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广州市(荔湾、越秀、海珠、天河、白云、黄埔)








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武汉市(江岸、江汉、硚口、汉阳、武昌、青山)




西安市(新城、碑林、莲湖、灞桥、未央、雁塔)




苏州市(虎丘、吴中、相城、姑苏、吴江)




南京市(玄武、白下、秦淮、建邺、下关、浦口、栖霞、雨花台、江宁、六合)




长沙市(芙蓉、天心、岳麓、开福、雨花、望城)




郑州市(中原、二七、管城、日照水、上街、惠济)




沈阳市(和平、沈河、大东、皇姑、苏家屯、东陵、新城子、于洪)




宁波市(海曙、江东、江北、北仑、镇海)




东莞市(莞城、南城、万江、东城,石碣、石龙、茶山、石排、企石、横沥、桥头、谢岗、东坑、常平、寮步、大朗、黄江、清溪、塘厦、凤岗、长安、惠东、厚街、沙田、道窖、洪梅、麻涌、中堂、高步、樟木头、大岭山、望牛墩)




青岛市(市南、市北、黄岛、崂山、李沧、城阳、即墨)




天津市(和平、河东、河西、南开、河北、红桥、塘沽、汉沽、大港、东丽、西青、津南、北辰、武清、宝坻)




昆明市(五华、盘龙、官渡、西山、东川、呈贡)




无锡市漂亮的保姆4观看的配乐和画面相互映衬,营造出了一种独特的氛围,让人沉浸其中。信息-服务各市区信息(梁溪、滨湖、惠山、新吴、锡山)




佛山市(禅城、顺德、南海、三水、高明)




合肥市(蜀山、包河、庐阳、瑶海、政务、经济技术开发、高新、滨湖新、新站)




大连市(中山、西岗、沙河口、甘井子、旅顺口、日照州)




福州市(鼓楼、台江、仓山、马尾、晋安、长乐)




厦门市(思明、海沧、湖里、集美、同安、翔安)




哈尔滨市(道里、南岗、道外、松北、香坊、阿城、平房、呼兰)




济南市(历下、市中、槐荫、天桥、历城、长清)




温州市(鹿城、龙湾、瓯海、洞头)




南宁市(兴宁、青秀、西乡塘、江南、良庆)




长春市(南关、宽城、朝阳、二道、绿园、双阳)




泉州市(鲤城、丰泽、洛江、泉港)




石家庄市(长安、桥东、桥西、新华、郊、井陉矿)




贵阳市(南明、云岩、花溪、乌当、白云、小河)




常州市(天宁、钟楼、新北、武进、日照坛)




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嘉兴市(吴兴、南浔)




太原市(小店、迎泽、杏花岭、尖草坪、万柏林、晋源)




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南昌市(东湖、西湖、青云谱、湾里、青山湖、新建)




日照华市(日照东)




惠州市(惠城、惠阳)




珠海市(香洲、斗门、日照湾)




中山




潮州市(湘桥、潮安)




揭阳市(榕城、揭东)




台州市(椒江、黄岩、路桥)




烟台市(芝罘、福山、开发、莱山)




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保定市(莲池、竞秀)




镇江市(京口、润州、丹徒)




洛阳市(老城、西工、涧西、吉利、洛龙)




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肇庆市(端州、鼎湖、高要)




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淮安市(淮安、淮阴、清江浦、洪泽)




连云港市(连云、海州、赣榆)




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DeepSeek引发技术革命,将带动中国快递“换道超车”?

文|快递观察家

DeepSeek引发的新一轮AI热潮,已经蔓延到快递行业,一场由AI驱动的智能化革命正在袭来。

2月12日,顺丰同城率先宣布已接入DeepSeek大模型,成为物流行业首批接入DeepSeek的企业。被价格战折磨许久的快递行业,依靠大模型打赢“反内卷”之战,似乎成为必然的选择。

依托庞大的业务数据,大模型较早覆盖了快递行业,但仅局限于客服、营销、调度、预测等板块,尤其涉及揽收、分拣、派送等领域,它在快递行业的应用上限,仍然有一个广阔空间等待发掘。

