AI 2.0时代，实现从感知智能向认知智能的新跨越

基于行业人工智能的最佳实践，实现感知智能向认知智能持续演进。从计算机视觉、语音识别&合成、自然语言理解向大语言模型、多模态大模型等新技术持续演进，深度赋能物流行业的收、转、运、派、营销、客服等各环节。

智能规划调度驱动物流网络效能提升

运筹即在约束的条件下求一个最优解。综合运用元启发式与超启发式算法、多目标优化、随机优化等技术，顺丰构建了大规模全局物流网络的“预测-预警-调度-反馈”的决策资源调度体系，实现业务运行效率提升。

支撑业务高速发展的弹性数据底座

顺丰基于丰富多元的数据来源，通过云原生弹性伸缩、多云融合等技术，建设了极致弹性、简单易用、安全高效的数据中台，支撑了数字化运营、智慧经营、智慧物流、智慧供应链等业务实现基于数据的科学分析决策，赋能物流数字化、智慧化，助力企业经营提效、商业增长、管理深化。

高度逼真的顺丰数字孪生

数字孪生是现实世界的数字化虚拟投射。顺丰通过构建高度真实的数字孪生体，还原真实的数字化世界；利用孪生体中的描述、诊断、预测、决策能力赋能物理世界的生产过程，持续优化调度、工艺与运营。

自主可控的区块链联盟网络

顺丰基于区块链，结合物联网、大数据、隐私计算等技术，构建自主可控的区块链平台，率先在商品全流程溯源、数据可信存证、供应链金融以及供应链协同等多场景落地，共建区块链可信价值网络。目前在酒水、医药、美妆、航空、保健品、农特产品等10多个行业的2500+家客户落地。

物流领域的无人X技术实践

物理世界的高效运转离不开更加智能的无人技术，包括自动化与无人化技术的高效投用。自动化技术主要应用于在中转与仓储等场景中，实现标准化与非标准化自动作业。无人化技术侧重于无人配送、接驳等场景的运用。

更安心的数据服务生态

隐私计算是一种由两个或多个参与方联合计算的技术和系统，参与方在不泄露各自数据的前提下通过协作对数据进行联合机器学习和联合分析。为了促进数据生态的价值呈现，顺丰加速隐私计算布局，以真正实现“数据可用不可见，用途可控可计量”。