在 4 月 16 - 17 日，中國物流與采購聯合會航空物流分會攜手廣東省機場集團物流有限公司、南方航空物流股份有限公司以及翌飛銳特電子商務（北京）有限公司共同舉辦的 “國內研學：廣州機場 & 南航物流企業研學活動” ，超過40家航空物流行業頭部企業齊聚廣州白云機場和南航物流參觀走訪學習。研學期間，翌飛銳特 CEO 史鳴飛就 AI 在航空物流行業的應用何去何從，和行業同仁們進行一場坦誠的分享。

在全球經濟貿易的浪潮中，航空貨運作為關鍵的運輸方式，正承載著全球貿易的高效運轉。然而，當前國際形勢的不確定性，給全球貿易帶來了諸多挑戰。翌飛銳特作為航空物流行業數字化推廣堅定的前行者，在助力行業數字化轉型中展現了強大的戰略布局和技術能力。一直在積極探索AI技術的應用，以幫助行業各角色提升運營效率和服務質量。

厘清概念：“AI+” 還是“+AI” ？

史鳴飛首先拋出一個關鍵問題：在航空物流領域，“AI+” 和 “+AI” 該如何抉擇？

他詳細闡釋了兩者的差異�！癆I + 行業” 模式，強調以 AI 技術作為核心驅動力，主動賦能并改造傳統行業，以此提升效率與激發創新能力，在該模式里，AI 技術占據主導地位，行業僅是其應用場景。而 “行業 + AI” 模式，突出行業自身的需求與特性，將 AI 技術作為輔助工具引入，用于解決行業特有的問題與挑戰，此時行業是主體，AI 扮演輔助角色。對于航空物流行業而言，深入理解這兩種模式的區別，是合理運用 AI 技術的重要前提。

洞察困境：航空物流行業 AI 發展的理性分析

史鳴飛指出，AI 的核心要素包含數據、算法和算力。算法和算力這兩個領域已經由國內外頭部科技企業占據了主導地位，且技術相對成熟。因此，短時間無需也沒必要再將大量資源投入到算法和算力的主賽道上進行研究和部署。其中，“數據”要素堪稱 AI 的 “基礎燃料”，高質量的數據對于訓練出高效的 AI 模型起著決定性作用。然而，對于航空物流行業在數據方面卻面臨重重挑戰。

1.數據分散與割裂：航空物流業務涵蓋航空公司、貨代、機場、海關等多個環節，數據分散存儲于不同系統與機構中，形成眾多 “數據孤島”，導致數據難以實現有效整合，無法發揮其協同價值。

2.數據量有限：相較于互聯網行業，航空物流行業產生的數據量相對較少，且數據精細度不足，難以滿足 AI 模型復雜訓練的需求，限制了 AI 技術在該行業的深度應用。

3.數據滯后性：航空物流行業的數據更新速度較為緩慢，無法實時反映業務的動態變化，這極大地影響了 AI 技術應用的實時性與準確性，使得基于數據做出的決策可能與實際業務情況存在偏差。

破局之道：數據共享與合作共生

面對上述困境，要充分發揮AI在航空物流中的作用，必須解決數據分散和割裂的問題。史鳴飛認為破局關鍵在于：行業參與者的共同覺醒與攜手合作，全力推動數據共享。只有構建統一的數據平臺，并制定標準化的數據接口，才能打破數據孤島，實現數據的自由流動與高效利用。這一過程不僅依賴技術上的創新突破，更需要行業內各主體協同合作，共同營造一個開放、共享的數據生態系統。

