快遞物流服務(wù)千家萬(wàn)戶,，連接千城百業(yè)，是人工智能應(yīng)用和大模型落地的重要陣地,。新時(shí)代以來(lái),，郵政快遞業(yè)通過(guò)數(shù)據(jù)歸集,、數(shù)據(jù)協(xié)同、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)取得一定成效：人均日處理快件量提高2.3倍,，快遞全程時(shí)限平均壓縮10%,，快遞價(jià)格降低一半。

實(shí)踐中,，不斷拓展深化人工智能應(yīng)用場(chǎng)景,，“集數(shù)用數(shù)”已成為拓展業(yè)務(wù)、優(yōu)化服務(wù)、提高質(zhì)效的關(guān)鍵,。如,，聚焦“智能客服”，將數(shù)智化嵌入客戶價(jià)值鏈,，提供多場(chǎng)景,、一站式、可溯源的智慧供應(yīng)鏈方案,；聚焦“智能運(yùn)行”,，強(qiáng)化智數(shù)合一分揀處理體系建設(shè)，對(duì)運(yùn)輸資源進(jìn)行智能動(dòng)態(tài)排布,，智慧賦能“快遞小哥”等,；聚焦“智能安全”，全程監(jiān)控“收轉(zhuǎn)運(yùn)派”,，智慧安檢自動(dòng)研判問(wèn)題包裹,，及時(shí)處置應(yīng)對(duì)；聚焦“智能管理”,，強(qiáng)化智慧網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃工具,，優(yōu)化產(chǎn)品分類等。此外,，通過(guò)數(shù)字孿生技術(shù)將線下場(chǎng)景“搬到”線上,，定期進(jìn)行仿真運(yùn)行，尋找發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,，及時(shí)提出對(duì)策措施,。

問(wèn)題和挑戰(zhàn)表現(xiàn)在幾個(gè)方面，如安全壓力大,，數(shù)據(jù)安全,、隱私保護(hù)等問(wèn)題凸顯；系統(tǒng)鏈接難,，企業(yè)間,、產(chǎn)業(yè)間和上下游環(huán)節(jié)仍存在鴻溝；監(jiān)管抓手少,，人工智能應(yīng)用場(chǎng)景多為跨業(yè)界運(yùn)營(yíng),、多代際技術(shù)迭加，監(jiān)管協(xié)調(diào)難度大,；企業(yè)成本高,，創(chuàng)新研發(fā)、設(shè)備設(shè)施,、科技力量,、高端人才等大量投入,，使得企業(yè)成本壓力較大。

為此,，建議：

加強(qiáng)頂層規(guī)劃,，建立健全硬件設(shè)施、運(yùn)營(yíng)管理,、信息規(guī)范等標(biāo)準(zhǔn),，加強(qiáng)對(duì)匯聚關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)防范，引導(dǎo)行業(yè)及其上下游建立共享合作機(jī)制,；加大政策扶持力度,，以資金支持、稅收優(yōu)惠,、試點(diǎn)示范等為抓手，加快無(wú)人車,、無(wú)人倉(cāng),、低空經(jīng)濟(jì)等新模式新技術(shù)應(yīng)用，加強(qiáng)對(duì)人工智能鏈主企業(yè)的支持,，大力加強(qiáng)復(fù)合型人才培養(yǎng),；重點(diǎn)推進(jìn)大模型建設(shè)，整合政企資源共建物流供應(yīng)鏈專門(mén)大語(yǔ)言模型,，加快形成全國(guó)性物流信息數(shù)據(jù)底盤(pán),。