在 4 月 16 - 17 日，中国物流与采购联合会航空物流分会携手广东省机场集团物流有限公司、南方航空物流股份有限公司以及翌飞锐特电子商务（北京）有限公司共同举办的 “国内研学：广州机场 & 南航物流企业研学活动” ，超过40家航空物流行业头部企业齐聚广州白云机场和南航物流参观走访学习。研学期间，翌飞锐特 CEO 史鸣飞就 AI 在航空物流行业的应用何去何从，和行业同仁们进行一场坦诚的分享。

在全球经济贸易的浪潮中，航空货运作为关键的运输方式，正承载着全球贸易的高效运转。然而，当前国际形势的不确定性，给全球贸易带来了诸多挑战。翌飞锐特作为航空物流行业数字化推广坚定的前行者，在助力行业数字化转型中展现了强大的战略布局和技术能力。一直在积极探索AI技术的应用，以帮助行业各角色提升运营效率和服务质量。

厘清概念：“AI+” 还是“+AI” ？

史鸣飞首先抛出一个关键问题：在航空物流领域，“AI+” 和 “+AI” 该如何抉择？

他详细阐释了两者的差异。“AI + 行业” 模式，强调以 AI 技术作为核心驱动力，主动赋能并改造传统行业，以此提升效率与激发创新能力，在该模式里，AI 技术占据主导地位，行业仅是其应用场景。而 “行业 + AI” 模式，突出行业自身的需求与特性，将 AI 技术作为辅助工具引入，用于解决行业特有的问题与挑战，此时行业是主体，AI 扮演辅助角色。对于航空物流行业而言，深入理解这两种模式的区别，是合理运用 AI 技术的重要前提。

洞察困境：航空物流行业 AI 发展的理性分析

史鸣飞指出，AI 的核心要素包含数据、算法和算力。算法和算力这两个领域已经由国内外头部科技企业占据了主导地位，且技术相对成熟。因此，短时间无需也没必要再将大量资源投入到算法和算力的主赛道上进行研究和部署。其中，“数据”要素堪称 AI 的 “基础燃料”，高质量的数据对于训练出高效的 AI 模型起着决定性作用。然而，对于航空物流行业在数据方面却面临重重挑战。

1.数据分散与割裂：航空物流业务涵盖航空公司、货代、机场、海关等多个环节，数据分散存储于不同系统与机构中，形成众多 “数据孤岛”，导致数据难以实现有效整合，无法发挥其协同价值。

2.数据量有限：相较于互联网行业，航空物流行业产生的数据量相对较少，且数据精细度不足，难以满足 AI 模型复杂训练的需求，限制了 AI 技术在该行业的深度应用。

3.数据滞后性：航空物流行业的数据更新速度较为缓慢，无法实时反映业务的动态变化，这极大地影响了 AI 技术应用的实时性与准确性，使得基于数据做出的决策可能与实际业务情况存在偏差。

破局之道：数据共享与合作共生

面对上述困境，要充分发挥AI在航空物流中的作用，必须解决数据分散和割裂的问题。史鸣飞认为破局关键在于：行业参与者的共同觉醒与携手合作，全力推动数据共享。只有构建统一的数据平台，并制定标准化的数据接口，才能打破数据孤岛，实现数据的自由流动与高效利用。这一过程不仅依赖技术上的创新突破，更需要行业内各主体协同合作，共同营造一个开放、共享的数据生态系统。

1.构建数据共享平台：通过建立统一的数据平台，整合航空物流各环节的数据，打破“数据孤岛”，实现数据的流动性和可用性。

2.数据标准化与规范化：制定统一的数据标准和接口，确保不同系统之间的数据能够无缝对接。

尽管挑战重重，但翌飞锐特对于 AI 技术的应用探索从未停止。从智能装载优化、需求预测，到预测性维护以及客户体验提升等方面，AI 技术正逐步渗透到航空物流业务环节的各个角落。尤其是翌飞锐特一直在坚定的向行业内推动国际航协（IATA）在2023年推出的ONE Record标准在国内落地，也取得了巨大成果，截止目前，国内90%以上应用ONE Record标准的企业都是由翌飞锐特完成的技术部署与服务提供。ONE Record标准正是为了解决航空物流数据分散、割裂的问题，推动端到端的数字供应链建设。该标准通过统一的数据模型和安全的Web API，实现数据在不同系统和参与者之间的无缝对接与轻松交互。

可以预见，在未来的航空物流发展进程中，数据共享将成为推动行业智能化变革的核心要素。唯有实现数据的自由流通，AI 技术才能充分释放潜力，催生全新的行业解决方案与业务模式，助力航空物流行业迈向更加高效、智能的全新阶段。

探索成果：翌飞锐特 “AI 员工” 震撼登场

在此次活动中，史鸣飞还重磅发布了翌飞锐特的创新成果 ——“AI 员工”，包括两个企业内部员工角色： AI 客服与 AI 航线经理。

1.AI 客服：多维度革新物流流程

a.舱单/运单高效文件识别与精准数据推送：AI 客服配备先进技术，能够智能识别电子运单和海关舱单，并自动将其推送至数据传输平台。翌飞锐特整合主流大模型，融合自身行业知识库，在航空物流文件识别上成绩卓越，识别准确率突破 99%，客服效率大幅提升 78%，有力保障了物流信息处理的高效性与准确性。

b.简化接单流程与提升作业效率：传统销售代理集货时，货主或 N 级代理多通过邮件发送订单信息，销售代理需手动将邮件中的各项数据复制粘贴至系统，操作极为繁琐。如今，AI 客服可自动识别空运委托书，并将信息精准录入公司管理系统，完成数据整理，极大简化接单环节，显著减轻人工负担。

c.收货环节智能化与便捷一键扫描：过去，司机交货需携带纸质入仓单，操作代理要手动将纸质入仓单信息录入系统。如今，借助 AI 客服，通过手机一键扫描，1 秒即可完成操作，实现收货环节的智能化，大幅提升收货效率，优化物流作业流程。

2.AI 航线经理：重塑运价服务体验

翌飞 AI 工作台对海量运价文件进行深度训练，支持客户在微信、QQ、飞书、钉钉等常用办公软件中便捷向 “AI 航线经理” 咨询空运价格。此外，通过行业 “黑话” 专项训练，客户能用简单易懂的方式提问，轻松获取所需运价信息，让运价咨询变得高效、便捷，为客户带来全新的服务体验。

翌Base：基于 ONE Record 标准的航空物流数字化 AI 基站

史总在分享结尾着重强调，在当下科技飞速发展的时代，万物皆可 AI。翌飞锐特推出的翌 Base 产品，作为国内基于 ONE Record 标准的航空物流数字化 AI 基站，无疑是行业内的一次重大创新突破。其内置的 ONE Record 数据模型，能够高效对接 GPT4o、KIMI 等主流 AI 大模型引擎，借助 AI 的强大能力实现自动开发代码，并预制了多个极具价值的物流 AI 场景。从精准的 AI 订单识别，到便捷的 AI 运单制单；从快速的 AI 运价查询，到实时的 AI 轨迹跟踪，再到智能的 AI Hscode 生成等，翌 Base 产品正全方位赋能航空物流行业。这不仅展现了翌飞锐特在 AI 技术应用上的深厚实力与前瞻性布局，更为整个航空物流行业指明了智能化发展的新方向，有望引领行业在 AI 浪潮中实现跨越式发展，开启航空物流智能化变革的全新篇章 。

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