大家好，我是玄姐。

在現(xiàn)在變化超快的物流行業(yè)里，誰能把效率和精準(zhǔn)度做得更好，誰就更有競爭力。以前靠人管的老辦法，早就跟不上越來越多的業(yè)務(wù)需求了。而 AI 智能體就像給物流行業(yè)安上了 “智能大腦”，正在幫行業(yè)實(shí)現(xiàn)大變革。順豐在這方面做了很多探索，就是想靠智能化把物流從接單到派件的全流程管得更細(xì)、優(yōu)化得更好。

一、順豐的 “全流程智慧管理”：分三步管好物流

順豐把物流作業(yè)拆成了三個(gè)核心環(huán)節(jié)，AI 智能體在每個(gè)環(huán)節(jié)都發(fā)揮著重要作用，就像給物流流程 “保駕護(hù)航”。

1. 訂單沒進(jìn)來前：提前預(yù)測，備好資源

在客戶還沒下單的時(shí)候，AI 智能體就開始 “工作” 了。

• 提前算準(zhǔn)需求

    AI 會(huì)分析行業(yè)趨勢、客戶習(xí)慣、不同地區(qū)喜歡寄什么東西、物流路線等數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)算出從整個(gè)物流網(wǎng)、城市，到各個(gè)網(wǎng)點(diǎn)甚至小片區(qū)，未來會(huì)有多少訂單、包裹有多重、是什么類型。

• 提前備好資源

    根據(jù)預(yù)測結(jié)果，AI 會(huì)幫順豐提前安排招聘快遞員、給員工排好工作班次、規(guī)劃倉庫場地、準(zhǔn)備好運(yùn)輸車輛和飛機(jī)這些資源，等訂單一來就能立刻運(yùn)轉(zhuǎn)。

2. 訂單進(jìn)來后：實(shí)時(shí)調(diào)整，高效調(diào)度

一旦客戶下單，AI 智能體就進(jìn)入 “實(shí)時(shí)作戰(zhàn)” 模式。

• 動(dòng)態(tài)算時(shí)效

    AI 會(huì)實(shí)時(shí)盯著訂單數(shù)據(jù)，結(jié)合包裹要送的地方、需要多久送到，隨時(shí)算出快遞員什么時(shí)候能收件、什么時(shí)候能派件，要是有變化還能及時(shí)調(diào)整。

• 智能調(diào)資源

    系統(tǒng)會(huì)看著實(shí)時(shí)的需求和手里的資源情況，智能規(guī)劃快遞路線、分配車輛和人員，讓資源不浪費(fèi)，還能保證包裹按時(shí)送到。

3. 核心能力：讓快遞員和管理都 “升級(jí)”

整個(gè)運(yùn)營過程中，AI 智能體圍繞快遞員（小哥），把收件派件和管理效率都提上去。

• 收件派件更高效

     a.任務(wù)評(píng)估：AI 會(huì)提前估算快遞員要做的任務(wù)難不難、要花多久，還能幫著快遞員一起完成任務(wù)。

     b.資源匹配：根據(jù)任務(wù)類型（比如送大件還是文件）和快遞員的能力（比如熟悉哪個(gè)片區(qū)），精準(zhǔn)匹配，不浪費(fèi)人力。

     c.動(dòng)態(tài)調(diào)整：要是遇到突發(fā)情況（比如堵車、突然多了很多訂單），AI 能隨時(shí)調(diào)整快遞員的任務(wù)和手里的資源。

• 管理更精細(xì)

     a.精細(xì)評(píng)估：AI 通過分析數(shù)據(jù)，給不同業(yè)務(wù)板塊（比如運(yùn)輸、倉儲(chǔ)）打分，還能給管理人員提供決策建議。

     b.全程監(jiān)控：系統(tǒng)能盯著各個(gè)區(qū)域的任務(wù)進(jìn)度，確保任務(wù)按計(jì)劃完成，不拖延。

     c.復(fù)盤優(yōu)化：定期分析過去的數(shù)據(jù)，找出問題所在，不斷調(diào)整管理辦法，形成 “發(fā)現(xiàn)問題 - 解決問題 - 優(yōu)化” 的循環(huán)。

二、AI 智能體（AI Agent）：物流決策的 “智能大腦”

AI 智能體不是單一的工具，更像一個(gè)能自己做決策、和其他系統(tǒng)配合的 “大腦”。它分三層，層層配合支撐物流業(yè)務(wù)。

1. AI 智能體的核心本事

• 垂域 AI 模型：精準(zhǔn)解決專業(yè)問題

    針對(duì)物流特定場景做了優(yōu)化，比如能精準(zhǔn)預(yù)測某個(gè)片區(qū)的快遞量、規(guī)劃最優(yōu)運(yùn)輸路線，給物流決策提供定制化建議。

