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“大模型再强大，如果不跟产业和场景结合就没有价值。对于物流行业来说，2023年大模型行业的突然爆发并不仅仅是快递物流+AI的起点，更是快递物流行业重构的重要锚点。”

2026年1月16日，第六届深圳企业创新促进大会暨深圳工业总会2025年度年会在深圳五洲宾馆召开。快递100总经理陈登坤受邀发表《AI领创方法论大模型落地应用新范式》主题分享，首次对外发布快递100沉淀三年的AI领创方法论。

这是一场迟到的总结。

当大模型技术席卷全球时，所有行业都在探寻人工智能的落地路径，不少企业还在观望犹豫时，快递100已经率先行动。

2023年10月，快递100与百度文心一言AI插件平台合作，开发出“查快递”AI应用，用户通过语音或文本对话就能查询物流信息，直接带领行业从搜索时代跨入AI时代。

仅仅半年后，快递100又在百度智能云全球生态大会上发布“AI寄快递”，成为行业首个快递物流AI原生商业化应用，实现一句话寄快递、一张图寄快递，寄件流程从3分40秒缩减至19秒。

而在端侧智能领域，快递100深度融入华为鸿蒙生态，成为HarmonyOS Next首批开发合作伙伴，推出“纯智快递100”应用，入选华为开发者大会2025“首批50+鸿蒙智能体”，斩获鸿蒙生态AI智能创新奖。

随后，vivo、OPPO、荣耀等多家手机厂商也抛出橄榄枝，快递100成为多家AI手机首选快递服务应用，先后荣获OPPO年度潜力合作伙伴、荣耀智能体新生态最佳协作奖、vivo全新系统首发合作伙伴等多项荣誉。

截至2025年底，快递100旗下AI相关产品已覆盖2.7亿个人用户、165万快递员、250万家企业客户，构建起全球最大的快递物流数智图谱，其AI领创方法论入选中欧国际工商学院EMBA课堂案例，快递100也因此荣获福布斯中国人工智能新锐企业。

对于快递100来说，AI领创方法论发布不是结束，而是一个新的开始。这背后，是一家脱胎于金蝶的技术公司，在AI浪潮中三年狂奔的缩影。

AI大潮下的物流变局

“快递100没有先知能力，我们最初也有恐慌，怕用户不再使用我们，而是直接问大模型就够了。”

故事开始于2023年年初，生成式AI出现打破了人们对人工智能的固有认知。这一年，中国人工智能核心产业规模突破5000亿元，同比增长18.6%。

其中，物流成为AI应用核心场景。在此之前，物流行业AI应用多是人脸识别、路径规划等判别式AI，集中在单一环节优化。而随着头部企业闻风而动纷纷加码自研大模型，菜鸟推出“天机π”、京东物流发布“京东物流超脑”、顺丰上线“丰知”，巨头们纷纷聚焦自身仓储、分拣、路径规划等“自用型AI”，掀起一场降本竞赛。

接下来却是行业痛点迅速暴露，中小快递企业AI转型无门，缺乏技术和资金实力；跨品牌物流信息割裂，企业和消费者需要在多个系统间切换；消费者不再满足于“查轨迹”，对时效预判、异常预警的需求激增；传统聚合平台能提供基础服务，但无法提供智能决策支持。

数据显示，尽管2023年物流领域AI专利申请量同比增长28%，但70%集中于头部物流企业，行业AI应用呈现“强者愈强、弱者缺位”的马太效应。

与之相比，快递100选择了一条不同的路径。2023年8月，公司正式启动“AI IN ALL&ALL IN AI”战略，同步接入百度文心一言等主流大模型。

“我们不跟快递公司竞争，他们擅长单点批量发货，我们去做他们不愿意做、做不了的事情。”陈登坤说。

依托连接全球3000多家快递物流服务商的资源优势，快递100意识到，在AI时代到来时，快递公司暂时做不了的事情恰恰是AI如何从云端走向地面。聚焦全行业共性AI需求，快递100在AI客服、AI查快递等领域开始商业化落地。

资源迅速到位。

当年，快递100研发投入即提升至营收35%以上，其中80%用于AI研发，这让快递100得以迅速搭建起一支完善的AI技术攻关小组。

2023年10月17日，行业首个快递物流AI原生商业化应用“快递100查快递”在文心一言插件平台“灵境矩阵”成功上架。用户通过语音或文本对话输入查询提示词，就能实时获知详细物流情况，查询流程从分钟级压缩至秒级。

