传统物流模式下，企业在选仓配运时常常左右为难：哪个仓库调货最近？选最快的还是最便宜的物流公司？人工凭经验选仓如何保证效率？运费、时效不透明，成本如何把控？这种落后的数据孤岛式决策方案，长期制约着物流效率与成本优化，成为行业普遍痛点。

AI破局：10秒以内生成最优方案

近日，这一行业难题在日日顺上线的“AI智能寻仓”系统中找到了解决方案：工作人员在点击发货订单后，仅在10秒以内，AI智慧系统便能在整合全平台多家物流信息后，通过比较时效、价格、运输路线状况等因素，自动生成包括“价格最优+时效最优”在内的多条物流方案，处理订单的速度提升30%左右，摆脱了行业人员长期处于经验依赖、成本模糊、效率低下的决策困境。

山东安丘的一家家电企业也印证了这一转变：“过去我们常依据地理距离优先发货，但在日日顺智能寻仓系统全局计算帮助决策后，所提供的方案都更具成本效益。”实际运营数据显示，采用系统推荐方案的近千家客户物流成本每单平均降本10元以上，整个发件决策过程省时2分钟左右。

整合物流资源实现复杂决策自动化

日日顺AI智能寻仓的这一效率跃升实质源于对各类物流资源以及多个AI模型协同处理信息的整合运用。例如，它能根据数十亿成功运单数据自动识别和修正用户可能输错的地址信息，灵活操作；动态计算不同仓库到目的地的成本和所需时间，提供预测精确到小时的运输时效；综合实时运费进行多方比价生成方案，并监控运输过程中的潜在风险；还能智能捕抓同一地址多个订单进行合并优化成本等。

这套“组合拳”能同步分析全网库存状态、商品存放时长、路线效率等十余项复杂参数，科学寻仓，全面比价，提供传统人工经验或单一决策平台无法实现的最优方案组合，通过AI重塑客户体验与效率。

引入AI大模型驱动自主学习

据悉，目前日日顺智能寻仓1.0版本上线实现了客户下单后即时获取多维度排序方案的能力，同时，日日顺将引入大模型与更先进的AI算法构建，实现系统自主学习，在地址信息增强、库存与库龄信息、用户习惯信息等方面进一步做出提升，进行新版本迭代。

日日顺的这次探索，不仅反映出物流行业决策逻辑从依赖经验向数据驱动的转变趋势。同时，也验证着唯有真正以解决用户、客户实际痛点为出发点，技术的应用才具有持久的生命力。

编辑：侯宜均