C.H. Robinson 的深度 AI 策略：450 位工程師如何打造物流顛覆者

數字講述的故事

C.H. Robinson 不僅僅是在談論 AI 轉型——數字說話的力量不容忽視。該公司在2025年的股價飆升了55.3%，超越了行業內所有其他物流競爭者。儘管行業觀察者指出多種因素，但其中一個突出的原因是：公司積極部署了30個具有自主性的 AI 工具，這些工具在大規模重塑公司的物流處理方式。預計2025年的營收將達到$11 十億，部署如此多的專用 AI 系統標誌著嚴肅的結構性變革，而非表面上的優化。

CFO Damon Lee 最近分享了這些技術如何轉化為可衡量的商業成果——遠遠超出大多數行業對“效率提升”的模糊承諾。

為何大多數公司的 AI 投資未能奏效

運輸中介協會四月會議揭示了一個熟悉的模式：物流公司無不競相採用 AI。討論通常圍繞自動化發票處理或將通話錄音轉化為可行的經紀人情報。聽起來合理吧？

但真相是：大多數部署這些通用、現成 AI 解決方案的組織，實際上是在增加成本，卻未能帶來相應的生產力提升。基於使用量的 AI 定價模型已成為公司在第三方工具上的預算陷阱。Lee 對此持懷疑態度——這也解釋了為何行業內許多 AI 項目儘管投入巨大，卻未能產生有意義的回報。

競爭優勢：從零開始打造定制 AI

C.H. Robinson 採取了不同的路徑。公司沒有向 AI 供應商租用能力，而是組建了一支由 450 位工程師組成的內部團隊，專注於開發專有的 AI 應用。這項投資產生了30個專門為解決特定運營瓶頸而設計的工具。

北美表面運輸 (NAST) 部門是這種方法威力的最明顯例子。NAST 負責陸路經紀——公司的核心業務——每年處理約 60 萬個價格報價請求。

舊系統有一個殘酷的限制：公司只能回應約 60-65% 的請求。回應時間長達 17-20 分鐘，許多客戶因此轉向競爭對手。引入定制的自主 AI 工具後，C.H. Robinson 現在能夠對每一個請求做出回應——100% 的覆蓋率。回應時間縮短到 32 秒。

但速度並非真正的故事核心。該 AI 系統分析數萬甚至數十萬個數據點來生成每個報價。人類經紀人可能會參考五到十個變數，而機器同時考慮市場狀況、歷史模式、競爭定位和實時供需信號。最終的定價變得更加複雜且具有競爭力。

前所未有的速度實現利潤優化

傳統上，貨運經紀人遵循一個可預測的節奏：在一個時期開始時設定價格策略，執行，然後每月或每季度審查結果。策略調整很少，笨重且緩慢。

而由 AI 驅動的定價工具徹底顛覆了這一模式。星期一早上部署的定價策略，可以在當天下午進行測試、評估和微調。系統每天進行數百次微調——Lee 稱之為“毛利率套利”。當進貨量激增時，系統優先擴大利潤；當貨源枯竭時，則轉向積極定價以捕捉更多量。所有經紀人都追求這種平衡，但 C.H. Robinson 的 AI 能在實時中執行這一優化，速度和精度是行業前所未見的。

這種敏捷性在財務結果中得以體現。LTL（零擔）業務的調整後毛利同比增長6.7%。儘管在2025年充滿挑戰的貨運市場中卡車運輸經紀面臨逆風，但季度環比下降僅為2%，展現出在低迷周期中的防禦性表現。

懷疑者的問題：這是真的嗎？

一些投資者仍持懷疑態度。截至12月中旬，該公司流通股中有6.47%被做空——這是一個明顯的看空押注。這種懷疑的核心問題是：股價上漲是由傳統經紀業績推動，還是由 AI 熱潮帶動？

Lee 的反駁觀點很有洞察力，值得思考。雖然 AI 生態系統產生了大量頭條新聞——晶片製造商、數據中心、模型供應商——但這些大多是上游玩家。成功在應用層面實施 AI 的運營公司仍然罕見。C.H. Robinson 正處於那個稀缺的領域：一個真正的企業，負責實物貨物運輸，部署 AI 以解決真實的運營瓶頸，並將這些改進轉化為可衡量的財務表現。

這支由 450 位工程師組成的團隊、30 個運營工具、32 秒的報價回應、利潤優化——這些都不是行銷故事，而是少數物流公司嘗試甚至執行的運營轉型的證明點。

市場的信任是否會被證明是正確的，將在2026年揭曉。