人工智能革命已经到来，机器人技术也随之而来。ChatGPT 和其他大型语言模型正在改变供应链。
走在这场革命前沿的公司之一是Covariant，该公司拥有机器人基础模型 (RFM)。
Covariant 产品营销主管 Anu Saha 参加了《供应链管理评论》，在“6 个问题与...”专题中进一步讨论了 ChatGPT 和 AI 机器人的共同点，以及更广泛的 AI 对履行的影响。
SCMR：供应链主管需要了解哪些有关 ChatGPT、Gemini 和 Sora 等最新 AI 进展的信息？
SAHA： ChatGPT 等应用程序彻底改变了语言人工智能。在过去两年中，我们看到生成式人工智能应用程序似乎可以执行任何数字任务。这些功能背后的关键是基础模型，它有朝一日将成为所有人工智能软件的基础。
这些网络是在大量数据上进行训练的，没有特定的用例。由于单个模型是在更广泛的任务上进行训练的，因此每个特定任务的性能都会提高。例如，同一个 AI 模型使 ChatGPT 能够撰写求职信、回复客户投诉、编写视频游戏以及翻译数十种语言。
SCMR：这些人工智能的进步与物流有什么关系？
SAHA：传统上，机器人被明确编程为在受限、可预测的环境中执行任务。我们已经在汽车 匈牙利邮件列表 制造业等任务重复且不变的行业中看到了大规模的自主机器人。
然而，仓库或配送中心是一个高度动态的环境，物品不断变化，工作流程复杂，任务各异。为了提高配送网络的效率和可靠性，我们需要能够适应动态环境且不牺牲速度和准确性的机器人。
以基础模型为基础的机器人并非针对单一、受限的任务进行训练或编程，因此它们可以适应不可预见的变化并保持更可靠的性能。这些模型使机器人能够理解周围环境并根据不断变化的情况调整其行动。
SCMR：为什么是现在？为什么需要使用机器人基础模型来实现物流自动化？
SAHA：自动化对于满足当今物流运营的绩效要求至关重要。我们认为自动化的这一要求主要由短期需求（例如劳动力可用性）和长期需求（例如运营弹性）驱动。
即使在世界上最自动化的设施中，配送中心内的挑选、包装、装卸活动仍然主要是人工操作，占仓库劳动力的 60%。这是因为自动化物品处理需要传统机器人无法提供的适应性。
这些物品处理任务是危险且重复的活动，人员流动率很高。我们的客户报告称，大约 50% 的新仓库工人在头 60 天内辞职。在旺季，这一任期可以缩短到不到两周。新一代机器人的出现正值我们面临紧迫的劳动力问题之际，如果不解决这一问题，可能会削弱电子商务的增长和全球经济。