近日，苹果召开WWDC2024，宣布已和OpenAI达成合作，将为苹果设备接入ChatGPT，使用GPT-4o模型。截至美股收盘，苹果涨超7%，股价创历史新高，市值接近3.2万亿美元。一时间，大模型成为了苹果再迎市值高峰的绝佳利器。事实上，自2023年ChatGPT发布以来，大模型便火爆全球。一时间，大模型被赋予了无限可能，无论是医疗诊断、金融分析，还是语言翻译、创意生成，都似乎触手可及。

在大模型领域百度是中国互联网企业中的头号玩家。而快递100早在2011年便与百度开展了合作。成为百度搜索「框计算」的首批合作伙伴。

如果说2023年是大模型春笋的生长期，那么时至今日，AI应用已成为蓬勃发展的竹林。

为何是快递100先行

快递100是从金蝶孵化而来，从早期的 DOS 到Windows、再到云服务，金蝶不断跟随技术创新做产品创新，赋能客户，为客户创造价值，帮助客户成功。快递100 同样如此，从解决ERP客户物流追踪的痛点，到解决企业内部的管理问题、进销存问题和生产制造问题，利用互联网的技术不断突破原来ERP的边界。

如今来到大模型时代，快递100也有着自己的思考。

“大模型一定要跟场景相结合才有黏性，才能给用户创造更好的价值。生成式AI与搜索是天作之合。快递查询本质上是一种结构化定向搜索，生成式AI与快递查询也是天作之合。”

 围绕客户价值，加上自身的创新技术基因，快递100 将大模型能力从查快递延展到寄快递、管快递三大场景，做出了快递物流行业首个大模型AI原生商业化应用。快递100总经理陈登坤如此说道。

快递100作为标杆AI应用获得百度世界2023大会推荐（一排右四）

事实上，AI寄快递的面世，不仅是快递100对外界展示其技术创新成果的窗口，更是其深厚底蕴与综合实力的冰山一角展现。

快递100已有14年的行业专注和积累，集成聚合了全球1500多家快递物流公司，淬炼迭代出可靠的快递物流信息基础能力；根植于该基础能力，创新构建了领先的产品体系，为C端/P端/B端用户提供“全场景 全云化 高可靠 高价值”的一站式快递物流信息云服务，并衍生提供专业咨询与场景解决方案；依托自有产品和云服务原生的海量用户，涵养孕育了“查快递 寄快递 管快递”等可持续成长的高价值业务。

在大模型道路上，先行者必会途径无人区。于快递100而言，大模型是增值工具，而对于大模型而言，快递100 AI寄快递的落地过程则可以看作是一次成功试验，从这个层面而言，快递100大模型落地上的成功也变得十分具有启示意义。

企业需要怎样的大模型

在历经2023年对大型AI模型的初步探索后，众多企业似乎达成了一个共识：应用大模型的本质是需要提高生产力和生产效率。至于是否自己要自研AI大模型，这一需求其实不那么重要。入局是必然，但如果方向选错，那么走的每一步都会成为浪费。

谈及AI寄快递落地的过程，快递 100产研中心负责人李朝明则坦言，“事实上，将大模型融入到业务流程的过程并不是一帆风顺。”

快递100从2023年8月就在着手大模型业务的探索。当时百度发布的文心一言大模型是3.5版本，作为文心大模型首批合作伙伴，快递100在调用文心3.5版本时，遇到了许许多多的问题。

大模型的幻觉，是自其诞生之初一直就被诟病的毛病。而对于快递100这种企业级用户而言，这一问题更为致命。

Arthur AI人工智能模型幻觉测试中，各模型表现情况

物流具有长链路、复杂协同、更多动态数据回流的场景。

无论是寄、查还是管快递场景都有特定的业务流程和处理环节，对大模型的输出稳定性、结构性都有很严格的要求。一旦出现信息错误等问题，影响巨大。

 李朝明表示，“3.5 版本的时候，很多的测试效果都没有达到我们的理想要求。直至去年百度在 10 月份的时候发布了 4.0 之后，才能基本上解决原来很多不稳定性问题以及结构化输出的问题，但是这个时候我们又出现了另外一些奇奇怪怪的问题。”

现如今，快递100不仅优化了用户体验，也强化了业务处理能力，助力了降本增效。

具体而言，在降本方面，利用AI模型自动化处理客服工作，不仅大幅降低了人力成本，还提高了响应速度与问题解决效率。智能分类与自动处理机制使得客服团队能够集中精力处理更复杂、更需人性关怀的少数案例，这种精准化的分工模式极大提升了整体的服务质量和顾客满意度。

在增效方面上，“AI寄快递”服务作为一个创新亮点，不仅丰富了用户体验，更是品牌差异化竞争的一大利器。它通过引入前沿技术，满足了消费者对新鲜事物的好奇心与尝鲜欲望，增强了用户黏性并吸引了更多潜在客户群体。这种基于技术驱动的用户体验升级，也成为了快递100品牌忠诚度建设与市场扩张的重要一环。

开启新的耕耘期

“所有商业本质最终都会回到投资回报率（ROI）上， 但大模型的征途，绝非短视者的竞技场。”

在追问大模型的ROI挑战时，快递100总经理陈登坤给出一番深思熟虑的回应。这位企业负责人的立场，令人意外地超越了纯粹商业利益的考量，站在了技术愿景与长期价值的高地上，展现出非同寻常的前瞻眼光。

快递100，其面临的成本挑战主要分为两大板块：内部研发与市场推广的巨大投入，以及调用大型模型能力所产生的直接成本。

面对这一切，快递100也给出了自己的期许： 这些成本应随用户基数的扩大而逐渐摊薄，就像国家推动降低运营商基础费用一样。当大模型成为基础应用后，由大量生态伙伴和用户分摊费用，它应该变得更经济，服务调用费即每个token收取的费用应当降低。

大模型技术的发展道路注定不会一帆风顺。在这一领域，快递100专注于业务层面的应用开发。这意味着，在新兴技术的浪潮中，快递100不仅是技术的开发者，更是市场的教育者和推广者。

快递100的使命是搭建桥梁，将大模型的广泛能力与企业和个人的特定需求精确对接，转化为可触摸、可感知的解决方案和定制化产品。这不仅要求快递100将技术从抽象概念中解放出来，使之成为用户可见、可互动的实体，更要求其精准地定位每一个细微的应用场景，让技术的影响力变得真实可感。

面向更长远的未来，陈登坤表示，AI寄快递是面向C 端的一个应用，消费者个人在使用AI寄功能时，可以用到快递100的大模型能力，这份能力在C端被训练成熟之后，快递100会逐步把它嵌入到 B 端产品。例如通过企业微信，通过钉钉进来，就可以调用。利用人工智能大模型将生成式AI应用到“查快递、寄快递、管快递”全场景，全面重构快递100产品和服务，是快递100未来产品研发的重点投入领域。

归根结底，大模型如果无法和具体的应用场景相结合，只能是“无本之木”“无源之水”，距离大众还是太远。

对于一个深耕快递物流领域14年的行业先锋者而言，大模型的加入，仅仅只是创造极致用户体验的一个必经之路，AI寄快递的推出，对其而言并不是一个就此可以停下的丰收季，而是另一段面向更大更远的大模型未来再出发的耕耘期。

文/图 武军