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本文作者：贵州丰茂供应链管理股份有限公司董事长谢明浩
2026年，我们在丰茂内部做了一次持续两个月的开发赛马。
丰茂有一个社团组织叫“丰云会”，成员来自调度、财务、出纳、安全等不同岗位。这次赛马的一边是七八名专职数字化开发人员，另一边是借助AI工具参与开发的财务、调度等业务人员。
开始时，我认为专业开发团队做出来的产品应该更成熟。两个月后，我们把成果放在一起比较，结果有些出乎我的预料：非专职开发人员做出来的工具，在一些方面反而更有延展性，也更有想象力。
复盘以后，原因并不复杂。财务和调度人员不熟悉Python、Java和技术框架，但他们每天都在处理具体业务，知道哪些工作重复最多、哪些流程容易出错，也清楚自己有什么需求。过去限制他们的是开发能力，AI降低了这部分学习成本。
培养一名成熟的调度员，通常需要两三年。冬天、夏天要经历，旺季、淡季要经历，车辆在途、工厂排队和临时异常也要处理。相比之下，“丰云会”成员经过几个月的学习和实践，已经可以掌握一些AI工具，尝试开发与本职工作相关的功能。
长期积累的调度、财务和安全经验的岗位，过去并非没有数字化需求，他们缺少的是把需求转化为工具的技术手段。AI会写代码以后，技术能力会越来越容易获得，技术的鸿沟正在快速地被填平，将更多体现在对业务和管理的理解上。
贵州丰茂供应链管理股份有限公司董事长谢明浩
AI降低了开发成本
运营经验决定系统能不能解决问题
我以前学的是软件工程，后来偶然进入物流行业。刚开始接触公路运输时，我是一个门外汉，对车辆运营、驾驶员和现场管理都缺少理解，踩过很多坑，也曾经想过放弃。
后来我意识到，继续做物流，就必须把每次遇到的问题和形成的处理方法沉淀下来。丰茂最早开发TMS，也是为了把现场经验转化为可以执行的规则。
我们的顺序一直比较明确：先做标准化，再做数字化，最后做自动化。
标准化是先把业务怎么做讲清楚。什么情况下应该怎样调度，单据如何审核，费用怎么核算，运输异常如何处理，都要形成相对稳定的规则。数字化是把这些规则固化到系统里。自动化则是在规则和数据足够完整以后，让系统代替人工处理大量重复工作。
操作标准没有形成，系统只能记录问题，很难解决问题。企业对现场管理的理解越深入，系统里能够沉淀的有效规则才越多。
过去，企业做数字化需要长期投入专业技术人员。业务部门提出需求，开发人员负责实现，中间还要经过反复沟通。车辆和人员规模较小的物流企业，很难长期承担这笔投入。
大量利用AI的自主开发以后，开发和学习成本都在下降。企业可以先让熟悉业务的人员参与工具设计，围绕具体问题开发简单功能。专业团队负责底层架构、数据安全和复杂系统，业务人员则把长期积累的需求和经验直接带进开发过程。
技术门槛虽下降，但各企业做出来的系统水平差距仍然很大。大家都能使用AI以后，差异会重新回到业务本身：企业是否真正理解客户、设备、人员、安全和成本，能不能把这些理解整理成清晰的操作规则。
把运营经验写进系统
业务增长才不必同步增加管理成本
数字化有没有价值，最终要回到经营结果上。
2020年前后，丰茂物流相关业务规模约为2亿至3亿元，涉及物流业务的管理人员有170多人，其中财务人员超过60人。物流订单数量大、结算环节多，当时大量工作需要依靠人工完成。
到2025年，仅丰茂供应链并表公司的营业收入就达到19.98亿元。业务规模扩大很多，相关管理团队与此前相比基本保持稳定，人数只有小幅波动，没有跟着业务规模同步增加。
现在丰茂的财务团队只有13人。这13个人除了负责丰茂供应链的财务工作，还要承担部分未并表公司的财务监督。丰茂供应链属于挂牌公众公司，信息披露、财务核算和内部管理的工作量并不小。
