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激活動能,快遞企業(yè)數(shù)智升級

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專題目錄


  • 激活動能,快遞企業(yè)數(shù)智升級(本刊記者 林振強(qiáng))

  • 數(shù)智筑基,提升轉(zhuǎn)運(yùn)分撥效能(本刊記者 林振強(qiáng))

  • 無人配送,破解快遞末端難題(本刊記者 林振強(qiáng))

  • 智能保障,全面護(hù)航快遞安全(本刊記者 林振強(qiáng))

  • 數(shù)智賦能,助力快遞綠色發(fā)展(本刊記者 林振強(qiáng))

激活動能,快遞企業(yè)數(shù)智升級

當(dāng)前的中國快遞市場競爭激烈,快遞企業(yè)需求借助新動能實(shí)現(xiàn)從“規(guī)模擴(kuò)張”向“價值競爭”轉(zhuǎn)型與跨越。隨著數(shù)智化熱潮的興起,頭部企業(yè)紛紛搶抓機(jī)遇,加碼數(shù)字化、智能化建設(shè),通過數(shù)智升級書寫行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的新答卷。

本刊記者 林振強(qiáng)

在我國快遞行業(yè)蓬勃發(fā)展的大背景下,眾多優(yōu)秀快遞品牌脫穎而出,為推動行業(yè)進(jìn)步而做出重要貢獻(xiàn)。順豐、京東物流、申通、韻達(dá)等企業(yè)通過不斷創(chuàng)新開拓,逐漸成長為行業(yè)的領(lǐng)頭羊,并憑借各自獨(dú)特的優(yōu)勢,在市場中贏得用戶信賴。

面對洶涌而來的數(shù)智化浪潮,快遞企業(yè)的轉(zhuǎn)型動能被激活,都在加緊進(jìn)行數(shù)智探索。然而,快遞企業(yè)的數(shù)智升級并非單一維度的技術(shù)疊加,而是一場貫穿全鏈條的系統(tǒng)性變革。這注定是一次長期“戰(zhàn)役”,需要從基礎(chǔ)設(shè)施、運(yùn)營流程、管理決策、服務(wù)體驗(yàn)等方面共同發(fā)力,促進(jìn)快遞企業(yè)成長與蛻變,實(shí)現(xiàn)從“規(guī)模擴(kuò)張”向“價值競爭”的跨越。

數(shù)智升級核心點(diǎn)1

基礎(chǔ)設(shè)施

隨著快遞規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)持續(xù)放大,轉(zhuǎn)運(yùn)樞紐、分撥中心、末端網(wǎng)點(diǎn)等基礎(chǔ)設(shè)施已成為承載民生服務(wù)、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要保障,也是數(shù)智升級的物理載體和建設(shè)重點(diǎn)。

加強(qiáng)轉(zhuǎn)運(yùn)樞紐建設(shè)

近年來,郵政EMS大力試點(diǎn)配置全自動供件分揀機(jī)、無人機(jī)械臂、駝背AGV等設(shè)備。其中,上海郵區(qū)中心王港(上海東)、桃浦(上海西)作業(yè)現(xiàn)場最新引入全自動小件機(jī),其采用傳輸、識別、分揀、控制系統(tǒng),能精準(zhǔn)將小件郵件分揀至對應(yīng)格口,使供件環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)減人降本增效,年節(jié)省成本高達(dá)876萬元。在效率方面,單層設(shè)備較人工提升60%,雙層設(shè)備效率提升46%,分揀準(zhǔn)確率顯著提高。

2025上半年,申通快遞轉(zhuǎn)運(yùn)中心內(nèi)的自動化分揀設(shè)備達(dá)到514套,較上年末同比增長超21.23%。8月22日啟用的申通快遞廣東揭陽新中心配備高速交叉帶、NC分揀系統(tǒng)等智能設(shè)備,實(shí)現(xiàn)分揀自動化與運(yùn)營高效化,通過智能化系統(tǒng)升級與柔性化服務(wù)流程,分揀精準(zhǔn)度和操作規(guī)范性顯著提升,降低快遞破損率與錯分率。

