从定价谈判到跨境清关，再到员工技能升级，AI正成为UPS提升效率与服务体验的核心驱动力。
在UPS内部，一场围绕人工智能的系统性重构正在发生。
公司管理层透露，UPS正将人工智能与数据分析全面嵌入运营体系，同时推动员工提升技术应用能力，让技术真正落地到每一个业务环节。
对UPS来说，物流网络早已不只是“人+车+飞机”的组合，更是一个由数据驱动的智能系统。依托多年积累的算法与数据能力，UPS正在尝试提前识别并对冲清关、天气等不确定因素带来的冲击。
UPS全球企业数据分析与生成式人工智能负责人Mallory Freeman表示：“随着数据整理能力的提升，人工智能正在帮助我们更快做出决策，同时提升客户体验，影响运输链上的每一个节点。”
她进一步指出，UPS当前的优先级之一，是构建“干净、可调用”的数据体系，并将其用于旺季波动、极端天气等高不确定性场景下的网络调度。
在具体应用层面，UPS已引入数字孪生技术，对路线优化方案进行“先模拟、后执行”。通过提前预演不同决策对包裹流转的影响，再选择最优路径落地，既降低试错成本，也显著提升调整效率。
换句话说，UPS正在把“经验驱动”变成“可计算的决策系统”。
1. UPS用AI提速
在全球贸易政策持续收紧的背景下，人工智能正在把跨境物流推向更高复杂度区间。
人工智能成为UPS提升履约效率的关键抓手。通过机器学习与规则引擎，UPS可以自动校验商品编码、关税规则及合规要求，从而大幅压缩清关时间。
这一能力在美国取消“小额豁免”政策后尤为关键。随着低价值包裹清关由“简化”转向“规范”，通关复杂度显著提升，而UPS的自动化能力开始体现出规模优势。
数据显示：2025年3月，UPS在每日约13,000件进口包裹中，已有约21%实现无需人工干预清关；到2025年9月，这一比例已提升至约90%，对应处理规模达112,000件/日，自动化能力大幅跃升。
Carol Tomé在财报电话会上表示：“为了应对不断增长的业务量和复杂性，我们引入了Agentic AI来强化报关能力，这项技术正在简化整个正式清关流程。”
但效率提升的另一面，是系统稳定性的挑战。
在贸易波动与客户结构变化（如亚马逊订单波动）的双重压力下，UPS必须在“持续变革”和“网络稳定”之间找到平衡。
Freeman坦言：“在不影响服务的前提下完成这些转型，并不容易。”
2. 定价不靠拍脑袋了
如果说清关是“执行端”的效率提升，那么定价，则是UPS在“决策端”的AI应用核心。
过去，物流定价高度依赖经验——销售人员基于历史交易和个人判断进行谈判，本质上是一种“半结构化决策”。
但现在，这一逻辑正在被改写。
UPS通过AI与数据分析工具（如Deal Manager），为销售提供实时定价建议，让每一笔交易都有“数据参照系”。
Carol Tomé曾直言：过去靠“经验谈判”，现在是“AI辅助决策”。
更关键的是结果——
- 成交胜率提升
- 折扣水平下降
定价，从“艺术+感觉”，正在转向“模型+约束条件”的组合游戏。本质上，这是UPS在争夺“定价权”。
3. 自动化背后，是人的升级
一个容易被忽视的事实是：AI落地的瓶颈，往往不在技术，而在人。
UPS显然意识到了这一点。
在推进自动化与智能化的同时，公司正在全球范围内加大员工技能投入，重点提升数据分析与AI应用能力，让员工能够适应岗位的变化。
Freeman强调：“技术与人的结合，最终决定的是客户体验和运营效率。”
随着自动分拣系统持续推进，UPS的用工结构也在发生变化——从“操作型”向“技术协同型”转变。
Carol Tomé甚至给出了一个非常直白的未来图景：自动化分拣中心将由机器人完成分拣、装袋、贴标等流程。
但她也补了一句：“总得有人来监督机器人。”这句话点出了关键——AI不是替代人，而是在重塑“人”的角色。
这种趋势并不只发生在UPS。
FedEx已经为约30万名员工提供AI相关培训，并针对技术岗位进行更深层次的能力升级。
田纳西大学教授Allan Amling指出，很多企业的问题在于：过度投入AI系统，却忽视了员工能力与组织变革。“钱花在技术上，但没有花在‘人’上，这才是最大的问题。”
当AI从单点工具，变成嵌入全链路的“基础设施”，物流行业的竞争逻辑也在悄然改变——比的，不再只是运力规模，而是谁能更快把数据变成决策。</