人员减少以后，工作效率没有下降，部分岗位还可以转向业务开发。过去由人工完成的核算、结算、单据审核和数据整理，已经大量交给系统和数字员工。丰茂目前部署了100多个数字员工，很多重复性工作由机器人和AI处理。
数字化也改变了企业内部的管理方式。过去发现问题以后，管理人员往往要开会、培训，反复强调流程和责任。现在，一些已经明确的处理逻辑可以直接写进工具。员工按照系统规则执行，管理人员不需要针对同一个问题反复沟通。丰茂内部与经营管理相关的会议也在减少。
这背后是一笔很具体的管理账。
假设一辆运输车的购置成本约为60万元，目标是在前4年收回车辆投资，按每年25%的回收。车辆继续使用到6年，由于设备逐渐老化，之后的每年回收率在20%。扣除后期维修、能耗等因素，再计算车辆残值10%，6年累计收益约为50%，大约30万元，平均每年约为近5万元。
假设一名管理人员的平均完全成本约为14万元。这个数字包括工资、社保、差旅、报销，以及办公场所和食宿等分摊费用。接近3辆车一年的利润，才能覆盖一名管理人员的完全成本
一些中小车队只有20辆或30辆车，管理人员增加几名，车辆创造的利润很快就会被管理费用消耗。经营者核算单车毛利时感觉还有利润，等到人员、办公和管理费用全部分摊进去，实际利润可能已经很少。
我调研过不少危化品物流企业，很多传统企业的管理人员，与车辆的比例通常在1∶4到1∶6左右，如果这个比例要达到1:10以上，企业还要长期、稳定地维持安全和效率管理，就更需要数字化系统承担大量基础工作。
运营能力能够跨车辆和团队复制
物流企业才会更值钱
数字化控制管理成本以后，还需要能够落地和复制。
大多数物流企业采用单次调度。调度人员把一辆车从A点派往B点，任务下达以后，驾驶员按照原计划执行，只有遇到特殊情况，调度人员再重新安排。
丰茂采用的是多次调度。管理系统会根据道路拥堵、工厂装卸、车辆排队等实时信息，遇到运输任务可优化时，自动完成动态调整车辆指令，不用人工再做出干预。
如果一公司车辆数达到几百或上千辆后，完全依靠人工判断道路、工厂、订单和车辆状态，调度人员很难持续完成复杂计算。自动调度系统可以同时处理更多实时信息，并根据预设规则不断调整方案。
这个结果依靠的不是提高车辆行驶速度，而是减少装卸等待、无效排队和不合理调度。
系统能够完成多次调度，背后仍然是运营经验。工厂等待多长时间需要调整任务，哪辆车适合补位，改派以后怎样同步电子围栏和运输信息，都需要形成具体规则。
这些规则只掌握在少数调度员手里，企业就很难扩大车辆规模。经验进入系统以后，同一套管理方法可以覆盖更多车辆，也可以复制到新的区域和团队。
这些年，丰茂参与过国内并购和合资，在海外也设立了一些公司和机构。不同团队的意见、习惯和企业文化很难在短时间内统一，但订单怎么执行、车辆怎么调度、单据怎么审核，可以先按照同一套规则操作。数字化工具先统一经营管理方式，团队再在业务运行过程中逐步磨合。
海外业务的文化差异更大，统一操作规则的重要性也更高。管理者不可能在每个区域长期依靠开会、培训和现场盯守维持标准，系统必须承担一部分管理职能。
未来，物流市场还会出现更多合并和资源整合。集采能力、网络规模和资本实力都很重要，但企业能不能把一支新团队、一批新车辆和一组新业务快速接入现有管理体系，同样决定整合效果。
数字化系统也是物流企业运营能力的一张画像。它反映企业如何理解客户、车辆、驾驶员、安全和成本，也决定这些经验能不能离开少数管理人员，在更大范围内复制。
AI会继续降低软件开发和数字化工具的使用成本。技术越来越容易获得以后，长期积累的运营经验、管理标准和现场判断反而更难复制。能把这些经验写进系统，并持续转化为管理效率、车辆运营效率和跨区域复制能力的物流企业，会更值钱。
