“丰知” 为脑 “丰语” 为脉，大模型成功重构顺丰

本文系深潜atom第945篇原创作品

“技术-业务-生态”三位一体，推动整个物流行业智能化转型

孟烦了丨作者

深潜atom工作室丨编辑

进入夏天，生鲜蔬果进入成熟期，在众多电商的助力下，全国各地的果农也进入了收获期。而这个过程中，物流发挥了巨大的作用，其中以服务质量和速度为特色的顺丰发挥了重要的作用，不过今年的顺丰服务质量似乎再次发生了提升。

2025年6月8日23:02，小编在抖音电商购买了一单平谷大桃，按照以往的认知，这一单水果会在9日送达，但预期可能会在9点以后或者下午。让小编想不到的是，这一单水果竟然在9日早晨7点多就已经送达，就在上班出门之前看到水果已经摆在了门口。

抱着好奇的心理，深潜atom对顺丰进行了梳理，发现顺丰似乎已经完美将人工智能技术与场景化相结合，形成了独特的技术壁垒和业务赋能能力。

2025年第一季度，顺丰总营收698.50亿元，同比增长6.90%；归母净利润22.34亿元，同比增长16.87%，其中归母净利润和净利润率增速明显高于2024年同期增速。在融入顺丰的应用场景后，大模型似乎在财务角度也开始发挥重要作用。

“丰知”—做“大脑”，“丰语”——做“神经”

2022年，ChatGPT点燃了大模型赛道，此后无数大模型和创业公司随之而生，天眼查数据显示，2023年全国新增人工智能相关企业87.9万家。实际上，对于很多巨头公司来说，在人工智能的浪潮下，纷纷早已布局了这一赛道。

2019年到2022年，顺丰就已经开始把AI工程化。2019年，顺丰科技内部立项“丰智云AI中台”，把30年历史运单、航班、GPS、天气等数据统一入湖，奠定后续大模型训练所需的高质量物流语料；2020年在丰智云之上自研“时空预测小模型矩阵”（SKU级销量预测、线路时效预测等），为后来“多模型合并”埋下技术伏笔；2021年与浙江大学成立“物流智能联合实验室”，首次尝试用Transformer架构做跨省次日达时效预测，验证大参数模型在物流场景的可行性。

2022年第二季度，ChatGPT3.5还未上线之时，顺丰内部已经启动了“丰知”项目，目标是把上百个小模型压缩成一个统一大模型；同时启动“丰语”项目，基于Llama-7B做继续预训练。

2023年一季度，“丰知”在3C、鞋服、美妆3条核心供应链试点，预测准确率提升5%，库存周转率提升30%；第三季度，“丰语”在客服、关务、小哥知识问答3个场景灰度上线，误答率下降58%。2024年8月和9月，“丰知”物流决策大模型和“丰语”物流大语言模型正式发布。

值得注意的是，在大模型的研发过程中，顺丰对大模型按照目标进行了分类，其中“丰知”物流决策大模型——做“大脑”，专攻结构化决策；“丰语”大语言模型——做“神经”，负责语言交互与知识服务。

“丰知”大模型在鄂州花湖机场作为亚洲最大专业货运枢纽，面临日均超200架次货机调度的复杂挑战。“丰知”大模型通过动态时空网络预测与大规模运筹优化技术，实现了全链路智能化。既可以实现异常处理自动化，又能够提升跑道的利用率。并且，该能力已输出至顺丰国际合作的东南亚机场，如越南河内机场的货机周转效率提升22%。

“丰语”大语言模型，正在重塑人机交互范式。在客服场景中实现了意图识别-多轮对话-解决方案生成的全流程自动化，自动完成75%的客户沟通，处理时效提升40%；国际关务上，“丰语”整合190+国家的海关政策，在东南亚市场，系统自动生成中英文对照报关单，清关效率提升50%；更为关键的是，“丰语”大模型已经成为一线快递小哥的随身助手，实现了业务知识即时触达。

