成到仿真模型中，搭建起多場景、跨模塊的智能決策引擎。

3.2模型顯示的電商物流企業現有問題及分析

一是信息孤島問題突出。由于缺乏統一的數字化平臺，該電商物流企業各業務環節的數據分散在不同系統中，數據標準不一致，導致跨部門協同效率低下。二是物流運作效率有待提升。傳統的人工調度與庫存管理方式難以快速響應市場變化，容易產生運力浪費和庫存積壓。仿真數據顯示，訂單周期長、庫存周轉率低是制約該企業發展的關鍵瓶頸。三是決策的制定多依賴于經驗，缺乏智能分析能力。該電商物流企業的管理人員主要依靠個人經驗進行決策，而難以從海量數據中挖掘洞見。這對于需求預測、路徑規劃等復雜場景來說，經驗決策的滯后性和局限性日益凸顯。

3.3基于NGAIoT模式的優化方式及優化結果

3.3.1優化方式

(1）利用物聯網技術進行數字化改造。通過RFID、傳感器等物聯網技術對采購、倉儲、配送等環節進行數字化改造，實現業務實時監控，提升運營效率。同時，對各業務環節的碎片化數據進行采集、清洗和集成，打通“數據孤島”，建立統一的數據中臺，為智能應用和決策提供高質量的數據支撐。

(2）引入大語言模型進行智能優化。通過應用LLM驅動的智能調度系統，根據實時訂單情況、路況信息等，動態優化配送任務分配和線路規劃，減少車輛空駛率，縮短配送里程。同時，利用LLM構建需求預測模型，結合歷史銷售數據、促銷計劃、節假日等因素，對未來一段時間的需求進行滾動預測，提高預測準確率，指導精準補貨和庫存優化。

(3）構建智能客服系統。應用LLM構建智能客服機器人，通過語義理解和知識推理，為客戶提供24小時不間斷的、個性化的服務，提升客戶滿意度，同時減輕人工客服的工作負擔。

3.3.2優化結果

(1）平均訂單周期縮短至2.6天，降幅達到了23.1%。這主要得益于智能調度算法的應用，使得平均配送里程降至17.5公里，減少了14.6%。

(2）庫存周轉率提升至10.8次/年，增幅達到了35%。這主要歸功于需求預測算法的優化和應用，使得預測誤差降至3.8%，并使庫存積壓和缺貨損失降至5.8萬元/月，降幅達到了45.7%。

(3）倉儲和運輸環節的資源利用率分別提升至85%和78%，增幅分別為17.6%和20%。這主要得益于物聯網技術的應用，實現了人員、貨位、車輛的實時監控與調度，顯著提高了資源使用效率。

(4）引入智能分析優化工具后，使85%以上的關鍵決策實現自動化和智能化，也使人均決策效率提升2.8倍。同時，數字化管理培訓也顯著提升了員工數字化技能，使員工滿意度提升20%。

四、結論與展望

本文提出了電商物流智慧化轉型的NGAIoT模式，通過搭建智能感知、數據中臺、業務應用三層架構，實現了人工智能驅動下的數字化、網絡化、智能化，同時還通過仿真實驗驗證了該模式在提升運營效率、優化資源配置方面的顯著效果。而且通過本文研究可以看出，未來智慧物流將呈現數字化、網絡化、智能化、生態化趨勢，對此，電商物流企業應以技術創新為先導，加快構建高質量發展新動能，實現轉型跨越。