DeepSeek引發(fā)的新一輪AI熱潮，已經(jīng)蔓延到快遞行業(yè)，一場由AI驅(qū)動的智能化革命正在襲來。

　　2月12日，順豐同城率先宣布已接入DeepSeek大模型，成為物流行業(yè)首批接入DeepSeek的企業(yè)。被價格戰(zhàn)折磨許久的快遞行業(yè)，依靠大模型打贏“反內(nèi)卷”之戰(zhàn)，似乎成為必然的選擇。

　　依托龐大的業(yè)務數(shù)據(jù)，大模型較早覆蓋了快遞行業(yè)，但僅局限于客服、營銷、調(diào)度、預測等板塊，尤其涉及攬收、分揀、派送等領域，它在快遞行業(yè)的應用上限，仍然有一個廣闊空間等待發(fā)掘。

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　　帶動中國快遞逆襲

　　億豹網(wǎng)發(fā)現(xiàn)，動輒行業(yè)日均業(yè)務量超5億件，企業(yè)日處理近億件，快遞行業(yè)發(fā)展到如今的體量，已經(jīng)變成了一道數(shù)學題。只有借助AI、算法大模型的力量，才能準確找到效率最優(yōu)解。

　　以申通為例，每天6000萬+包裹，從攬收到簽收時效不到44小時，但售前售后平均14天周期，數(shù)據(jù)量膨脹到百億量級。復雜的服務生態(tài)，“人車貨場機”元素齊聚，面向這樣的場景，要做到用1瓶水的價格履約、以“厘”來控成本，必然需要數(shù)智化的突破。

　　申通大模型“昆侖”平臺，早在2021年就已經(jīng)開始上線，內(nèi)容有自研的網(wǎng)點管家、中心管家、財務管家、運輸管家、路由管家、駕駛艙等產(chǎn)品，在攬收、中轉(zhuǎn)、派送、客服等全業(yè)務流程實現(xiàn)了數(shù)字化，并且已完成全站業(yè)務上云。

　　昆侖大模型在應用時，會實時檢測轉(zhuǎn)運中心各個環(huán)節(jié)的運營情況。例如，交叉帶環(huán)節(jié)出現(xiàn)供件數(shù)據(jù)異常，中心主管會直接收到系統(tǒng)推送的預警，再調(diào)取監(jiān)控核查現(xiàn)場時間，然后通過中心喇叭催促卸貨區(qū)調(diào)整卸貨效率。

　　此次順豐同城通過引入DeepSeek，計劃在2200萬活躍用戶、55萬商家和百萬騎手的龐大生態(tài)中實現(xiàn)成本優(yōu)化，預計每年可節(jié)省數(shù)億元運營開支。同時，其高性能的意圖理解和多模態(tài)生成能力，可支撐復雜物流場景的實時決策，例如訂單波動預測、騎手調(diào)度與路線規(guī)劃等等。

　　億豹網(wǎng)了解到，不止順豐同城，去年8月，順豐推出了自主研發(fā)的“豐知”物流決策大模型；京東推出言犀大模型，致力于深入物流產(chǎn)業(yè)場景；菜鳥供應鏈不甘落后，推出基于大模型的數(shù)字化供應鏈產(chǎn)品“天機π”；韻達也跟進推出AI助手，降低一線小哥勞動強度。

　　DeepSeek的低成本優(yōu)勢，為物流企業(yè)出海提供了新動能。例如，極兔在中東和拉美市場借助AI技術實現(xiàn)包裹量增長22%，圓通則通過智能分揀系統(tǒng)加速布局東南亞。技術領先者正通過數(shù)據(jù)積累與算法迭代構筑護城河，而中小企業(yè)的生存空間可能被進一步擠壓。

　　未來，中國快遞企業(yè)或憑借技術紅利挑戰(zhàn)UPS、DHL等國際巨頭，這一技術浪潮正在帶動行業(yè)從“人力密集型”向“技術密集型”轉(zhuǎn)型邁出關鍵一步，不僅重塑企業(yè)運營模式，更將重新定義行業(yè)競爭格局。

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　　亟需改進算法強化訓練

　　從簡單的寄件、查件入手，到面向小哥打造“知識庫”、再到幫助完成業(yè)務信息的匯總整理，甚至到供應鏈的智慧控制，大模型在快遞行業(yè)的能力正在被逐步釋放。

　　但不可否認，AI在快遞行業(yè)的落地，更多還停留在分揀與運輸環(huán)節(jié)，在“一頭一尾”兩個環(huán)節(jié)，不止查詢與打電話，還需要發(fā)揮更大的作用。

　　實際上，在下單、接單、上門取件、出賬、支付、運輸、簽收等全流程服務體系，AI都能為各個環(huán)節(jié)提供能力支持。

　　以快遞100的“自動改派單”功能為例，在退貨場景中，通過系統(tǒng)預設的規(guī)則，AI可以實時判斷訂單狀態(tài)，按需調(diào)配運力資源。上門取件中，如果快遞員未能準時到達，AI也會為用戶重新安排取件方案。

　　當然，目前物流大模型依然處于很早期的階段，由于快遞行業(yè)涉及人員龐大，快件海量，環(huán)節(jié)也相當復雜，所以，當大模型想要深入改造這樣一個傳統(tǒng)行業(yè)時，第一步先要打造一個屬于快遞行業(yè)自己的大模型底座。

　　億豹網(wǎng)了解到，而當下的大模型準確性不夠，隨機性比較強，還需要更多算法上的改進與訓練，這是當下物流大模型面臨的最大挑戰(zhàn)。

　　此外，數(shù)據(jù)孤島問題，比如企業(yè)之間數(shù)據(jù)不互通，同樣限制了模型的泛化能力。要想面向快遞行業(yè)訓練一個可供商用的大模型，需要讓大模型能夠同時兼顧通用模型的理解能力，也要讓它充分理解垂類領域模型應有的專業(yè)知識，完成對內(nèi)容的調(diào)用。

　　但無論如何，DeepSeek在物流行業(yè)的火熱，本質(zhì)上呈現(xiàn)出行業(yè)從“規(guī)模擴張”轉(zhuǎn)向“技術驅(qū)動”的縮影。

　　然而，技術的終極價值仍取決于其對人性化服務與社會責任的平衡。未來，誰能率先突破數(shù)據(jù)壁壘、解決倫理爭議，誰就能在智能物流的新賽道上領跑。