物流行业的未来，数字化是所有的基础，新能源化是推手，AI是把所有的事串起来，形成了整个闭环体系。这个闭环体系不仅提高了物流行业的整体效率和服务质量，也为物流行业的可持续发展提供了强有力的支持。

“我们不能够容忍为了降1%、2%的运费，使得来提货的车没有安全水准，在路上出问题，给我的供应链创造风险。”

某化工企业的采购总经理刚走进技术服务商的办公室，板凳都还没坐热，这句话便脱口而出。

近几年，物流行业竞争加剧，有的企业卷价格、卷海外市场，想要以此实现新的增长，但结果总是不尽如人意。

数据显示，2023年物流行业的投融资活动显著减少，全年共发生66起事件，较2022年的101起下降了35%。在运费方面，无论是整车还是单价均呈现下降趋势。以生活消费品整车运输为例，2022年的运价指数达到峰值，年均值约为80，而2023年则降至四年来的最低水平，年均值仅为53，远低于2022年。

国际能源署的数据显示，电动车辆的能源效率比燃油车辆高出约3倍。因此从新旧能源转化来说，能效的提升空间巨大。

还有就是目前大部分运输依旧需要依靠大量的司机、协调人员、管理人员。尽管技术有所进步，但在管理和协调方面仍有提升空间。

AI技术，特别是大模型技术，正在逐渐替代一些传统的人力资源密集型任务。AI在物流供应链场景中的应用案例包括智能分拣、无人派送、自主运营等，这些技术通过提高效率和降低成本，从而提升人效。

《有效降低全社会物流成本行动方案》中也提到了鼓励发展与平台经济、低空经济、无人驾驶等相结合的物流新模式，这些都是提升人效的重要科技创新方向。

综上所述，物流行业的降本提质的空间巨大，特别是在多式联运的衔接优化、能效提升、人效提升方面，都有很大的潜力可以挖掘。但想要真正实现物流体系、人效、能效的提升，需要技术的加持。值得注意的是，当下对于技术的需求与以前大不相同。

物流这个行业，在上行阶段，更多强调保供，以及更完善的仓配网络，来去更好地做履约，提高客户体验。在下行阶段，降本是核心。如今，物流行业正在进入下半场，降本提质成为新课题，需要从更智能的方式把人车货场更高效做协同，以及通过数据去做更智能的资源调度，通过数据驱动提升空间。

可以看到的是，顺丰集团此前曾搭建产前集约化物流中心，实现产前段物流成本降低10%左右，人员能效提升15%-20%。

其还建立了“天网”“地网”和“信息网”，这种垂直一体化的物流体系提高了运营效率，降低了成本，并提升了客户体验；京东物流的一体化供应链物流服务，不仅提高了物流效率，还优化了用户体验;G7易流通过大数据和AGI（人工智能通用技术）来提升物流公司的客户服务、调度、财务等关键岗位的工作效率。这些技术武装起来的物流公司能够以极高的效率完成交付履约工作，成为大型货主运力变革的重要支撑。

新的解法：AI+物流

“刘师傅你好，你有一个待完成任务，是否播报线路情况？”

“好的，播报一下吧。”

“好的，从洪坪场站运往古雷码头，全程106公里，路上有三个风险路口，您本周已经发生过6次高风险行为，如本趟行程新增高风险行为，将变成红灯司机，请安全驾驶。”

“小7小7，帮我预约一下充电。”

“剩余电量60%，还能行驶171公里，建议您任务完成后回场充电，我已经帮你预约好了。”

“小7小7，我这一趟能拿到多少钱？”

“抱歉，这个功能还没有在您的账户上线，上线后能根据您的任务和驾驶安全自动结算。”

这三段对话分别发生在物流运输前、中、后，其中小7作为G7易流的智能AI助手，能够通过语音交互与司机沟通，提供特定物流场景下的导航、安全提醒、预约充电等服务。还能够理解上下文，识别司机身份，并根据任务需求进行智能调度和预警。

物流的各个环节中，揽收是出错率、重复率较高的末端场景。

在传统的操作模式下，填写揽收信息时，小哥需要频繁切换电子称、卷尺、工业机来完成称重量方和信息录入等作业动作，同时揽收还需要填写托寄物、时效产品、增值服务等内容，如果通过语音+大模型，就可以减少工业机的多次输入，会直接识别语音，分析出小哥的输入意图和内容，将信息正确填写。小哥查询信息，也可以通过语音输入，大模型识别意图，进行结果的反馈。

