双11走到第17个年头，快递行业在应对这场年终大考时愈加从容。这是缘于行业企业持续扩充的产能，不断优化的物流网络，愈发精益的运营管理，并在末端表现为以包裹派送时效为代表的服务品质提升。
而数以亿计包裹实现又快又准送达的背后，传统的人海战术渐显“力不从心”，迭代升级的自动化、智能化技术与装备大显身手，且在落地场景上从最初的仓储等单一环节到如今的全作业场景覆盖。在科技赋能下，今年的双11，快递业正在演绎一场从“人海战术”到“AI战术”的生动变革。
在仓储环节，AI系统通过预测消费趋势实现前置备货，智能机器人自动分拣包裹；运输途中，AI算法动态规划最优路线，避开拥堵路段，提升配送时效。末端派送中，无人车、无人机与电子围栏技术联动，完成“最后一公里”精准投递。这无一不展现着AI赋能下的物流全链路智能化图景。
从“单点突破”到“全链路协同”
据中国物流与采购联合会智慧物流分会近期发布的《中国物流与供应链领域AI应用研究报告》，AI技术在物流行业的整体渗透率超过37%，其中运输场景应用渗透率更是接近80%。
AI从概念转化为生产力，并在作业全流程系统落地是今年双11快递行业一大特征：AI正深度融入仓储调度、路径规划与末端配送等环节，显著提升其运营效率与服务质量，这为正在进行中的双11物流高峰提供了强劲支撑。
近年来，双11供应链竞争已从“单点突破”升维至“全链路协同”，需要快递物流企业构建端到端的智能协同网络。通过AI驱动的全链路预测、动态路由规划与资源弹性调度，快递企业可在复杂多变的双11高峰场景中保持高韧性与高响应性，持续提升交付质量与客户体验。
顺丰通过“智能预测+弹性仓储”为双11提供全流程保障。据悉，其通过构建业内领先的动静波动智能预警系统，为资源调度赢得宝贵的“决策提前量”，实现科学决策和智能调度。此外还依托“全流程精细化运营”体系，构建高效协同的仓储“神经中枢”。结合WMS/OMS系统集成与智能设备赋能，实现高效仓配与全程透明化管控，助力客户达成订单处理效率与准确率的双重提升。
与往年双11相比，今年韵达对AI的应用也从“单点提效”转向“全链路协同”和“实时决策”。韵达速递相关负责人在近日接受《中国物流与采购》杂志记者采访时表示，“我们不再仅仅满足于在分拣、运输等单一环节应用AI，而是致力于构建一个贯通预测、揽收、中转、运输、派送的全流程智能闭环。”
实现这一转变的关键在于两大举措：一是平台化整合，该负责人讲到，“我们打造了统一的‘智慧大脑’数据平台，打破各环节数据孤岛，使得AI算法能基于全局数据进行优化。”
二是场景化闭环。通过AI精准预测订单量，提前智能调度，并动态调整干线路由和末端资源，使“预测-决策-执行”形成自动化的闭环。这意味着AI的决策能直接触达并调度全网的资源，从单点工具升级为驱动整个网络高效、弹性运营的核心能力，从而在业务高峰期内系统性地提升效率与稳定性。
今年5月以来，韵达在江苏盐城、福建漳州、安徽黄山等地区的枢纽陆续投入运营。这些使用了AI技术，集智能分拣、仓储配送、区域结算于一体的物流枢纽的全面投入使用，进一步提升了包裹操作效率，提升了快件时效和客户满意度。
如今，AI已深度融入快递物流的不同环节，从智能分拣到AI客服，从需求预测到动态调度，推动行业由“人力驱动”向“智能驱动”跃迁。
分拣是物流链条的核心环节。京东物流的“智狼”货到人系统能够利用12米净空实现 “秒级拣货”，准确率达99.99%。
韵达则在转运中心自动化分拣设备集成了AI智能纠错功能，通过高精度扫描仪和红外感应装置实时追踪包裹轨迹。当检测到误分包裹时，系统会立即触发声光报警，工作人员可及时更正，避免跨区域运输延误。
中通快递借助机器视觉技术，有效减少错分，错误率降低至万分之四以下。“中通北方总部项目全面引入行业领先的大小件自动分拣系统，中心单套分拣系统每小时可完成约7万件快递的精准分拣，整体操作效率较以往提升超过40%，能够有效应对“双11”等业务高峰。”中通相关负责人介绍到。
