一、引言

电商物流亟需智慧化转型以应对高速增长带来的挑战。对此，本文提出NGAIoT双轮驱动模式，即融合下一代人工智能（NGAI）与物联网（Io T）技术，推动物流全链条数字化、智能化，为行业变革提供新思路，助力电商经济增长。

二、基于NGAIo T的电商物流智慧化转型模式设计

2.1 NGAIoT模式的内涵

NGAIo T模式以大语言模型（L-LM）为代表的NGAI技术为智能内核，以Io T为数字化基础设施，通过智能感知层、数据中台层、业务应用层的分层架构，实现人工智能驱动下的智慧物流全栈式解决方案。

NGAIo T模式的核心是发挥LLM与IoT的协同效应。一方面，IoT为LLM提供了真实世界的、海量的多模态数据，使其能够从数据中学习物流运作规律，具备更强的认知智能。另一方面，LLM为IoT数据的分析与价值挖掘提供了更强大的智能工具。这二者融合将显著提升物流系统的感知力、洞察力和决策力，实现物流运营由被动响应向主动智能的跃迁。

2.2 NGAIoT模式的技术架构

NGAIoT模式采用分层架构设计，包括智能感知层、数据中台层和业务应用层。具体来说，智能感知层利用RFID、智能传感器、机器视觉等I o T技术，对商品、运载工具、仓储设备、人员等物流实体进行精准识别和状态采集，实现物流作业过程的实时数字化“映射”。然后通过数据中台层的数据集成与管理，将各物流节点的碎片化数据汇聚成结构化的、高质量的智能化数据资产，为业务应用层的智能分析与决策提供数据支撑。

在这个过程中，LLM作为认知智能引擎，通过对物流知识的深度学习，形成物流领域知识图谱，提升对物流场景的理解、推理与优化能力，并以开放式API的形式赋能业务应用层的各类场景，如智能调度、需求预测、网络规划等。例如，LLM可建立时空知识图谱，刻画不同物流实体在时间、空间维度上的关联特征；可通过跨模态对比学习，实现文本-图像、文本-视频的语义对齐，挖掘模态间的隐含关联；可结合场景数据，运用知识推理、多目标规划等技术，生成更加精准、弹性的决策方案。

2.3 NGAIoT模式的优势

一是数据要素驱动的认知智能NGAIoT模式利用IoT实现对物流各环节的数字化“映射”，构建起覆盖全链条的数据感知网络。而且，海量多源异构数据也为LLM提供了丰富的学习样本，使其能够深度理解物流运作规律，形成领域认知智能。随着数据的持续积累和算法的不断迭代，LLM将具备更强的分析、预测与决策能力，推动物流管理从经验驱动向数据智能驱动转变。

二是人机协同的智能决策。NG-AIoT模式赋予了物流系统智能分析、推理和优化能力。LLM可学习专家经验，结合实时场景数据，运用知识推理等技术，提供更加精准、实时的决策方案。在此基础上，人工智能可与人力资源形成互补，实现“人机协同”，这将显著提升物流决策的科学性和效率。

三是全栈式的解决方案。NGA-IoT模式能够提供端到端、全栈式的智慧物流解决方案。该方案覆盖从前端的Io T数据采集、到中台的数据治理与算法赋能、再到后端的业务应用全过程，形成了完整的技术和产品闭环。

三、NGAIo T模式的仿真案例分析

3.1模型构建

本文采用AnyLogic仿真软件，构建了某电商物流企业应用NGAIo T模式进行数字化转型的仿真模型。该模型以企业的实际业务数据为基础，涵盖了采购、仓储、配送等关键业务流程。

在该模型构建过程中，首先对物流网络进行了数字化映射，利用RFID、传感器等物联网技术，对商品、运载工具、仓储设备、人员等物流实体进行精准识别和状态采集。之后通过离散事件仿真方法，将各业务环节的实时数据动态关联，形成端到端的数字化物流流程。并且在此基础上，引入以LLM为代表的下一代人工智能技术，通过对历史业务数据和外部环境数据的深度学习，使LLM形成了物流领域知识图谱，具备对业务场景的理解、推理与优化能力，再将智能算法以开放API的形式集成到仿真模型中，搭建起多场景、跨模块的智能决策引擎。

3.2模型显示的电商物流企业现有问题及分析

一是信息孤岛问题突出。由于缺乏统一的数字化平台，该电商物流企业各业务环节的数据分散在不同系统中，数据标准不一致，导致跨部门协同效率低下。二是物流运作效率有待提升。传统的人工调度与库存管理方式难以快速响应市场变化，容易产生运力浪费和库存积压。仿真数据显示，订单周期长、库存周转率低是制约该企业发展的关键瓶颈。三是决策的制定多依赖于经验，缺乏智能分析能力。该电商物流企业的管理人员主要依靠个人经验进行决策，而难以从海量数据中挖掘洞见。这对于需求预测、路径规划等复杂场景来说，经验决策的滞后性和局限性日益凸显。

3.3基于NGAIoT模式的优化方式及优化结果

3.3.1优化方式

(1）利用物联网技术进行数字化改造。通过RFID、传感器等物联网技术对采购、仓储、配送等环节进行数字化改造，实现业务实时监控，提升运营效率。同时，对各业务环节的碎片化数据进行采集、清洗和集成，打通“数据孤岛”，建立统一的数据中台，为智能应用和决策提供高质量的数据支撑。

(2）引入大语言模型进行智能优化。通过应用LLM驱动的智能调度系统，根据实时订单情况、路况信息等，动态优化配送任务分配和线路规划，减少车辆空驶率，缩短配送里程。同时，利用LLM构建需求预测模型，结合历史销售数据、促销计划、节假日等因素，对未来一段时间的需求进行滚动预测，提高预测准确率，指导精准补货和库存优化。

(3）构建智能客服系统。应用LLM构建智能客服机器人，通过语义理解和知识推理，为客户提供24小时不间断的、个性化的服务，提升客户满意度，同时减轻人工客服的工作负担。

3.3.2优化结果

(1）平均订单周期缩短至2.6天，降幅达到了23.1%。这主要得益于智能调度算法的应用，使得平均配送里程降至17.5公里，减少了14.6%。

(2）库存周转率提升至10.8次/年，增幅达到了35%。这主要归功于需求预测算法的优化和应用，使得预测误差降至3.8%，并使库存积压和缺货损失降至5.8万元/月，降幅达到了45.7%。

(3）仓储和运输环节的资源利用率分别提升至85%和78%，增幅分别为17.6%和20%。这主要得益于物联网技术的应用，实现了人员、货位、车辆的实时监控与调度，显著提高了资源使用效率。

(4）引入智能分析优化工具后，使85%以上的关键决策实现自动化和智能化，也使人均决策效率提升2.8倍。同时，数字化管理培训也显著提升了员工数字化技能，使员工满意度提升20%。

四、结论与展望

本文提出了电商物流智慧化转型的NGAIoT模式，通过搭建智能感知、数据中台、业务应用三层架构，实现了人工智能驱动下的数字化、网络化、智能化，同时还通过仿真实验验证了该模式在提升运营效率、优化资源配置方面的显著效果。而且通过本文研究可以看出，未来智慧物流将呈现数字化、网络化、智能化、生态化趋势，对此，电商物流企业应以技术创新为先导，加快构建高质量发展新动能，实现转型跨越。