Uber Freight大力投资人工智能工具以拓展业务

三年前，当疫情给大大小小的公司带来混乱时，高露洁棕榄公司的首席供应链官卢西亚诺·西伯（Luciano Sieber）策划了一场“物流闪电战”。

这一结果让西伯尔更好地了解了高露洁棕榄公司的产品全球运输方式。但这也给西伯尔带来了另一个问题：数据太多。

大约一年前，西伯尔表示，他通过 Uber Freight 找到了解决这个问题的方案。这家网约车服务公司旗下运营已久的物流和分析部门一直在开发利用人工智能处理海量数据的新方法。高露洁棕榄公司是首批使用其最新产品之一的公司之一，这款专注于物流的法学硕士课程被 Uber Freight 称为 Insights AI。

现在，Uber Freight 正式向全球托运人推出一套 AI 功能，作为其现有供应链软件的一部分。其中包括 Uber Freight于 2023 年悄然推出的Insights AI 扩展，以及 30 多个 AI 代理，旨在“在整个货运生命周期中执行关键物流任务”。

Uber Freight 并非唯一一家试图利用现代人工智能工具驯服不守规矩的供应链的公司。Flexport在 2 月份宣布了自己的一套人工智能工具，还有无数初创公司试图帮助企业处理数据、减少库存积压，并更好地预测供需情况。

但 Uber Freight 坚信，其 AI 解决方案能够立即对其蓝筹客户以及与其合作的近 1 万家托运商的盈利产生影响。这主要得益于该公司自成立八年以来建立的知识库和客户关系，旨在帮助长途卡车司机与托运商进行匹配。

Uber Freight 创始人 Lior Ron 在接受 TechCrunch 采访时表示：“供应链本质上是一个数据密集型问题。它很复杂，很微妙，而人工智能可以在塑造和加速它的过程中发挥根本性的作用。”

Uber Freight大力投资人工智能工具以拓展业务

图片来源： Uber Freight
“我们一直在为这一刻努力”
Uber Freight 于 2017 年推出时，最初是一种更为直接的经纪业务模式。但多年来，Uber 的子公司已稳步发展成为一家为全球货物运输公司提供服务的服务提供商。

许多现代公司都在尝试融入人工智能（结果往往好坏参半）；Uber Freight 将这项技术放在首位也就不足为奇了。毕竟，Ron 的本科和硕士论文都是以人工智能为主题的——他开玩笑说，那是在“黑暗时代，当时它还被称为‘神经网络’”。

罗恩在 2007 年至 2016 年运营谷歌地图期间，继续致力于机器学习技术的研究。他说，正是在那里，他看到了“将物理宇宙数字化的潜力”。

“九年前，这让我形成了一个基本信念：供应链从根本上来说是一个数据优先、技术优先的挑战，而数据连接以及未来人工智能的加入可以加速这一进程，”他说。“我想，自从我创办 Uber Freight 以来，我们就一直在为这一刻努力。”

罗恩表示，Uber Freight 从一开始就在工作中使用机器学习。但大约两年前，团队才开始尝试使用更先进的生成式人工智能技术。

罗恩说，这条路“并不好走”。Uber Freight 最初尝试打造一种“物流副驾驶”，但结果却充满着幻觉，准确率只有 60% 到 70% 左右。

Ron 表示，这项技术如今已“历经实战检验”，并“正在推动实际业务成果”，准确率高达 98%。该公司表示，Insights AI 模型已接受与其每年运输的价值 200 亿美元货运相关的内部和外部数据的训练。Uber Freight 表示，它还利用了多个未公开的 AI 模型，“提供价格、精度和性能的最佳组合”。

Ron 表示，这项 AI 举措为客户创造了处理供应链相关数据的新方式。他们可以让 Insights AI 快速提取特定货件表现最差的发货地，或者要求显示“2023 年所有发往 CVS 的货件”。Ron 强调，查询也可能远比这复杂，但模型始终能够保持同步。

Insights AI 向客户呈现的方式与其他流行的 LLM 界面非常相似；它还将展示其工作并明确所有数据的来源，就像其他推理模型一样。

所有这些让客户“能够更快地了解您的网络，即时获得接近 100% 的准确率，而不是先制定您想知道的内容，然后将其发送给一些分析师，再等待两周的时间才能得到 PowerPoint 演示文稿进行讨论”，Ron 说。

“你想知道什么？ ”
Uber Freight 与许多《财富》500 强公司合作，但高露洁棕榄公司（Colgate-Palmolive）是它特别愿意尝试 Insights AI 及其其他新工具的合作伙伴。据 Sieber 称，该集团已经向所有员工提供了一套人工智能模型。此外，它还要求这些员工接受内部开发的人工智能伦理强制性培训。

“我认为这很棒，因为它将谈话的焦点从恐惧转变为‘这如何让我更有效率，以及如何通过接触和使用这些新技术让我成为一个更好的专业人士并做出更多贡献’”，西伯尔说。

例如，西伯表示，他的公司已经利用 Insights AI 轻松识别出那些接受的货运量少于合同规定的承运商。由此，他们可以找出货运量过低的原因，并提出解决方案，让该承运商重新合规，或者选择其他承运商。

西伯表示，这在过去是一个需要实时解决的挑战，因为像高露洁棕榄这样的公司与数千家承运商合作。每家承运商可能使用不同的系统和工作流程，而所有这些信息从未真正实现集中管理。

西伯尔和罗恩都表示，人工智能的下一步是寻找创建更主动的解决方案的方法。罗恩表示，这是 Uber Freight 可以发挥其数据优势的另一个领域。“我们了解设施，我们了解车道，我们了解价格，”他问道，“你想知道什么？”

这些更主动的整合以警报的形式出现，告知高露洁棕榄等客户他们在某些路线上支付了过高的费用，或者特定货物有更快的选择。

任何类似的建议可能只能节省几百甚至几千美元。但汇总到整个网络，就能带来巨大的改变。

正因如此，当被问到这个问题时，西伯尔很快回答说，高露洁棕榄公司的首席财务官是对Uber Freight带来的好处最满意的高管。“他喜欢看到物流成本下降，”西伯尔笑着说。