6月13日，快遞100產研中心負責人、百遞研究院院長李朝明（Peter）應邀在“連接未來的技術架構——第12屆GIAC全球互聯網架構大會”開幕式論壇發表《AI+Data+MCP，重新定義 API》主題演講，解密快遞100于本次大會重磅發布的“中國首個快遞物流網絡數智圖譜”、“快遞物流行業首個MCP Server”、「百遞云·API開放平臺」背后的技術細節、范式躍升和場景應用效果，為技術領導者們貢獻AI與行業數據及場景相結合的創新實踐和鮮活經驗。

　　AI+Data 智能涌現：中國首個快遞物流網絡數智圖譜

　　此次大會聚焦大模型產業化落地等核心命題，“AI、數據”等成為大會演講和案例分享中最被熱議的詞匯。

　　麥肯錫的一項驚人統計數據表明，70%的企業AI項目卡在“數據質量不過關”。Gartner報告也表明：未來企業AI競爭力的關鍵，就是差異化數據。

　　在主題演講中，李朝明也擲地有聲地指出，“數據，是AI時代應用開發的終極護城河。” 他強調，成功AI應用=模型能力x數據x業務場景。這一公式不僅為技術創新提供了方向，也為傳統業務的轉型升級指明了道路。

　　過去十五年是中國快遞物流信息化和數字化的十五年。快遞100于2010年由金蝶內部孵化，一直專注于“互聯網+快遞物流”與快遞物流信息云服務領域，為C端消費者提供一站式查詢與寄件平臺，為B端企業及商家等客戶提供一站式快遞物流管理平臺與數智化集成解決方案，為P端行業從業者提供一站式攬件工具與經營管理平臺。十五年來，快遞100已集成聚合全球3000+快遞物流公司，年平均寄件下單量達10億單、日均查詢量達4億次，截至目前，C端累計注冊用戶超2.7億、P端累計注冊快遞員及網點經營者超150萬、B端累計服務電商企業/泛電商企業/品牌企業/政府與公共組織等客戶超250萬家。這些數據是快遞100的寶貴資產，也為迎接AI大模型應用沉淀了深埋底層的無盡寶藏。

　　“光有這些數據還不夠，要實現真正的智能化轉變，對于業務的理解也很重要，要想清楚客戶的真需求到底是什么”。

　　“我們不妨想象一下等公交的場景。”李朝明用一個生動的類比解釋了用戶對快遞查詢的本質需求——大概十年前，大家習慣于在傳統公交站臺等待公交，不知道下一站什么時候到，什么路線最適合自己，但現在，大家可以通過各類小程序和APP對公交到達的時間和路線進行預估，合理安排自己出行。在等公交這個場景里，我們可以感受到其實用戶真正想要的，是一種對未來狀態的確定感和掌控感。快遞物流行業也是如此，人們查快遞的本質需求其實不是要知道到哪里了，而是對何時能到有一種確定性的渴求，而這正是推動我們從“被動查詢”走向“主動預測”突破的關鍵動力。

　　借助AI+Data構建中國首個快遞物流網絡數智圖譜，這一愿景正照進現實。李朝明詳細闡述快遞物流網絡數智圖譜的實現方式：快遞100通過AI大模型和大數據平臺的結合，對快遞網點、快遞員信息以及運輸節點等半結構化的快遞物流數據進行處理，將其結構化并形成一個完整的物流關系網絡，多輪優化機器學習算法，以節點形式提取特征，并對數據進行聚類處理，使其更具有明顯的時間特征，從而發現和抽象其中隱藏的規律，提高預測的精準度。

　　李朝明透露：“現階段初步建成的快遞物流網絡圖譜，涵蓋了中國主流的十余家快遞物流公司，覆蓋4000多個轉運中心、9800多條運輸線路和24萬個快遞網點、超過340萬名快遞員”。中國快遞業務量2024年達1745億件，同比增長21%，連續11年位居世界第一，占全球業務量的比超過60%。以此數據推算：涵蓋中國超10家主流快遞物流公司的數智網絡圖譜，一定是中國最大的，無疑也是世界最大的！

　　李朝明表示，快遞物流網絡數智圖譜連同混合智能架構的「百遞云GPT·大模型應用開發平臺」，構筑起快遞100的快遞物流數智基礎能力和技術底座。該數智基礎能力和技術底座內生的其中一項“智能時效預估”能力，可以為客戶提供了類似京東「電商平臺+自建物流」的整合能力和用戶體驗，將頭部電商平臺能力和用戶體驗普及到全行業，特別是中小電商平臺、自營電商和泛電商的品牌企業，讓所有消費者都可以體驗到極致的時效確定性。

　　主動發現、自動調用：快遞物流行業首個MCP Server 

　　2025年3月，通用智能體Manus在贊美和質疑中走紅，一定程度打開了對智能體的想象空間。隨著智能體爆火，MCP聲名鵲起。MCP是一種標準化交互協議，旨在為大模型及客戶端提供標準化接口，使其能夠高效、安全地調用外部數據源、工具。傳統API需開發者深度適配代碼邏輯，而MCP構建了 “萬能插座式”智能接口，讓所有大模型都能用同一套方法調用各種工具和數據源。

