8月14日下午，2026（第十八届）物流与供应链数字化发展大会在安徽省合肥市如期举行。北京牛卡福网络科技有限公司解决方案部负责人王明出席全体大会，并发表《牛卡福AI物流解决方案》的主题演讲。

纵观物流行业的整体发展历程，行业主要经历四个阶段性的变革升级。第一是机械化+人工主导阶段，核心依托人力搭配基础简易机械开展作业，各环节孤立，仅依赖纸质单据和人工经验，效率低、可视性差，是行业早期最基础的发展形态；第二是信息化+流程优化主导阶段，依靠计算机系统落地流程标准化工作，引入条码、TMS/WMS等系统，实现信息追踪和流程固化 ，提升内部协同效率；第三是自动化+网络协同主导阶段，目前多数运输型物流公司都已普及自动化设备+互联网平台等新技术，仓库内广泛应用AGV/ 机器人实现“货到人”自动化，外部通过平台整合社会运力，实现车货在线匹配，大幅提升了作业效率。第四是AI智能化+生态重塑主导阶段，以AI+数据驱动重构物流行业整体运营生态，依托AI算法进行预测和全局智能决策（如智能调仓、路径动态规划），搭载人工智能算法、大数据预测、数字孪生、物流大模型、自动驾驶、具身智能机器人等深度赋能物流行业降本、提质、增效。

AI的落地应用，彻底改变了传统的信息处理模式，实现了从“人找信息”到“信息找人”的跨越式转变。过去，物流公司的经营决策大多依靠行业经验，从业者凭借多年行业积累研判盈利空间、竞标成功率，结合行业淡旺季趋势制定经营策略。而现在，行业决策全面转向数据驱动，通过AI赋能精准核算运营成本、固定成本等核心数据，实现科学化、智能化决策。与此同时，AI的深度应用，也正在全面重构物流行业的运营自动化体系，通过从“人盯流程”到“系统自驱”，实现自动化执行策略，用AI技术让物流从“人跑信息”升级为“系统协同”，打造可追溯、可优化、可持续的智能物流闭环，为行业高质量发展深入赋能。

为了让大家更清晰地了解牛卡福解决方案，接下来我简单介绍一下牛卡福科技。北京牛卡福网络科技有限公司成立于2016年，是物流行业领先的数智化服务平台。公司初期以物流能源加注场景为切入点，依托电子加油卡、加气卡、加电卡等相关服务切入物流行业，经过多年深耕，逐步拓展累计服务3万余家物流公司，平台油气电服务合作司机突破300万人，全国合作油气站点超2万家。为顺应国家新基建战略与双碳目标，牛卡福致力于通过科技创新，重构万亿级的公路物流生态，助力行业降本、提质、增效、控碳，为行业的可持续发展与创新注入强大动力。

历经多年行业深耕，牛卡福推出一站式物流数智化服务解决方案，打造覆盖物流全链路的智慧物流产品矩阵，依托 AI 智能录单、运力智能调度、成本管理数智化三大核心板块，包含AI录单、AI调车、万金油、牛运宝、万流ETC五大功能模块，提供智能录单、车货匹配、能源成本管理、司机劳务报酬结算、路桥费成本管理等多种解决方案，助力物流企业实现业务提效与成本管控。

在前端业务环节，AI 录单依托人工智能技术整合多渠道运单，汇聚至统一业务平台，简化操作流程，减少人工差错；AI 调车搭建百万级运力池，结合大数据定价策略，实现高效车货匹配，降低企业调车成本。在成本数字化管理板块，万金油、牛运宝、万流 ETC 三款产品分别聚焦能源、司机劳务报酬、路桥费管理，帮助客户降低 5%-10% 能源成本，依托多供应商稳定资源削减网络货运相关成本；同时，平台依托权威合作资源与ETC成本数字化技术，减少路桥费管理的人工与时间投入成本。整套方案以数智化能力贯穿物流业务全流程，打造牛卡福全流程生态链条，帮助物流企业实现降本增效。

