“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。

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

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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

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产业源头 2. 利益分配 3. 生产力 1. 品控货控 2. 流通货品 3. 产销对接 1. 渠道拓展 2. 营销对接 3. 品牌推广 4. 解决方案—应用 智慧 O2O 农村电商 是一个 toB 、也是 ToC 的电商平台 是一个直播带货、 也直销电商平台 是一个电商促销活 的电商平台 是一个农产品直接 可以溯源的电商平 台 是一个线上线下一 体化的 O2O 电商 平台 是一个可以团购预