• AI 智能體：懂交互、能融合

    能理解客戶的需求（比如客戶問 “我的快遞啥時(shí)候到”）、看懂自然語言，還能調(diào)用小模型、查知識(shí)庫，把通用知識(shí)和物流專業(yè)知識(shí)結(jié)合起來，和人順暢溝通。

2. 大小模型配合：像 “管理者 + 專家” 組隊(duì)

大模型和小模型各有擅長，配合起來效果更好：

• 大模型：當(dāng) “管理者”

    能理解復(fù)雜需求，把大任務(wù)拆成小任務(wù)。比如客戶說 “想優(yōu)化深圳到北京的運(yùn)輸”，大模型能把這個(gè)需求拆成 “算貨量”“調(diào)車輛”“規(guī)劃路線” 等小步驟。

• 小模型：當(dāng) “專家”

    在某個(gè)專業(yè)領(lǐng)域特別厲害，比如有的小模型專門算運(yùn)輸成本，有的專門調(diào)航空運(yùn)力，能精準(zhǔn)解決細(xì)分問題。

3. AI 決策的進(jìn)化：從 “算單個(gè)” 到 “管全流程”

AI 做決策不是一步到位的，而是慢慢升級(jí)的：

1. 先算單個(gè)需求：比如只算某個(gè)時(shí)間段、某個(gè)地區(qū)的訂單量。
2. 再做場景規(guī)劃：把單個(gè)預(yù)測結(jié)果整合，規(guī)劃整個(gè)場站、運(yùn)力、路網(wǎng)。
3. 動(dòng)態(tài)匹配資源：訂單進(jìn)來后，實(shí)時(shí)調(diào)車輛、管倉庫倉位、分配網(wǎng)點(diǎn)資源。
4. 全流程調(diào)度：最后實(shí)現(xiàn)運(yùn)力、貨物、人員的實(shí)時(shí)配合，讓整個(gè)物流鏈路效率最高。

三、AI 智能體怎么解決物流痛點(diǎn)？看實(shí)際案例

以 “車輛調(diào)度” 為例，以前靠人調(diào)度有很多麻煩，現(xiàn)在 AI 智能體幫著解決了。

1. 以前的麻煩

• 要調(diào)的車太多：有不同類型的車（貨車、冷鏈車），收費(fèi)方式也不一樣，資源亂。
• 靠經(jīng)驗(yàn)辦事：調(diào)度員憑感覺派車，很難每次都找到最優(yōu)方案。
• 過程不透明：管理者不知道車輛跑哪了，成本也高。

2. AI 的解決方案

• 建了 “可視化調(diào)度工作臺(tái)”：管理者能實(shí)時(shí)看到車輛位置、任務(wù)進(jìn)度，調(diào)度過程全透明。
• 用運(yùn)籌優(yōu)化模型：綜合考慮車輛位置、車型、載重、成本、司機(jī)情況，給每個(gè)需求匹配最合適的車，不浪費(fèi)資源，還能合規(guī)。

四、AI 智能體的 “關(guān)鍵能力”：像人一樣記東西、做規(guī)劃、用工具

要讓 AI 智能體像人一樣聰明，得有三個(gè)核心能力：記東西（記憶）、做規(guī)劃（規(guī)劃決策）、用工具（工具協(xié)同）。

1. 記東西：分 “短期記憶” 和 “長期記憶”

就像人記事情分暫時(shí)記和長期記，AI 也一樣：

2. 用 “檢索增強(qiáng)生成（RAG）”：給 AI 智能體補(bǔ) “長期記憶”

為了讓 AI 智能體能隨時(shí)調(diào)出長期知識(shí)，順豐用了 RAG 技術(shù)，流程像這樣：

• 用戶問問題（比如 “明天深圳到上海的航空運(yùn)力夠不夠”）。
• AI 把問題轉(zhuǎn)成 “向量”（一種計(jì)算機(jī)能懂的格式）。
• 去向量數(shù)據(jù)庫里查相關(guān)信息（比如過去深圳到上海的航空貨量、明天的航班計(jì)劃）。
• 把查到的信息和問題一起給大模型。
• 大模型結(jié)合這些信息，給出準(zhǔn)確答案。

3. 做規(guī)劃：像人一樣拆任務(wù)、反思優(yōu)化

AI 智能體做規(guī)劃的流程和人很像：

• 先有 “規(guī)劃思維”：通過給大模型寫提示詞（比如 “你是物流規(guī)劃師，要分步驟解決運(yùn)輸問題”），讓 AI 知道怎么思考。
• 拆成小任務(wù)：把 “優(yōu)化全國運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)” 這種大任務(wù)，拆成 “算各線路貨量”“調(diào)區(qū)域車輛”“規(guī)劃中轉(zhuǎn)場” 等小任務(wù)。
• 反思改進(jìn)：做完一個(gè)小任務(wù)，AI 會(huì)回頭看有沒有錯(cuò)，比如 “剛才算的貨量是不是少了”，然后調(diào)整下一步，讓結(jié)果更好。

