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傳統物流模式下，企業在選倉配運時常常左右為難：哪個倉庫調貨最近？選最快的還是最便宜的物流公司？人工憑經驗選倉如何保證效率？運費、時效不透明，成本如何把控？這種落后的數據孤島式決策方案，長期制約著物流效率與成本優化，成為行業普遍痛點。

AI破局：10秒以內生成最優方案

近日，這一行業難題在日日順上線的“AI智能尋倉”系統中找到了解決方案：工作人員在點擊發貨訂單后，僅在10秒以內，AI智慧系統便能在整合全平臺多家物流信息后，通過比較時效、價格、運輸路線狀況等因素，自動生成包括“價格最優+時效最優”在內的多條物流方案，處理訂單的速度提升30%左右，擺脫了行業人員長期處于經驗依賴、成本模糊、效率低下的決策困境。

山東安丘的一家家電企業也印證了這一轉變：“過去我們常依據地理距離優先發貨，但在日日順智能尋倉系統全局計算幫助決策后，所提供的方案都更具成本效益。”實際運營數據顯示，采用系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，整個發件決策過程省時2分鐘左右。

整合物流資源實現復雜決策自動化

日日順AI智能尋倉的這一效率躍升實質源于對各類物流資源以及多個AI模型協同處理信息的整合運用。例如，它能根據數十億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生成方案，并監控運輸過程中的潛在風險；還能智能捕抓同一地址多個訂單進行合并優化成本等。

這套“組合拳”能同步分析全網庫存狀態、商品存放時長、路線效率等十余項復雜參數，科學尋倉，全面比價，提供傳統人工經驗或單一決策平臺無法實現的最優方案組合，通過AI重塑客戶體驗與效率。

引入AI大模型驅動自主學習

據悉，目前日日順智能尋倉1.0版本上線實現了客戶下單后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更先進的AI算法構建，實現系統自主學習，在地址信息增強、庫存與庫齡信息、用戶習慣信息等方面進一步做出提升，進行新版本迭代。

日日順的這次探索，不僅反映出物流行業決策邏輯從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用戶、客戶實際痛點為出發點，技術的應用才具有持久的生命力。