傳(chuan) 統物流模式下，企業(ye) 在選倉(cang) 配運時常常左右為(wei) 難：哪個(ge) 倉(cang) 庫調貨最近？選最快的還是最便宜的物流公司？人工憑經驗選倉(cang) 如何保證效率？運費、時效不透明，成本如何把控？這種落後的數據孤島式決(jue) 策方案，長期製約著物流效率與(yu) 成本優(you) 化，成為(wei) 行業(ye) 普遍痛點。

AI破局：10秒以內(nei) 生成最優(you) 方案

近日，這一行業(ye) 難題在日日順上線的“AI智能尋倉(cang) ”係統中找到了解決(jue) 方案：工作人員在點擊發貨訂單後，僅(jin) 在10秒以內(nei) ，AI智慧係統便能在整合全平台多家物流信息後，通過比較時效、價(jia) 格、運輸路線狀況等因素，自動生成包括“價(jia) 格最優(you) +時效最優(you) ”在內(nei) 的多條物流方案，處理訂單的速度提升30%左右，擺脫了行業(ye) 人員長期處於(yu) 經驗依賴、成本模糊、效率低下的決(jue) 策困境。

山東(dong) 安丘的一家家電企業(ye) 也印證了這一轉變：“過去我們(men) 常依據地理距離優(you) 先發貨，但在日日順智能尋倉(cang) 係統全局計算幫助決(jue) 策後，所提供的方案都更具成本效益。”實際運營數據顯示，采用係統推薦方案的近千家客戶物流成本每單平均降本10元以上，整個(ge) 發件決(jue) 策過程省時2分鍾左右。

整合物流資源實現複雜決(jue) 策自動化

日日順AI智能尋倉(cang) 的這一效率躍升實質源於(yu) 對各類物流資源以及多個(ge) AI模型協同處理信息的整合運用。例如，它能根據數十億(yi) 成功運單數據自動識別和修正用戶可能輸錯的地址信息，靈活操作；動態計算不同倉(cang) 庫到目的地的成本和所需時間，提供預測精確到小時的運輸時效；綜合實時運費進行多方比價(jia) 生成方案，並監控運輸過程中的潛在風險；還能智能捕抓同一地址多個(ge) 訂單進行合並優(you) 化成本等。

這套“組合拳”能同步分析全網庫存狀態、商品存放時長、路線效率等十餘(yu) 項複雜參數，科學尋倉(cang) ，全麵比價(jia) ，提供傳(chuan) 統人工經驗或單一決(jue) 策平台無法實現的最優(you) 方案組合，通過AI重塑客戶體(ti) 驗與(yu) 效率。

引入AI大模型驅動自主學習(xi)

據悉，目前日日順智能尋倉(cang) 1.0版本上線實現了客戶下單後即時獲取多維度排序方案的能力，同時，日日順將引入大模型與(yu) 更先進的AI算法構建，實現係統自主學習(xi) ，在地址信息增強、庫存與(yu) 庫齡信息、用戶習(xi) 慣信息等方麵進一步做出提升，進行新版本迭代。

日日順的這次探索，不僅(jin) 反映出物流行業(ye) 決(jue) 策邏輯從(cong) 依賴經驗向數據驅動的轉變趨勢。同時，也驗證著唯有真正以解決(jue) 用戶、客戶實際痛點為(wei) 出發點，技術的應用才具有持久的生命力。