2026云栖大会上，我主持了一场物流出行领域的圆桌，几位嘉宾自然都是这个领域内的专家。我们谈得比较尽兴，也就有点超时。所以在让每个嘉宾一句话谈谈AI愿景的时候，我就只留了一分钟的时间。 圆桌超时其实并不少见。但我想说，看到提示器时间倒数之后，嘉宾们的语速之快，简直破了纪录。但我马上想到了原因。 来自物流出行领域的他们，可能天生对超时，就有一种真实的紧迫感吧。 听完全场，我的感受是：物流出行可能是AI“获得感”最强的场景，甚至没有之一。现在大家可能都不太爱接电话了，哪怕一些金融电信服务来电，但快递物流的电话，我们大概率会接的。这个行业和每个人的日常生活之间连着一根实在的线，而它天然又充满了摩擦。当AI开始消除这些摩擦的时候，也就意味着痛苦的减少，和幸福感的提升。 但这些摩擦并不容易消除，因为物流出行场景的复杂性远超许多人的想象。一单货或一次出行从发起到完成，至少要穿过交易、履约、判责三重环节，每个环节又牵涉司机、乘客或货主、平台等不同角色，任何一环出偏差都有即时后果，包裹丢了、温度超标了、乘客投诉了，没有模糊空间。阿里云智能集团公共云事业部解决方案架构部副总经理鲍远松在主题演讲里把AI进入业务分成四层：理解、判断、规划、执行。他的判断是，有标准、有证据、可回溯的场景会率先规模化，而跨环节、多角色、与真实世界持续交互的复杂场景正在逐步突破。 这场论坛上分享的案例，大体就沿着这条线展开：从边界清晰的地址定位、客服分流，到多方博弈的货运撮合，再到与物理世界直接打交道的安全管理。 理解：或许不用打那么多电话 物流行业的摩擦不是什么商业难题，具体某一个微观案例，并不需要天才级的头脑来解决。它是大量的、琐碎的、每天都在发生的一个个沟通和等待。 快递场景是理解这种摩擦最直观的入口。 我们经常会在路上看到快递员一边递送一边打电话：你在不在家？能不能放门口？什么时候方便？有些小区是新建的，地图还没更新；有些地址写得不完整，到了才发现找不到楼。一天打上百个电话，相当一部分是无效沟通。 中通科技基础平台负责人肖文科在演讲中给了一个规模锚点：即便在业务淡季，中通每天的包裹量也超过一亿件。在支撑这一业务规模的网络中，任何一个环节的小改善，都可能累积为可观的经营收益。 在一线取派中，中通精准地址结合文字地址、地图、历史取派位置和业务员轨迹，持续优化地址模型与地址库。在达到高置信度的地址中，取派点位或楼栋级定位准确率达到99.98%。 实际履约产生的位置反馈，经验证后持续用于校正模型，逐步形成一张不断更新的经营地图。这张地图不仅支持取派作业，还能帮助网点分析件量分布、人员负荷和服务半径，将一线经验沉淀为全网可复用的网络资产。 快递员打出去的电话少了，打进中通的电话同样需要AI来接。 中通的云呼网络连接4个总部呼叫中心、近7000个网点的云呼节点及数十万名业务员，高峰期热线每分钟来电接近2000通。AI在云呼网络前端理解诉求、查询信息并处理标准问题，其他问题则转接至后续服务环节。针对真实通话中的噪声、方言、打断和连续对话，中通与阿里云持续优化语音识别与交互能力，提升AI对快递业务诉求的理解能力与对话流畅度，以支持高峰期的稳定服务，减少用户重复描述、无效转接和等待。 判断：老板关心的问题都不一样 如果说精准地址帮助的是在路上跑的人，判断这一层帮助的是做决策的人。 在经营分析中，总部、管区和网点面对的问题不断变化，固定报表难以覆盖所有临时需求。中通基于Qwen模型自主建设Data Agent，重新梳理业务对象、指标口径和经营规则，让模型理解数据背后的业务含义，支持业务人员围绕具体问题开展分析、连续追问。 目前，系统覆盖超过2000名经营管理人员，月均完成约1.8万次分析任务，典型专题分析耗时从过去的多天缩短至10至20分钟。区域市场份额出现变化后，业务人员可以进一步追查异常客户、涉及行业和货量去向，并将分析结果转化为客户核查、成本改善等任务。 数据分析帮的是坐在办公室里的人，在转运中心，AI要判断的是分拣线上正在发生的问题。 在转运中心，机器视觉的应用不止于识别异常，更强调与现场管理和处置流程的衔接。针对错分、堆积等问题，系统通过视觉识别发现异常，再借助3D可视化定位问题，通过IP广播通知对应岗位处理，并进一步确认异常是否消除，推动现场管理从人工巡查、事后追责转向主动干预。 对于处置方式明确的场景，系统还能直接联动设备：识别到包裹卸错月台时自动停线，避免继续错卸；检测到皮带线持续无包裹时下发休眠指令，降低空载能耗。 对中通而言，AI上线并不等于经营价值兑现，关键在于“持续使用、实际执行、指标改善”能否形成完整链路。 这样的AI能力建设，一开始可能看不到效果，但是先苦后甜。菜鸟物流科技AI渠道解决方案负责人童刚在圆桌上分享了菜鸟的路径：去年，菜鸟针对1000多个物流