Loop推出全新平台，作为覆盖整条供应链的智能层——FreightWaves
全新物流数据平台（LDP）正式发布
周一，总部位于旧金山的AI公司Loop推出了一套功能广泛的全新能力组合，构成其物流数据平台（Logistics Data Platform, LDP）的基础。此次发布旨在应对困扰供应链的系统性物流数据难题。
此次发布紧随一轮$9500万美元的C轮融资之后，该轮融资由Valor Equity Partners及Valor Atreides AI基金领投，并有8VC、Founders Fund、Index Ventures、摩根大通成长股权合作伙伴（J.P. Morgan Growth Equity Partners）以及Tao Capital Partners参与。
“自动化与AI的强大程度，仅取决于其所依托的数据基础。”Loop首席执行官兼联合创始人Matt McKinney表示，“通过此次发布，Loop从根本上从一个帮助人类工作更快的平台，转变为一个能代表人类自主执行复杂物流策略的系统。我们正在交付支撑供应链具身智能（agentic AI）所需的纯净数据基础。”
困扰供应链数十年的“坏数据”问题
数十年来，物流团队一直受困于分散、非结构化的数据——这些数据被困在电子邮件、纸质文件和彼此割裂的系统中。这引发了一系列孤岛式问题：运输部门难以优化成本；财务部门缺乏对真实到岸成本的可视性；客户服务部门只能被动响应；转型团队眼看着AI试点项目因底层数据根本不存在而失败。
McKinney将这一问题追溯至其在Uber Freight任职期间。“当我们负责Uber Freight的货运产品时，我们发现了一个行业普遍存在的问题：发票对账。”McKinney说，“随着我们深入其中，并意识到导致所有问题和异常的根本原因，我们发现正是‘坏数据’。”
突破来得比任何人预期都快。McKinney原本预计将在2030年成熟的大型语言模型（LLM），实际上在2025年就已实现成熟，从而使Loop的使命成为可能：释放运营中被锁住的价值，为实体经济赋能。
DUX 2.0：驱动“具身智能”的数据引擎
该平台的核心是DUX 2.0，Loop下一代面向特定领域的语言模型，专为从PDF、电子邮件、电子表格及企业资源规划（ERP）系统中提取并标准化数据而设计。该引擎每票货物可采集超过200个数据点，并进一步扩展至清关、关税文件审核及采购订单匹配等环节。
关键在于，该解决方案被定制为能精准理解供应链自身的“语言”，而这恰恰是一般通用型LLM难以把握的细微之处。另一个问题是出错代价高昂。“你不能直接拿一个现成的通用水平型LLM，套用到供应链上。”McKinney表示，“供应链运行在它自己的语言体系之上，而那些模型会‘幻觉’（hallucinate）。试想一下：如果你失去了供应商或客户的信任，你就完了。”
异常处理智能体：从数周缩短至数分钟
Loop的异常处理智能体（Exception Agent）作为一个自主运行的“AI同事”，负责无接触式异常处理——包括向承运商发起争议、解决付款查询，以及确保发票付款准确无误。McKinney描述了“蜂群智能体”（swarm agents）如何协同工作：流程验证智能体相互校验彼此的工作，以维持准确性。
“在供应链中，异常才是常态。”McKinney说，“如果你没有一个能自主解决这些异常并发起争议的异常处理智能体，你就无法真正释放团队的时间。”
结果不言自明。一家大型零售商曾有200个客户包裹被错误地送达取货点而非住宅地址。“一个智能体检测到了这一异常——确切地说，异常处理智能体在数小时内就识别出问题，并立即通知承运商存在异常，要求其前去取回这些包裹。”McKinney说，“因此，次日承运商便成功取回包裹，并准时将它们送达客户家中。”此前，此类问题需依赖客户投诉经客服团队转达、人工调查，再经历长达数周的反复沟通才能解决。
Loop Intelligence与战略层构建
该平台的Loop Intelligence功能，通过一个支持自然语言指令的AI助手，将企业数据转化为战略优势，支持网络优化与财务透明度提升。McKinney将该平台定位为一种跨现有执行系统进行编排的“层”。
“你可以把这些执行系统想象成真正的数据库，是人类使用的工具。”McKinney说，“而智能体则实际完成全部工作。因此，这些系统是‘记录系统’（system of records），智能体则是‘行动系统’（system of action）。”
展望未来
这笔$9500万美元的投资恰逢供应链面临剧烈波动的运营环境——能源成本上升、关税加征以及近岸外包压力，正逆转过去50年的全球化趋势。“供应链是GDP最大贡献者之一，同时也是技术渗透程度最低的行业之一，因为其此前未能获得其他行业所享有的同等规模投资。”McKinney说
来源：FreightWaves
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
