6月13日，快递100产研中心负责人、百递研究院院长李朝明（Peter）应邀在“连接未来的技术架构——第12届GIAC全球互联网架构大会”开幕式论坛发表《AI+Data+MCP，重新定义 API》主题演讲，解密快递100于本次大会重磅发布的“中国首个快递物流网络数智图谱”、“快递物流行业首个MCP Server”、「百递云·API开放平台」背后的技术细节、范式跃升和场景应用效果，为技术领导者们贡献AI与行业数据及场景相结合的创新实践和鲜活经验。
AI+Data 智能涌现：中国首个快递物流网络数智图谱
此次大会聚焦大模型产业化落地等核心命题，“AI、数据”等成为大会演讲和案例分享中最被热议的词汇。
麦肯锡的一项惊人统计数据表明，70%的企业AI项目卡在“数据质量不过关”。Gartner报告也表明：未来企业AI竞争力的关键，就是差异化数据。
在主题演讲中，李朝明也掷地有声地指出，“数据，是AI时代应用开发的终极护城河。” 他强调，成功AI应用=模型能力x数据x业务场景。这一公式不仅为技术创新提供了方向，也为传统业务的转型升级指明了道路。
过去十五年是中国快递物流信息化和数字化的十五年。快递100于2010年由金蝶内部孵化，一直专注于“互联网+快递物流”与快递物流信息云服务领域，为C端消费者提供一站式查询与寄件平台，为B端企业及商家等客户提供一站式快递物流管理平台与数智化集成解决方案，为P端行业从业者提供一站式揽件工具与经营管理平台。十五年来，快递100已集成聚合全球3000+快递物流公司，年平均寄件下单量达10亿单、日均查询量达4亿次，截至目前，C端累计注册用户超2.7亿、P端累计注册快递员及网点经营者超150万、B端累计服务电商企业/泛电商企业/品牌企业/政府与公共组织等客户超250万家。这些数据是快递100的宝贵资产，也为迎接AI大模型应用沉淀了深埋底层的无尽宝藏。
“光有这些数据还不够，要实现真正的智能化转变，对于业务的理解也很重要，要想清楚客户的真需求到底是什么”。
“我们不妨想象一下等公交的场景。”李朝明用一个生动的类比解释了用户对快递查询的本质需求——大概十年前，大家习惯于在传统公交站台等待公交，不知道下一站什么时候到，什么路线最适合自己，但现在，大家可以通过各类小程序和APP对公交到达的时间和路线进行预估，合理安排自己出行。在等公交这个场景里，我们可以感受到其实用户真正想要的，是一种对未来状态的确定感和掌控感。快递物流行业也是如此，人们查快递的本质需求其实不是要知道到哪里了，而是对何时能到有一种确定性的渴求，而这正是推动我们从“被动查询”走向“主动预测”突破的关键动力。
借助AI+Data构建中国首个快递物流网络数智图谱，这一愿景正照进现实。李朝明详细阐述快递物流网络数智图谱的实现方式：快递100通过AI大模型和大数据平台的结合，对快递网点、快递员信息以及运输节点等半结构化的快递物流数据进行处理，将其结构化并形成一个完整的物流关系网络，多轮优化机器学习算法，以节点形式提取特征，并对数据进行聚类处理，使其更具有明显的时间特征，从而发现和抽象其中隐藏的规律，提高预测的精准度。
李朝明透露：“现阶段初步建成的快递物流网络图谱，涵盖了中国主流的十余家快递物流公司，覆盖4000多个转运中心、9800多条运输线路和24万个快递网点、超过340万名快递员”。中国快递业务量2024年达1745亿件，同比增长21%，连续11年位居世界第一，占全球业务量的比超过60%。以此数据推算：涵盖中国超10家主流快递物流公司的数智网络图谱，一定是中国最大的，无疑也是世界最大的！
李朝明表示，快递物流网络数智图谱连同混合智能架构的「百递云GPT·大模型应用开发平台」，构筑起快递100的快递物流数智基础能力和技术底座。该数智基础能力和技术底座内生的其中一项“智能时效预估”能力，可以为客户提供了类似京东「电商平台+自建物流」的整合能力和用户体验，将头部电商平台能力和用户体验普及到全行业，特别是中小电商平台、自营电商和泛电商的品牌企业，让所有消费者都可以体验到极致的时效确定性。
主动发现、自动调用：快递物流行业首个MCP Server
