2026年，快遞物流行業的AI佈局明顯提速。過去，快遞企業的資訊化競爭主要圍繞自動分揀、智慧倉儲、數字化管理展開。而隨著大模型和智慧體技術快速成熟，AI正在深入物流網路的核心環節，從客服、運營輔助工具，逐漸進入運輸規劃、供應鏈管理、生產排程等複雜業務。近期，申通釋出行業首個智慧體平台SClaw；京東物流披露智慧體已應用於供應鏈全鏈路超過1000個場景，集團層面更是宣佈要建設全球最大的物理AI運營中心；順豐已經形成超過5000個智慧體應用，並在亞洲物流雙年展集中展示AI全棧產品體系；圓通披露已落地超過100個智慧體，並實現十億級成本最佳化；中國郵政推動無人車、無人機在寄遞場景規模化應用。與此同時，菜鳥、中通、韻達、極兔等企業也在加速推進AI應用。但判斷一家物流企業AI成色，要看兩個指標：第一，AI到底應用在哪裡，是否進入核心業務；第二，AI是否真正產生價值，能否降本、增效、提升客戶體驗。下面我們一家家拆開來看。

順豐是國內物流企業中AI投入較早的一家。近年來，順豐圍繞物流行業打造了以大模型、智慧體和智慧決策系統為核心的AI體系。在最新披露中，順豐物流大模型已經覆蓋超過30個業務場景，並形成超過5000個智慧體應用。5000個智慧體背後，本質上是順豐希望把多年積累的物流經驗沉澱為可複製的數字能力。目前，這些智慧體已深入物流運營環節，可以參與貨量預測、線路規劃和運力排程；可以輔助場地運營、異常分析和資源配置；可以通過智慧客服和數字員工提升服務效率；可以幫助企業進行庫存預測、訂單分析和經營決策。此前，順豐在2026亞洲物流雙年展上系統展示AI全棧能力，包括AI寄件、順豐超腦、豐知大模型、百川數智供應鏈平台、豐翼無人機等產品，覆蓋使用者服務、網路排程、供應鏈管理和無人化物流等多個場景。其中，“順豐超腦”是順豐AI體系的重要基礎。依託全國航空網路、倉儲網路和海量物流資料，順豐利用AI和運籌演算法最佳化快件流轉路徑、運輸資源配置以及產能排程。例如面對區域貨量變化，系統可以提前預測並調整車輛、航空運力和中轉資源。在大模型方面，順豐推出“豐知大模型”，重點服務物流行業場景。該模型可以應用於智慧客服、一線員工助手、運營分析等業務，並進一步發展智慧體能力，讓AI參與異常分析、業務決策等工作。順豐的優勢在於全鏈路物流能力。它擁有快遞、快運、航空、倉儲、供應鏈等複雜場景，因此AI價值更多體現在提升整個物流網路的智慧化水平。

京東物流的AI路線，與其供應鏈基因高度匹配，更突出“智慧實體化”。依託京東集團在人工智慧和機器人領域的長期投入，京東物流正推動AI從軟體系統進入真實物流環境。近期，京東集團提出建設全球最大的物理AI運營中心，推動具身智慧技術在產業場景中的規模化應用。在物流領域，這意味著機器人可以自主識別環境，自動完成搬運、分揀、裝卸，根據即時情況調整作業策略。目前，京東物流圍繞“供應鏈大模型+智慧體”展開佈局，已形成覆蓋智慧倉儲、自動搬運機器人、無人配送車、無人機等多種裝置的智慧物流體系。比如，新一代安規級過載具身機器人“精靈G2 Max”，已落地京東物流智狼倉，可在入庫環節24小時作業，讓入庫環節與前後端自動化裝置無縫銜接。同時，在2026年世界人工智慧大會期間，京東物流披露，從無人機到機器人，再到背後統一排程的超腦大模型，AI智慧體已經應用於供應鏈全鏈路超過1000個場景。此前它還放話，未來5年將採購300萬台機器人、100萬台無人車和10萬架無人機。京東物流最大的特點，是AI與實體供應鏈體系結合較深。由於擁有電商訂單、倉儲網路和物流體系，AI和具身智慧可以直接進入供應鏈運營場景，進一步改變物流作業方式，推動倉庫和配送體系向自主化方向發展。

