AI物流崛起：上线5个月斩获8亿融资，重塑物流全链条

在多数人的印象中，物流是个辛苦的行业，不仅要经受风吹日晒，还常被客户催促。然而，就是这样一门苦生意，却成为了AI落地的理想场景。

近期，物流AI公司Augment完成了8500万美元的A轮融资，由Redpoint领投，8VC、Shopify、Autotech等跟投。值得一提的是，该公司上线仅5个月，融资总额就达到了1.1亿美元，约合8亿人民币，融资速度惊人。

与传统自动化工具只能服务单一环节不同，Augment旗下的AI代理Augie，能涵盖从接收订单到收款的整个物流生命周期，堪称“AI物流打工人”。

Augie上线5个月后，已被数十家顶级3PL（第三方物流公司）和托运人采用，管理的货值超过350亿美元。据公司透露，使用Augie后，所有客户节省的费用高达“几百万美元级”。接下来，让我们一起揭开这家公司的神秘面纱。

01 AI数字员工Augie，将中国式效率引入欧美物流

在国内，人们早已习惯了高效的物流服务，次日达十分常见。但在欧美，情况却大不相同。以美国为例，主流邮政和快递通常承诺2 - 5天送达，平均投递时间约为2 - 3天。

欧美的物流体系更像是“拼装货”，仓储由德迅负责，干线运输交给UPS、FedEx，最后一公里则由USPS或本地小公司完成。这种模式虽然灵活、省钱，还能避免反垄断问题，但也存在明显弊端。物流链条被分割，系统各自为政，数据难以打通，出问题时各方相互推诿，操作员需在门户网站、TMS、Excel、邮件和电话之间频繁切换，工作效率低下。

在欧美物流环节中，最繁琐的并非运输，而是大量琐碎的沟通工作，如与司机确认位置、催促承运商签收单、追讨客户发票、反复抄录数据和填写表格等。这些工作价值低、出错率高，还耗费人力，节假日期间工作量剧增，人工根本无法应对。

在这种情况下，Augment推出了核心产品Augie。它可被视为物流行业的AI助理，能跨系统、跨通信渠道（邮件、电话、聊天、TMS/Portal系统等）处理重复、碎片化、劳动密集型的物流工作。

Augie的最大优势在于跨平台操作。它打造的AI员工可在不同系统平台间自由切换，操作员无需在多个系统间频繁切换，许多原本依赖人力的工作，Augie都能自动完成。

目前，Augie的价值几乎覆盖了从接单到收款的所有物流流程。以往，操作员需逐个向承运商询价，再手动录入表格比对。现在，Augie能自动发出询价请求，收集反馈并进行初步比价，操作员只需最终确认。选定承运商后，Augie还能在后台完成下单、通知、确认时间等操作，就像一位随时待命的调度助理。

运输过程中，Augie会定时与司机和仓库沟通，接手例行的进度查询工作。货物送达后，它会主动追讨签收单、合同、发票，并检查文件的完整性和合规性。文件齐全后，还能自动生成发票、对账，发现问题会及时标注并催款。原本需要人工反复确认和催促的工作，Augie都能自动完成。

Augie实现跨系统工作主要依靠两个方法。一是打通不同系统的数据。由于物流行业系统缺乏开放接口，甚至仍采用“门户 + 邮件”的模式，Augie会模拟人工操作，自动登录门户、读取页面信息、解析邮件和聊天消息，将内容转化为可用数据。二是统一数据格式。不同系统的字段和格式存在差异，Augie通过AI进行“语义归一化”，将相同含义的数据整理到统一的内部结构中。整理好数据后，Augie就能自动执行后续工作。

