2026 年，快递物流行业的 AI 布局显著提速。过去，行业信息化竞争聚焦于自动分拣、智能仓储及数字化管理；随着大模型与智能体技术的成熟，AI 正深入物流网络核心，从客服与运营辅助延伸至运输规划、供应链管理及生产调度等复杂业务场景。
近期，头部企业动作频频：申通发布行业首个智能体平台 SClaw；京东物流披露智能体已覆盖供应链全链路超 1000 个场景，并计划建设全球最大的物理 AI 运营中心；顺丰形成超 5000 个智能体应用，在亚洲物流双年展集中展示 AI 全栈体系；圆通落地超 100 个智能体，实现十亿级成本优化；中国邮政则推动无人车、无人机在寄递场景的规模化应用。菜鸟、中通、韵达、极兔等企业亦在加速推进。
评判物流企业 AI 成色的关键在于两点：一是 AI 是否进入核心业务环节，二是能否真正产生降本、增效及提升体验的价值。以下将逐一拆解各家企业的 AI 发展路线与核心目标。
01 顺丰：形成超 5000 个智能体应用，打造 AI 驱动智慧物流体系
作为国内较早投入 AI 的物流企业，顺丰已构建以大模型、智能体和智能决策系统为核心的 AI 体系。其物流大模型覆盖超 30 个业务场景，衍生出超 5000 个智能体应用，旨在将多年积累的物流经验转化为可复制的数字能力。
目前，这些智能体已深度介入物流运营：参与货量预测、线路规划与运力调度；辅助场地运营、异常分析及资源配置；通过智能客服与数字员工提升服务效率；协助进行库存预测与经营决策。在 2026 亚洲物流双年展上，顺丰系统展示了包括 AI 寄件、顺丰超脑、丰知大模型、百川数智供应链平台及丰翼无人机在内的全栈能力。
“顺丰超脑”是该体系的基础，依托全国航空与仓储网络及海量数据，利用 AI 和运筹算法优化快件流转与资源调度，实现对区域货量变化的提前预测与动态调整。在大模型方面，“丰知大模型”专注物流场景，服务于智能客服、一线助手及运营分析，并进一步发展为具备异常分析与业务决策能力的智能体。凭借快递、快运、航空、仓储及供应链等全链路场景优势，顺丰的 AI 价值主要体现为整个物流网络智能化水平的提升。
02 京东物流：AI 深入供应链，智能体覆盖千个业务场景
京东物流的 AI 路线与其供应链基因高度契合，突出“智能实体化”。依托集团在人工智能与机器人领域的长期投入，京东物流正推动 AI 从软件系统走向真实物流环境。集团提出建设全球最大的物理 AI 运营中心，旨在规模化应用具身智能技术，使机器人能自主识别环境、完成搬运分拣装卸，并根据实时情况调整策略。
目前，京东物流围绕“供应链大模型 + 智能体”布局，构建了涵盖智能仓储、自动搬运机器人、无人配送车及无人机的智能物流体系。例如，新一代安规级重载具身机器人“精灵 G2 Max"已在智狼仓落地，实现入库环节 24 小时作业及前后端自动化设备无缝衔接。据披露，AI 智能体已应用于供应链全链路超 1000 个场景。未来 5 年，京东物流计划采购 300 万台机器人、100 万台无人车和 10 万架无人机。
京东物流的核心特点在于 AI 与实体供应链体系的深度融合。依托电商订单、仓储网络及物流体系，AI 与具身智能直接切入运营场景，推动仓库和配送体系向自主化方向演进。
03 菜鸟：以物流科技平台推动全球智能化
相比传统快递企业，菜鸟更强调物流科技平台能力。其 AI 布局覆盖智能仓储、跨境物流、供应链预测及全球运输协同。依托阿里生态数据，菜鸟在全球物流网络中实施智能预测与资源优化，尤其在跨境领域，助力企业优化仓储布局、运输路径及履约效率。菜鸟定位于物流基础设施平台，致力于通过技术连接商家、物流企业与消费者。
