别让90%的努力，卡在最后10%，AI如何解决数字化“最后一公里”？

大家好，厉叔这篇文章主要阐述了AI是如何解决数字化最后一公里的。

监控设备装好了，物流数据也攒下来了，钱花的也不少，可成果却像是被卡在那个门槛里跨不过去，然而最吊人胃口的不是有没有数据可以依靠，而是数据能不能自己开口说话。

物流行业把这件事暴露的特别彻底，很多企业明明已经转向了数字化，可偏偏就是那最后一步，被琐碎、重复、看似不起眼的环节拖住了节奏。

物流分拨中心的监控室里，电脑屏幕不分昼夜的亮着，监控画面一格一格的跳动，分拣带滚动、装卸口切换、一个个包裹来回穿梭，摄像头早就覆盖了分拣和装卸的各个环节，监控数据传向云端，数亿件包裹的传送轨迹被记录的清清楚楚。

能看见的东西越来越多，用得上的信息却没有等比例增长。

真正让人为难的是这堆画面最后要落到谁的眼睛里面，全国大约有1300个快递处理中心，不少地方依旧是靠着人工去抓错分、破损、装卸不规范的问题。

盯的时间长了，是视觉疲劳，屏幕越多也就越容易出错，数据像山一样堆起来，可真正能够推动动作的信号却抓不住。

这种困境，和快递物流里那让人头大的最后一公里一样，货已经到了门口，偏偏最后的那几步最费钱、费力，也最容易出现纰漏，数字化也同样如此，前面九成的工作是采集、存储、上传，剩下的最后一小截才是把数据变为可用的信息。

从陆地转到水面，事情更隐蔽。中国的内河水运有10万条内河货船，每年运输量超过70亿吨，在国内货运网络里分量极重。船在水上跑，沿途缺少连续监控，货物丢失、被掉包的风险长期存在，尤其碰到价值高、批量大的货，问题会被放大。

高端白酒就是典型的例子，产区多靠河，走水运成本低；船行平稳，对品质更友好；单瓶几千元，一船货轻松上百万元。

如果监控不到位，损失会迅速变得扎眼。给货舱装设备并不难，难在规模：一个货舱可以装，1万个货舱怎么铺开？哪怕不用实时画面，改成隔几分钟拍一张照片，一条船一天几百张，2万条船就会堆出几百万张照片。照片一旦变成“海”，人力就只能在岸上干看。

这类工作最折磨人的地方，恰好不是复杂，而是重复：无论是开舱还是封舱、装货还是卸货、途中出现异常迹象没有，人去逐张翻看，不只是累，更是无法规模化。

于是安徽芜湖的彦思科技走了一条更贴近现实的路：他们采集了500万张照片，覆盖不同光照、不同装载状态，让系统学会识别船舱的状态变化。开舱、封舱的差别能被抓到；抓斗出现在装货港、卸货港还是途中，也能被标识出来，关键节点被自动串起。

当照片不再只是存档，价值就开始显形。南方水泥作为货主，用这套系统监控承运方船舶后，煤炭损耗率从2.5‰降到1‰。10万吨煤炭，下降1.5个百分点，账面上就是上百万元的损失减少。同样是拍下来的画面，一旦能变成可追溯的信息，就会变成一笔能对账的收益。

水上解决的是“照片到信息”，陆地的卡点换成了“知识到手”。传统公路货运里，司机找货平均要3—5天，一个月三分之一时间花在找货和等货上。平台把信息撮合做起来后，货源和司机的匹配变得透明，路看上去顺了许多。

麻烦并没有消失，只是从“找不到货”挪到了运货过程的细碎环节：车头照片怎么拍才合规、单据怎么交、发票怎么开、税务怎么走、报销怎么做；不同企业卸货要求不一样，到哪个卸货台、破损率标准是多少、超出会扣多少款。规则写在系统里，流程也整理过，知识并不缺。缺的是把答案送到一线那一秒。

过去多靠调度员电话解释，或向老司机打听；在线不稳定、口径不一致、细节容易丢。于是安徽合肥的路歌把这件事交给了路歌的“婷姐”：一个面向司机的智能体，把常见场景拆成可直接回应的流程提示。拍车头照片不规范、开票报销搞不清、交单流程卡住，都能在同一个入口快速得到清晰指引。

更费劲的是表达差异。全国各地司机说话方式不同，有的倒装，有的极简，口音和习惯把同一个问题说成不同的样子。智能体能把这些表达对齐到同一套规则上，服务可以同时覆盖成百上千个咨询，全天在线，响应稳定。知识不再躺在平台角落，而是被搬到司机手边。

这两条线放在一起，会看到一个更统一的结构：分拨中心堆着画面、水运堆着照片、公路货运堆着规则。采集、存储、上传都做到了，真正拖住节奏的是“看、找、判、答”这些细碎活。它们不显眼，却最消耗注意力，也最难靠人力扩张。当这一步被打通，前面九成投入才算真正落地。

同样的“最后一截”也出现在别的行业：医疗里，影像早已数字化，仍要医生一张张看；复旦大学附属中山医院用人工智能识别肺结节，据称诊断时间能从15分钟缩短到40秒，漏诊率更低。

制造业里，流水线摄像头拍下产品照片，质检员逐一查看瑕疵；视觉检测把“照片”接到“质检动作”。学校里，作业扫描成电子版，老师仍要逐页批改；上海延安中学使用智能批阅机，据称批改时间从40分钟缩短到十几分钟，重复劳动减少80%。同一件事在不同场景反复出现：数据有了，价值卡在最后那一下。

把视线拉回物流，那面发白的屏幕墙、船舱里堆出的照片山、司机路上反复被流程绊住的脚步，都在指向同一处：数字化的底座并不稀缺，稀缺的是把底座上的信息变成可用行动的那条细线。别让90%的努力卡在最后10%，这句话落到现实里，就是别让数据只停留在“看起来很完整”。