顺丰京东通达兔谁先咬了DeepSeek蛋糕？

由AI驱动的智能革命，DeepSeek引发的新一轮AI热潮，已涌向快递行业。

2月12日，顺丰同城率先宣布已经接入DeepSeek大模型，它已经成为物流行业第一家接入DeepSeek的公司。快递行业，长期被价格战摧毁，依靠大模型打赢“反内卷”对决，似乎是必然选择。

依托庞大的业务数据，大模型较早覆盖快递行业，但仅限于客服、营销、调度、预测等行业，尤其是在接收、分拣、配送等领域。它在快递行业的应用上限仍然有广阔的空间等待挖掘。

推动中国快递反击

亿豹。com发现，行业日均业务量超过5亿件，公司日处理量近1亿件。随着快递行业发展到今天，已经成为一道数学题。只有AI。、为了准确地找到效率最优解，算法大模型的力量。

就拿申通来说，每天6000万 包裹收到签收时间不到44小时，但售前售后平均14天，信息量扩大到100亿。复杂的服务生态，“人车货场机”元素齐聚一堂，面对这样的场景，要实现一瓶水的价格履约，以“厘”控制成本，数字智化的突破是不可避免的。

早在2021年，申通大模型“昆仑”平台就开始上线。内容包括自主研发的网点管家、中心管家、财务管家、运输管家、路由管家、驾驶室等商品。数字化已经完成，整个站点的业务已经完成。

昆仑大模型在应用时，会对转运中心各个环节的运行状况进行实时监控。比如交叉带阶段供应数据异常，中心主管会直接接到系统推送的预警，然后调取监控审查现场时间，再通过中心喇叭催促卸货区调整卸货效率。

通过引进DeepSeek，顺丰同城计划在2200万活跃用户、55万商家和数百万骑手的庞大生态中实现成本优化，预计每年可以节省数亿元的运营费用。同时，其高性能意图理解和多模态生成能力可以支持订单起伏预测、骑手调度和路线导航等复杂物流场景的实时决策。

亿豹。com了解到，不仅顺丰快递在同一个城市，去年8月，顺丰快递推出了自主研发“丰知”物流决策模式；JD.COM推出了尖锐模型，致力于深入物流行业；菜鸟供应链不落后，基于大模型推出数字供应链产品“天机”π”；大云还推出了AI助手，降低了一线小哥的劳动强度。

DeepSeek的低成本优势为物流企业出海提供了新的机会。例如，极兔利用AI技术在中东和拉美市场增加了包裹量22%，而童渊通过智能分拣系统加快了东南亚的布局。技术领导者正在通过数据积累和算法迭代来构建一条环城河，中小企业的生存空间可能会进一步被挤压。

将来，中国快递公司可能会以技术红利挑战UPS、国际巨头，如DHL，这一技术浪潮正在推动行业从“人力密集型”向“技术密集型”转型迈出关键一步，不仅重塑了企业的经营模式，也重新定义了行业的竞争格局。

迫切需要改进算法训练

从简单的发件、查件入手，到为小哥打造“知识库”。、然后帮助完成业务信息的汇总整理，甚至是供应链的智能控制，快递行业大模型的能力正在逐步释放。

但是不可否认，AI在快递行业的落地，更多的是停留在分拣和运输环节，不仅查询和打电话，而且在“一头一尾”两个环节中发挥更大的作用。

实际上，AI可以在下单、接单、上门取货、出账、支付、运输、签收等全流程服务系统中为各个环节提供能力支持。

以快递100的“自动转账单”功能为例。在退货场景中，AI可以通过平台预设的规则实时判断订单信息，并根据需要准备运输能力资源。如果快递员没有按时到达，AI可以为客户重新安排取货计划。

当然，由于快递行业涉及人员庞大、快递量大、阶段复杂，物流大模型目前仍处于非常早期的阶段，因此，当大模型想要深入改造这样一个传统行业时，首先要建立一个属于快递行业的大模型底座。

亿豹。com了解到，目前的大模型精度不够，随机性强，需要更多的算法改进和训练，这是目前大型物流模型面临的最大挑战。

另外，数据孤岛问题，举例来说，企业间数据不互通，同样限制了模型泛化能力。如果你想在快递行业训练一个可供商业使用的大型模型，你需要让大型模型既能兼顾一般模型的理解能力，又能充分理解垂直领域模型的专业知识，完成内容的调用。

但是，无论如何，DeepSeek在物流行业的普及，本质上表明了行业从“规模扩张”向“技术驱动”转变的缩影。

然而，技术的最终价值仍然取决于其对个性化服务和社会责任的平衡。未来，谁能率先突破数据壁垒，处理伦理争议，谁就能领先智能物流的新轨道。

本文来自微信微信官方账号“快递观察家”（ID：exobserver），作者：亿豹网，36氪经授权发布。

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