4. 用工具：像人一樣 “找?guī)褪帧?/h3>

AI 智能體不會(huì)自己硬扛，遇到不會(huì)的問題會(huì)調(diào)用外部工具，流程如下：

• 用戶提需求（比如：“查一下北京到廣州的運(yùn)輸成本”）。
• 大模型判斷：自己能不能回答？要是不能，就找對(duì)應(yīng)的工具（比如：“成本查詢工具”）。
• 調(diào)用工具：告訴工具要查的參數(shù)（北京到廣州、運(yùn)輸方式是陸運(yùn)）。
• 工具返回結(jié)果：比如 “陸運(yùn)成本每噸 800 元”。
• 大模型整理結(jié)果，告訴用戶。

五、AI 智能體落地：從 “技術(shù)” 到 “業(yè)務(wù)” 的關(guān)鍵

AI 智能體不是光有技術(shù)就行，還要和順豐的實(shí)際業(yè)務(wù)結(jié)合，才能真正發(fā)揮作用。

1. 從業(yè)務(wù)痛點(diǎn)出發(fā)，轉(zhuǎn)成產(chǎn)品功能

• 先找痛點(diǎn)：比如：“航空異常調(diào)度慢”“中轉(zhuǎn)場效率低”。
• AI 智能體來解決：針對(duì) “航空異?！保珹I 智能體能實(shí)時(shí)識(shí)別延誤，快速出應(yīng)對(duì)方案；針對(duì) “中轉(zhuǎn)場”，AI 智能體能規(guī)劃最優(yōu)分揀路線。
• 形成閉環(huán)：AI 智能體輸出方案后，還要看實(shí)際效果，比如 “用了新方案，延誤率降了多少”，再反過來優(yōu)化 AI 模型。

2. 應(yīng)對(duì) “專業(yè)場景” 的挑戰(zhàn)

物流屬于專業(yè)場景，和日常聊天的通用場景不一樣，AI 智能體要適應(yīng)這些特點(diǎn)：

• 要專業(yè)知識(shí)：比如：得懂 “散航協(xié)議量”“組板規(guī)則” 這些物流術(shù)語。
• 要組隊(duì)協(xié)作：需要大模型、小模型、現(xiàn)有系統(tǒng)（比如：訂單系統(tǒng)）一起配合，不能單打獨(dú)斗。
• 要負(fù)責(zé)任：輸出的方案必須準(zhǔn)確，比如：“調(diào)度車輛” 不能錯(cuò)，不然會(huì)影響快遞時(shí)效，還要保證物流數(shù)據(jù)不泄露。

六、怎么保證 AI 智能體靠譜？測試 + 優(yōu)化

要讓 AI 智能體在實(shí)際業(yè)務(wù)中不出錯(cuò)，順豐做了嚴(yán)格的測試和優(yōu)化。

1. 全方位測試：從功能到性能都查

針對(duì) AI 智能體的不同部分，測試重點(diǎn)和標(biāo)準(zhǔn)不一樣：

2. 解決大模型的 “小毛病”

• 怕 “幻覺”（亂回答）：提前規(guī)定好 AI 智能體能處理的業(yè)務(wù)場景，用提示詞限制它瞎發(fā)揮；要是 AI 智能體回答不符合格式，就提示用戶補(bǔ)充信息。
• 怕 “反應(yīng)慢”：把大模型私有部署，讓它跑更快；把復(fù)雜任務(wù)拆成小任務(wù)，分給不同模型；簡單重復(fù)的任務(wù)（比如：查常規(guī)數(shù)據(jù)）不用大模型，用規(guī)則模塊處理。

七、未來展望：AI 智能體還能怎么進(jìn)化？

順豐的 AI 智能體不會(huì)止步于此，未來會(huì)往這幾個(gè)方向升級(jí)：

1. 更懂垂域：深耕物流行業(yè)知識(shí)，讓 AI 智能體更懂快遞、運(yùn)輸、倉儲(chǔ)的細(xì)節(jié)，解決更復(fù)雜的問題。
2. 多智能體協(xié)同：讓不同的 AI 智能體（比如 “航空調(diào)度智能體”“陸運(yùn)規(guī)劃智能體”）配合更緊密，一起處理跨場景的任務(wù)。
3. 更穩(wěn)更高效：繼續(xù)優(yōu)化測試和性能，讓 AI 智能體在高峰期也能穩(wěn)定運(yùn)行，幫順豐進(jìn)一步降低物流成本、提升效率。

簡單來說，順豐的 AI 智能體就像一個(gè) “超級(jí)物流管家”，從提前備貨、實(shí)時(shí)調(diào)度，到精細(xì)管理、解決問題，全方位幫物流流程提效，未來還會(huì)越來越智能！

好了，這就是我今天想分享的內(nèi)容。

本文轉(zhuǎn)載自??玄姐聊AGI??  作者：玄姐