ToB物流企业普遍面临利润率低的行业挑战。根据Wind，2023年，物流的子板块按平均净利率排序，跨境物流(5.8%)>快递(3.3%)>仓储物流(2.7%)>原材料供应链服务(1.1%)>公路货运(0.7%)>中间产品及消费品供应链服务(0.6%)，大宗或者ToB物流相关板块利润率显著低于与电商消费相关性大的快递、跨境物流板块。

  过去 ToB物流企业依赖“规模扩张+价格战”争夺市场，但增量红利见顶后，行业亟需提升全链路成本控制能力以重构竞争力，就物流行业的底层逻辑而言，降低成本与提升效率始终是效益提升与产业优化的核心命题。引入人工智能技术有助于实现降本增效的基本目标。

  一、技术滞后与人工依赖，降本陷入瓶颈

  ToB物流业务链条长、非标场景多、客户定制需求多，是导致技术渗透缓慢的重要原因。例如公路运输环节，路线规划、装卸工作高度依赖人工经验与操作，调度效率低，车辆空载率较高;在仓储环节，仍存在大量人工分拣场景，准确率与效率均低于自动化分拣系统;在管理环节，纸质单据处理耗时，异常事件人工响应滞后。

  过去几年，借助互联网应用或者自动化系统等一些工具，物流局部环节实现了线上化、自动化，例如满帮集团实了现车货匹配环节的线上推荐匹配，但我们认为， ToB物流仍缺乏全链路的自动化运作和智能管控，许多环节仍高度依赖人工，降本仍有较大空间。

  AI科技正穿透ToB物流全链条，推动降本逻辑从“节流”转向“智能增效”。例如，运输智能调度方面，满帮正探索用AI提升车货匹配和运力调度的效率，进一步提升车效。再例如，京东物流升级了“京东物流超脑”，在网络布局、预案规划、仓储运配、客服和营销都全面智能化。今年2月，京东物流接入DeepSeek，在异常管控、智能交互、流程自动化三大板块落地使用。供应链领域，例如，怡亚通的平台·运多星正式接入DeepSeek，将运用在智能风控体系、运力调度、数据价值深度挖掘等方面。我们认为，大型语言模型时代下智能程度高速提升的AI模型，能够更高效地完成泛化社会领域中的复杂任务，为“AI+物流”的发展模式提供现实背景与技术支持，“AI+物流”的稳步发展与积极应用将改变依赖人工经验的传统物流模式，正在推动物流行业向智能化、自动化与高效化方向的产业能级跃进。

  在高度同质化竞争格局下，供应链行业护城河构建逐步从资源规模转向成本控制能力，倒逼企业围绕全链路精益化管理展开深度变革。从业务特性看，ToB物流服务链条长、定制化程度高，且客户对成本诉求敏感，这些特性驱动物流企业加强两大核心能力：动态优化成本、精细化运营。随着AI、机器人等技术在物流场景的落地，成本管控正从“经验式”向“智能化”跃迁，率先使用AI等科技的具备技术基因的ToB物流商有望进一步扩大竞争优势。

  二、AI+物流 vs 互联网+物流：主动 vs 被动

  “AI+物流”是“互联网+物流”的迭代升级，它们区别主要有：互联网+物流：我们认为，“互联网+”重点在于解决“信息孤岛”问题，核心在于通过移动互联网、云计算、大数据等技术，搭建数字化基础设施，推动物流行业的在线化、平台化，充分发挥互联网在人、货、车、仓等物流生产要素生产要素配臵中的优化和集成作用，实现信息透明与各资源协同。但许多环节依赖人工决策，流程优化多局限于事后响应。

  AI+物流：我们认为，相较于“互联网+”的广泛连接，“人工智能+”更强调技术与实体经济的深度融合。AI+物流以人工智能算法、算力、机器人及自动驾驶技术为底层支撑，从被动响应转向主动预测与动态优化，通过自主决策与自动化执行提升物流全链路效率。

  三、AI+物流案例：亚马逊全链条布局AI

  亚马逊对人工智能的布局覆盖供应链全链条，从需求预测、仓储管理到末端配送，AI深度渗透各环节。我们认为，这种技术、场景与规模深度协同，使亚马逊具备领先行业的运营效率及成本控制能力，技术驱动亚马逊保持行业领先的核心优势之一。根据华尔街见闻和第一财经，亚马逊各环节AI应用如下：

  购买前：预测需求、优化库存、协调发货。亚马逊的供应链优化技术SCOT利用深度学习模型和海量数据集，每天预测数亿多种产品的需求和销量，来决定在哪些仓库、存放多少数量的产品，并协调全球数百万卖家发货。深度学习模型使得SCOT系统的预测的准确率在两年内跃升了15倍。

  购买中：亚马逊对话式的AI导购、AI销售助理等已经落地应用或者已经推出测试版。人工智能与机器人的结合，将使亚马逊新一代运营中心的生产力提升约25%。

  购买后：打包、搬运货物，协助配送。具备AI机器视觉功能的机器人可以识别、分类和检查数亿种商品的质量，然后将其打包、装车。机器人识别和存储库存的速度提高75%，仓库处理订单的时间缩短25%。截至2023年，亚马逊拥有全球最大的移动工业机器人车队，部署超75万台机器人。自动化分拣方面具备AI增强视觉系统的机器人会帮助分拣包裹。运输过程中，AI可以预测道路意外状况，智能规划派送路线。

