在当今飞速发展的数字时代，人工智能（AI）与大数据正以一种前所未有的方式重塑全球经济与社会的发展格局。全球互联网数据、企业数据、物联网数据等全球数据量正呈现出指数级增长的态势，预计到2025 年将突破 175 泽字节（ZB）。在这样的背景下，AI 作为数据的 “解读者”，凭借机器学习、模式识别等先进技术，能够从海量数据中提炼出有价值的洞察，进而优化决策效率。快递物流行业作为我国国民经济的重要组成部分，也在积极探索如何借助前沿技术实现智能化升级。
作为中国快递物流云服务领导品牌，2025年6月13日，快递100在第十二届GIAC大会上正式宣布，“中国首个快递物流网络数智图谱”震撼发布！
2024年，中国快递业务量达1745亿件，同比增长21%，连续11年位居世界第一，占全球业务量的比超过60%。以此数据推算：涵盖中国超10家主流快递物流公司的数智网络图谱，一定是中国最大的，无疑也是世界最大的。它不仅为快递100内生的产品能力注入了源源不断的活力源泉，也为整个快递物流行业带来了革命性的变革。
快递100于2010年由金蝶内部孵化，一直专注于“互联网+快递物流”与快递物流信息云服务领域，为C端消费者提供一站式查询与寄件平台，为B端企业及商家等客户提供一站式快递物流管理平台与数智化集成解决方案，为P端行业从业者提供一站式揽件工具与经营管理平台。十五年来，快递100已集成聚合全球3000+快递物流公司，年平均寄件下单量达10亿单、日均查询量达4亿次，截至目前，C端累计注册用户超2.7亿、P端累计注册快递员及网点经营者超150万、B端累计服务电商企业/泛电商企业/品牌企业/政府与公共组织等客户超250万家。这些数据是快递100的宝贵资产，也为迎接AI大模型应用沉淀了深埋底层的无尽宝藏。
数据的价值不仅仅在于积累，更在于如何将其转化为实际的生产力和竞争力。正如第十二届GIAC大会快递100产研负责人、百递研究院院长李朝明所言，“数据，是AI时代应用开发的终极护城河。”他强调，成功AI应用=模型能力x数据x业务场景。这一公式不仅为技术创新提供了方向，也为传统业务的转型升级指明了道路。而“中国首个快递物流网络数智图谱”构建，正是基于这样的理念和需求。
一方面，在快节奏的生活中，人们对时效的需求愈发强烈。食品保质期的严格把控，确保了健康与安全；公共交通的准时性，成为上班族按时到达目的地的关键保障。信息的即时获取，如新闻、天气预报等，帮助人们快速做出决策。这些日常的时效需求，反映了快节奏生活下人们对效率和品质的双重追求，凸显了时间管理在现代生活中的重要性。
另一方面，行业趋势也十分明显，京东凭借大数据预测、数字孪生技术、前置仓布局和全链路优化，实现精准时效预估，提升物流效率和用户体验。对于中小电商平台而言，拥有对标头部电商平台的履约体验变得十分重要，快递100的愿景便是为这些平台建立起类似京东「电商平台+自建物流」的整合能力和用户体验，将头部电商平台能力和用户体验普及到全行业，让所有消费者都可以体验到快递物流极致的时效确定性。
带着“让所有消费者都可以体验到快递物流极致的时效确定性的愿景”，快递100开启了数据挖掘与赋能之路，“中国首个快递物流网络数智图谱”的构建是经过一次次尝试、一次次专研后的成果。
据国家邮政局数据，2024 年快递业务量完成 1750.8 亿件，日均业务量达到近 4.8 亿件，产生了海量的数据，比如快递包裹的运输节点、线路信息等。这些数据虽然丰富，但往往是半结构化的，杂乱无章，很难直接使用。快递100通过AI大模型（LLM），开发了一套高效的数据清洗与处理流程，让这些数据变得有价值。通过引入AI，进行高效的数据清洗，同时通过自动化任务让数据高效流转，利用这些数据，将其投入具体的服务中，分析预测包裹运输时长、到达时间，助力快递公司优化运输计划，提升物流时效性与效率，实现了数据从杂乱无章到井井有条。