　　李朝明在主題演講中透露，快遞100的“MCP Server”已上線至百度、阿里、字節等AI大模型及智能體平臺，成為其MCP廣場（市場）被高頻發現和調用的MCP，開發者無需掌握復雜算法與接口對接技術，即可高效構建智能化快遞服務應用場景。

　　以前，一個開發者來說想要在AI原生應用或智能體（AI Agent）中接入快遞物流API，需要通過多重步驟將傳統API與智能體進行適配。快遞100“MCP Server”上線后，在原有API的基礎上統一MCP網關和封裝適配，讓存量API全部MCP化，讓AI開發者調用快遞物流API的步驟及流程大大簡化。開發者只需在各大MCP市場搜索找到快遞100 MCP Server ，在大模型應用或智能體（即 MCP Client）中完成“MCP Server”的連接配置，即可自動調用快遞100 「查」「寄」「管」全棧的快遞物流基礎能力和核心服務，顯著降低AI開發過程中調用快遞服務的技術門檻，大幅提升開發效率。借助MCP，AI 原生應用和智能體將實現從任務規劃到任務執行的跨越，快速擁有查快遞、寄快遞、管快遞能力，讓AI用戶絲滑體驗一站式快遞物流服務。

　　2015年，IBM提出“API Economy”概念，API經濟開始萌芽。在這一浪潮中，快遞100率先實現了API的商業化落地；如今，隨著大模型技術的迅猛發展，MCP將進一步釋放API的潛力。作為擁有快遞物流行業垂類API的快遞100，借助「AI+Data」實現已有API的智能化升級，并將持續推出更多智能型API。同時，借助MCP的支持，快遞100進一步提升了其API被AI應用主動發現與自動調用的能力，必將迎來更大的商業化機會。

　　分鐘級預測、小時級確定性：「百遞云·API開放平臺」煥新

　　李朝明以快遞物流網絡圖譜的一項代表性能力“智能時效預估”為例，展示快遞物流查詢API的智能化升級，實現快遞查詢從“快遞到哪里了”向“快遞何時可到”的范式轉變，提供“分鐘級預測、小時級確定性“，為企業及其消費者創造“安在當下、從容未來”的美好生活體驗——“只要快遞在路上，生活就有盼頭！

　　李朝明表示，快遞物流網絡圖譜涌現的智能助力「百遞云·API開放平臺」實現煥新升級。其中一項“智能時效預估“能力讓快遞物流從“查詢軌跡”向“預見未來”升級。具體而言，“智能時效預估”提供全程和在途兩種模式，二者的適用場景和預估邏輯各有不同，能夠滿足客戶在不同階段的時效查詢需求。

　　（1）全程時效預估（發貨前）：在包裹尚未發出時，在商品詳情頁界面顯示預計送達時間，催化消費者決策；商家同時可根據收寄收件地址預測不同快遞公司的預計送達時間，提前規劃發貨方案，根據自己的時間安排，靈活選擇合適的快遞公司。

　　（2）在途時效預估（發貨后）：當包裹已經發出，系統會實時更新預計送達時間，便于消費者隨時掌握進度，減少商家客訴壓力；系統動態更新預測結果，離收貨地越近，預測越準，自動識別物流異常，方便商家主動介入及時處理。

　　真實場景，典型案例，效果呈現勝過千言萬語。李朝明對于煥新升級后的「百遞云·API開放平臺」行業應用案例信手拈來，并表示：今天的案例只是通過“智能時效預估”在查詢場景為例向大家展示快遞物流網絡數智圖譜的應用效果，窺一斑尚未見全豹，無限可能和想象空間還有待我們去進一步探索，并與客戶在真實應用場景中去共創，真正體現“時間就是金錢、效率就是生命”。

　　· 電商平臺/ 獨立站：從“到哪里了”向“什么時候到”升級

　　對于電商平臺或獨立站而言，“智能時效預估”可在用戶下單前提供精準的預計送達時間，幫助消費者做出更明確的購買決策，從而提升轉化率與引流效果。訂單生成后，用戶還可隨時查看最新的預計送達信息，從容安排接受時間，有效緩解等待焦慮，減少商家時效問題的客服咨詢量。

　　· 品牌商售后訂單：從“被動響應”向“主動調度”升級

　　在品牌商家的售后服務場景中，售后訂單的統一管理至關重要。無論是退貨商品的重新上架，還是退貨人力的安排，均可依托“智能時效預估”進行提前規劃和人員排班及重新上架。這不僅有助于加快二次銷售，顯著提升了品牌商家人員調度的效率，推動服務流程更加高效有序。

　　· 互聯網醫藥：從“常規購物”向“精準醫療”升級

　　在互聯網醫藥領域，特定藥品對時效性和物流監管的要求極高，異常問題處理成本也相應較高。因此，需要與常規購物區別開來，實現精準醫療服務升級。通過“智能時效預估”，消費者在下單前即可了解預計送達時間；商家商品頁面可直接展示這一信息，可提升30%的消費者決策速度。發貨后，系統持續監控物流時效，不僅有助于降低運營成本，還能保障藥品的安全配送。

