Lean AI：C.H. Robinson 的供应链智能转型实践
两年前，C.H. Robinson 面临货运市场数十年来最严峻的挑战：货量下滑、利润承压。在此背景下，公司启动了一场以AI驱动的深度转型——不是简单引入技术，而是重构运营逻辑。
从战略到方法论：Lean AI 的确立
2023年，新任首席执行官 Dave Bozeman 明确提出：持续增长依赖于更快的问题解决能力、更严格的量化衡量与更强的执行力。这一理念成为Lean AI框架的核心基石。
Lean AI 是一套以纪律性为内核的AI创新方法论，融合精益管理原则、一线物流专家经验与前沿AI技术，在最大化价值的同时系统性减少浪费，打造更智能、更快速、更高效的全球供应链体系。
（注：Lean AI 指通过高效架构与智能算法设计，实现供应链可视化与自动化协同的核心技术体系）
资本市场高度认可的AI落地范式
短短两年内，C.H. Robinson 已连续七个季度实现业绩超预期，在行业整体低迷中逆势提升生产效率与利润率。
德意志银行称其为“被低估的AI标的”；富国银行评价其为“建设性落地AI的清晰范例”；摩根大通强调，公司正依托生成式AI与智能体AI（agentic AI）逐步成为行业颠覆者。
始于源头：Gemba驱动的真实问题解决
Lean AI 始于工作发生的源头。团队运用 Gemba（现场观察法）识别流程瓶颈，挖掘改进机会，确保每个AI项目都锚定客户真实痛点，而非停留于技术构想。
典型案例如报价流程优化：过去员工需人工审核数万封邮件报价请求，响应慢、成本高。研究表明，货主若未能及时进入即期市场，同一票货物最终支付价格可能高出23%–35%。
为此，公司开发AI模型自动识别报价邮件并直连定价系统，将平均响应时间压缩至32秒。客户获得更敏捷、更具竞争力的报价；员工则转向高价值工作——客户沟通与定制化方案设计。系统同时支持人工审核与持续反馈调优，兼顾精准性与业务灵活性。
这种“问题定义→方案测试→人工监督→量化验证”的闭环，已成为C.H. Robinson 全公司范围落地AI的标准范式。
成果可衡量：7项关键数据印证实效
成果数据本身最具说服力：
- 01 两年内生产效率提升超40%（以人均日发运量计）；
- 02 300多万项运输任务由agentic AI完成；
- 03 每天处理5,500单整车运输订单，由订单智能体全自动执行；
- 04 零担运输订单自动化率由50%提升至75%；
- 05 订单智能体每天节省约600小时人工工时；
- 06 预约智能体已在43,000个地点完成提货与交付调度；
- 07 客户切身受益于更快上市速度、更可靠服务表现及持续优化的供应链运营。
（注：agentic AI 指可自主理解业务需求、协调多个智能体并完成复杂任务的下一代智能技术体系）
自主研发：掌握核心AI能力的关键优势
在通用AI工具泛滥、概念大于落地的行业环境中，C.H. Robinson 的路径尤为独特：不依赖外部成品，而是以深厚的物流专业知识为基底，依托全球规模最大的物流数据库之一，自主研发大部分AI能力。
正因核心能力掌握在内部，公司得以快速迭代、实时优化，并将创新成果无缝扩展至全球业务网络。每一次改进产生叠加效应，每一项自动化变得更智能，每一个结果持续放大为客户与承运商创造的价值。
