“AI+” 如何为 ToB 供应链物流赋能 虞 楠（交通运输行业首席分析师） SAC 号码： S0850512070003 联系人：谭伊珊 2025 年 3 月 18 日 证券研究报告 （优于大市，维持） 16322 ToB 物流成本压力倒逼变革， AI 助力成本管控智能化。我们认为， ToB 物流服务链条长、定制化程度 高，且客户对成本诉求敏感，驱动物流企业加强成本控制、精细化运营的核心能力。 化运营的核心能力。 AI 大模型、机 器 人等技术在物流场景的落地，有助于成本管控正从“经验式”向“智能化”跃迁，率先使用 AI 等科技 或具备技术基因的 ToB 物流商，有望在成本竞争中进一步扩大竞争优势。 “AI+ 物流”相较于“互联网 + 物流”：全链路深度融合，智能决策。我们认为， AI+ 物流以人工智 能 算法、机器人及自动驾驶技术为底层支撑，从被动响应转向主动预测与动态优化，通过自主决策与 多式联运智能筹划、突发事件处理、仓储自动化识别分拣、智能客服与交互、需求预测与绩效评估等 场景都具有广泛的应用价值，进一步发掘出物流企业的降本增效潜力。 投资建议。我们看好 AI 技术在 ToB 物流领域的应用前景，建议关注积极布局 AI 技术、具备较强数字 化 能力和精细化运营能力的物流企业： 1 ）制造业供应链：传化智联、海晨股份； 2 ）消费品供应链： 怡亚通； 3 ）大宗供应链：

20 图 4-5 5G+ 智慧地铁 1+3+X 架构 21 图 4-6 南京滨江 5G 智能制造 21 图 4-7 京东物流无人仓库 5G 应用案例 07 表 3-1 ToB 网络规划和公网规划的异同 08 表 3-2 精准业务建模典型用例 5G 使能垂直行业潜力巨大 5G 使能垂直行业潜力巨大 当前，新一轮科技革命和产业变革正在全球范围孕育兴起，以 5G、大数据、云计算、人工智能为代 网络规划，针对行业应用的精准网络规划有明显的差异： 网络规划 7 如前所述，5G 专网包含广域虚拟专网、区域虚拟专网以及物理专网 3 种模式，针对不同的组网模式，专网的规划各有侧重。 ToB 网络规划和公网规划的异同评估如下表： 表 3-1 ToB 网络规划和公网规划的异同 精准无线解决方案 传统 eMBB 的网规主要关注网络整体的性能，而针对行业的精准网规关注单个终端为粒度的性能。 由面到点 传统 eMBB 区域虚拟专网 物理专网 模式特征 大网络提供服务 依托大网提供 ToB 服务 ToB/ToC 混合组网 . UPF/ NodeEngine 下沉至园区 物理隔离，定制的专用网络 频率 ToC 频率 与 ToC 共用频率 与 ToC 共用频率或采用专用频率 无线覆盖环境 密集城区，一般城区，郊区， 农村，特殊场景 与 ToB 无线环境相同 工业园区，矿井，隧道，港口，海洋，高空等 业务种类

DeepSeek 快速匹配风控规则实现了效率和准确性的 提升 图表 50: 盛业 AI 预测用户回款周期准确性较 高 图片来源 : 公司公告，中信建投 5.5 当前 toB 金融科技企业服务面临的发展痛 点 痛点一 : 国内 toB 企业服务交付以项目制为主，标准 化程度较低。 l 需求侧的特殊性 : 金融机构 ( 特别是银行、保险等持牌机构 重新开发。 l 定制化需求难标准化 : 根据安永的统计，国际上代表性 toB 软件公 司的毛利率通常能超过 70% ，而国内公司的平均毛利率仅 在 50% 左右。 l 赋能于金融机构的 TOB 科技公司和国内 TOB 行业的痛点类似， 图片来源 : 安永《中国企业级 SaaS 上市公司 2023-2024 年财务 绩效 回顾及未来展望》，中信建投 图表 52: 我国主要的 toB 软件公司毛利及毛利率情 况 5.5 当前 toB 金融科技企业服务面临的发展痛点 痛点二 : 国内 toB 企业服务难以守住产品化边界，如何组件化自身软件服务。 由于甲方在需 求上面相对 强势 ，经常以功能多少、价格高低进行招标，受公司内部短期考核的影响，国内软件产品功