在我看来，AI落地应用的核心前提是数据标准化，这也是当前物流行业的核心痛点。目前头部大型物流公司虽已搭建多套系统，实现了数据互联互通，但全国70%以上的中小型物流公司，普遍存在场景、信息、数据碎片化问题，业务信息分散在各类软件、各类场景中，无法统一归集、统一利用，难以支撑智能化运营。

基于此，牛卡福搭建可闭环的智能系统，依托AI 单据管理（结构化引擎）将数据结构化，实现业务信息“自动汇流”，并赋能AI 调车（决策引擎）高效整合运力，支撑调度环节“智能决策”，最终通过数字员工（执行引擎）汇总单据，推动业务流程“自动流转”。三大引擎协同联动，构建起一体化智能运行底座，搭建起从接单、派车、履约直至结算的全链路体系，形成可追溯、可优化的业务智能闭环。下面我将详细通过案例展示三大引擎的核心功能与价值。

引擎一： AI单据管理——企业痛点梳理

基于此，牛卡福打造的第一个核心能力就是AI单据结构化处理，依托AI录单将碎片化的业务数据完成结构化梳理，开展经营分析、风险预警、数据研判等智能化工作，为后续全流程智能化作业筑牢数据基础。系统覆盖PC端和移动端多类主流订单接收渠道，支持微信助手、企微机器人、图片、语音、邮箱订单等全场景自动采编、智能识别，全方位适配不同物流公司的订单获取模式，整合多源信息一键变标准数据，从源头替代简单、重复的人工搬运工作。同时，我们的AI模型具备更强的适配性与精准度。针对模糊单据、手写单据、不规范单据等复杂场景，通过短期模型训练，即可实现精准识别、有效录入，大幅提升复杂场景下的单据处理准确率，降低人力成本，为后续流程提供高质量数据基石。

引擎二： AI调车——从“人找车”到“系统派车”

除了AI单据结构化处理，牛卡福的核心优势还体现在AI智能调车板块。目前行业内多数车货匹配平台，仅聚焦外部车源查找匹配，而牛卡福AI调车系统，既可以优化外部车货匹配，更能够针对性解决企业自有运力空驶率高、衔接不畅的行业难题。针对企业自有运力，系统可基于车型、时效、路线、价格、历史行为等多维模型自动议价，智能匹配在途车辆与新增订单，筛选最优作业车辆，实现自有运力无缝衔接、高效周转，最大限度减少空驶、闲置问题。系统还可全流程无人化智能调度，企业管理者仅需下发作业任务、明确价格、车型等核心要求，系统即可依托AI智能外呼、智能对话能力模拟真人客服，主动与司机沟通议价、对接作业需求，自主完成全流程作业。系统还赋能履约洞察功能，可以结合司机停留时长、返程路线等实际情况，智能协商运价、敲定合作，自主完成司机筛选、价格洽谈、运力确认等全流程工作，并通过实时轨迹分析，对绕行、异常停靠等风险提前预警，提升作业效率，无需调度人员人工操作，大幅解放人力、提升匹配精准度。

引擎三： 数字员工——您的“虚拟物流团队”

物流企业运营与财务对账过程中，常常面临材料不齐、对账拖拉、风险后置等场景，存在大量重复性、标准化的人工工作，对账周期长，纠纷难追溯，耗费大量人力成本。

牛卡福数字员工的搭建，核心即是将这类标准化、流程化、重复性高的工作全面智能化、自动化，成为专属虚拟物流团队，承担起接单录单员、智能调度员、履约跟踪员、结算对账员的功能角色，依托平台原始数据自动执行通知、跟进、回传、对账等标准化任务，仅在关键节点（如重大异常、 高价订单）请求人工确认，全流程动作留痕 ，全程可审计。

同时，为了让业务“敢用、能控、可持续”，牛卡福强调可解释与可追溯核心功能落地，实现业务证据链结构化梳理、智能问题问询、可解释性运力推荐、运营运筹优化、多智能体协同作业等进阶功能，依托完善的底层架构，全方位赋能运输类型物流公司运营全链路智能化升级。

以上就是我的全部发言，感谢大家的聆听！