04 申通：推出 SClaw 智能体平台，加速加盟网络智能化
作为通达系中 AI 动作较快的企业，申通近期发布了行业首个智能体平台 SClaw。该平台将大模型能力与快递业务系统结合，重点探索智能客服、数字员工、路由优化及经营分析等应用。其中，AI 路由规划解决网络路径优化问题，AI 客服提升响应效率，数字员工则辅助内部人员进行数据查询与业务分析。申通持续推动数字化转型，旨在通过 AI 提升加盟制网络中总部、网点与一线人员的协同效率。
05 圆通：超 100 个智能体嵌入全链路，实现十亿级成本节约
圆通近年来持续推进数字化建设，已形成较完整的 AI 应用体系。其能力涵盖数字孪生、机器视觉、智能体、AI 助手、数字员工及 AI 编程，渗透至总部职能、中转营运、网络管理、客服、安全、人力、财务及终端网点等全岗位与全场景。
具体而言，数字孪生实时呈现物流枢纽运行状态；机器视觉用于分拣、安检及异常识别；超 100 个智能体深度嵌入业务环节，已实现十亿级成本优化。圆通的 AI 路线偏向内部运营优化，侧重于通过网络效率提升强化成本控制能力。
06 中通：依托超大规模网络，AI 聚焦效率提升
凭借行业领先的业务规模，中通的 AI 应用重点集中于网络运营效率。近年来，中通持续推进智能客服、自动化分拣及数字化网点管理建设。在客服领域，利用大模型提升问题理解与自动处理能力；在运营端，通过数据分析优化网点管理、运输组织及服务质量。中通的核心优势在于规模带来的数据积累，对于日均处理海量订单的网络而言，AI 带来的微小效率提升即可转化为巨大的成本收益。
07 韵达：围绕网络运营推进 AI 应用
韵达的 AI 布局主要围绕快递网络效率提升展开，重点方向包括智能分拨、运输优化、客户服务及运营分析。随着智能体技术发展，韵达正探索 AI 在网点管理、异常预测及成本分析等场景的应用。其未来 AI 价值的关键，在于如何进一步连接总部、转运中心与基层网点，提升整体网络协同性。
08 极兔：全球网络扩张下强化 AI 调度能力
极兔近年来快速拓展全球物流网络，AI 成为提升跨区域运营效率的重要工具。目前，极兔主要探索 AI 在智能分拨、运输规划、网络调度及运营分析方面的应用。面对不同国家物流环境的差异，极兔需依赖数据与算法提升全球网络的协同能力。
09 中国邮政：无人车、无人机进入规模化运营阶段
中国邮政的 AI 路线突出“超大规模网络升级”。作为覆盖城乡的物流基础设施企业，中国邮政持续推动人工智能与无人化设备结合。目前，无人车、无人机已在多个场景规模化应用，并重点推进 AI 在寄递、客服、运输及内部运营中的落地。同时，“鸿雁大模型”等技术体系正在探索业务场景应用，智慧物流系统用于提升运输匹配与资源调度效率。广泛的物流网络与无人设备、AI 调度系统的结合，将进一步释放传统物流体系的运行潜能。
纵观九家企业的布局，尽管路径各异，但核心目标一致：利用数据、算法和智能系统重塑物流网络效率。从顺丰的物流大脑到京东物流的供应链智能体，从申通 SClaw 平台到圆通的百余个智能体应用，快递企业的 AI 竞争已从概念探索迈入业务落地阶段。
未来，AI 在物流行业的价值将不再局限于单一产品，而是融入订单处理、运输规划、仓储管理及供应链服务等全环节。对快递企业而言，关键在于如何将多年积累的数据、网络和业务经验转化为可持续的智能能力。这场 AI 竞赛，本质上是一场物流效率与商业模式升级的竞争。
来源 | 物流沙龙