2025年以來,圓通穩(wěn)步落實(shí)轉(zhuǎn)運(yùn)中心新建及改擴(kuò)建計(jì)劃,優(yōu)化轉(zhuǎn)運(yùn)中心布局,進(jìn)一步鞏固核心資源優(yōu)勢,并持續(xù)升級改造工藝設(shè)備,推廣應(yīng)用窄帶分揀、無人供件等先進(jìn)設(shè)備,提升轉(zhuǎn)運(yùn)中心自動化、智能化水平。

今年“雙11”旺季期間,中通快遞的四個新中心投入使用,其中廣西中通桂林轉(zhuǎn)運(yùn)中心日均進(jìn)出港處理能力可達(dá)110萬票,并實(shí)現(xiàn)人工智能AI調(diào)度:通過大數(shù)據(jù)平臺實(shí)時監(jiān)控全網(wǎng)流量,AI算法動態(tài)優(yōu)化分揀路徑與車輛調(diào)度,減少中轉(zhuǎn)延誤;應(yīng)用自動掃碼、智能稱重、無人分揀等技術(shù),在關(guān)鍵環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)“無人化”。

為保障“雙11”期間的產(chǎn)能,極兔也在加大智能化領(lǐng)域的投入,并提前完成57個轉(zhuǎn)運(yùn)中心升級改造,增加操作面積并投入自動化設(shè)備,同時對1000余個集散點(diǎn)、網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行改造,新增700套自動化設(shè)備提升效率。

強(qiáng)化末端配送能力

在末端配送方面,郵政EMS在天津、河北等24個省市推廣建設(shè)應(yīng)用,累計(jì)完成707個無人驛站建設(shè),實(shí)現(xiàn)7×24小時不間斷、無接觸配送服務(wù)。無人車應(yīng)用方面,在安徽、江蘇等24個省份累計(jì)投入常態(tài)化運(yùn)行404輛車輛,主要聚焦于甩點(diǎn)直投、網(wǎng)格接駁、市趟運(yùn)輸、場內(nèi)盤駁、鄉(xiāng)村郵路、入廠物流等場景。此外,郵政EMS還開啟“低空+物流”模式,在全國20余個省份開展無人機(jī)寄遞服務(wù)試點(diǎn)工作,有效解決偏遠(yuǎn)地區(qū)用郵難題。

中通快遞已建設(shè)110000個末端驛站和700萬個快遞柜格口,且中通無人車隊(duì)規(guī)模快速壯大。截至2025年6月,超2900臺中通無人配送車每天在250多個城市運(yùn)送超20萬件包裹,累計(jì)運(yùn)行里程已逾2000萬公里。

韻達(dá)積極部署無人機(jī)、無人車等末端配送方式,目前已在北京、湖南等多地超150家的韻達(dá)網(wǎng)點(diǎn)使用了超500輛快遞無人車,

5條韻達(dá)無人機(jī)航線在浙江嘉興、杭州等地實(shí)現(xiàn)常態(tài)化運(yùn)行,服務(wù)醫(yī)療用品、比賽保障物資、水果生鮮及同城即時快遞等多場景客戶需求。

為進(jìn)一步提升配送效率,順豐聯(lián)合深圳市地鐵集團(tuán)推出全國首個軌道物流驛站,打造“空中無人機(jī)+地面驛站+地下無人車+地鐵”無縫銜接的空鐵軌聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)。在該網(wǎng)絡(luò)中,空中無人機(jī)將包裹快速送達(dá)軌道物流樞紐,可節(jié)省約50%集貨時長;地面驛站承接無人機(jī)起降任務(wù),并提供現(xiàn)場寄件等服務(wù);地下無人車在地鐵站內(nèi)實(shí)現(xiàn)全程自動化裝卸;地鐵則主要在非高峰時段利用閑置運(yùn)力承擔(dān)大運(yùn)量運(yùn)輸工作。

數(shù)智升級核心點(diǎn)2

服務(wù)體驗(yàn)

