物流科技

智联全球,AI让物流更懂未来!我们以人工智能重构国际物流生态,通过智能算法实现全球运输路线动态优化,精准预测港口拥堵与地缘风险,确保您的货物以最低成本、最短时间抵达。AI仓储系统实时监控货物状态,无人分拣与自动化调度提升3倍作业效率,智能客服7×24小时响应,用多语言交互打破跨国沟通壁垒。从报关单AI自动生成到运输全程可视化追踪,我们以数据驱动每一环节,让误差率趋近于零,成本直降15%。选择我们,不仅是选择速度与安全,更是拥抱全球化智慧物流的必然未来!

小冰前身为微软(亚洲)互联网工程院人工智能小冰团队,已经于2020年7月从微软拆分独立运营。现在,小冰公司是一家中国人工智能高新技术企业,拥有覆盖自然语言处理、计算机语音、计算机视觉及人工智能内容生成的完整技术框架。其中,在开放域对话、多模态交互、超级自然语音、神经网络渲染及内容生成领域,居于全球领先。

小冰框架已孵化出数以千万计的人工智能数字人类(AI Being),其中为企业打造的AI员工和AI专家的完整产品线,已经成功赋能金融、智能车机、零售、体育、纺织、地产、文旅等十多个垂直领域的客户的多个业务场景。

小冰-AI人工智能应用

小冰AI数字员工

自然交互

支持9国语言/24种方言识别,理解人类情感与意图,提供拟人化服务体验

深度学习

每日百万级对话训练,持续优化算法模型,智能水平不断提升

快速部署

标准场景10小时上线,7×24小时技术支持,业务无缝衔接

多端接入

提供API/SDK/硬件终端全渠道接入方案,与企业现有系统完美融合

🌐

🧠

10小时快速部署智能数字员工,提供全天候、多语言、高智能的客户服务与业务支持

🔌

指标

标准版

企业定制

专业版

典型应用场景

并发处理量

识别准确率

部署方式

自定义

100

500

99.2%+

95%

98.5%

私有化

Saas

混合云

全业务支持

基础客服

专业咨询

技能参数对比

部署流程时间轴

1

2

3

4

需求诊断

1工作日

数据准备

3工作日

模型训练

4工作日

系统集成

2工作日

图片

行业解决方案

针对不同行业特点,我们提供定制化的AI与物流解决方案,助力企业提升效率与客户体验

1.降低85%人工接线量,节省人力成本

2.客户满意度提升至98%,减少投诉率

3.7×24小时不间断服务,无等待时间

4.智能识别高风险交易,实时预警

5.与CRM系统无缝对接,完善客户画像

服务

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智能制造与物流协同方案

1.生产计划与物流调度智能协同

2.原材料库存周转率提升40%

3.成品配送准时率提高至99.5%

4.设备维护预测准确率95%+

5.供应链全流程可视化监控

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智慧教育助手解决方案

1.个性化学习路径推荐系统

2.学生问题即时解答率90%+

3.教师工作效率提升60%

4.多语言学习支持

5.学习行为分析与效果评估

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智慧政务服务平台

1.政务咨询自动化处理率85%

2.办事流程简化70%

3.多部门数据智能协同

4.政策解读与智能推送

5.民意分析与舆情监控

智能客服中心解决方案

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智慧物流

智能海运优化

AI算法自动匹配最优航线,节省15-30%运输成本,实时追踪货物位置

空运智能调度

对接全球主要航空枢纽,智能匹配航班舱位,紧急货物优先处理

中欧铁路专线

15-18天稳定时效,比海运快50%,成本仅为空运的1/3

智能仓储配送

全球50+智能仓网络,支持一件代发,订单自动分拣包装

🚢

✈️

全球领先的智能货运解决方案,整合海运、空运、铁路和公路运输,实现端到端可视化物流管理

📦

🚂

小冰AI+智慧物流的优势

1. 1小时内可处理数千份物流文本文件(效率是人工数十倍),数据错误率降至 1% 以下,订单信息纠错准确率超 95%。

2.需求预测准确率达 85% 以上,运输成本降低 15%-20%、时间缩短 10%-15%,路线调整响应时间仅需几分钟。

3.智能客服 7x24小时在线,10 秒内响应咨询(等待时间缩短 50%+),个性化服务满意度超 90%。

4.优质供应商比例提升 20%-30%,库存周转率提高 15%-20%,季节性商品库存预警准确率达 90%。


关于乐运科技

广东乐运科技有限公司是一家专注于AI与物流科技融合创新的高新技术企业。公司以人工智能驱动数字化升级,核心产品涵盖数字员工、数字人直播及智能交互终端,助力企业及高校实现数字化运营与智慧服务,服务覆盖制造、教育、娱乐、金融、跨境电商、国际贸易等领域3000余家企业,持续推动各行业的智能化变革。我们拥有11年AI技术积累,拥有数十项自主研发的人工智能核心技术,员工400多人,产研占比超过85%,本科及以上学历占比100%且小冰创始团队和核心算法研究员均来自微软(原微软小冰团队)。

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