AI与新能源相遇,物流如何突破单点提效?|AI物流

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物流现场的变化，常常比计划快一步。

临时加单、车辆晚到、补能等待，都会让原来的运输安排发生变化。调度员的经验，很大一部分就用在这些调整上。如今，数字员工开始尝试接手其中的工作，AI也因此走进了一个需要随时应变的现场。

9月8日，在上海举行的“智运生态：物流的未来”发布会上，词元派森与鸿途智慧联合发布“智运引擎”。双方将数字员工与车辆、能源及运营系统连接起来，尝试让任务安排随着现场变化及时调整。

这项合作把两类积累带到了一起：词元派森团队对物流业务流程的理解，以及鸿途智慧在车辆、能源和实际运营中的经验。合作进一步提出的问题是：当订单、车辆与补能能够协同安排，单个岗位、单辆车的效率改善，能否转化为整项运输业务的收益？

单点提效之后

新的降本空间在哪里？

物流整体降本增效，还有多少空间可以从单个岗位、单辆车上挖出来？

棋盘资本创始人马宏在现场将个体效率与整体效率放在一起讨论。他举例，有些司机夫妻两人轮流驾驶，快递作业已经按秒计算。当个体的时间和劳动投入被利用到这个程度，继续依靠单点提效，能够带来的改善越来越有限。

棋盘资本创始人马宏

与此同时，物流链条中仍存在反复装卸、等待和资源衔接不畅等损耗。一个岗位做得再快，也可能要等上一个环节；一辆车运输成本再低，也可能因为货源匹配不足而空返。个体的高效率，并不会自动累加成整个链条的高效率。

进一步降本增效，需要把目光放到环节之间：让货源与运力更好匹配，让运输与补能协同安排，让业务与结算及时衔接。车辆和岗位上的改善，才能更充分地转化为企业的经营收益。

鸿途智慧创始人厉蒋将部分效率损失归结为车、货、能三个系统的割裂。

订单决定车辆去哪里，车辆状态影响任务能否承接，能源条件又约束路线和时效。如果分别安排，原本可行的计划可能在执行时需要反复调整。调度只看到车辆位置，却没有及时掌握电量；补能满足了续航，却打乱后续配送，这些都会消耗单点改善带来的收益。

因此，新能源车辆的应用效果，也与运输组织方式有关。车辆、货源和补能能够协同安排，能源成本的优势才更有机会留在经营账上。

AI在这里获得了一个具体的应用位置：把更多业务条件纳入任务安排，并根据执行反馈持续调整。它的价值，要看整项任务是否完成得更稳定、更有效率。

词元派森与鸿途智慧的合作，正是在这一层面发生。前者积累物流岗位规则和数字化经验，后者连接车辆、能源与运营数据，双方尝试共同处理跨越多个环节的问题。

“智运引擎

”如何连接订单、车辆和能源

“智运引擎”把两类能力接到了一起。

词元派森创始人栾剑锋在物流与供应链领域工作了23年，经历过软件开发、系统架构和企业信息技术管理，长期接触三方物流、专线、快递和快运业务。公司通过诊断、训练、派驻和迭代，将客户业务规则转化为数字员工能够执行的任务要求。

现场介绍的应收监察官，展示了这种能力如何进入流程：从对账、开票到回款，定位问题环节和责任人，建立有完成期限的督办任务；未完成时持续提醒，再按规则升级处理。

运输业务同样需要理解任务、责任与操作规范，还需要车辆和能源系统提供现场条件。

鸿途智慧围绕运力、能源、安全和资产四个体系组织车辆运营，通过车电分离、可充可换提供能源服务，连接订单调度、安全辅助及运营数据。栾剑锋特别提到，鸿途智慧还自持并运营一百多辆车，对车辆管理和业务组织有直接体会。

这使合作有了持续获得反馈的现场。数字员工给出的安排是否可行，车辆怎样执行，异常出现在哪里，都能在实际业务中检验。

发布视频呈现了双方希望实现的协同：新增任务进入后，系统匹配顺路车辆，联动调整路线与补能；途中出现疲劳风险，提示司机休息，并更新后续到达时间；任务完成，业务与车辆数据返回系统。

这套逻辑的重点，是一处条件变化后，相关安排能够共同调整。

栾剑锋解释，部分能力放在车端，部分放在总部，两端通过对话和联动形成协作网络。车辆既执行任务，也提供影响下一次决策的信息。

厉蒋现场披露，已有134个车辆节点在实际运营中运行词元派森的Agent。这说明合作已进入应用阶段，但不能由此推定，每个节点都已实现演示中的全部功能。

他同时介绍，自今年3月开始，鸿途智慧与合作伙伴开展相关物流业务，项目利润率由原来的3%提升至10%以上，并将现阶段称为“小试牛刀”。

这些属于企业披露的项目结果。现场未展开完整核算口径，也难以拆出AI、能源方案与运营管理各自的贡献。进入不同客户的线路后，货源、车辆和投入还会变化。

接下来要验证的是，空驶、等待、补能和异常处理分别改善了多少，以及扣除车辆、能源与数字员工服务投入后，客户能留下多少收益。

当晚，词元派森还宣布获得棋盘资本旗下棋兆新引擎的种子轮融资。马宏解释投资逻辑时，用“钻头”和“矿井”作比喻：技术能力要与行业深耕结合，团队知道需求在哪里，才能找到值得解决的问题。

这一判断也落在双方合作上。技术、业务经验与实际运营相互配合，才有机会将单个项目的做法，沉淀为能够持续交付的服务。

整体效率要靠多方共同交付

系统连接起来之后，还要进入客户的经营体系。

在电动物流世界CEO史瑞军主持的圆桌对话中，黑豹物流创始人杨光首先提出客户服务需求。他希望数字员工用于接货、派送和路由规划，改善客户体验，创造更多价值。

他也强调，新能源与AI涉及员工、车辆成本、财务管理和客户服务，场景方、硬件方、软件方需要深度协同。哪个板块能解决问题，就先从哪个板块开始应用。

这给整体协同提供了一条务实路径。企业可以先解决具体问题，再连接相关流程。客户参与定义任务、提供规则，服务商根据真实使用情况持续调整，局部应用才有条件向更大范围延伸。

栾剑锋也提出从点到线、再到面的推进方式。面对数据不完整、流程尚不规范的企业，先找到经营中的阻力，通过应用反馈逐步推动管理完善。

前韵达副总裁及CFO白云则把评价标准落在利润上。她以签合同时测算的利润为例，强调企业要通过每个环节把关，将预期利润真正留下。业务数据与财务要求应尽早衔接，避免业务完成后才发现损失。

这也说明，技术协同需要管理协同承接。系统发现了异常，要有人处理；车辆完成了任务，单据和结算要跟上。改善如果停在一个岗位，很难完整传递到企业利润。

当晚发布的智运生态服务联盟，希望连接更多产业资源。实物互联网联盟秘书长刘世宏提醒，各方还需要研究清楚合作怎样实现、参与者获得什么利益，才能建立持续投入的信心。

设备、软件、能源与运营服务来自不同主体，谁负责交付、谁响应异常、谁承担持续优化，都需要落实到项目。联盟能否发挥作用，也要看这些配合是否真正建立。

词元派森与鸿途智慧联合发布“智运引擎”，展示了AI与新能源结合的一条探索路径：围绕同一项运输任务，连接业务规则、车辆条件和能源安排。

接下来，这套协作还要在更多客户的线路和流程中接受检验。一辆车省下的成本、一个岗位提高的效率，能否穿过环节之间的损耗，最终留在企业账上，将决定这次技术结合能够走多远。