## 799｜别让90%的努力，卡在最后10%

精挑细淘，得到头条。我是李南南。

今天我们要说一个有点特别的AI实践，AI在物流行业的应用。

有人可能会觉得奇怪，这有什么特别的？AI在物流行业的应用不是很常见吗？比如，用算法优化配送路线，用算法预测需求，还有无人仓库、自动分拣、智能调度等等。

但今天我们要说的，是另一个角度，叫做，数字化的“最后一公里”问题。

什么意思？你看，这些年，很多物流企业都在搞数字化。比如，快递分拨中心装了大量摄像头，覆盖分拣、装卸的每个环节。这些摄像头每天记录着数亿件包裹的流转过程，视频数据实时上传到云端。

听起来很厉害，对吧？但问题是，这些视频谁来看？

全国有1300个规模以上的快递处理中心，大部分仍然依赖人工监控。管理人员需要盯着屏幕，才能发现包裹错分、货物破损这些问题。一天看下来，眼睛都花了，还容易漏。

你看，摄像头装好了，数据也有了，但最后让这些数据真正发挥作用的那一步，往往是最难的。

这就像快递的“最后一公里”，货物已经运到了小区门口，但最后送到用户手里这一步，往往是整个物流链条中成本最高、效率最低的环节。

有时候最让人头疼的，不是某个高难度节点，而是那些无穷无尽的、琐碎的细枝末节。

这就是数字化的“最后一公里”。

那么，怎么解决这些问题呢？最近，著名零售咨询专家黄碧云老师，专门去做了调研，她发现：AI在物流业，就正在解决这个“最后一公里”的问题。

咱们先从一个“隐秘而庞大”的行业说起，这就是，水运。为什么说隐秘？因为它不像陆运那样，每天在你身边的公路上跑来跑去，很多人可能都没注意过这个行业。为什么说它庞大？中国有10万条内河货船，每年运输量超过70亿吨，是国内最重要的货运网络之一。

但问题是，船在水上漂，沿途没有监控，货物丢失、被掉包的事情时有发生。这是水运行业一直的痛点。

特别是高端白酒。中国的高端白酒大多数要走内河水运。为什么？三个原因：产区都在河边，成本低，而且船行平稳，保护酒的品质。而一瓶高端酒几千块，一船货上百万。假如监控不到位，损失可就大了。

你可能会说，给船上的货舱都装摄像头，全程监控不就行了。但问题是，一个货舱好办，假如是1万个货舱呢？即使退一步讲，假设我嫌全程盯着视频太麻烦，改用拍照片的方式，隔几分钟就拍张照片来监测异常。即使是拍照，一条船一天可能拍几百张照片，2万条船就是几百万张。这些照片上传到服务器之后，怎么办？

假如还是靠人工去看这些照片，根本看不过来。

你看，数字化已经做了90%的工作，装摄像头、拍照片、上传服务器，但最后那10%，把照片变成可用的信息，才是真正的瓶颈。

而这些枯燥重复，又需要思考的工作，AI就特别适合。

比如，安徽芜湖有家公司，叫彦思科技，他们采集了超过500万张照片，涵盖了不同光照条件、不同货物装载情况的船舱，并且用这些数据训练模型，让AI学会识别船舱的状态。

比如，船舱是开舱还是封舱，假如有异常，它能马上发现。

再比如，抓斗出现在哪个仓库区间，AI都能识别。假如在装货港出现，说明正在装货。在卸货港出现，说明正在卸货。假如在中途出现，那就可能存在异常情况，比如有人偷货。

简单说，船从哪来、到哪去、装了什么、卸了什么，全程自动记录，不需要人盯着。据说，南方水泥作为货主，使用这套系统监控承运方的船舶后，煤炭损耗率从2.5‰降到1‰。注意，10万吨煤炭，损耗率下降1.5个千分点，这就是上百万的真金白银。

你看，AI在这里打通的，就是从照片到信息的“最后一公里”。

前面说的是水运，我们再看陆运。AI也在解决这个“最后一公里”的问题。

最开始，在传统模式下，货车司机平均找货时间是3到5天。一个月30天，有三分之一的时间在找货。当时，假如你问货车司机，一天中最累的是什么？很多人会说：不是开车，而是找货、等货这些事。后来，货运平台的出现，让信息从“不对称”变成“透明”。司机可以在平台上看到货源信息，货主可以看到司机信息。

到这步，前面99公里的问题，都已经解决得差不多了。但是，还剩下最麻烦的“最后一公里”。什么呢？这就是司机在运货过程中的琐事。

比如，怎么拍车头照片上传？怎么开票？怎么报销？不同企业的卸货要求是什么？到哪个卸货台？商品破损率的标准是多少？超出了会被扣多少款？

这些问题，平台其实都有答案。规则都制定好了，流程都写清楚了。说白了，知识都有了。

但问题是，司机不知道去哪里找这些知识。或者说，司机懒得找。过去他们只能靠打电话问调度员，或者问老司机。但调度员不一定随时在线，老司机也不一定愿意教。那么，难道要给每个司机配个专门的助理吗？这根本不现实。