為實(shí)現(xiàn)從攬收到派件的全鏈路高效協(xié)同,各快遞企業(yè)都在積極利用數(shù)智技術(shù)進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新。

可視化追蹤

申通快遞以自主研發(fā)的“可視昆侖”數(shù)字孿生平臺為核心,逐步構(gòu)建起智能運(yùn)營體系,實(shí)現(xiàn)包裹全流程100%可視化追蹤。該系統(tǒng)通過模擬全網(wǎng)運(yùn)營狀態(tài),依托智能算法自動調(diào)度資源,提升操作精度和響應(yīng)速度。

2025上半年,德邦的防暴力分揀系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)貨損全程可視化干預(yù),配合智能路由規(guī)劃動態(tài)優(yōu)化運(yùn)輸路徑,干線線路拉直168條,貨物破損率同比降低22.4%,全程履約率同比提升1.3個百分點(diǎn)。

智能調(diào)度與規(guī)劃

在干線運(yùn)輸智能調(diào)度方面,京東物流推出的智能運(yùn)輸調(diào)度系統(tǒng)方案——“數(shù)智化運(yùn)輸履約決策平臺”,深度融合人工智能、大數(shù)據(jù)、5G、云計(jì)算及物聯(lián)網(wǎng)等前沿技術(shù),結(jié)合供應(yīng)鏈運(yùn)輸優(yōu)化、運(yùn)籌學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和貨量預(yù)測等理論為復(fù)雜系統(tǒng)提供智能化的決策支持,支持公路、航空、鐵路和多式聯(lián)運(yùn)多種運(yùn)輸方式,實(shí)現(xiàn)物流運(yùn)輸?shù)娜湕l智能化管理,顯著減少貨物搬運(yùn)次數(shù),降低車輛空駛等待的時間,提高車輛的利用率,從而降低整體物流成本。

在末端配送環(huán)節(jié),高效、精準(zhǔn)的動態(tài)地圖能力至關(guān)重要,為此順豐推出工業(yè)級高精細(xì)電子地圖,與終端配送員的手持設(shè)備實(shí)時聯(lián)通,能動態(tài)實(shí)時收集、更新數(shù)據(jù)信息,可為配送員提供最優(yōu)智能調(diào)度與路徑規(guī)劃等服務(wù),持續(xù)優(yōu)化、縮短“最后一公里”配送時間。

全鏈路管控

圓通基于“金剛系統(tǒng)”核心系統(tǒng),開發(fā)了全鏈路管控系統(tǒng),形成包括“管理駕駛艙”“網(wǎng)點(diǎn)管家”“客戶管家”“行者系統(tǒng)”等系統(tǒng)和平臺,覆蓋攬收、中轉(zhuǎn)、派送、客服等全業(yè)務(wù)流程,實(shí)現(xiàn)對快件流轉(zhuǎn)全生命周期的信息監(jiān)控、跟蹤及資源調(diào)度,為公司服務(wù)質(zhì)量、時效提升、成本管控、網(wǎng)絡(luò)管理等提供有效抓手。

韻達(dá)正基于通用大模型技術(shù),嫁接于公司數(shù)字化底座,打造快遞行業(yè)垂類大模型和“韻達(dá)智能體”,它將作為虛擬的“智能快遞專家”,為公司服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的日??爝f攬派、客服仲裁、路由規(guī)劃、工單管理、分撥管理、包裹可視化管理等提供強(qiáng)大的向內(nèi)賦能和支持,將進(jìn)一步提升鏈路運(yùn)營質(zhì)量和效率。

數(shù)智升級核心點(diǎn)3

管理決策

依托數(shù)據(jù)中臺與智能算法,快遞企業(yè)的管理決策模式正從“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”,使決策效率與精準(zhǔn)度顯著提升。