带动中国快递逆袭

亿豹网发现,动辄行业日均业务量超5亿件,企业日处理近亿件,快递行业发展到如今的体量,已经变成了一道数学题。只有借助AI、算法大模型的力量,才能准确找到效率最优解。

以申通为例,每天6000万+包裹,从揽收到签收时效不到44小时,但售前售后平均14天周期,数据量膨胀到百亿量级。复杂的服务生态,“人车货场机”元素齐聚,面向这样的场景,要做到用1瓶水的价格履约、以“厘”来控成本,必然需要数智化的突破。

申通大模型“昆仑”平台,早在2021年就已经开始上线,内容有自研的网点管家、中心管家、财务管家、运输管家、路由管家、驾驶舱等产品,在揽收、中转、派送、客服等全业务流程实现了数字化,并且已完成全站业务上云。

昆仑大模型在应用时,会实时检测转运中心各个环节的运营情况。例如,交叉带环节出现供件数据异常,中心主管会直接收到系统推送的预警,再调取监控核查现场时间,然后通过中心喇叭催促卸货区调整卸货效率。

此次顺丰同城通过引入DeepSeek,计划在2200万活跃用户、55万商家和百万骑手的庞大生态中实现成本优化,预计每年可节省数亿元运营开支。同时,其高性能的意图理解和多模态生成能力,可支撑复杂物流场景的实时决策,例如订单波动预测、骑手调度与路线规划等等。

亿豹网了解到,不止顺丰同城,去年8月,顺丰推出了自主研发的“丰知”物流决策大模型;京东推出言犀大模型,致力于深入物流产业场景;菜鸟供应链不甘落后,推出基于大模型的数字化供应链产品“天机π”;韵达也跟进推出AI助手,降低一线小哥劳动强度。

DeepSeek的低成本优势,为物流企业出海提供了新动能。例如,极兔在中东和拉美市场借助AI技术实现包裹量增长22%,圆通则通过智能分拣系统加速布局东南亚。技术领先者正通过数据积累与算法迭代构筑护城河,而中小企业的生存空间可能被进一步挤压。

未来,中国快递企业或凭借技术红利挑战UPS、DHL等国际巨头,这一技术浪潮正在带动行业从“人力密集型”向“技术密集型”转型迈出关键一步,不仅重塑企业运营模式,更将重新定义行业竞争格局。

亟需改进算法强化训练

从简单的寄件、查件入手,到面向小哥打造“知识库”、再到帮助完成业务信息的汇总整理,甚至到供应链的智慧控制,大模型在快递行业的能力正在被逐步释放。

但不可否认,AI在快递行业的落地,更多还停留在分拣与运输环节,在“一头一尾”两个环节,不止查询与打电话,还需要发挥更大的作用。

实际上,在下单、接单、上门取件、出账、支付、运输、签收等全流程服务体系,AI都能为各个环节提供能力支持。

以快递100的“自动改派单”功能为例,在退货场景中,通过系统预设的规则,AI可以实时判断订单状态,按需调配运力资源。上门取件中,如果快递员未能准时到达,AI也会为用户重新安排取件方案。

当然,目前物流大模型依然处于很早期的阶段,由于快递行业涉及人员庞大,快件海量,环节也相当复杂,所以,当大模型想要深入改造这样一个传统行业时,第一步先要打造一个属于快递行业自己的大模型底座。

亿豹网了解到,而当下的大模型准确性不够,随机性比较强,还需要更多算法上的改进与训练,这是当下物流大模型面临的最大挑战。

此外,数据孤岛问题,比如企业之间数据不互通,同样限制了模型的泛化能力。要想面向快递行业训练一个可供商用的大模型,需要让大模型能够同时兼顾通用模型的理解能力,也要让它充分理解垂类领域模型应有的专业知识,完成对内容的调用。

但无论如何,DeepSeek在物流行业的火热,本质上呈现出行业从“规模扩张”转向“技术驱动”的缩影。

然而,技术的终极价值仍取决于其对人性化服务与社会责任的平衡。未来,谁能率先突破数据壁垒、解决伦理争议,谁就能在智能物流的新赛道上领跑。

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