在多數(shù)人的印象中，物流是個(gè)辛苦的行業(yè)，不僅要經(jīng)受風(fēng)吹日曬，還常被客戶催促。然而，就是這樣一門苦生意，卻成為了AI落地的理想場(chǎng)景。

近期，物流AI公司Augment完成了8500萬(wàn)美元的A輪融資，由Redpoint領(lǐng)投，8VC、Shopify、Autotech等跟投。值得一提的是，該公司上線僅5個(gè)月，融資總額就達(dá)到了1.1億美元，約合8億人民幣，融資速度驚人。

與傳統(tǒng)自動(dòng)化工具只能服務(wù)單一環(huán)節(jié)不同，Augment旗下的AI代理Augie，能涵蓋從接收訂單到收款的整個(gè)物流生命周期，堪稱“AI物流打工人”。

Augie上線5個(gè)月后，已被數(shù)十家頂級(jí)3PL（第三方物流公司）和托運(yùn)人采用，管理的貨值超過(guò)350億美元。據(jù)公司透露，使用Augie后，所有客戶節(jié)省的費(fèi)用高達(dá)“幾百萬(wàn)美元級(jí)”。接下來(lái)，讓我們一起揭開這家公司的神秘面紗。

01 AI數(shù)字員工Augie，將中國(guó)式效率引入歐美物流

在國(guó)內(nèi)，人們?cè)缫蚜?xí)慣了高效的物流服務(wù)，次日達(dá)十分常見(jiàn)。但在歐美，情況卻大不相同。以美國(guó)為例，主流郵政和快遞通常承諾2 - 5天送達(dá)，平均投遞時(shí)間約為2 - 3天。

歐美的物流體系更像是“拼裝貨”，倉(cāng)儲(chǔ)由德迅負(fù)責(zé)，干線運(yùn)輸交給UPS、FedEx，最后一公里則由USPS或本地小公司完成。這種模式雖然靈活、省錢，還能避免反壟斷問(wèn)題，但也存在明顯弊端。物流鏈條被分割，系統(tǒng)各自為政，數(shù)據(jù)難以打通，出問(wèn)題時(shí)各方相互推諉，操作員需在門戶網(wǎng)站、TMS、Excel、郵件和電話之間頻繁切換，工作效率低下。

在歐美物流環(huán)節(jié)中，最繁瑣的并非運(yùn)輸，而是大量瑣碎的溝通工作，如與司機(jī)確認(rèn)位置、催促承運(yùn)商簽收單、追討客戶發(fā)票、反復(fù)抄錄數(shù)據(jù)和填寫表格等。這些工作價(jià)值低、出錯(cuò)率高，還耗費(fèi)人力，節(jié)假日期間工作量劇增，人工根本無(wú)法應(yīng)對(duì)。

在這種情況下，Augment推出了核心產(chǎn)品Augie。它可被視為物流行業(yè)的AI助理，能跨系統(tǒng)、跨通信渠道（郵件、電話、聊天、TMS/Portal系統(tǒng)等）處理重復(fù)、碎片化、勞動(dòng)密集型的物流工作。

Augie的最大優(yōu)勢(shì)在于跨平臺(tái)操作。它打造的AI員工可在不同系統(tǒng)平臺(tái)間自由切換，操作員無(wú)需在多個(gè)系統(tǒng)間頻繁切換，許多原本依賴人力的工作，Augie都能自動(dòng)完成。

目前，Augie的價(jià)值幾乎覆蓋了從接單到收款的所有物流流程。以往，操作員需逐個(gè)向承運(yùn)商詢價(jià)，再手動(dòng)錄入表格比對(duì)?，F(xiàn)在，Augie能自動(dòng)發(fā)出詢價(jià)請(qǐng)求，收集反饋并進(jìn)行初步比價(jià)，操作員只需最終確認(rèn)。選定承運(yùn)商后，Augie還能在后臺(tái)完成下單、通知、確認(rèn)時(shí)間等操作，就像一位隨時(shí)待命的調(diào)度助理。