随后，“AI查快递”在豆包、元宝、小艺等智能体平台相继上架，“平台型AI赋能”的可行性得到充分印证。

2024年，快递100成为华为鸿蒙首批原生应用合作伙伴，启动端侧智能布局，这也为后续“端云协同”方法论埋下伏笔。

“这样的迅速决定帮助快递100领先行业至少半年，很多公司看到我们和百度合作后，才想到去做AI应用。”陈登坤回忆，后来有快递公司负责人跟他抱怨，“你们把我们卷死了，现在都在加班加点研究如何进行AI布局。”

金蝶底色支撑的快递100AI高视角

“我们不是从零开始做AI，金蝶27年的SaaS积淀、ERP级数据治理经验，让我们从一开始就跳出了‘单一物流链路优化’的局限，具备了服务全行业的底层能力。”

与绝大多数传统物流公司不同，快递100的诞生自带技术基因。2010年，金蝶团队在上海调研ERP客户时，发现了一个普遍痛点。

生产制造企业产品发给下游客户后，客户总会反复追问三个问题：货发了吗？货到了吗？货什么时候到？为了解决这三个问题，企业不得不设置专门的物流跟单员，专门跟踪物流进度，效率低下。

当时的金蝶，在企业管理云SaaS领域已有多年积淀。团队想到，能不能把ERP技术延伸到企业外部，与互联网技术融合，开发一个快递物流聚合平台，把所有快递公司接口整合起来，让客户直接接入自己的系统。

“只要当时有一个人说，这个问题该找物流公司，不是ERP公司该管的，快递100就不会诞生。”回忆起诞生历史时，陈登坤如此表示。

快递100创始团队多来自金蝶云服务事业部，自带企业级服务思维。金蝶在多租户架构、数据安全、企业级协同等领域的积累，更是直接复用至快递100的B端产品开发。如快递100在2023年推出的“百递云·企业快递管理SaaS”，就借鉴了金蝶ERP多组织协同经验，可实现多快递公司运力智能调度。

而在技术能力背后，金蝶ERP“苦活脏活累活”的基因也让快递100拒绝短期流量导向，坚持15年打通全球3000家快递公司数据。这种“长期主义”在AI时代发挥了关键作用，避免了“数据根基薄弱”的致命问题。

“做ERP的都知道，数据是核心资产，没有15年的数据积累，AI模型就是空中楼阁。”陈登坤说。

这种基因也决定了快递100的差异化视角，物流公司的AI更聚焦“优化自身成本”，快递100则延续金蝶“服务全行业”的思维，聚焦“打通数据壁垒、提供共性解决方案”。快递100不绑定单一快递公司，坚持中立性，构建跨品牌的快递物流网络数智图谱；产品设计兼顾消费者、快递员、企业，形成全生态覆盖，而非局限于某一环节。

数据与技术的厚积薄发，成为快递100 AI布局的底气。2010年至今积累的快递轨迹、网点布局、运力波动等数据，为AI模型训练提供了核心素材。截至2025年，快递100推出的快递物流网络数智图谱覆盖国内10余家品牌快递公司、4300多个转运中心（含中转站/交换站/接驳点/城市服务中心）、26万多个快递网点（含二级网点/承包点）、1.15亿多条运输线路、370多万名快递员，无需从零积累。

早期自主研发的API开放平台、物流信息识别技术，经AI升级后快速转化为核心竞争力。智能单号识别准确率达99.8%，为AI原生应用开发节省60%时间。传承金蝶基因，勇做数智先锋，快递100快速通过国家高新技术企业认证、等保三级认证，为AI产品商业化扫清合规障碍。

“金蝶给我们的不仅是技术，更是一种思维方式，让我们从企业服务的视角看物流，而不是局限于物流谈物流。”陈登坤说。

深耕行业，踩破泡沫

“AI领创方法论不是规划出来的，是踩出来的。那些年我们试过的所有坑，最终都变成了‘避坑指南’，而核心就是守住‘技术服务场景’的底线。”

对迅猛发展的新技术，从有些紧张到迅速拥抱，快递100只用了一个简单的数字：99.4%。

此前，客服问题一直让快递100有些头疼。一般来说，客服系统会提供几个标签让客户选择，比如“重量异常”“虚假揽收”，但客户选择的标签往往和实际问题不符，导致问题无法快速解决，还要二次进线投诉。“这就像普通人去医院看感冒，却不知道该挂呼吸科还是发热科，只能乱挂。”陈登坤说。