  四、应用场景：覆盖运输、仓储、决策、售后等环节

  通过梳理亚马逊全链条布局AI的案例，参考京东物流等企业对人工智能技术的应用，“AI+物流”可以实现的应用场景主要包括：运输智能调度、多式联运智能筹划、突发事件处理、仓配的自动化识别分拣、智能客服与交互、需求预测与绩效评估。

  五、应用场景——运输调度、联运筹划、突发响应

   运输智能调度

  传统上，公路运力的调度依赖TMS系统人工经验配臵，而基于AI大模型的智能调度系统能实现更实时地、智能地匹配货源与返程空车。例如，“京东物流超脑”具备亿级订单全网线路分钟级孪生模拟及百万级数据分钟级的处理能力，通过全国运力统调体系全方位调度陆铁空资源实现最优调配。

   多式联运智能筹划

  DeepSeek等AI大模型凭借其强大的多模态推理能力，通过实时解析货物特性、运输时效要求以及各种运输方式的实时运力等多方面因素，智能规划出最优的联运方案。联运等待时间将大幅减少，不同运输方式因衔接不畅导致的延误概率和成本也将得到显著降低。

  结合区块链技术，AI可以实现联运单证的数字化流转与自动化核验，有效降低单证处理的错误率，进一步提升运输效率与安全性。

   突发响应及时

  AI系统响应速度提升，针对突发事件更迅速地动态决策。例如突发疫情、暴雨、洪水等极端情况导致某区域交通瘫痪时，模型的动态决策引擎会迅速作出反应，自动对全网运输路线进行调整，并协调备用仓库，大幅压缩突发事件的响应时间。

  六、应用场景：智慧仓储、智能客服、预测与评估

   仓储自动化识别、分拣

  借助基于DeepSeek等大模型的图像识别技术，仓库机器人能瞬间自动识别货物的型号、数量，成功将误检率控制在百分之零点几的范围内。

   智能客服与交互

  借助自然语言处理技术，无论是查询包裹位臵，还是询问预计送达时间，AI客服能精确、快速地做出回应，这将大大减轻人工客服的工作压力，同时显著提升响应速度。客户反馈包裹出现损坏、延误等异常情况时，AI可以自动提取关键信息，匹配历史案例中的解决方案，迅速为客户提供处理建议。

   需求预测与绩效评估

  AI大模型通过需求预测，能有效提升供应链整体柔性。模型能够综合分析上下游企业的生产计划、销售数据以及市场趋势等多源信息，为物流企业提供精准的需求预测。此外，AI模型在自动评估供应商绩效，帮助物流企业筛选优质合作伙伴，优化合作策略方面也具有较强的助力。

  七、ToB物流企业愈加重视“AI+”赋能

  通过对重点企业的梳理，我们认为， ToB供应链领先企业现阶段基本已经实现了业务的信息化、数字化，并且愈加重视人工智能对业务的赋能，例如传化智联、海晨股份已经本地部署DeepSeek以追求业务效能突破;同时，人工智能技术亦有望为传统的大宗商品和消费品供应链企业提供新的赋能机会。

  传化智联：接入DeepSeek赋能物流业务

  传化智联经营主要围绕智能物流平台和化学业务两大板块协同推进。物流板块作为“公路港”模式的开创者，是国内领先的公路物流基础设施平台。化学板块聚焦纺织化学品、纤维化学品和合成橡胶等领域。

  传化智联已经在开展AI大模型的应用，并在近期完成了DeepSeek本地化接入。借助AI大模型，公司有望在客户体验、效率提升和商业模式三个方面得到改善。第一，原本需要业务员开展的服务都可以通过人工智能大模型来处理，物流业务的运费报价可以实现更加快速、精准，客户的日常服务，水电费缴纳、物业维修、停车场办卡、发货找线路等方面都较好提升了客户体验。第二，成本方面，可以通过AI监测机器狗巡检等在智慧工厂的应用，确保安全提升效率。第三，公司有望通过新的技术来重构商业模式。

  风险提示：车流量大幅下降，下游需求低迷，物流仓储市场竞争加剧，新项目进度不及预期，新技术落地应用不及预期等。

  海晨股份：高端制造供应链领军者，积极布局人工智能与机器人

  海晨股份是消费类电子行业供应链解决方案的运营商和管理者，主要为全球科技制造企业提供集运输、仓储、关务和其他增值服务为一体的综合物流解决方案。公司通过数字化和物联网手段，使得生产物流全过程可量化、可分析，结合人工智能工具，持续优化业务流程和管理效率。通过机器人和自动化手段，降低对人工的依赖，大幅提升业务过程的稳定性和可复制性。