菜鳥更強調物流科技平台能力。其AI佈局覆蓋智慧倉儲、跨境物流、供應鏈預測和全球運輸協同。依託阿里生態資料，菜鳥在全球物流網路中進行智慧預測和資源最佳化。尤其是在跨境物流領域，AI可以幫助企業最佳化倉儲佈局、運輸路徑和履約效率。菜鳥的發展方向更接近物流基礎設施平台，希望通過技術連線商家、物流企業和消費者。

申通是2026年通達系中AI動作較快的企業。近期，申通釋出行業首個智慧體平台SClaw，將大模型能力與快遞業務系統結合，重點探索智慧客服、數字員工、路由最佳化、經營分析等應用。其中，AI路由規劃主要解決快遞網路中的路徑最佳化問題；AI客服提升客戶響應效率；數字員工則幫助內部人員完成資料查詢、業務分析等工作。申通近年來持續推動數字化轉型，希望通過AI提升加盟網路的運營效率。對於加盟制快遞企業而言，AI最大的價值在於幫助總部、網點和一線人員更高效協同。

圓通近年來持續推進數字化建設，並在AI應用方面形成較完整體系。目前，圓通AI能力主要包括數字孿生系統、機器視覺、智慧體、AI助手、數字員工、AI程式設計，覆蓋了總部職能、中轉營運、網路網管、客服、安全、人力、財務、終端網點、一線業務員全崗位和全場景滲透。其中，數字孿生可以即時呈現物流樞紐執行狀態；機器視覺用於分揀、安全檢測和異常識別；智慧體已落地超過100個，深度嵌入全業務環節，並實現十億級成本最佳化。圓通的AI路線更加偏向內部運營最佳化，通過技術提升網路效率和成本控制能力。

中通擁有行業領先的業務規模，因此AI應用重點集中在網路運營效率。近年來，中通持續推進智慧客服、自動化分揀、數字化網點管理等建設。在客服領域，中通通過大模型提升客戶問題理解和自動處理能力；在運營端，則利用資料分析最佳化網點管理、運輸組織和服務質量。中通的核心優勢是規模帶來的資料積累。對於每天處理大量訂單的快遞網路而言，AI帶來的小幅效率提升，也可能轉化為巨大的成本收益。

韻達的AI佈局主要圍繞快遞網路效率提升展開。目前，其重點方向包括智慧分撥、運輸最佳化、客戶服務和運營分析。隨著智慧體技術的發展，韻達也在探索AI在網點管理、異常預測、成本分析等場景中的應用。韻達未來AI價值的關鍵，在於如何進一步連線總部、轉運中心和基層網點，提高整個網路的協同性。

極兔近年來快速拓展全球物流網路，AI成為提升跨區域運營效率的重要工具。目前，極兔主要探索AI在智慧分撥、運輸規劃、網路排程和運營分析方面的應用。由於不同國家物流環境差異較大，極兔需要通過資料和演算法提升全球網路協同能力。

中國郵政的AI路線更加突出“超大規模網路升級”。作為擁有覆蓋城鄉的物流基礎設施企業，中國郵政近年來持續推動人工智慧與無人化裝置結合。目前，中國郵政已經在多個場景應用無人車、無人機等智慧裝置，並開始重點推進AI在寄遞、客服、運輸和內部運營中的應用。同時，“鴻雁大模型”等技術體系正在探索郵政業務場景落地，智慧物流系統也用於提升運輸匹配和資源排程效率。中國郵政擁有廣泛的物流網路，當無人裝置與AI排程系統結合後，可以進一步提升傳統物流體系的執行效率。

從九家企業的佈局來看，各家路徑雖然不同，但核心目標都指向同一個方向：利用資料、演算法和智慧系統，重新提升物流網路效率。從順豐的物流大腦，到京東物流的供應鏈智慧體；從申通SClaw平台，到圓通百餘個智慧體應用，快遞企業的AI競爭已經從概念探索進入業務落地階段。未來，AI在物流行業的價值不會只體現在某一個產品，而會逐漸融入訂單處理、運輸規劃、倉儲管理、供應鏈服務等每一個環節。對於快遞企業而言，真正重要的是如何把多年積累的資料、網路和業務經驗轉化為可持續的智慧能力。這場AI競賽，本質上也是一場物流效率和商業模式升級的競爭。