更为关键的是，“丰知”和“丰语”两大模型并非独立的存在，两大模型在很多业务和场景都是协同发挥作用。比如，在云南普洱的光伏电站建设中，“丰知”与“丰语”的协同解决了最后一公里难题，“丰知”根据山区地形和天气数据，生成无人机配送的最优航线，使运输时效提升50%；“丰语”支持傣语、哈尼语等方言指令，当地工人可通过语音快速查询货物状态，沟通效率提升70%。该方案已扩展至川西高原的松茸运输，良品率提升30%，采挖效能提升56%。

“丰知”与“丰语”的协同不仅创造了可量化的商业价值，更推动了行业标准重构。比如，“丰知”输出的物流决策方案已成为美妆、汽配等行业的智能调度标杆，其路径规划算法被纳入中国物流与采购联合会的《智能物流调度技术规范》。2025年8月8日，湖北顺丰和湖北中石化达成合作，打造能源与物流行业跨领域合作的标杆典范。

垂域知识深度注入，突破通用模型局限

顺丰通过垂域知识深度注入实现了对通用大模型的超越，其核心逻辑是将物流行业30年沉淀的专业知识与数据深度融入模型架构，形成行业专属的知识闭环，构建了物流行业专属的知识体系，突破通用模型局限。比如，海外直邮清关时间从24小时压缩至2小时，从而在全世界场景内大规模落地。

近日，DataFun的分享中，顺丰科技的6位专家分享了顺丰大模型相关的最新研究成果与实践经验，根据不同专家的分享，可以发现顺丰的研发，基本上都是围绕物流的场景展开。

顺丰科技规划与资源决策算法总监刘子恒表示，顺丰大模型的场景跨越中，初阶主要还是聚焦在大模型的原生能力，通过基础模型、Prompt优化、知识库构建来服务特定物流场景的知识问答需求；中高阶场景则面向顺丰物流场景相对较复杂的决策问题，真正需要构建智能体的能力。

30年积累的结构化物流数据，让顺丰动态时空网络预测模型更容易落地。基于顺丰自研垂域大模型，结合自研时空网络预测、大规模网络运筹优化、动态运力资源调度等AI垂域模型技术，顺丰推出了“顺丰认知决策智能体”，可以实现意图解析、场景匹配、算法调用、结果解读等一连串工作，为航空调度专员提供精准、可读性强的解决方案。

针对物流行业的专业术语，丰语模型通过领域词典增强和意图分层分类，复杂问题处理时长从15分钟缩短至3分钟。支持图文混合输入，用户上传退货商品截图后，系统自动提取寄递信息，准确率高达98%，并推荐最合适的包装方案，较通用模型减少30%的操作错误。

顺丰科技大模型高级产品运营经理卢馨婷，也分享了丰语大模型从产品研发到运营落地的完整路径。在卢馨婷看来，大模型运营需以产品为核心，聚焦“模型验证-内容打磨-数据驱动-生态共建”。“丰语”大模型已经深入各个业务场景，累计会话超600万次，问题解决率达90.41%，产品渗透率近半年提升20%。

“快递+快运+同城+供应链+国际”的多元业务矩阵，既可以让顺丰大模型在同城即时配送发挥作用。2024年，顺丰同城营收157.5亿元，同比增长27%；净利润1.3亿元，同比增长162%；又可以在供应链和国际业务上保持竞争力，2024年顺丰营收704.9亿元，同比增长17.5%，中标超100个海外供应链项目，覆盖东南亚、欧洲等市场。

在大模型的辅助下，顺丰展现了巨大的服务能力。比如，鄂州机场的国际航线通过智能调度系统，跨境电商“端到端”时效优化20%，支撑东南亚市场34%的电商件份额。当前，中国企业产能出海需求巨大，叠加直播电商与跨境电商增长带动快递需求，顺丰未来依然有巨大的增长潜力。

在场景落地的过程中，顺丰把“大模型能力”工程化成“供应链即插即用的标准化组件”，既保留了生成式AI的柔性，又满足物流行业对高精度、低成本、快响应的苛刻要求。“技术-业务-生态”的三位一体，让顺丰大模型更成为推动整个物流行业智能化转型的价值创造平台。

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