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神州控股如何用AI解决供应链物流成本高、仓库运营效率低难题的案例
📌 摘要
神州控股作为国内领先的大数据和AI运营服务商，通过"Data x AI"战略驱动的燕云智算平台与物流垂类大模型KingKoo-智链，系统性解决供应链物流场景中仓库操作成本高、运配效率低、日常查询费时、数据分析滞后等运营顽疾。仓库操作成本同比下降超20%，运配成本下降约8%，仓库整体效能提升超30%，日常查询效率提升90%，数据分析效率提升50%，客服工作量减少50%，以AI智能体重构供应链物流全链路协同效率。
📖 本案例根据 来自证券时报：神州控股上半年利润同比增41% 新签约金额同比大增98%报道整理 · 查看原文 →
<>企业背景<>
<>神州数码控股有限公司（简称"神州控股"，00861.HK）是国内知名的大数据和AI运营服务商，总部位于北京，公司长期聚焦智慧供应链、智慧城市、数字政府等核心业务板块，积累了丰富的行业场景和数据资产。2025年上半年，公司整体收入达78.65亿元（同比增长12%），毛利10.33亿元（同比增长8%），净利润同比大增41%至1521万元，新签约金额同比增长98%达94.76亿元，在手订单充足。神州控股自2022年起确立"Data x AI"战略，依托自研的"燕云Infinity"平台（AI全栈数据智能技术底座），构建"AI Infra（智算）""AI-ready Data（智数）""Agentic AI（智策）"三大平台，形成"Data for AI"到"AI for Process"的技术闭环，深度赋能智慧供应链、城市智脑、智慧政务等核心场景。<>
<>神州数码控股有限公司（简称"神州控股"，00861.HK）是国内知名的大数据和AI运营服务商，总部位于北京，公司长期聚焦智慧供应链、智慧城市、数字政府等核心业务板块，积累了丰富的行业场景和数据资产。2025年上半年，公司整体收入达78.65亿元（同比增长12%），毛利10.33亿元（同比增长8%），净利润同比大增41%至1521万元，新签约金额同比增长98%达94.76亿元，在手订单充足。神州控股自2022年起确立"Data x AI"战略，依托自研的"燕云Infinity"平台（AI全栈数据智能技术底座），构建"AI Infra（智算）""AI-ready Data（智数）""Agentic AI（智策）"三大平台，形成"Data for AI"到"AI for Process"的技术闭环，深度赋能智慧供应链、城市智脑、智慧政务等核心场景。<>
<>遇到的问题<>
<>神州控股在深度服务连锁酒店、物流、汽车4S店等连锁业态客户的过程中，发现传统供应链物流场景普遍存在四大运营顽疾：第一，仓库操作成本居高不下。传统仓库依赖人工进行货物分拣、库存盘点、出入库登记，仓库操作成本在整体物流成本中占比高达30%-40%，人工效率低、差错率高，导致仓库运营成本持续攀升；第二，运配效率低下，空驶率居高。货物出仓后，配送路径规划依赖调度员个人经验，无法综合考虑实时路况、车型载重、交付时效等多维约束，导致运配成本高、车辆空驶浪费严重；第三，日常数据查询费时费力。供应链管理涉及ERP、WMS、TMS等多套系统，数据分散，业务人员查询订单状态、库存水位、配送进度等日常信息需跨系统操作，效率极低；第四，数据分析严重滞后。管理层做经营决策所需的销售预测、库存优化建议等分析报告依赖数据团队手工提取，周期长、时效差，往往"分析完了市场已变"。<>
<>神州控股在深度服务连锁酒店、物流、汽车4S店等连锁业态客户的过程中，发现传统供应链物流场景普遍存在四大运营顽疾：第一，仓库操作成本居高不下。传统仓库依赖人工进行货物分拣、库存盘点、出入库登记，仓库操作成本在整体物流成本中占比高达30%-40%，人工效率低、差错率高，导致仓库运营成本持续攀升；第二，运配效率低下，空驶率居高。货物出仓后，配送路径规划依赖调度员个人经验，无法综合考虑实时路况、车型载重、交付时效等多维约束，导致运配成本高、车辆空驶浪费严重；第三，日常数据查询费时费力。供应链管理涉及ERP、WMS、TMS等多套系统，数据分散，业务人员查询订单状态、库存水位、配送进度等日常信息需跨系统操作，效率极低；第四，数据分析严重滞后。管理层做经营决策所需的销售预测、库存优化建议等分析报告依赖数据团队手工提取，周期长、时效差，往往"分析完了市场已变"。<>
<>AI解决方案<>
<>神州控股依托"Data x AI"战略，为供应链物流场景部署了完整的AI智能体解决方案。第一，KingKoo-智链物流垂类大模型：该模型以神州控股积累多年的供应链数据资产为底座，专为物流场景训练，综合考虑订单分布、车型载重、实时路况、交付时效窗口等约束条件，实现智能路径规划与运力调度；同时模型持续学习调度员的历史决策经验，形成"AI+人工经验"的混合调度模式；第二，"小金"系列智能体矩阵：覆盖"研产供销服"全链条，其中"智能查询助手"可跨ERP/WMS/TMS系统自动抓取订单、库存、配送状态数据，自然语言交互即可查询，替代原来跨多系统的手工操作；"数据分析助手"自动生成库存周转分析、需求预测和补货建议报告，数据分析效率提升50%；"客服智能体"自动处理货主查询、异常反馈等重复性咨询，客服工作量减少50%；第三，燕云Infinity平台的数据治理引擎：统一对接多源异构数据源，自动清洗、标准化并构建企业数据资产目录，支撑上层AI应用的数据需求，实现"数据资产化、资产智能化"的闭环。<>