这是京东物流与AI大模型技术融合的一个典型案例，AI于物流的价值并不止于此。

AI技术通过分析海量的物流数据，帮助企业优化供应链管理，提升仓储与配送的效率。例如，物流公司可以利用AI算法预测需求，合理配置资源，降低运输成本。

还可以使得物流操作更加自动化，如智能机器人、智能拣选车、无人机、自动驾驶汽车等，这些都极大地改变了现有的仓储、运输、配送等物流作业模式。

随着机器学习和深度学习技术的发展，AI大模型能够更有效地进行预测和决策。例如顺丰物流基于AI技术实现了客户生意洞察，通过对不同群体的想法进行无监督的统计、汇总、分析和洞察，实时分析客户声音，覆盖率超过 80%，准确率有 90%。这对持续改进自身的作业逻辑和决策有非常大的帮助。

AI技术也能够结合传感器数据、图像数据和大数据分析，提供更加全面的智能物流解决方案。例如过去的货物装卸时，虽然也会用到智能动作识别的技术，但装卸动作是否标准、是否正确，定义较为机械。从大模型的角度，能综合所有场景里面的要素信息，去推断装卸动作是否合理。

“这个准确性和稳定性都会提升很多。从我们落地的效果来看，大模型肯定是一个非常重要的一环。”京东物流通用AI负责人赵巍说道。

在物流领域，AI技术正在带来一些新的价值，这种价值并不等价于以前的技术逻辑，其具备一定的颠覆性和创新性。

而随着AI技术逐渐成熟，其带来的价值愈发明显。

AI加速度，看见物流下半场

“去年跟今年对我们来说AGI已经有了一个本质区别了。”G7易流创始人翟学魂说道。

G7易流近几年一直在探索将AI与自身业务的结合，然而过去很长一段时间里，很难达到给客户提供服务的水准。如今，这种状况已经发生变化。“现在就是能达到了给客户提供服务的水准了，已经从技术问题过渡到产品问题了。”

AI技术的成熟，使得其逐渐成为串联物流各个环节的纽带。

“从具体的场景来讲，我们现在可能更侧重于流程自动化等等，就是从点到线，多个业务环节串在一起解决一个世纪的问题。”赵巍说道。

AI之所以能成为串联物流各个环节的纽带，是因为它不仅能够处理和分析数据，还能直接控制物流过程中的物理设备，实现自动化和智能化的决策，这些都是传统数字化技术所不具备的。AI通过其先进的算法和学习能力，使得物流行业的数字化转型能够更加深入和全面。

而随着AI技术的不断成熟，这种纽带作用愈发明显，推动物流体系从点到面，真正实现传统物流体系的改造。

过去的几年里，随着数字化和新能源化的深入，物流行业迎来了新的变革。

在这场变革中，数字化不仅是这场变革的基础，更是推动整个行业发展的核心动力。随着物联网、大数据、云计算等技术的广泛应用，物流行业的数字化转型已经成为不可逆转的趋势。数字化使得物流流程更加透明化、智能化，提高了效率，降低了成本，增强了客户体验。

而新能源化更像是这场变革的推手，正在逐步替代传统能源，推动物流行业向绿色、环保、可持续的方向发展。新能源车辆的使用减少了碳排放，响应了全球对减少温室气体排放的号召，同时也降低了运营成本，提高了企业的竞争力。新能源技术的发展，如电动卡车、无人驾驶技术等，逐步改变物流行业的面貌。

AI技术的爆发，则是将数字化和新能源化紧密结合起来的关键。AI技术在物流行业的应用，如智能分拣、路径优化、预测分析等，使得物流服务更加智能化和个性化；AI能够处理海量数据，提供精准的决策支持，优化资源配置，提高物流效率；AI技术还能够实现对物流设备的智能监控和维护，减少故障率，延长设备寿命……

这三者共同作用，形成了一个完整的闭环体系。数字化提供了基础的数据和流程优化，新能源化提供了环保和成本效益的解决方案，而AI则将这些元素串联起来，实现智能化管理和服务。

站在当下来看，物流行业的未来，数字化是所有的基础，新能源化是推手，AI是把所有的事串起来，形成了整个闭环体系。这个闭环体系不仅提高了物流行业的整体效率和服务质量，也为物流行业的可持续发展提供了强有力的支持。

这是物流下半场的发展趋势，也是物流企业“反卷”正确转型思路，更是物流行业的“新游戏规则”。