当AI时代到来，这个问题被迅速解决，答案正是大模型的意图识别能力。

快递100把AI部署在客服接线最前端，不管客户选什么标签，直接分析客户描述的实质内容，理解意图后再分发问题。调整后，意图理解准确率达到99.4%，效率大幅提升。

这让团队意识到，大模型不仅能对话，还能真正干活。但随着AI应用逐渐深入到查快递、寄快递等场景，问题又逐渐出现。

引入AI寄快递能力初期，AI的交互非常生硬，大模型偶尔还会生成幻觉，输出不符合要求的内容。这是因为快递100对接的企业系统极多，对大模型生成的可控性、稳定性和规范性提出很高要求。

“没有一个大模型是万能的，每个大模型都有自己的特长。”陈登坤说，有的擅长意图理解，有的擅长地址解析，有的则擅长归纳数据。

“如果把自己绑定在一个大模型上，发展就会受限。”基于这个判断，快递100开始构建“「百递云GPT」”，集各家模型之长，形成混合智能架构的大模型应用开发平台，根据不同场景灵活调度，平衡效果与成本。

这个架构后来荣获“AIGC最佳实践案例”，也成为AI领创方法论的重要支撑。

而在数据层面，快递100同样遇到了艰巨挑战。据国家邮政局数据，快递业务量完成1990亿件，同比增长13.6%，日均业务量约5.45亿件（1990亿÷365≈5.45亿），单日最高业务量达7.77亿件。

与此同时，海量包裹数据（如运输节点、线路信息等）依旧多为半结构化、形态杂乱，直接应用难度大，对数据治理与结构化处理的需求进一步提升。物流线路每个节点的到达和离开时间是非常关键的信息，但节点间的停留和运输时长分布特征不明显。为了更好地利用这些数据，快递100决定对数据进行清洗、建模以及模型训练等工作。在绝对安全的前提下解析数据规律，通过规律预测未来，而不是直接使用原始数据。经过13个月思考、迭代和优化，2025年6月13日，中国首个快递物流网络数智图谱正式发布。

这个图谱解析了中国快递物流的运行规律，支撑智能时效预估、异常预警等核心能力。发布初期，预测准确率只有80%，经过持续优化，现在已达到95%，数据更新频率更是达分钟级。

随着快递100在技术方面不断取得突破，快递100的AI应用从“单点突破”走向“全链路覆盖”：用户侧使用AI寄件，可实现自然语言下单、智能地址纠错，寄件流程从3分40秒缩减至19秒；快递员使用AI揽件助手，能智能派单、规划路线；企业使用AI费用核算，让企业对账效率提升50%以上。

“实践出真知，所有的方法论都是从具体场景里提炼出来的。”陈登坤说。

AI领创方法论：物流行业的落地手册

“AI领创方法论不是专利，而是快递100用两年时间、上百个项目验证的‘AI+物流’落地手册。核心目标是让行业少走弯路，让大模型真正走进产业深处。”

2025年12月，经过长达两年摸索，快递100的AI领创方法论在深圳企业创新促进大会正式发布。此时，快递100的AI产品已覆盖250万家企业客户、2.7亿个人用户，165万快递员与网点经营者，落地案例入选中欧国际工商学院EMBA课堂，具备了方法论输出的行业基础。

支撑AI领创方法论的核心是“端云协同+两个结合+MCP化”。

端云协同指端侧和云侧智能协同推进：端侧聚焦鸿蒙、vivo、OPPO等AI操作系统，做地址识别、离线查询等轻量功能；云侧基于混合大模型架构，做时效预估、异常分析等复杂计算，最终实现“应用找人”而非“人找应用”。

在鸿蒙系统上，快递100推出APP、元服务、智能体、服务卡片多种产品形态：用户聊天时提到快递号，应用会自动弹出查询入口；收到地址信息，马上就能生成快递单，无需手动打开应用。

“你不需要我的时候，我静静在后面等待；你需要我的时候，我就温柔出现，不打扰你。”陈登坤这样形容端云协同的价值。

两个结合即AI与数据结合、AI与场景结合：前者通过整合多快递公司数据，在规避隐私风险的前提下，提升模型泛化能力；后者建立“场景需求-技术开发-效果验证”的闭环，确保技术不脱离业务。