<>神州控股依托"Data x AI"战略，为供应链物流场景部署了完整的AI智能体解决方案。第一，KingKoo-智链物流垂类大模型：该模型以神州控股积累多年的供应链数据资产为底座，专为物流场景训练，综合考虑订单分布、车型载重、实时路况、交付时效窗口等约束条件，实现智能路径规划与运力调度；同时模型持续学习调度员的历史决策经验，形成"AI+人工经验"的混合调度模式；第二，"小金"系列智能体矩阵：覆盖"研产供销服"全链条，其中"智能查询助手"可跨ERP/WMS/TMS系统自动抓取订单、库存、配送状态数据，自然语言交互即可查询，替代原来跨多系统的手工操作；"数据分析助手"自动生成库存周转分析、需求预测和补货建议报告，数据分析效率提升50%；"客服智能体"自动处理货主查询、异常反馈等重复性咨询，客服工作量减少50%；第三，燕云Infinity平台的数据治理引擎：统一对接多源异构数据源，自动清洗、标准化并构建企业数据资产目录，支撑上层AI应用的数据需求，实现"数据资产化、资产智能化"的闭环。<>
<>实施效果<>
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<><><>指标<><>实施前<><>实施后<><>改善幅度<><><>
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<><>仓库操作成本<><>高成本（人工为主）<><>AI智能调度<><>同比下降超20%<><>
<><>运配成本<><>人工调度<><>KingKoo-智链路径优化<><>下降约8%<><>
<><>仓库整体效能<><>人工操作<><>AI全流程协同<><>提升超30%<><>
<><>日常查询效率<><>跨多系统手工查询<><>自然语言AI查询<><>提升90%<><>
<><>数据分析效率<><>人工报表（月度）<><>AI实时分析<><>提升50%<><>
<><>客服工作量<><>全人工处理<><>AI自动处理+人工复核<><>减少50%<><>
<><>政务AI助手精准度<><>传统检索<><>DeepSeek融合<><>超95%<><>
<><>网办率<><>—<><>AI政务协同<><>达62%<><>
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<><><>指标<><>实施前<><>实施后<><>改善幅度<><><>
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<><>仓库操作成本<><>高成本（人工为主）<><>AI智能调度<><>同比下降超20%<><>
<><>运配成本<><>人工调度<><>KingKoo-智链路径优化<><>下降约8%<><>
<><>仓库整体效能<><>人工操作<><>AI全流程协同<><>提升超30%<><>
<><>日常查询效率<><>跨多系统手工查询<><>自然语言AI查询<><>提升90%<><>
<><>数据分析效率<><>人工报表（月度）<><>AI实时分析<><>提升50%<><>
<><>客服工作量<><>全人工处理<><>AI自动处理+人工复核<><>减少50%<><>
<><>政务AI助手精准度<><>传统检索<><>DeepSeek融合<><>超95%<><>
<><>网办率<><>—<><>AI政务协同<><>达62%<><>
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<>技术解析<>
<>神州控股AI解决方案的技术核心是"燕云Infinity"平台的三层架构：底层是"AI Infra（智算）"平台，提供弹性算力调度能力，支持国产和进口芯片的统一纳管，确保AI推理的算力弹性扩展；中间层是"AI-ready Data（智数）"平台，以数据编织（Data Fabric）技术统一管理来自ERP、WMS、TMS等异构数据源，构建标准化数据资产目录，解决多系统数据孤岛问题；上层是"Agentic AI（智策）"平台，包含KingKoo-智链和"小金"系列行业智能体，通过MCP协议实现智能体间的互联互通，支持跨系统业务协同。值得关注的是，神州控股的"小金"智能体采用了"通专融合"策略——底层是通用语言理解能力，顶层是物流供应链行业的专业知识体系，使智能体既能"读懂"业务语言，又能执行专业的物流优化任务。<>