  海晨股份近期正式接入本地部署DeepSeek大模型系统，通过对公司海量物流数据的深度学习与训练，DeepSeek大模型将显著提升公司在智能预测、运营优化、自动化决策等方面的能力，为公司的智能化转型提供技术飞跃。在智能装备领域，公司正式成立机器人行业应用研究院，并宣布达成多项战略和技术合作，进一步推动公司在智能物流装备和数字化转型领域的领先优势。

  怡亚通：加速供应链智能化，深入AI算力产业链怡亚通深耕供应链27年，领跑供应链领域，是聚焦大消费、新能源、大科技等三大赛道，集供应链平台服务、产业链整合运营、品牌营销、数字化商业、企业投融孵等多维一体的、新时代的整合型数字化综合商社。

  近日，怡亚通数字货运平台·运多星正式接入DeepSeek，据公司官方公众号，此次接入DeepSeek的AI技术，有望极大提升公司平台的业务运作效率与合规安全，如：1)智能风控体系再升级：结合DeepSeek的机器学习算法，优化现有风险预判模型，实现全量订单的AI智能识别与自动化审核，提升合规管理效率;2)运力调度智能化：通过AI算法实时分析货源、车辆、路线等数据，降低空驶率，缩短交易流程，助力物流企业降本增效;3)数据价值深度挖掘：构建物流决策智能大脑，为货主、司机及物流企业提供最优运输解决方案。我们认为，公司接入AI 技术不仅强化了数字货运平台的的技术壁垒，更进一步为公司构建数字物流综合服务体系注入新动能。

  怡亚通紧随市场趋势，深入AI 算力产业链。旗下专注于算力建设与运维的子公司——北京卓优云智科技有限公司提供规划设计、集成实施、运维支持等相关技术服务，目前与多家算力基础架构公司建立了合作关系，承接了科研类用户、制造业用户 AI 项目等重点项目，并已完成多个AI 算力平台的交付实施。2024年上半年，公司 AI 算力产业供应链业务实现营业收入3.12亿元，同比增长 11.5%。

  物产中大：数字化改革持续推进

  物产中大是国内大宗供应链龙头企业。公司的数字化改革持续推进，赋能主营业务发展。旗下物产中大金属“金属智链”平台深化仓储、钢厂系统直连，实现订单实时响应、物流全程跟踪、货物安全交付、金融便捷服务。旗下雄鹰轮胎积极推进轮胎智能工厂建设，通过云平台、销售数字化、仓储物流系统化，实现全生产过程数字化智能制造系统的贯通。

  我们认为，物产中大作为国内大宗供应链龙头企业，其数字化改革已为AI技术深度渗透奠定基础，物产中大及类似的大宗供应链企业有许多业务适宜应用AI模型，例如采购、智能风控、货物跟踪、贸易预测、财务管理等，未来有望受益于AI模型及应用的发展，实现运营效率提升和成本优化

  厦门象屿：供应链业务数智化持续布局

  厦门象屿是国内大宗供应链服务龙头企业之一，以制造业企业为核心客户，为其提供大宗原辅材料采购供应、产成品分销、物流配送、供应链金融、信息咨询等的一体化供应链服务，沿产业链向上下游延伸“综合服务”，建立起具有厦门象屿特色的“全产业链服务模式”。

  供应链业务数智化持续布局。厦门象屿运用智慧物流系统进行仓库数智化管理，并以智慧物流为基础，开发建设“屿链通”数字供应链服务系统，实现资金方与客户需求的有效对接;建设农业产业级供应链服务系统，服务专业种植户，实现多方共赢。公司基于业务场景累积的大量服务案例和经验数据，高效响应客户需求，为其进行商品遴选和服务匹配，叠加“物贸联动”优势，开展区域仓和物流整合，定制输出一体化的供应链解决方案。

  厦门国贸：自主构建智慧供应链综合服务平台

  厦门国贸是大宗供应链龙头之一。以供应链管理业务为核心主业，此外积极布局健康科技业务，聚焦医疗器械供应链和上游产品生产研发，同时布局养老服务、大数据、健康服务等协同产业。

  公司立足供应链场景，自主构建智慧供应链综合服务平台——国贸云链，涵盖针对供应链业务数字化平台、针对供应链风控场景的“国贸云链·天眼”、针对电子签章应用场景的“国贸云链·智签”、针对供应链金融服务场景的“国贸云链·金贸通”、针对供应链综合物流仓储服务场景的“国贸云链·慧通+” 等。公司运用AI、区块链等前沿技术，数智赋能风险管控、经营决策、物流仓储管理、客户服务等多元化业务场景，数智化深度融合生产率提升各个环节。

  浙商中拓：重视数字化赋能业务

  公司核心主业为面向产业客户的供应链集成服务，提供端到端的产销衔接、库存管理、物流配送、生产加工、产业金融、价格管理、生产管理和咨询、数字化等全链条集成化和一站式服务。

  公司高度重视以数字科技赋能业务。构建智慧仓储系统(WMS)、物流金融系统(FMS)、物流运输管理(TMS)、电子商务系统(EC)等平台系统，为客户定制输出个性化的供应链解决方案，助力公司完成从信息化支撑业务到数字化赋能业务的转变。

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