在數字經濟深度賦能產業的今天，我們清晰看到：AI Agent 技術正以其自主決策、多場景適配的核心優勢，成為激活物流行業創新活力的關鍵變量。作為實體經濟的重要支撐，物流產業長期受安全難管控、貨損追責難、系統協同弱、成本管控繁等痛點制約，而 AI Agent 與物流場景的深度融合，不僅能破解單點流程的效率瓶頸，更有望重構行業協同模式，為智能化升級開辟全新賽道。
2025 年 10 月 23 日，由 G7易流主辦的 “2025 Crazy Logi-Agent?首屆物流 Agent 創新挑戰賽”，在無錫國際會議中心圓滿收官。作為首個聚焦物流與 AI Agent 技術融合的專業賽事，本次挑戰賽吸引高校、企業領域 14 支精英團隊參賽。
本次決賽特邀行業權威組成專業評委團，為評審保駕護航，陣容涵蓋物流、科技、媒體等多領域資深人士：G7易流副總裁黃叢、G7易流首席科學家 / NLP 科學家王守崑、鈦媒體集團聯合創始人及聯席 CEO 劉湘明、騰訊云互聯網行業首席技術專家張蕓、百度智能云泛科技資深解決方案架構師胡明、廣西交投智運科技有限公司副總經理李雪、中鐵智運市場部主任賈騰飛。
歷經初賽多輪評審與決賽高強度比拼，9 支隊伍突破重圍，憑借扎實技術與前瞻方案，既展現 AI Agent 在物流場景的應用潛力，更給行業智能化升級提供鮮活實踐樣本。
用AI開發想象力，破解行業“老難題”
評委團嚴格依據場景價值、創新性、實用性、完整度、作品呈現五大維度綜合打分，9支團隊經過激烈角逐，各大獎項塵埃落定。獲獎團隊用實力證明，AI Agent 技術既能破解物流 “老難題”，更能開辟效率革新 “新賽道”。
1.Agent實時預測貨損，全鏈路精準溯源
物流行業長期受 “貨損追責難” 困擾，貨物在運輸途中損壞后，責任界定模糊、索賠流程冗長，且缺乏事前預防機制 —— 傳統處理方式依賴紙質單據與人工判斷，高價值貨物損壞時，需人工調看數百小時監控、核對幾十頁單據，不僅效率低下，還易引發物流企業、司機、客戶間的推諉扯皮，直接導致客戶信任度驟降;同時，因無法實時感知運輸途中的溫濕度、顛簸等風險，只能在貨損發生后被動補救，進一步增加行業運營成本。
來自G7易流的 IN 團隊，憑借《知損通》榮獲本次Agent大賽冠軍。精準切入貨損場景痛點，通過多模態智能監控方案，實現貨損預測、實時診斷與全鏈路溯源：既解決了 “貨損責任難界定” 的行業頑疾，讓追責流程從 “人工扯皮” 轉向 “數據說話”，又能提前預警運輸風險，減少貨損發生概率，具備極強的商業落地潛力，也因此憑借超高大眾評審投票拿下 “最佳人氣獎”。
2.AI Agent重塑裝載邏輯，空間效率雙提升
倉儲裝車環節是物流 “最后幾公里” 的效率短板，傳統人工裝車模式存在三大核心問題：一是空間利用率低，依賴工人經驗判斷貨物堆疊方式，新工人難以快速勝任，常出現 “能裝卻裝不滿” 的情況;二是貨物破損率高，不同大小、材質、抗壓性的貨物缺乏科學堆疊方案，易因受力不當導致破損;三是作業效率慢，需等貨物全部到齊后才能人工規劃裝車順序，決策滯后性強，直接推高運輸成本。
南開大學允公智能團隊的《Agent 智能裝載系統》，依托成熟算法針對性解決上述痛點：通過 AI Agent 提前規劃最優裝車流程，既優化了空間利用率、降低貨物破損風險，又縮短了裝車決策時間，為倉儲環節智能化升級提供了可直接落地的實踐參考，方案完成度與實用性獲得評委高度認可。
3.AI打破數據孤島，都能連，全都通
物流企業普遍面臨 “多系統對接難” 的困境：企業需同時連接 ERP、TMS、財務系統、監管平臺等，但各系統接口規格不統一，單次對接報價可達 8 萬元、工期長達 2 個月，中小物流企業難以承擔;且系統協作依賴人工通過 Excel、郵件、微信傳遞數據，不僅效率低，還易出現數據錯漏，導致上下游運單貫通困難，影響整體履約效率。