智能決策能力

順豐基于認(rèn)知決策智能體,對順豐超腦進(jìn)行全面升級,超腦2.0將多年沉淀的垂域?qū)<夷P团c智能體融入業(yè)務(wù)流程,通過構(gòu)建“業(yè)務(wù)應(yīng)用—大模型—專家模型—平臺底座”四層架構(gòu),形成不斷進(jìn)化的“感知識別—優(yōu)化決策—調(diào)度執(zhí)行—復(fù)盤調(diào)優(yōu)”的智能決策閉環(huán)。在順豐超腦2.0中,物流運(yùn)營相關(guān)環(huán)節(jié)員工只需與智能體對話,即可完成從件量預(yù)測、路徑優(yōu)化到資源調(diào)度等一系列復(fù)雜決策,大幅降低操作門檻,提升整體運(yùn)營效率與響應(yīng)速度。順豐超腦2.0的智能決策能力,可覆蓋物流運(yùn)營的“布局—規(guī)劃—執(zhí)行”三大階段,構(gòu)建高效、可靠、可擴(kuò)展的決策體系。

京東物流新發(fā)布的“超腦大模型2.0”,可實(shí)現(xiàn)智能設(shè)備的自主決策?;跀?shù)字孿生的智能決策體系,超腦大模型2.0可將千萬級別變量模型求解時間縮短至2小時內(nèi),動態(tài)調(diào)整物流最優(yōu)規(guī)劃。通過多個智能設(shè)備協(xié)作,大幅提升物流供應(yīng)鏈作業(yè)效率,可全場景監(jiān)控,及時發(fā)現(xiàn)異常并優(yōu)化流程,將員工操作標(biāo)準(zhǔn)化水平提升15%;可對人、車、貨、場等運(yùn)力進(jìn)行最佳調(diào)度,根據(jù)實(shí)時作業(yè)數(shù)據(jù)動態(tài)優(yōu)化算法,將一線效率提升近20%;同時,超腦大模型2.0可自主學(xué)習(xí)靈活調(diào)整執(zhí)行策略,將人機(jī)協(xié)作作業(yè)效率提升超20%。

經(jīng)營數(shù)據(jù)分析

圓通速遞聚焦高頻業(yè)務(wù)流程和應(yīng)用場景,加速深化人工智能定制化場景部署和應(yīng)用落地,推動智多星(“YTO-GPT”)等智能體全網(wǎng)應(yīng)用,智能化調(diào)取和分析各項(xiàng)經(jīng)營管理數(shù)據(jù),持續(xù)提升全網(wǎng)管理決策效率。利用垂直大模型智多星“YTO-GPT”,可全面降低數(shù)字化工具學(xué)習(xí)和應(yīng)用的難度、成本,進(jìn)一步釋放數(shù)據(jù)要素價值。

強(qiáng)化網(wǎng)絡(luò)管理

申通開發(fā)的人工智能大模型STO—GPT,能夠幫助加盟商分析健康度和考核款,評估經(jīng)營狀況,定位關(guān)鍵指標(biāo)和員工,幫助數(shù)千個一級加盟商和上萬個二級加盟商更有效地實(shí)現(xiàn)經(jīng)營管理。

韻達(dá)開發(fā)了客戶管家、省區(qū)經(jīng)營管家、網(wǎng)點(diǎn)管家等多種數(shù)字化管理工具,賦能成本管控,同時加強(qiáng)精細(xì)化管理,提高人均效能、車均效能,并充分利用規(guī)模效應(yīng)和核心資產(chǎn)優(yōu)勢擴(kuò)大邊際優(yōu)勢,持續(xù)降本增效,2024年韻達(dá)實(shí)現(xiàn)單票核心運(yùn)營成本同比下降21.91%。

數(shù)智升級核心點(diǎn)4

服務(wù)體驗(yàn)

快遞行業(yè)是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的重要組成部分,利用數(shù)智技術(shù)可以更好地洞察客戶需求,使快遞服務(wù)從“標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)”轉(zhuǎn)向“個性化供給”,從而構(gòu)建品牌溢價能力。