　　· 回收/租賃平臺：從“粗放經營”向“準時收費與提前上架”升級

　　對于回收或租賃平臺而言，服務的起止時間與物流節點密切相關，準確預測包裹的送達和退回時間至關重要。否則，可能會引發貨物超期歸還未及時計費、逆向物流延遲進而影響下一輪租賃安排等問題。“智能時效預估”可以幫助平臺優化租賃流程，以時效驅動收費節點。在逆向物流中，“智能時效預估”可幫助平臺準確預測包裹到倉時間。倉庫管理系統可以據此自動規劃資源和任務調度，工作人員按計劃快速接收并處理包裹，確保高效的質檢、整理、打包，提前安排好二次上架，加快周期速度。

　　· O2O服務行業：從“串行分段服務”向“并行聯動服務”升級

　　在家裝等O2O服務行業中，除了發貨環節外，上門安裝也是重要的一環。為了提高整體效率，商家必須準確預測運輸時長以合理安排安裝師傅上門時間。傳統的物流運輸與安裝服務脫節導致客戶需多次確認到貨時間或上門時間，預約安裝效率低下，安裝師傅因物流延遲頻繁空跑或貨物到達后無人可用的情況頻發。借助“智能時效預估”，商家可以實現有效協調物流與安裝服務，將過去的串行分段式服務升級為并行聯動服務，提高資源調配效率和服務質量，消除用戶對O2O服務的關鍵痛點，大幅改善體驗。

　　AI+Data+MCP，重新定義API 

　　在快遞物流深度融入生產生活的當下，快遞100通過 AI+Data+MCP，重新定義 API，煥新升級「百遞云·API開放平臺」，為客戶提供快遞物流全鏈路數智化集成解決方案，引領 API 經濟在AI大模型時代的蓬勃發展。在AI時代，快遞不只是“在路上”，更是“看得見的未來”。

　　從聚合價值來看，API不再只是“連接多家物流企業、統一信息差異”的工具，而是借助MCP實現對API的進一步聚合，使其具備“思考”能力。快遞物流行業也由此從過去被動地“查詢物流軌跡”，邁向主動“預測未來趨勢”的新階段。

　　從數據價值來看，以往“難以有效挖掘、僅用于系統間信息交互”的半結構化數據，如今實現了“AI與數據的雙向賦能”：AI加速了數據化進程，而高質量的數據又反過來驅動AI應用的持續創新。

　　從使用對象來看，API 的調用模式已不再依賴開發人員的手動適配與調用，而是升級為智能體能夠自主規劃調用路徑、自動發現所需服務、智能執行調用操作的 MCP 新模式。快遞100正全方位重塑API的能力，推動快遞物流行業的API生態邁向更高層次的發展。

　　2010 年，快遞100于金蝶內部孵化，以開拓者之姿，首創快遞物流信息聚合平臺，將分散快遞物流信息轉化為標準化數據流，推動“快遞全網通達” 從愿景照進現實。十五年間，快遞100 持續以創新驅動行業變革，「百遞云·API開放平臺」是國內API經濟的引領者與實踐者。

　　如今MCP推動新的生態變革，快遞100憑借AI+Data的獨特優勢，重新定義API，構建更加開放、智能、高效的快遞物流服務體系，助力千行百業實現數字化、智能化、生態化升級。

　　李朝明表示表示“智能時效預估”只是快遞物流網絡圖譜涌現出的一項智能，這項能力目前只是以API方式去賦能“查快遞”場景，未來還以APP、小程序、SaaS等更多方式出現，全面賦能“查快遞、寄快遞、管快遞”等更多場景。

　　“何期自性、能生萬法”，重新定義未來

　　快遞100十五周年的慶典主題為“重拾初心 與AI為伍”。“中國首個快遞物流網絡數智圖譜”、“快遞物流行業首個MCP Server”、「百遞云?API開放平臺」三項重磅發布，也是借大會主題“連接未來的技術架構”表達「重新定義未來」的戰略雄心！

　　“何期自性、能生萬法”。快遞100基于「AI+Data」快遞物流網絡數智圖譜和「百遞云GPT·大模型應用開發平臺」構筑的「數智基礎能力與技術底座」，正如同一個具備自我演化能力的生命體，將會有更多自性智慧涌現出來。「百遞云·API開放平臺」的煥新升級，只是一個起點。未來，這一能力將持續賦能快遞100 P端、C端與B端全線產品，引領中國快遞物流全鏈路數智躍遷，從聚合服務到智能服務，重新定義未來！

　　“快遞100過去的十五年是中國快遞物流數字化的十五年，快遞100未來的十五年是中國快遞物流智能化的十五年，快遞100過去是行業引領者，未來也將持續引領行業！”，李朝明對快遞100的未來充滿信心。

快遞100產品研發與營銷增長跨部門協作代表現場合影

　　轉自：中國網

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