G7易流 “都能連，全都通戰隊” 的《連接魔方》，借助 AI 驅動的自動化連接能力，打破系統間的 “數據孤島”：既能降低多系統對接的成本與周期，又能實現數據實時互通，方案的創新性與行業適配度獲評委一致認可，為物流行業系統協同提供了高效解決方案。
4.AI直擊管賬剛需，破解在途成本管理難題
司機在途成本管理是物流企業成本管控的薄弱環節：以 100 臺車規模的物流企業為例，每月需處理 3218 筆司機在途費用，司機人工填報需耗時 160 小時，企業員工審核時需逐一核對 12000 張費用憑證圖片，不僅流程繁瑣，還存在數據漏報、錯報問題，費用駁回率高達 9.1%;更關鍵的是，混亂的成本數據會影響企業對油耗、毛利等核心指標的分析，導致成本管控缺乏精準依據。
濱拓物流濱拓智運賬本團隊的《濱拓司機智運賬本》，聚焦司機 “在途成本管理難” 的真實需求，通過場景化設計簡化費用上報與審核流程：既減輕了司機與審核人員的工作量，又保障了成本數據的準確性，為物流企業精細化成本管控提供了 “最貼合剛需” 的工具，也因此摘得 “卓越場景設計獎”。
5.用AI Agent掀起物流報表的效率革命
物流行業辦公環節存在大量重復性勞動，基層員工效率低下：以結算崗位為例，員工需將海量運單、費用單據整理成結構化數據，用于司機打款核算或公司運營報表統計，每天需處理桌面上堆積的對賬單、憑證，不僅工作量大、易出錯，還占用了員工處理高價值工作的時間，間接影響企業整體運營效率。
來自歐普欣工作室的浪浪山小妖怪團隊的《AI 員工【那誰】》，以 “辦公自動化 + 物流場景適配” 為創新點，將 Agent 技術與辦公套件深度結合：通過 AI Agent 自動完成單據整理、數據錄入、報表生成等重復性工作，大幅提升物流行業辦公效率，其獨特的場景視角與實際實踐價值，使其榮獲 “杰出創新實踐獎”。
不止于賽：物流 Agent 的未來新啟程
本次大賽不僅是一場聚焦技術實力的 “巔峰比拼”，更是一次推動物流智能化生態的 “協同共建”。從高校團隊深耕學術的創新探索，到企業隊伍扎根業務的落地實踐突破;從騰訊云、百度云筑牢底層的技術支撐，到 G7易流輸出場景資源與行業經驗的深度賦能 —— 各方力量同頻共振、同向發力，最終推動 Agent 技術從 “概念構想” 穩步走向 “實際應用”，為物流行業新質生產力的發展注入了強勁動能。
對于這場賽事背后承載的技術價值與行業意義，現場評委也基于自身專業視角，給出了深刻解讀與思考：
G7易流副總裁黃叢從問題本質與技術突破方向切入，提出了極具啟發性的觀點：“在技術快速變革的時代，越具體的問題越能打動人。很多參賽作品聚焦的痛點，其實往前一步的‘前置問題’才是關鍵 —— 比如裝載計算的核心是提前精準量準貨物數據，線路安排的難點是完整表達客戶需求與約束條件，這些往往需要技術、硬件甚至場景協調的多維度突破，而非單一計算能解決。”
廣西交投智運科技有限公司副總經理李雪則結合自身深耕物流行業的實踐經歷，道出了對參賽項目的真切感受：“今天很多 Demo 都戳中了物流人的真實痛點 —— 智運賬本解決了國企財務嚴謹性需求，連接魔方回應了多系統對接難題，AI 員工‘那誰’更是貼合結算員處理海量單據的日常。這些技術不是‘未來可期’，而是現在就能落地的實用工具，未來已來。”
G7易流首席科學家 / NLP 科學家王守崑：“參賽項目中，不少團隊將物流運籌學的傳統課題放回實際場景，比如線路規劃、貨倉裝載等，讓技術不再局限于學術，更貼合行業真實需求，對產品團隊有很好的啟發性，也展現了新技術解決老問題的能力。
隨著各項獎項的塵埃落定，2025 首屆物流 Agent 創新挑戰賽正式收官，但 AI Agent 與物流產業的深度融合探索，才剛剛拉開序幕。未來，G7易流將繼續攜手騰訊云、百度云等核心伙伴，搭建更多技術交流與實踐落地的平臺，也期待更多行業精英加入這場創新浪潮，共同勾勒并筑就智慧物流的新生態。
