顺丰科技与火山引擎携手推出丰语大模型，提升物流供应链智能化效率

在当今快速发展的数字经济时代，物流行业面临着日益复杂的挑战。为了提升效率并应对挑战，顺丰科技与火山引擎携手推出了新一代垂直领域大模型——“丰语”。该模型以其强大的智能技术，旨在为物流供应链赋能，推动市场营销、客服、收派、国际关务等业务板块的数智化进程。

大模型在供应链中的优势

在供应链管理中，长链路与复杂协作是其固有特点，而引入大模型技术则可以极大地提升效率。可以说，供应链场景中的“钉子”迎来了大模型生产力这把“锤子”。大模型的应用能够精准处理复杂的数据分析与用户需求，从而优化整体业务流程并降低成本。

顺丰科技在这一过程中，凭借其丰富的行业经验与技术积累，积极探索与火山引擎的深度合作。火山引擎提供的机器学习，将顺丰科技的数智化需求转化为实际应用，不断推陈出新，实现各项业务的高效结合。

丰语系列大模型的推出

在2024年，顺丰科技在火山引擎机器学习的支持下，推出了丰语系列大模型，包括丰语语言大模型、丰语语音大模型和丰语多模态大模型。这些大模型不仅覆盖了顺丰科技的市场营销、客服、收派以及国际关务等20多个业务场景，还通过智能化的方式提升了各环节的业务效率。

丰语大模型在训练过程中，利用火山引擎提供的先进技术，实现从训练到推理的全链路加速。比如，火山引擎的训练框架 veTuner 能够实现高性能 Dataloader 的适配与集群自动并行，相较于传统开源框架，性能提升超过30%。这种加速将训练时间缩短，使得顺丰科技可以更快地将优化后的模型投入实际应用。

降低训练成本与推理效率的探索

除了性能提升，顺丰科技还得益于火山引擎的强化学习库 veRL，该库支持多种算法如PPO、GRPO与DAPO，有效地提高了内存频率利用率，降低了大模型的训练成本。这对于一个负载庞大的物流运营商而言，是一项重要的优势。

在推理阶段，火山引擎的 xLLM 推理框架通过PD分离部署和动态流量调度，提升了“丰语”大模型的吞吐能力。通过这些技术的组合，大模型的吞吐能力提高了最大可达5倍，这使得顺丰在处理高并发业务高峰时，依然能够保持高效率与稳定性。

AI 推理资源的优化

随着大模型在供应链各场景中的广泛应用，日均千万级的订单信息对AI推理资源的需求也在不断攀升，顺丰科技面临着推理成本逐渐上升的挑战。在此背景下，顺丰科技借助火山引擎的AI云原生推理套件ServingKit，成功实现了从模型部署到推理应用的全链路提效。通过算子融合与镜像优化，顺丰同城的“即日达”服务在相同的服务水平目标(SLO)与上下文输入长度下，大模型的吞吐量实现了显著提升，进一步满足了市场对快速物流服务的需求。

未来展望：加速智能体落地与应用

展望未来，随着智能体的普及和技术的不断进步，预期到2025年，顺丰科技将在与火山引擎的深度合作中，加速物流场景的AI生产力落地。两者将继续共同探索，发掘物流行业中的智能化潜力，推动各项业务朝着更精细化、智能化的方向发展。

总体而言，顺丰科技与火山引擎的合作为物流供应链的智能化注入了全新活力，使得大模型的优势得到充分发挥。这一系列创新的实践，不仅提升了顺丰的运营效率，更为整个物流行业带来了新的机遇与挑战。在数字化转型的浪潮中，顺丰科技将继续相携前行，致力于为客户提供更优质、更高效的物流服务。