基于仿真工具的仿真思路 注 1：项目需求输入：将 ToB 项目需求（包含低时延&高可靠等）统一转换成容量+覆盖两类输入。 注 2：小区规模估算：基于容量需求和 ToB 容量基线中每个小区的能力，进行链路估算，得到满足容量需要的 小区数量。 注 3：ToB 仿真余量验证：校准 ToB 典型行业的余量可用性和推荐值。 注 4：覆盖仿真：基于 ToB 场景特点，叠加余量进行迭代，通过 ASP、手动加战方式，直到满足覆盖要求。

50% 60% 70% 80% 90% 100% 2024 2025 2026 2027 2028 推理 训练 训练 推理 预训练 二次训练 全参微调 局部微调 ToC推理 ToB中心 ToB边缘 业务 主体 大型互联网 运营商 大模型公司 行业头部企 业 大中型企业 大中小企业 大型互联网 大型企业 分支/ 中小企 算力 需求 超大规模 大规模 较小规模 小规模 超大规模

联接智算、通算、超算、量子、安全等数字能力，实现算网多 要素融合、多能力一体化服务。  联接 DC、自有云、三方云、社会算力、IT 生态，构筑丰富的 业务和应用生态。  联接 ToC/ToB/ToH 场景下的海量用户资源，将算力服务和生 态应用引入到千行百业、千家万户。 （2）算网一体、灵活部署  沿用新型城域网模块化组网架构，基于 Spine-Leaf 灵活扩展， 泛在接入各类用户。 算力城域网白皮书（2025 版） 15 4.2 算力城域网总体架构 图 4-1 算力城域网（COMAN）总体架构 算力城域网基于算力 POD、云网 POP、出口功能区模块化组件 搭建。算力 POD 实现 ToC/ToB/ToH 场景的算力用户统一接入和广泛 覆盖，以及深/浅边缘算力池的快速接入；云网 POP 通过算力网关联 接城域网络与算力资源池，实现二者在参数面、样本面、业务面网络 间的标准化快速对接；出口功能区作为

全流程管理 全流程管理 全流程管理 全流程管理 对诊断结果，智能生成鱼骨图 东华医为科技有限公司 核心软件技术 研发商 数据治理和智慧医疗 咨询商 互联网医疗服务 提供商 大健康 ToB&G 领 域 软硬件产品生产商 医学标准术语 平台提供商 东华医为简介 全国百强医院占有率第一 复旦大学医院管理研究所《 2019 年度中国医院排行榜》 复旦大学 东华医为占有率 33%

用) 数学类 小学数学、初中数学 高中数学、高等数学 推理类 代码生成、编程翻译 代码解释、代码纠错 代码自动补全 生成代码文档 单元测试 toC通用 场景类 生活助手 办公工具 toB特定 行业类 工业:产品设计辅助&&生产规划 教育:智能问答、试题生成 法律:智能法律助手，法律咨询 医疗:问诊，用药咨询 科研 金融:推荐场景 金融/咨询服务:财报/市场分析 互联网/媒体:文案/海报设计、广告词 会议就用大模型来生成会议纪要， 腾讯乐享就用大模型构建熟悉企业 文档库的智能助手，Coding研发 平台用大模型来生成代码。 产业研究 战略规划 技术咨询 43 ��AI������� ��AI���toB�� 根据腾讯的规划，混元大模型将作为行业大模型服务的底座， 企业不仅可以直接通过API调用混元，也可以将混元作为基底 模型，为不同产业场景构建专属应用。 目前，混元支持金融、公共服务、社交媒体、电子商务、交通

及相关产品进行评测，并邀请外部专家团队深入分析各个产品答案准确性、合理性等，在 审 核委员会的监督下，最终得出各厂商的评估结果，供用户选型参考。 toC 通用 场景类 生活助手 办公工具 toB 特定 行业类 金融 : 推荐场景 金融 / 咨询服务 : 财报 / 市场分析 互联网 / 媒体 : 文案 / 海报设计、广告词 创作、视频生成场景 零售 / 电商 : 客服问答 出行服务建议等。 混元 AI 大模型主要能力 混元 AI 大模型 toB 应用 产业研究 战略规划 技术咨询

集约化建设的新型算力基础设施，提供软硬件全栈环境， 主要承载模型训练以及适合中心推理、多媒体渲染等业务，支撑各行业数智化转型升级 具有较强的普适性，可服务于 toB/toC 适合有智能化转型需求行业，如自动驾 驶、智慧城市， toB 为主 专用性强，主要面向地球物理、分子力 学等基础学科以及军工研究 注 [1] ：行业中 GPU 是一个较为泛化的概念，从功能角度划分， GPU