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 “访万企，读中国”

 第1小队调研日志

 上海对外经贸大学

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 .01

 企业概况

 第1小队:上海贩厘科技有限公司调研合影

 —— 上海贩厘科技有限公司——

 上海贩厘科技有限公司成立于2017年，是一家专注于科技推广和应用服务的高新技术企业，总部位于上海。公司聚焦于“物流+科技+数据”的融合发展模式，打造了国内第一家物流学、管理学的模型——掌运宝物流决策大模型。

 在数据科学与交通运输业结合中，贩厘科技打造了一站式服务制造型企业供应链的平台。该平台作为核心产品，能够提供从交货订单管理、运输资源匹配、运输过程监控、运输风险预警、管理效率优化，到订单交付过程中的碳排放数据统计等全方位的智能数字化运输管理服务。

 目前，公司已与上海地区1500多家物流公司建立合作，通过促进上下游业务的紧密协作管理，为企业在成本降低和效率提升方面提供了有力支持。同时，贩厘科技还与多家知名外资企业和国货品牌达成紧密合作，凭借自身的数字化解决方案，有效帮助合作企业降低了20%的运输成本。

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 .02

 企业发展与重要节点历程

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 .03

 企业问答

 了解到贵公司自2017年以来深耕技术服务、软件开发、仓储物流等领域，在经济生产力实践上成绩斐然，那么这个大模型有在其他领域上的技术壁垒吗？其模型本身有何竞争力？

 当前市面上也面临诸多问题，以淘宝、UC等平台为例，其大模型探索主要聚焦于两个方向：一是模型研发，二是营销赋能与内容创作。

 在数据应用层面，模型应用存在诸多技术细节需要攻克。例如提示词问答机制的优化、知识库构建的完善，以及提升模型输出准确率等方面，都需要深入研究和技术沉淀。我们的应用重点在于实现从大数据处理到AI输出的转化，同时在知识库微调上形成了自身的技术积累。

 依据“一种基于大数据的物流企业知识库的构建方法及系统”专利，在贵公司的众多专利研发过程中遇到的最大挑战是什么？假如请您之于目前公司申请的生产营销专利技术的成熟度打分，1-5分您会打几分？

 我们面临的最大挑战在于数据高效的运用，特别是在智能客服引入AI技术的场景下，意图识别成为关键难题。例如，当用户提及“昨天”“前天”时，其意图既可能是进行接口查询，也可能是日期查询或精确时间查询。对于AI而言，即便输入存在一定误差，也需要精准识别用户意图，这便是当前我们所面临的挑战。

 从整体来看可以打4分。这套技术本身不算特别复杂，重点在于与实际需求相结合并实现落地应用。在实际应用、场景模拟等方面，如何将技术契合实际情况，才是关键所在。

 在物流行业智能化转型方面，贵公司起到了怎样的推动作用，是否带领了其他企业做相同的决策？假如用1~5分打分，公司经济生产力成果在物流行业内影响力目前位于什么程度？未来能达到几分？

 关于是否是我们推动了物流智能化转型，我无法确定。但可以明确的是，去年相关政策推动下，今年众多企业纷纷涌入物流智能化转型领域。而我们已在该领域深耕十余年，为下游物流企业的技术发展、企业客户的物流供应链数字化转型贡献力量，积极推动行业创新变革，是行业变革的参与者。在公司发展过程中，我们积极开展产教融合，与高校、科研机构及其他产业展开合作。因地理位置优势，我们与上海交通大学建立了合作，目前正与该校探讨算力结合的方案；同时，我们与中央财经大学绿色金融国际研究院携手，聚焦绿色物流降低碳排放方向展开研究，致力于打造绿色平台。

 我们秉持谦虚态度，对自身目前的发展情况评价为3分。尽管如此，我们在上海物流行业内已获得较高的评价。我们研发的产品始终围绕物流行业数字化提升这一方向。未来，我们期望进一步扩大影响力，计划通过举办新品发布会、参加行业展会、运用多媒体宣传以及投放地铁车身广告等方式，提升公司在行业内外的知名度。

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 .04

心得体会

 在本次对上海贩厘科技有限公司的实地调研中，我深刻感受到一家初创企业如何通过技术创新撬动传统物流行业的变革。从创始人介绍公司名字“贩厘”的寓意开始，我便被其将商圣范蠡的智慧与现代科技结合的创意所吸引。

 访谈中，技术负责人提到“意图识别”是当前最大挑战，比如用户一句模糊的“昨天”，AI需精准分辨查询意图。这让我意识到，大模型落地并非仅是算法问题，更是对业务场景的深度理解。而听到蜂花品牌因节省百万物流成本而受益时，我更加确信，技术创新必须回归实际价值。

 作为调研者，我也看到初创企业的务实与远见：他们80%的研发投入、与高校的产学研合作，以及对“35岁技术人困境”的坦诚讨论，既展现了雄心，也揭示了行业现实。技术负责人所说：“我们站在巨人肩膀上，但脚必须扎在泥土里。”这句话或许正是贩厘科技的最佳注脚——用技术深耕垂直领域，用实效赢得市场。这次调研不仅让我了解物流智能化，更让我明白，真正的创新永远始于痛点，成于坚持。

 ——第1小队倪子皓

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