近日，來自德國Witron的Helmut Prieschenk和來自奧地利林茨的7Lytix的創(chuàng)始人Franziskos Kyriakopoulos就ChatGPT、物流中的機器學習以及食品零售需求預測進行了討論。二者均認同，人工智能技術為優(yōu)化配送中心以及整個供應鏈的流程帶來了廣泛的潛力。

然而，數據質量的高低并非決定性的唯一因素。同樣地，數據模型中的人們的經驗和消費者的需求也不能被忽視。

“在和林茨7Lytix公司創(chuàng)始人Franziskos Kyriakopoulos的播客初步對話中，Witron公司總經理Helmut Prieschenk開玩笑說：‘一夜之間，每個人都變成了人工智能的影響者?！?nbsp;Prieschenk希望與這位創(chuàng)始人探討工業(yè)人工智能、需求預測以及有關ChatGPT的問題。Kyriakopoulos和他的團隊為零售業(yè)和工業(yè)開發(fā)機器學習解決方案。Kyriakopoulos是一位物理學家，Prieschenk則是一位數學家?！盤rieschenk笑著警告說：“這是一個危險的組合。當然，我們在Witron已經和法律碩士打過交道。但我請求大家保持冷靜。世界不會因為使用這些工具而毀滅--我們一直在檢查這些工具是否能以有意義的方式幫助我們的客戶或開發(fā)人員實現具體要求?！?/p>

投資需要回報

對此，Franziskos Kyriakopoulos表示同意，但他已經概括了應用領域。“LLM擅長處理訂單、借記、銷售或客戶溝通等序列，這也可應用于內部物流?！比欢?，他贊同Prieschenk的看法。“現在有很多炒作，許多影響力人物到處散播半真半假的信息?！彼硎荆骸癢itron已經經歷過這種情況。OPM系統(tǒng)的競爭對手會在仲裁算法中宣傳人工智能。但其結果與我們Witron的OPM功能相差甚遠。這些功能并非由人工智能開發(fā)，而是在精簡的軟件開發(fā)、深度用戶交流和多年的實踐經驗基礎上，用大量的人類智慧開發(fā)出來。我們必須始終保持清醒。我們的客戶最初并不是在尋找新的‘工具’，而是需要一種能優(yōu)化配送中心或供應鏈物流流程、穩(wěn)定運行并能合理集成到成長型結構中的實用解決方案?！?/p>

但是，在德國和歐洲，這種清醒的態(tài)度會阻礙我們的發(fā)展嗎？"我現在需要投資回報率，"Prieschenk強調（（ROI = 投資回報率，編者注））。"LLM的開發(fā)商每年損耗5億美元，而還需要幾十億美元，"Kyriakopoulos報告說。"在德國或奧地利，這是無法想象的?！?/p>