運(yùn)輸過(guò)程中，Augie會(huì)定時(shí)與司機(jī)和倉(cāng)庫(kù)溝通，接手例行的進(jìn)度查詢工作。貨物送達(dá)后，它會(huì)主動(dòng)追討簽收單、合同、發(fā)票，并檢查文件的完整性和合規(guī)性。文件齊全后，還能自動(dòng)生成發(fā)票、對(duì)賬，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題會(huì)及時(shí)標(biāo)注并催款。原本需要人工反復(fù)確認(rèn)和催促的工作，Augie都能自動(dòng)完成。

Augie實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)工作主要依靠?jī)蓚€(gè)方法。一是打通不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。由于物流行業(yè)系統(tǒng)缺乏開放接口，甚至仍采用“門戶 + 郵件”的模式，Augie會(huì)模擬人工操作，自動(dòng)登錄門戶、讀取頁(yè)面信息、解析郵件和聊天消息，將內(nèi)容轉(zhuǎn)化為可用數(shù)據(jù)。二是統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式。不同系統(tǒng)的字段和格式存在差異，Augie通過(guò)AI進(jìn)行“語(yǔ)義歸一化”，將相同含義的數(shù)據(jù)整理到統(tǒng)一的內(nèi)部結(jié)構(gòu)中。整理好數(shù)據(jù)后，Augie就能自動(dòng)執(zhí)行后續(xù)工作。

此外，讓物流行業(yè)接受Augie也是一個(gè)難題。物流企業(yè)都有自己長(zhǎng)期積累的操作習(xí)慣和流程（SOP），傳統(tǒng)軟件要求企業(yè)改變流程來(lái)適配系統(tǒng)，這對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)難度很大，員工需要重新培訓(xùn)，客戶也需適應(yīng)新流程。而Augie則反其道而行之，它學(xué)習(xí)和適應(yīng)企業(yè)的SOP。例如，操作員以往先收郵件、再登記Excel、最后更新TMS，Augie會(huì)按照這個(gè)順序自動(dòng)化執(zhí)行；遇到需要人工審批的環(huán)節(jié)，它會(huì)暫停并將任務(wù)交給人工確認(rèn)。這樣做既無(wú)需大幅改變企業(yè)原有的運(yùn)作邏輯，也能讓員工輕松接受，降低了切換成本和抵觸情緒，使AI能真正應(yīng)用到實(shí)際工作中。

02 從倉(cāng)庫(kù)機(jī)器人到AI對(duì)賬，AI重構(gòu)物流鏈條

Augment讓人們切實(shí)感受到，物流領(lǐng)域的AI不再是可有可無(wú)的小工具，而是有可能重塑整個(gè)物流鏈路。

以美國(guó)物流巨頭阿姆斯特朗集團(tuán)為例，接入Augment后，員工人均每天處理的票據(jù)數(shù)量從10單提升至20 - 30單，對(duì)賬周期縮短了8天，單票毛利率提高了5%。

實(shí)際上，物流領(lǐng)域的AI應(yīng)用比人們想象的更為深入。以往，AI多在物流的邊緣環(huán)節(jié)發(fā)揮作用，如今已逐漸進(jìn)入核心業(yè)務(wù)流程，改造著“貨的運(yùn)輸、錢的回籠和人力的節(jié)省”等關(guān)鍵環(huán)節(jié)。除了Augment，還有兩個(gè)典型案例。

（1）Dexory——倉(cāng)儲(chǔ)掃描機(jī)器人

倉(cāng)庫(kù)常被稱為“黑箱”，因?yàn)樨浳镞M(jìn)出頻繁，實(shí)際庫(kù)存難以準(zhǔn)確掌握。人工清點(diǎn)庫(kù)存不僅效率低，還容易出錯(cuò)。而倉(cāng)儲(chǔ)是物流中成本較高的環(huán)節(jié)，庫(kù)存數(shù)據(jù)不準(zhǔn)確會(huì)導(dǎo)致缺貨、積壓等問(wèn)題，增加運(yùn)輸和退貨成本。

Dexory針對(duì)這一問(wèn)題，采用可伸縮至12米高的機(jī)器人和3D掃描技術(shù)，對(duì)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行全面掃描。每小時(shí)能掃描1萬(wàn)個(gè)托盤，將實(shí)際庫(kù)存轉(zhuǎn)化為高精度的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，并與倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)記錄進(jìn)行比對(duì)，幾秒鐘就能生成“差異熱力圖”，顯示庫(kù)存的差異情況。