1.構建數據共享平臺：通過建立統一的數據平臺，整合航空物流各環節的數據，打破“數據孤島”，實現數據的流動性和可用性。

2.數據標準化與規范化：制定統一的數據標準和接口，確保不同系統之間的數據能夠無縫對接。

盡管挑戰重重，但翌飛銳特對于 AI 技術的應用探索從未停止。從智能裝載優化、需求預測，到預測性維護以及客戶體驗提升等方面，AI 技術正逐步滲透到航空物流業務環節的各個角落。尤其是翌飛銳特一直在堅定的向行業內推動國際航協（IATA）在2023年推出的ONE Record標準在國內落地，也取得了巨大成果，截止目前，國內90%以上應用ONE Record標準的企業都是由翌飛銳特完成的技術部署與服務提供。ONE Record標準正是為了解決航空物流數據分散、割裂的問題，推動端到端的數字供應鏈建設。該標準通過統一的數據模型和安全的Web API，實現數據在不同系統和參與者之間的無縫對接與輕松交互。

可以預見，在未來的航空物流發展進程中，數據共享將成為推動行業智能化變革的核心要素。唯有實現數據的自由流通，AI 技術才能充分釋放潛力，催生全新的行業解決方案與業務模式，助力航空物流行業邁向更加高效、智能的全新階段。

探索成果：翌飛銳特 “AI 員工” 震撼登場

在此次活動中，史鳴飛還重磅發布了翌飛銳特的創新成果 ——“AI 員工”，包括兩個企業內部員工角色： AI 客服與 AI 航線經理。

1.AI 客服：多維度革新物流流程

a.艙單/運單高效文件識別與精準數據推送：AI 客服配備先進技術，能夠智能識別電子運單和海關艙單，并自動將其推送至數據傳輸平臺。翌飛銳特整合主流大模型，融合自身行業知識庫，在航空物流文件識別上成績卓越，識別準確率突破 99%，客服效率大幅提升 78%，有力保障了物流信息處理的高效性與準確性。

b.簡化接單流程與提升作業效率：傳統銷售代理集貨時，貨主或 N 級代理多通過郵件發送訂單信息，銷售代理需手動將郵件中的各項數據復制粘貼至系統，操作極為繁瑣。如今，AI 客服可自動識別空運委托書，并將信息精準錄入公司管理系統，完成數據整理，極大簡化接單環節，顯著減輕人工負擔。

c.收貨環節智能化與便捷一鍵掃描：過去，司機交貨需攜帶紙質入倉單，操作代理要手動將紙質入倉單信息錄入系統。如今，借助 AI 客服，通過手機一鍵掃描，1 秒即可完成操作，實現收貨環節的智能化，大幅提升收貨效率，優化物流作業流程。

2.AI 航線經理：重塑運價服務體驗

翌飛 AI 工作臺對海量運價文件進行深度訓練，支持客戶在微信、QQ、飛書、釘釘等常用辦公軟件中便捷向 “AI 航線經理” 咨詢空運價格。此外，通過行業 “黑話” 專項訓練，客戶能用簡單易懂的方式提問，輕松獲取所需運價信息，讓運價咨詢變得高效、便捷，為客戶帶來全新的服務體驗。

翌Base：基于 ONE Record 標準的航空物流數字化 AI 基站

史總在分享結尾著重強調，在當下科技飛速發展的時代，萬物皆可 AI。翌飛銳特推出的翌 Base 產品，作為國內基于 ONE Record 標準的航空物流數字化 AI 基站，無疑是行業內的一次重大創新突破。其內置的 ONE Record 數據模型，能夠高效對接 GPT4o、KIMI 等主流 AI 大模型引擎，借助 AI 的強大能力實現自動開發代碼，并預制了多個極具價值的物流 AI 場景。從精準的 AI 訂單識別，到便捷的 AI 運單制單；從快速的 AI 運價查詢，到實時的 AI 軌跡跟蹤，再到智能的 AI Hscode 生成等，翌 Base 產品正全方位賦能航空物流行業。這不僅展現了翌飛銳特在 AI 技術應用上的深厚實力與前瞻性布局，更為整個航空物流行業指明了智能化發展的新方向，有望引領行業在 AI 浪潮中實現跨越式發展，開啟航空物流智能化變革的全新篇章 。