你看，数字化已经做了90%的工作，制定规则、整理流程、列出要求。但最后那10%，把知识传递给司机，才是真正的瓶颈。

AI解决的还是这“最后一公里”。

比如，安徽合肥有家公司，叫路歌，他们搭建了一个AI智能体叫“婷姐”。这个智能体学习了货车司机常碰到的各种场景，专门为司机提供一对一的服务。

“婷姐”能做什么？举两个例子。

比如，拍照上传。在货运平台上接单的司机，有个环节是，必须拍摄车头照片，这是为了留下运输痕迹。但很多司机不知道怎么拍车头照片，或者拍得不规范。这时候，司机只需点开AI向“婷姐”提问，就能获得详细指导。包括开票、税收、报销、交单等流程，它都能回答。

再比如，方言识别。路歌公司服务的是中国天南地北不同的货车司机，大家说话的方式各不相同。比如，山东司机讲话喜欢倒装，河南司机讲话特别简练。而识别这些不同的语言模式，恰恰是这一代大模型最擅长的。

过去，路歌需要大量客服人员，来回答司机的各种问题。但“婷姐”上线后，一个AI智能体可以同时处理成百上千个咨询，而且24小时在线，不会疲惫，不会情绪化。

你看，AI在这里打通的，是从知识到传递的“最后一公里”。

说到这里，你可能发现了，很多时候，AI在物流业解决的，并不是“从0到1”的问题。不是建数据库，不是搭平台，不是制定规则，而是“从99到100”的问题。

照片已经拍好了，但需要有人看。知识已经整理好了，但需要有人回答问题。这“最后一步”看起来不起眼，但恰恰是效率的黑洞。因为这些活，重复性高、规则性强，人干起来要么累得要死，要么枯燥得要命。AI处理这些重复性工作的效率，远远高于人。

更重要的是，当AI把这“最后一公里”打通之后，整个数字化的价值才真正释放出来。照片不再只是照片，而是决策依据。知识不再只是知识，而是体验改善。

其实，不只是物流业。

比如，医疗行业，CT片、X光片都数字化了，但需要医生一张张看，判断有没有病灶。现在，AI介入。比如，复旦大学附属中山医院，用AI识别肺结节，据说诊断时间能从15分钟缩短到40秒，漏诊率也更低。在这里，AI打通的是“从影像到诊断”的最后一公里。

再比如，制造业，流水线都装了摄像头，产品照片都拍下来了，但需要质检员一个个看有没有瑕疵。现在可以用AI视觉检测。AI打通的是“从照片到质检”的最后一公里。

再比如，学校，作业都可以扫描成电子版了，但需要老师一张张批改。现在，也可以用AI，比如，上海延安中学用AI智能批阅机，据说批改时间从40分钟，缩短到了十几分钟，老师重复劳动减少80%。AI打通的是“从作业到批改”的最后一公里。

你看，这些“最后一公里”，都有一个共同特点：数字化已经做了90%，但最后那10%恰恰是效率的黑洞。AI的价值，就是打通这“最后一公里”。

从这个角度看，我们或许可以看看自己的身边。

假如一个公司收集了大量数据，但没人看、没人用。假如制定了很多规则，但执行起来全靠人工，效率很低。又或者是，有那些重复性高、非常枯燥，但又不得不做的工作，这些，也许就是我们的“最后一公里”。

提高效率的关键，也许不在于大刀阔斧地颠覆，而在于，找到现有流程里的“最后一公里”问题。这就像我们常说的“二八定律”一样。解决20%的卡点，也许能释放80%的效率。

找到打通这最后一步的钥匙，前面所有的价值积累，或许都能被释放出来。就像标题里说的，别让90%的努力，卡在最后10%。

好，今天的正式内容咱们就到这儿。

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好，以上就是今天的内容。《得到头条》，明天见。

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### 💡 精华要点
- 1. 数字化的“最后一公里”问题不是缺乏设备或数据，而是如何让已收集的海量数据真正发挥作用，这一步往往是整个链条中成本最高、效率最低的环节。
- 2. AI在物流业解决的并不是“从0到1”的问题，不是建数据库、搭平台、制定规则，而是打通那些看似不起眼但恰恰是效率黑洞的最后环节。
- 3. 提高效率的关键，不在于大刀阔斧地颠覆，而在于找到现有流程里的“最后一公里”问题。解决20%的卡点，也许能释放80%的效率。
