在物流行業，“車等貨、貨等車”的現象長期存在，部分干線物流裝車等待時間甚至長達10小時，傳統依賴人工經驗的調度繁瑣復雜，制約著物流全鏈路快速運轉。如何高效匹配運力與訂單、優化車輛調度、應對突發狀況，是提升整體物流運營效率的關鍵課題。

這一物流行業共性挑戰，在AI賦能產業升級的背景下，由日日順自主研發的“AI智能派車”系統為物流行業率先做出了探索，并在其多個物流基地進行了試點運行，以AI解決傳統物流調度痛點，改變了 “等車又等貨”的運作模式。

AI配車探索：智能決策最優方案

據悉，“AI智能派車”系統根據派單流程實際痛點，建立了三層決策架構：提前一周整合分散的訂單，例如將青島多提貨點的零散訂單進行歸集，減少了每輛車需要跑的點位數量，效率得到提升。而在每日執行環節，以往需要調度員耗費數小時完成的配車計劃，系統將復雜的配車標準與派代規則固化為算法規則，并基于AI算法能在2分鐘內自動輸出最優派車方案。

更難能可貴的是，該系統具備“實時感知”能力，每分鐘都在監控車輛動態。一旦遇到工廠臨時調產等情況，它能跨域拉通制造、物流、供應鏈環節，實現人、車、貨、單的高效協同，迅速響應，跨環節調整運輸路線。據悉，由于某空調品牌生產調整，系統在2分鐘內重置12輛貨車路線，避免了數十萬元損失。調度負責人坦言：“過去處理異常要打幾十通電話，現在系統自動預警處置，輕松準確多了，很省心?！?/p> 效率革命：算法調度精準降本增效

實實在在的數據印證了日日順“AI智能派車”系統對于應用物流園區的變化，司機裝車等待時間縮短41%，車輛在園區內積壓的情況大大緩解，零散訂單發運成本下降30%，帶來的工廠超期庫存減少25%。隨著日日順“AI智能派車”系統在武漢、合肥、沈陽等物流基地推廣，90%以上的司機采納印證了方案可行性。

為什么園區看不到堵車了？答案就在于“AI智能派車”系統帶來的效率革命。這場物流行業的AI變革，正將傳統物流“人找貨”模式，推向“算法調度”的精準時代。當車輛與訂單不再長時間滯留，當調度變得智能而迅捷，降本增效便水到渠成，這也是物流行業突破瓶頸、提升競爭力的關鍵一步。