DeepSeek引發的新一輪AI熱潮，已經蔓延到快遞行業，一場由AI驅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，成為物流行業首批接入DeepSeek的企業。被價格戰折磨許久的快遞行業，依靠大模型打贏“反內卷”之戰，似乎成為必然的選擇。

　　依托龐大的業務數據，大模型較早覆蓋了快遞行業，但僅局限于客服、營銷、調度、預測等板塊，尤其涉及攬收、分揀、派送等領域，它在快遞行業的應用上限，仍然有一個廣闊空間等待發掘。

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　　帶動中國快遞逆襲

　　億豹網發現，動輒行業日均業務量超5億件，企業日處理近億件，快遞行業發展到如今的體量，已經變成了一道數學題。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，數據量膨脹到百億量級。復雜的服務生態，“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，必然需要數智化的突破。

　　申通大模型“昆侖”平臺，早在2021年就已經開始上線，內容有自研的網點管家、中心管家、財務管家、運輸管家、路由管家、駕駛艙等產品，在攬收、中轉、派送、客服等全業務流程實現了數字化，并且已完成全站業務上云。

　　昆侖大模型在應用時，會實時檢測轉運中心各個環節的運營情況。例如，交叉帶環節出現供件數據異常，中心主管會直接收到系統推送的預警，再調取監控核查現場時間，然后通過中心喇叭催促卸貨區調整卸貨效率。

　　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中實現成本優化，預計每年可節省數億元運營開支。同時，其高性能的意圖理解和多模態生成能力，可支撐復雜物流場景的實時決策，例如訂單波動預測、騎手調度與路線規劃等等。

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

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

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

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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，大模型在快遞行業的能力正在被逐步釋放。

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

　　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都能為各個環節提供能力支持。

　　以快遞100的“自動改派單”功能為例，在退貨場景中，通過系統預設的規則，AI可以實時判斷訂單狀態，按需調配運力資源。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，由于快遞行業涉及人員龐大，快件海量，環節也相當復雜，所以，當大模型想要深入改造這樣一個傳統行業時，第一步先要打造一個屬于快遞行業自己的大模型底座。

　　億豹網了解到，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。

　　此外，數據孤島問題，比如企業之間數據不互通，同樣限制了模型的泛化能力。要想面向快遞行業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知識，完成對內容的調用。

　　但無論如何，DeepSeek在物流行業的火熱，本質上呈現出行業從“規模擴張”轉向“技術驅動”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，誰能率先突破數據壁壘、解決倫理爭議，誰就能在智能物流的新賽道上領跑。