MCP化则是将30多款物流API封装为标准化MCP Server，接入百度、阿里、腾讯等AI平台，降低行业接入门槛，推动物流AI能力普惠。

而在三大支柱背后，则是快递100旗下“快递物流数智图谱”和“百递云GPT平台”构成的技术底座。这个底座具备自我进化能力，新场景开发周期缩短至1-2个月，可支撑多场景AI产品快速迭代。

与传统物流AI相比，这套方法论有着本质差异。

视角差异上，它摒弃了“单一企业优化”的局限，聚焦“全行业效率提升”，方法论可被中小快递企业、电商商家、制造企业等多主体复用；模式差异上，它不依赖单一技术或大模型，构建“技术-场景-产品-用户”的内生增长机制；让没有能力自研的企业也能享受AI红利。价值差异上，它除了降本增效，更注重“创造增量价值”，通过智能时效预估，提升商家下单转化率，为快递公司带来更多退货订单。

更重要的是，快递100的AI领创方法论，已经在多个场景得到落地验证。

如物流行业中最重要的电商场景，商家通过“AI寄件+时效预估+异常预警”全链路解决方案，物流管理成本有效降低，客户满意度有效提升。有做火锅底料的商家反馈，消费者下单后希望知道第二天能不能收到，智能时效预估满足这个需求后，投诉率大幅下降。

“我们的AI领创方法论不是颠覆，而是补位。”陈登坤说，“快递100作为物流产业链重要的链条之一，不是需要改变行业，而是要做行业其他参与者不愿意做或者做不了的事，共同服务好客户。”

方法论的极致进化与AI+物流的终极想象

“方法论的生命力在于落地，我们的目标不是成为AI技术的领跑者，而是成为AI赋能物流行业的‘摆渡人’——让每个企业都能低成本享受到AI红利。”

发布AI领创方法论后，快递100明确了未来三年的战略目标，核心依然是坚持AI领创，深化“两个结合”，赋能行业和客户，迈上高质量发展轨道。

量化指标清晰明确：智能时效预估从目前1000家到覆盖10万家企业客户、寄件订单从百万单每日到三百万单每日、万家企业使用“百递云·企业快递管理SaaS”、解放3000万行政人员的繁琐对账工作。

“这是一场硬仗，”陈登坤表示，“需要把已经验证的智能化产品规模化推广，检验产品是不是真的好。”

场景拓展方面，快递100计划向供应链上下游延伸，覆盖生产预测、库存管理、末端配送等环节，构建“全链路供应链AI解决方案”。

生态共建也在推进，快递100已成为中欧AI产学研平台共创伙伴，未来将联合高校共建实验室，开放技术底座，与行业伙伴共同探索AI智能体、跨境物流AI等新方向。

更重要的是，快递100提出的AI领创方法论，绝不仅仅是刀刃向内改变自身，而是推动物流AI从“头部专属”走向“普惠化”。

首先，这套方法论降低了行业准入门槛，标准化输出让中小物流相关企业无需高额研发投入即可享受AI红利，缓解了行业AI应用不均衡的问题；其次，方法论引导行业从“技术竞赛”转向“价值竞赛”，避免企业盲目跟风自研大模型，中小快递公司通过接入快递100 API即可获得时效预估能力，实现低成本转型；最后则是赋能产业升级，推动物流行业从“劳动密集型”向“技术密集型”转型。

故事讲到现在，一切或许都要回到快递100成立时的初心，即客户提出的三个问题：货发了吗？货到了吗？货什么时候到？

快递100的AI征程，是金蝶技术基因在物流行业的延伸，更是平台型企业在AI时代的差异化生存之道。

它的AI领创方法论，核心并非复杂的技术公式，而是“技术服务场景、能力赋能行业”的朴素逻辑。没有盲目跟风自研大模型，而是聚焦自身优势，整合行业资源，在自己擅长的细分领域深耕，最终在“一米宽的地方打了一千米深的井”。

在AI重塑产业的浪潮中，真正的领创者，不仅能抓住技术风口，更能为行业提供可复制、可落地的成长路径。

这或许就是快递100给AI+物流行业的终极答案：伟大的技术最终要服务于产业，伟大的企业最终要创造行业价值。AI不是空中楼阁，只有深入产业、深入场景，才能发挥真正的价值。而这，也是所有技术创新的终极归宿。