<>神州控股AI解决方案的技术核心是"燕云Infinity"平台的三层架构：底层是"AI Infra（智算）"平台，提供弹性算力调度能力，支持国产和进口芯片的统一纳管，确保AI推理的算力弹性扩展；中间层是"AI-ready Data（智数）"平台，以数据编织（Data Fabric）技术统一管理来自ERP、WMS、TMS等异构数据源，构建标准化数据资产目录，解决多系统数据孤岛问题；上层是"Agentic AI（智策）"平台，包含KingKoo-智链和"小金"系列行业智能体，通过MCP协议实现智能体间的互联互通，支持跨系统业务协同。值得关注的是，神州控股的"小金"智能体采用了"通专融合"策略——底层是通用语言理解能力，顶层是物流供应链行业的专业知识体系，使智能体既能"读懂"业务语言，又能执行专业的物流优化任务。<>
<>经验启示<>
<>神州控股的实践揭示了AI赋能供应链物流的三条核心路径：第一，"数据资产化"是AI落地的前提——神州控股之所以能快速落地KingKoo-智链和"小金"智能体，根本原因在于其长期积累的海量供应链场景数据，数据资产化程度决定了AI应用的深度和精度；第二，"AI+人工经验"的混合模式是供应链智能化的最优路径——KingKoo-智链持续学习调度员的历史决策经验，AI不是替代人而是放大人的经验，使新入职调度员也能快速达到资深调度员的水平；第三，"场景深耕"比"技术炫技"更重要——神州控股没有追求通用大模型的"最强大脑"，而是选择聚焦物流供应链垂直场景，打造KingKoo-智链这样的垂类模型，量化效果（成本降20%、效能提30%）远比通用AI的"智能化"口号更有说服力。这对于中小制造企业、物流企业的启示是：AI落地的第一步不是买大模型，而是先把现有的业务数据管好用好。<>
<>神州控股的实践揭示了AI赋能供应链物流的三条核心路径：第一，"数据资产化"是AI落地的前提——神州控股之所以能快速落地KingKoo-智链和"小金"智能体，根本原因在于其长期积累的海量供应链场景数据，数据资产化程度决定了AI应用的深度和精度；第二，"AI+人工经验"的混合模式是供应链智能化的最优路径——KingKoo-智链持续学习调度员的历史决策经验，AI不是替代人而是放大人的经验，使新入职调度员也能快速达到资深调度员的水平；第三，"场景深耕"比"技术炫技"更重要——神州控股没有追求通用大模型的"最强大脑"，而是选择聚焦物流供应链垂直场景，打造KingKoo-智链这样的垂类模型，量化效果（成本降20%、效能提30%）远比通用AI的"智能化"口号更有说服力。这对于中小制造企业、物流企业的启示是：AI落地的第一步不是买大模型，而是先把现有的业务数据管好用好。<>
< class="exclusive-opinion">
<>企脉AI独家观点<>
<>神州控股的案例之所以值得关注，不仅在于仓库操作成本下降20%、运配成本降低8%的量化效果，更在于其"Data x AI"战略背后的商业逻辑：AI不是孤立的技术工具，而是需要与数据资产、场景知识、组织能力形成协同效应的系统性工程——仓库成本降20%背后，是KingKoo-智链对数十年物流数据的深度学习；日常查询效率提升90%背后，是跨5套以上系统的数据打通与语义统一；这两件事没有捷径可走。然而，该案例也存在值得追问之处：仓库操作成本下降20%是同比数据，2024年同期是否有特殊因素（疫情后恢复、高基数等）？运配成本下降约8%是否扣除了燃油价格波动的干扰？这些细节决定了AI的贡献度。此外，神州控股的新签约金额同比增长98%，其中AI相关订单的占比和毛利率水平未见披露——如果AI订单的毛利率低于传统系统集成业务，营收增长的质量需要重新评估。对于传统企业决策者而言，神州控股案例的最大启示是：AI转型的核心资产不是算力，而是数据——企业应从现在开始系统性地整理和治理自身业务数据，这是在为未来的AI应用打基础。<>
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<>企脉AI独家观点<>
<>神州控股的案例之所以值得关注，不仅在于仓库操作成本下降20%、运配成本降低8%的量化效果，更在于其"Data x AI"战略背后的商业逻辑：AI不是孤立的技术工具，而是需要与数据资产、场景知识、组织能力形成协同效应的系统性工程——仓库成本降20%背后，是KingKoo-智链对数十年物流数据的深度学习；日常查询效率提升90%背后，是跨5套以上系统的数据打通与语义统一；这两件事没有捷径可走。然而，该案例也存在值得追问之处：仓库操作成本下降20%是同比数据，2024年同期是否有特殊因素（疫情后恢复、高基数等）？运配成本下降约8%是否扣除了燃油价格波动的干扰？这些细节决定了AI的贡献度。此外，神州控股的新签约金额同比增长98%，其中AI相关订单的占比和毛利率水平未见披露——如果AI订单的毛利率低于传统系统集成业务，营收增长的质量需要重新评估。对于传统企业决策者而言，神州控股案例的最大启示是：AI转型的核心资产不是算力，而是数据——企业应从现在开始系统性地整理和治理自身业务数据，这是在为未来的AI应用打基础。<>
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