此外，让物流行业接受Augie也是一个难题。物流企业都有自己长期积累的操作习惯和流程（SOP），传统软件要求企业改变流程来适配系统，这对企业来说难度很大，员工需要重新培训，客户也需适应新流程。而Augie则反其道而行之，它学习和适应企业的SOP。例如，操作员以往先收邮件、再登记Excel、最后更新TMS，Augie会按照这个顺序自动化执行；遇到需要人工审批的环节，它会暂停并将任务交给人工确认。这样做既无需大幅改变企业原有的运作逻辑，也能让员工轻松接受，降低了切换成本和抵触情绪，使AI能真正应用到实际工作中。

02 从仓库机器人到AI对账，AI重构物流链条

Augment让人们切实感受到，物流领域的AI不再是可有可无的小工具，而是有可能重塑整个物流链路。

以美国物流巨头阿姆斯特朗集团为例，接入Augment后，员工人均每天处理的票据数量从10单提升至20 - 30单，对账周期缩短了8天，单票毛利率提高了5%。

实际上，物流领域的AI应用比人们想象的更为深入。以往，AI多在物流的边缘环节发挥作用，如今已逐渐进入核心业务流程，改造着“货的运输、钱的回笼和人力的节省”等关键环节。除了Augment，还有两个典型案例。

（1）Dexory——仓储扫描机器人

仓库常被称为“黑箱”，因为货物进出频繁，实际库存难以准确掌握。人工清点库存不仅效率低，还容易出错。而仓储是物流中成本较高的环节，库存数据不准确会导致缺货、积压等问题，增加运输和退货成本。

Dexory针对这一问题，采用可伸缩至12米高的机器人和3D扫描技术，对仓库进行全面扫描。每小时能扫描1万个托盘，将实际库存转化为高精度的实时数据，并与仓库系统记录进行比对，几秒钟就能生成“差异热力图”，显示库存的差异情况。

Dexory 的机器人伸出塔式结构扫描高处货架，旁边有托盘、高架、扫描机

通过这种方式，库存准确率可达到99.9%，企业无需再进行大规模人工清点，避免了常见的库存问题。2024年10月，Dexory完成了8000万美元的B轮融资，估值达11.4亿美元，已在马士基、DHL等大型枢纽落地，将数据更新频率缩短至5分钟（行业平均为6 - 24小时）。

（2）Loop——结算与发票自动化

Loop专注于物流中痛苦的财务流程。物流公司最担心的是资金回笼问题，因为财务对账流程繁琐，需要人工核对承运商的发票、交付凭证和费率表等，周期长达14天，导致企业资金周转困难。

Loop将这一环节AI化，能自动识别各种格式的发票、凭证和费率表，提取关键数据并与系统标准进行比对，发现异常会自动标记。整个过程几乎实时完成，无需人工反复核对。

Loop管理客户发票，如自动创建应收发票、跟踪账龄，减少手动对账的界面

对账周期从两周缩短至1天，企业能更快开票、收款，现金流得到显著改善。2024年8月，Loop完成3500万美元的B轮融资，由摩根大通成长基金领投，已与罗宾逊全球物流、Uber Freight等主流平台完成系统对接，2024年处理发票金额达26亿美元，错误率低于0.3%。

除了仓储和结算，AI在物流行业还有更多的应用可能。例如，英国的Beacon切入多式联运领域，通过统一API接入各种运输方式，AI能实时监控全局并提前24小时预测潜在问题，其订阅收入一年增长了3倍。美国的Vooma则专注于报价环节，通过类似ChatGPT的对话界面，客户输入需求后，AI能在30秒内给出完整报价并预订舱位，为货代节省了约75%的人工工时。

这些公司代表了一个明显的趋势：物流AI不再是简单的点缀，而是在重构“货、钱、信息”三条关键线。Augment管理信息，Dexory管理库存，Loop管理资金，它们虽切入点不同，但核心逻辑一致，即利用AI自动化原本依赖人力、效率低下且易出错的环节，让物流更加高效、稳定、节省成本。AI正推动物流行业从“碎片化、依赖人力”向“数据驱动、智能协同”的新阶段迈进。

本文来自微信公众号“乌鸦智能说”，作者：朗朗，36氪经授权发布。

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