AI落地的物流样本

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2025年被广泛视为人工智能在企业服务（ToB）领域真正落地的关键一年。站在2026年的视角回望，这一年不仅见证了AI技术从概念走向实际业务场景的跨越，更标志着企业组织结构与运营逻辑的深层变革。不同于消费级市场（ToC）的快速迭代与波动，ToB市场的AI应用展现出极强的稳定性与持续性——一旦被采纳，便难以轻易替换，形成了高度粘性的使用生态。阿里云一位深耕B端业务多年的资深人士指出：“B端客户对技术的信任建立缓慢但持久，AI正在成为企业不可或缺的‘数字员工’。”

这一趋势在飞书等平台的发展中尤为明显。早在2023年至2024年上半年，飞书虽与客户共同探索了约1500个潜在AI应用场景，但真正具备实用价值的不足20个。然而进入2025年后，随着“飞书AI效率先锋大赛”的举办，涌现出超过230个真实可复用的业务案例，显示出AI已从试点走向规模化落地。更重要的是，AI的影响不再局限于IT系统层面，而是深入到企业的组织架构之中。据观察，目前有近三成的企业AI项目发起方已不再是传统的IT部门，而是来自业务一线或高层战略团队。

企业在推进AI融合的过程中呈现出三种典型路径：一是设立独立的一级AI部门，体现战略优先级；二是将AI能力逐步嵌入现有IT体系，实现渐进式整合；三是由企业一把手直接牵头成立专项办公室，作为跨部门协同的中枢力量。这种变化反映出AI已从技术支持角色升级为驱动业务创新的核心引擎。正如阿里云所强调：“过去我们追求的是‘走进运维’，现在的目标是‘走进业务流程’。”而飞书也提出类似观点：AI的落地往往是自下而上的过程，源于一线员工在日常工作中对效率工具的真实需求。

以极兔速递为例，这家全球化物流企业正通过“渐进式+集成化”的策略稳步推进AI转型。他们并不追求一次性全面铺开，而是聚焦于最紧迫、最关键的业务痛点，经过试点验证后再推广复制。在系统建设方面，极兔采取“外采+自研+集成”三位一体的模式：对于通用性强、成熟度高的底层技术如OCR识别、人脸识别、GPS追踪等，优先选择外部成熟方案进行集成；而对于涉及核心竞争力的环节，如物流调度模型、异常件检测系统，则坚持自主研发，并结合垂域大模型进行微调优化。

值得注意的是，企业在AI实践中越来越倾向于使用PaaS类平台来构建智能工作流。例如，在市场营销生产中，尽管生成式AI能够辅助脚本撰写和分镜设计，但由于品牌输出对确定性要求极高——尤其是商标颜色、格式等细节不容差错——最终仍需人工干预或引入原始素材。为此，极兔团队将整个视频制作流程拆解为多个节点，每个节点由不同的AI Agent负责，调用通义千问、豆包、DeepSeek、即梦等多元模型，并通过自建与第三方混合的编排系统实现统一管理，显著提升了产出的可控性与一致性。

与此同时，混合模型架构正成为企业AI部署的新常态。一方面，大量通用需求依赖云端主流大模型API调用，产生高频Token消耗；另一方面，出于数据安全、合规及性能考虑，许多关键业务采用私有化部署的小型定制模型。特别是在对响应速度要求极高的场景中，如电子面单实时生成，必须使用轻量级中小模型才能满足20毫秒内的延迟要求。相比之下，大模型更多应用于语义理解类任务，如智能客服、经营分析报告生成等非实时场景。

极兔内部已启动“物流AI决策大脑”项目，旨在打通揽收、分拣、运输、末端配送与客户服务等多个孤立环节，打造一体化智能决策系统。在此过程中，模型选型并非基于厂商宣传参数，而是围绕三大核心指标展开评估：效果（准确性）、性能（响应时间）、成本（价格）。例如在知识问答场景中，模型需准确抽取全球范围内的地址、人名、邮编等信息，准确率要求超过95%才可进入候选池。虽然某些模型如DeepSeek在精度上表现优异，但因响应过慢而被排除在外。随着2024年以来Token价格持续走低，成本因素在决策中的权重逐渐下降，企业更愿意为高性能、高稳定性的先进模型买单。

此外，企业对AI的投入方式也更加灵活。极兔采用年度预算加滚动调整机制，根据新技术出现或新业务需求动态调配资源。只要经过测试验证并符合ROI标准，即可快速上报审批，确保AI能力能紧跟业务节奏演进。

然而，理想与现实之间仍有差距。尽管各大厂商纷纷推出号称支持百万级上下文的大模型版本，但在实际交付中往往受限于工程实现，有效文本长度仅维持在3万Token左右，严重制约了复杂任务的执行能力。这也解释了为何Manus这类专注于任务规划的AI代理能在2025年迅速崛起——它们通过精准调度工具链弥补了大模型上下文不足的短板。但从本质上看，这仍是“巧妇难为无米之炊”的无奈之举。

最终可以得出结论：单一厂商无法包揽企业全部AI需求。极兔的经验表明，现实中的AI生态是典型的“异构混合体”——既有公有云也有私有部署，既用国产模型也接入海外服务，既有通用大模型也有垂直小模型。背后驱动力不仅是技术适配，更是安全、合规、成本与业务连续性的综合考量。未来，IaaS、PaaS、MaaS各层将持续处于多元化共存状态，这对云厂商提出了更高要求：如何在开放、协作、可插拔的架构下，真正为企业创造可持续的价值，而非仅仅提供一个“讲故事”的技术接口。

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本文来源： 光子星球公众号【阅读原文】