而在售后客服环节，AI几乎成为各大快递企业提升服务响应效率的核心工具。韵达速递相关负责人表示，韵达“小达”客服机器人基于人工智能技术，通过自然语言处理、语音识别及机器学习等手段，实现客户问题解答与服务的智能交互。其核心功能包括需求理解、自动化应答及解决方案推荐。
极兔也在该场景落地了主动异常预警，通过使用机器学习模型，实时判断每一票运单未来在用户侧履约时是否会有客诉风险，使其能够提前感知潜在风险并介入处理。极兔相关负责人表示，“从上线效果来看，时效类型客诉工单的50%-73%能被模型提前找到，并且是在真实客诉产生之前平均3-5天就感知到，而这时如果人工去看这一单的时效数据，很可能还未感知到明显风险。这一技术的应用对于极兔客诉率指标的降低有直接作用。”
以渐进式路径，追求最优投入产出比
值得注意的是，AI技术在物流业的投入，绝非简单的“用了就能省钱”，而是一个动态的、战略性的权衡过程。为了在成本投入与效率提升之间实现平衡，韵达的核心策略是：聚焦核心业务场景，优先在能产生即时效益和规模效应的环节进行投入。例如，在枢纽转运中心大规模应用自动分拣系统，通过AI算法优化包裹路径，虽然前期有硬件和研发投入，但显著提升了分拣准确率和效率，降低了长期的人工与错分成本。
韵达速递相关负责人告诉记者，“我们不强求一步到位的‘全盘AI化’，而是采取渐进式路径。通过试点项目验证技术的可行性与ROI（投资回报率），成功后快速复制推广，让科技投入带来的效率提升和成本节约，反哺下一轮的技术创新，形成良性循环。这样既控制了单次投入的风险与成本，又能通过持续迭代，系统性提升全网效率，最终构建企业长期竞争力。”
极兔则通过搭建人工智能基础设施，通过整合算力资源来降低开发成本。极兔相关负责人表示，极兔基于云原生打造一套AI人工智能算力云平台，将异构计算资源和存储资源汇集到算力池中进行灵活调度。在自建的训练GPU 集群上，充分整合算力资源，保障训练核心的稳定，显著减少训练异常时间，帮助人工智能应用的开发流程加速和开发成本降低。
“AI+”助推快递物流业智能化转型
今年以来，“人工智能+”行动持续推进，政策红利加速释放，为物流快递行业智能化转型注入强劲动能。“我们已全面启动人工智能+交通运输“十百千”创新行动，系统推进场景开放和示范应用。聚焦智能驾驶、智慧公路、智能铁路、智慧航运、智慧民航、智慧邮政、智能建养、智慧出行服务、智慧物流和智能安全监管等‘十’大关键领域，布局超‘百’项试点示范，带动上‘千’家创新主体参与，营造‘千帆竞渡、百舸争流’的浓厚创新氛围。”10月29日，在交通运输部的例行新闻发布会上，交通运输部科技司司长徐文强讲到。
在鼓励物流运输行业创新应用人工智能技术的氛围下，极兔相关负责人也希望政府可以研究相关政策，设立专项资金，用于支持物流快递企业的人工智能技术研发和应用。同时，对于采用人工智能技术的企业，可以给予税收减免、贷款优惠等政策支持。
未来，随着算法迭代与算力提升，人工智能将逐步实现从“辅助决策”到“自主决策”的跨越，这也将推动快递物流向更高效、更智能的形态演进。韵达在这方面的核心规划是：推动AI从“运营效率提升者”向“商业模式赋能者”与“战略决策支持者”演进。
韵达相关负责人进一步讲到，在决策智能化方面，韵达将构建更强大的“决策AI”，利用强化学习、数字孪生等技术，对公司战略布局、网络规划、资本开支等进行模拟与优化，实现从战术层到战略层的智能决策支持。在中转、运输、末端等环节，深化机器人与AI的融合，朝着“无人化”和“自适应”运营方向探索，实现系统自主响应与处理大部分常规运营事务。在实现路径上，韵达将坚持“自主研发+开放合作”双轮驱动。一方面加大核心算法与平台的研发投入；另一方面积极与顶尖科技公司、高校及研究机构建立联合实验室，共同攻关前沿技术，并通过试点项目快速验证和规模化应用，确保技术规划扎实落地。（本文将刊载于《中国物流与采购》杂志2025年第23期）
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