为了让模型始终保持最佳状态，快递100还设定了定时自动化模型训练和更新任务。系统会定期自动训练和更新模型，根据最新的数据调整模型参数，确保模型的持续优化和准确性。这样一来，模型就像一个不断学习、不断进步的学生，能够更好地应对各种复杂的情况。
整个流程实现了从数据清洗到智能服务的全自动化处理，大大提高了数据处理的效率和准确性。快递100通过AI大模型和大数据技术，让数据从杂乱无章变得井井有条，为快递物流行业的智能化发展奠定了坚实的基础。
在快递物流行业，准确预测快递包裹的运输时长是非常重要的。这不仅可以提高客户的满意度，还能帮助快递公司更好地安排运输计划，提高资源利用率。快递100在开发快递运输时长预测模型的过程中，经历了一系列的尝试和探索，最终取得了成功。
快递包裹的运输过程中，网点的到达和离开时间是非常关键的信息。这些时间点可以反映出包裹在运输过程中的停留时间和运输速度。快递100将这些信息作为模型的核心特征，希望通过分析这些数据来预测包裹的运输时长。
经过一系列的尝试和探索，快递100最终认识到，网点和转运中心的停留和运输时长分布特征并不明显。这就像是在一个混乱的房间里，很难找到有用的东西。为了更好地利用这些数据，快递100决定对数据进行聚类处理。
通过对数据进行聚类处理，快递100成功地提高了模型的预测准确性。这一过程强调了在构建预测模型时，特征选择和数据处理的重要性。只有选择合适的特征，采用合适的机器学习算法，才能让模型发挥出最大的作用。
简而言之，快递100通过AI大模型和大数据平台，对快递网点、快递员信息以及运输节点等半结构化的快递物流数据进行处理，将其结构化，形成“快递物流网络数智图谱”。这个图谱涵盖了中国主流的十家快递公司，包括4000多个转运中心、9800多条运输线万个快递网点，覆盖超过340万名快递员。
这个物流关系网络就像一张巨大的网，将割裂的数据转化为互联互通的行业数据，实现了全局透明化。“快递物流网络数智图谱”连同混合智能架构的「百递云GPT·大模型应用开发平台」，构筑起快递100的快递物流数智基础能力和技术底座。该数智基础能力和技术底座内生的其中一项“智能时效预估”能力，可以为客户提供了类似京东「电商平台+自建物流」的整合能力和用户体验，将头部电商平台能力和用户体验普及到全行业，特别是中小电商平台、自营电商和泛电商的品牌企业，让所有消费者都可以体验到极致的时效确定性。
快递查询从“查询轨迹”向“预测未来”焕新升级！用户可以通过使用快递100预知快递到达时间，减少了盲目等待的焦虑。在过去快递详情的界面上只会显示各节点情况，而现在AI会为你预测到达站点时间、快递员派送时间、以及最后到达时间。
在数字化浪潮席卷全球的今天，快递100凭借其敏锐的行业洞察力和强大的技术实力，率先将AI大模型和大数据技术深度融入物流领域，实现了从数据采集、清洗、处理到智能服务的全流程自动化与智能化。“中国首个快递物流网络数智图谱”的推出不仅是技术的胜利，更是对传统物流模式的一次深刻变革。为构建更高效、更弹性、更透明、更智能的现代快递物流体系提供了不可或缺的核心支撑能力，是行业数字化转型和智能化升级的关键一步。让我们看到了AI技术在快递物流行业的巨大潜力。
展望未来，快递100也将继续以技术创新为驱动，深耕生态体系建设，携手上下游伙伴共更加开放、智能、高效的快递物流服务体系，助力千行百业实现数字化、智能化、生态化升级。
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