DeepSeek引发技术革命，将带动中国快递“换道超车”？

文｜快递观察家

DeepSeek引发的新一轮AI热潮，已经蔓延到快递行业，一场由AI驱动的智能化革命正在袭来。

2月12日，顺丰同城率先宣布已接入DeepSeek大模型，成为物流行业首批接入DeepSeek的企业。被价格战折磨许久的快递行业，依靠大模型打赢"反内卷"之战，似乎成为必然的选择。

依托庞大的业务数据，大模型较早覆盖了快递行业，但仅局限于客服、营销、调度、预测等板块，尤其涉及揽收、分拣、派送等领域，它在快递行业的应用上限，仍然有一个广阔空间等待发掘。

带动中国快递逆袭

亿豹网发现，动辄行业日均业务量超5亿件，企业日处理近亿件，快递行业发展到如今的体量，已经变成了一道数学题。只有借助AI、算法大模型的力量，才能准确找到效率最优解。

以申通为例，每天6000万+包裹，从揽收到签收时效不到44小时，但售前售后平均14天周期，数据量膨胀到百亿量级。复杂的服务生态，"人车货场机"元素齐聚，面向这样的场景，要做到用1瓶水的价格履约、以"厘"来控成本，必然需要数智化的突破。

申通大模型"昆仑"平台，早在2021年就已经开始上线，内容有自研的网点管家、中心管家、财务管家、运输管家、路由管家、驾驶舱等产品，在揽收、中转、派送、客服等全业务流程实现了数字化，并且已完成全站业务上云。

昆仑大模型在应用时，会实时检测转运中心各个环节的运营情况。例如，交叉带环节出现供件数据异常，中心主管会直接收到系统推送的预警，再调取监控核查现场时间，然后通过中心喇叭催促卸货区调整卸货效率。

此次顺丰同城通过引入DeepSeek，计划在2200万活跃用户、55万商家和百万骑手的庞大生态中实现成本优化，预计每年可节省数亿元运营开支。同时，其高性能的意图理解和多模态生成能力，可支撑复杂物流场景的实时决策，例如订单波动预测、骑手调度与路线规划等等。

亿豹网了解到，不止顺丰同城，去年8月，顺丰推出了自主研发的"丰知"物流决策大模型；京东推出言犀大模型，致力于深入物流产业场景；菜鸟供应链不甘落后，推出基于大模型的数字化供应链产品"天机π"；韵达也跟进推出AI助手，降低一线小哥劳动强度。

DeepSeek的低成本优势，为物流企业出海提供了新动能。例如，极兔在中东和拉美市场借助AI技术实现包裹量增长22%，圆通则通过智能分拣系统加速布局东南亚。技术领先者正通过数据积累与算法迭代构筑护城河，而中小企业的生存空间可能被进一步挤压。

未来，中国快递企业或凭借技术红利挑战UPS、DHL等国际巨头，这一技术浪潮正在带动行业从"人力密集型"向"技术密集型"转型迈出关键一步，不仅重塑企业运营模式，更将重新定义行业竞争格局。

亟需改进算法强化训练

从简单的寄件、查件入手，到面向小哥打造"知识库"、再到帮助完成业务信息的汇总整理，甚至到供应链的智慧控制，大模型在快递行业的能力正在被逐步释放。

但不可否认，AI在快递行业的落地，更多还停留在分拣与运输环节，在"一头一尾"两个环节，不止查询与打电话，还需要发挥更大的作用。

实际上，在下单、接单、上门取件、出账、支付、运输、签收等全流程服务体系，AI都能为各个环节提供能力支持。

以快递100的"自动改派单"功能为例，在退货场景中，通过系统预设的规则，AI可以实时判断订单状态，按需调配运力资源。上门取件中，如果快递员未能准时到达，AI也会为用户重新安排取件方案。

当然，目前物流大模型依然处于很早期的阶段，由于快递行业涉及人员庞大，快件海量，环节也相当复杂，所以，当大模型想要深入改造这样一个传统行业时，第一步先要打造一个属于快递行业自己的大模型底座。

亿豹网了解到，而当下的大模型准确性不够，随机性比较强，还需要更多算法上的改进与训练，这是当下物流大模型面临的最大挑战。

此外，数据孤岛问题，比如企业之间数据不互通，同样限制了模型的泛化能力。要想面向快递行业训练一个可供商用的大模型，需要让大模型能够同时兼顾通用模型的理解能力，也要让它充分理解垂类领域模型应有的专业知识，完成对内容的调用。

但无论如何，DeepSeek在物流行业的火热，本质上呈现出行业从"规模扩张"转向"技术驱动"的缩影。

然而，技术的终极价值仍取决于其对人性化服务与社会责任的平衡。未来，谁能率先突破数据壁垒、解决伦理争议，谁就能在智能物流的新赛道上领跑。