客戶服務(wù)升級

客戶服務(wù)方面,圓通全面升級客服接待、處理及仲裁等各環(huán)節(jié)智能化水平,通過全面推廣智能仲裁應(yīng)用,提高AI智能判責(zé)占比,實(shí)現(xiàn)各業(yè)務(wù)場景精準(zhǔn)判責(zé),持續(xù)加大快速理賠推廣力度,拓寬快速理賠應(yīng)用場景,提升理賠時效。截至今年6月底,公司重復(fù)進(jìn)線率同比降幅達(dá)16%,客戶服務(wù)質(zhì)量穩(wěn)步提升。

韻達(dá)研發(fā)應(yīng)用“微笑系統(tǒng)”“小達(dá)機(jī)器人”等,以人工智能為驅(qū)動引擎,向內(nèi)賦能推動公司業(yè)務(wù)和服務(wù)的工具從“人工+智能”向深度智能化轉(zhuǎn)型,為商家、客戶和消費(fèi)者提供更智慧化的服務(wù)體驗(yàn)。利用智能客服“小達(dá)機(jī)器人”,客服團(tuán)隊(duì)可以自動回復(fù)修改地址、催件等常見問題,提高客服工作效率和服務(wù)質(zhì)量。

滿足多樣需求

跨越速運(yùn)依托“千人千面”客戶畫像系統(tǒng),為3C電子、醫(yī)療器械等21個重點(diǎn)行業(yè)提供定制化物流解決方案,滿足多樣化的物流需求。通過直連87%客戶的ERP系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)訂單自動解析、倉儲智能預(yù)調(diào),助力制造業(yè)客戶庫存周轉(zhuǎn)率提升40%。

2024年順豐推出自主研發(fā)的“豐知”物流決策大模型,構(gòu)建了多模態(tài)多尺度多通道需求預(yù)測模型,能夠更精準(zhǔn)捕捉市場需求變化、銷售數(shù)據(jù)、發(fā)展趨勢等多方面信息源,為企業(yè)生產(chǎn)計(jì)劃安排、庫存管理優(yōu)化、采購決策制定等提供全面決策指導(dǎo)。

面對促銷高峰期龐大的預(yù)售訂單,菜鳥依托供應(yīng)鏈銷量預(yù)測模型與智能分倉算法,精準(zhǔn)測算各品類在重點(diǎn)區(qū)域的需求單量,并據(jù)此將熱銷商品提前調(diào)撥至離消費(fèi)者最近的快遞站點(diǎn)或分撥中心。同時,系統(tǒng)結(jié)合實(shí)時數(shù)據(jù)協(xié)同與精準(zhǔn)路由規(guī)劃能力,在消費(fèi)者完成支付后,包裹即可實(shí)現(xiàn)極速出庫并進(jìn)入派送流程,提升整體時效。

增強(qiáng)客戶黏性

韻達(dá)通過網(wǎng)點(diǎn)管家、客戶管家APP等數(shù)字化工具的引入,不僅讓網(wǎng)點(diǎn)經(jīng)營者能夠隨時隨地查看數(shù)據(jù),精準(zhǔn)掌握經(jīng)營狀況,還能通過智能系統(tǒng)幫助當(dāng)?shù)刭u醬牛肉、瓜子的商家結(jié)算運(yùn)費(fèi),助力將特產(chǎn)賣到全國。

圓通迭代升級“客戶管家”系統(tǒng)模塊,推出并升級ERP系統(tǒng),可為客戶提供多平臺多店鋪統(tǒng)一管理,助力客戶實(shí)現(xiàn)售后集中處理、專業(yè)化庫存管理等,提供客戶服務(wù)一站式系統(tǒng)解決方案,增強(qiáng)客戶黏性。

———— 物流技術(shù)與應(yīng)用融媒 ————

編輯、排版:王茜

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2025-12-25 22:58:56
我們發(fā)了全球最多的“生娃補(bǔ)貼”,為何新生兒卻創(chuàng)了史上新低?

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經(jīng)濟(jì)學(xué)教授V
2025-12-26 18:49:50
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上游新聞
2025-12-27 11:19:05
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玖宇維
2025-12-26 11:38:19
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艾米手工作品
2025-12-26 19:26:49
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近史博覽
2025-12-26 11:41:41
2025-12-27 12:04:57
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