Dexory 的機(jī)器人伸出塔式結(jié)構(gòu)掃描高處貨架，旁邊有托盤、高架、掃描機(jī)

通過(guò)這種方式，庫(kù)存準(zhǔn)確率可達(dá)到99.9%，企業(yè)無(wú)需再進(jìn)行大規(guī)模人工清點(diǎn)，避免了常見(jiàn)的庫(kù)存問(wèn)題。2024年10月，Dexory完成了8000萬(wàn)美元的B輪融資，估值達(dá)11.4億美元，已在馬士基、DHL等大型樞紐落地，將數(shù)據(jù)更新頻率縮短至5分鐘（行業(yè)平均為6 - 24小時(shí)）。

（2）Loop——結(jié)算與發(fā)票自動(dòng)化

Loop專注于物流中痛苦的財(cái)務(wù)流程。物流公司最擔(dān)心的是資金回籠問(wèn)題，因?yàn)樨?cái)務(wù)對(duì)賬流程繁瑣，需要人工核對(duì)承運(yùn)商的發(fā)票、交付憑證和費(fèi)率表等，周期長(zhǎng)達(dá)14天，導(dǎo)致企業(yè)資金周轉(zhuǎn)困難。

Loop將這一環(huán)節(jié)AI化，能自動(dòng)識(shí)別各種格式的發(fā)票、憑證和費(fèi)率表，提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)并與系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比對(duì)，發(fā)現(xiàn)異常會(huì)自動(dòng)標(biāo)記。整個(gè)過(guò)程幾乎實(shí)時(shí)完成，無(wú)需人工反復(fù)核對(duì)。

Loop管理客戶發(fā)票，如自動(dòng)創(chuàng)建應(yīng)收發(fā)票、跟蹤賬齡，減少手動(dòng)對(duì)賬的界面

對(duì)賬周期從兩周縮短至1天，企業(yè)能更快開票、收款，現(xiàn)金流得到顯著改善。2024年8月，Loop完成3500萬(wàn)美元的B輪融資，由摩根大通成長(zhǎng)基金領(lǐng)投，已與羅賓遜全球物流、Uber Freight等主流平臺(tái)完成系統(tǒng)對(duì)接，2024年處理發(fā)票金額達(dá)26億美元，錯(cuò)誤率低于0.3%。

除了倉(cāng)儲(chǔ)和結(jié)算，AI在物流行業(yè)還有更多的應(yīng)用可能。例如，英國(guó)的Beacon切入多式聯(lián)運(yùn)領(lǐng)域，通過(guò)統(tǒng)一API接入各種運(yùn)輸方式，AI能實(shí)時(shí)監(jiān)控全局并提前24小時(shí)預(yù)測(cè)潛在問(wèn)題，其訂閱收入一年增長(zhǎng)了3倍。美國(guó)的Vooma則專注于報(bào)價(jià)環(huán)節(jié)，通過(guò)類似ChatGPT的對(duì)話界面，客戶輸入需求后，AI能在30秒內(nèi)給出完整報(bào)價(jià)并預(yù)訂艙位，為貨代節(jié)省了約75%的人工工時(shí)。

這些公司代表了一個(gè)明顯的趨勢(shì)：物流AI不再是簡(jiǎn)單的點(diǎn)綴，而是在重構(gòu)“貨、錢、信息”三條關(guān)鍵線。Augment管理信息，Dexory管理庫(kù)存，Loop管理資金，它們雖切入點(diǎn)不同，但核心邏輯一致，即利用AI自動(dòng)化原本依賴人力、效率低下且易出錯(cuò)的環(huán)節(jié)，讓物流更加高效、穩(wěn)定、節(jié)省成本。AI正推動(dòng)物流行業(yè)從“碎片化、依賴人力”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、智能協(xié)同”的新階段邁進(jìn)。

本文來(lái)自微信公眾號(hào)“烏鴉智能說(shuō)”，作者：朗朗，36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。

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