2025年3月，通用智能体Manus在赞美和质疑中走红，一定程度打开了对智能体的想象空间。随着智能体爆火，MCP声名鹊起。MCP是一种标准化交互协议，旨在为大模型及客户端提供标准化接口，使其能够高效、安全地调用外部数据源、工具。传统API需开发者深度适配代码逻辑，而MCP构建了 “万能插座式”智能接口，让所有大模型都能用同一套方法调用各种工具和数据源。
李朝明在主题演讲中透露，快递100的“MCP Server”已上线至百度、阿里、字节等AI大模型及智能体平台，成为其MCP广场（市场）被高频发现和调用的MCP，开发者无需掌握复杂算法与接口对接技术，即可高效构建智能化快递服务应用场景。
以前，一个开发者来说想要在AI原生应用或智能体（AI Agent）中接入快递物流API，需要通过多重步骤将传统API与智能体进行适配。快递100“MCP Server”上线后，在原有API的基础上统一MCP网关和封装适配，让存量API全部MCP化，让AI开发者调用快递物流API的步骤及流程大大简化。开发者只需在各大MCP市场搜索找到快递100 MCP Server ，在大模型应用或智能体（即 MCP Client）中完成“MCP Server”的连接配置，即可自动调用快递100 「查」「寄」「管」全栈的快递物流基础能力和核心服务，显著降低AI开发过程中调用快递服务的技术门槛，大幅提升开发效率。借助MCP，AI 原生应用和智能体将实现从任务规划到任务执行的跨越，快速拥有查快递、寄快递、管快递能力，让AI用户丝滑体验一站式快递物流服务。
2015年，IBM提出“API Economy”概念，API经济开始萌芽。在这一浪潮中，快递100率先实现了API的商业化落地；如今，随着大模型技术的迅猛发展，MCP将进一步释放API的潜力。作为拥有快递物流行业垂类API的快递100，借助「AI+Data」实现已有API的智能化升级，并将持续推出更多智能型API。同时，借助MCP的支持，快递100进一步提升了其API被AI应用主动发现与自动调用的能力，必将迎来更大的商业化机会。
分钟级预测、小时级确定性：「百递云·API开放平台」焕新
李朝明以快递物流网络图谱的一项代表性能力“智能时效预估”为例，展示快递物流查询API的智能化升级，实现快递查询从“快递到哪里了”向“快递何时可到”的范式转变，提供“分钟级预测、小时级确定性“，为企业及其消费者创造“安在当下、从容未来”的美好生活体验——“只要快递在路上，生活就有盼头！
李朝明表示，快递物流网络图谱涌现的智能助力「百递云·API开放平台」实现焕新升级。其中一项“智能时效预估“能力让快递物流从“查询轨迹”向“预见未来”升级。具体而言，“智能时效预估”提供全程和在途两种模式，二者的适用场景和预估逻辑各有不同，能够满足客户在不同阶段的时效查询需求。
（1）全程时效预估（发货前）：在包裹尚未发出时，在商品详情页界面显示预计送达时间，催化消费者决策；商家同时可根据收寄收件地址预测不同快递公司的预计送达时间，提前规划发货方案，根据自己的时间安排，灵活选择合适的快递公司。
（2）在途时效预估（发货后）：当包裹已经发出，系统会实时更新预计送达时间，便于消费者随时掌握进度，减少商家客诉压力；系统动态更新预测结果，离收货地越近，预测越准，自动识别物流异常，方便商家主动介入及时处理。
真实场景，典型案例，效果呈现胜过千言万语。李朝明对于焕新升级后的「百递云·API开放平台」行业应用案例信手拈来，并表示：今天的案例只是通过“智能时效预估”在查询场景为例向大家展示快递物流网络数智图谱的应用效果，窥一斑尚未见全豹，无限可能和想象空间还有待我们去进一步探索，并与客户在真实应用场景中去共创，真正体现“时间就是金钱、效率就是生命”。
· 电商平台/ 独立站：从“到哪里了”向“什么时候到”升级
对于电商平台或独立站而言，“智能时效预估”可在用户下单前提供精准的预计送达时间，帮助消费者做出更明确的购买决策，从而提升转化率与引流效果。订单生成后，用户还可随时查看最新的预计送达信息，从容安排接受时间，有效缓解等待焦虑，减少商家时效问题的客服咨询量。
· 品牌商售后订单：从“被动响应”向“主动调度”升级
在品牌商家的售后服务场景中，售后订单的统一管理至关重要。无论是退货商品的重新上架，还是退货人力的安排，均可依托“智能时效预估”进行提前规划和人员排班及重新上架。这不仅有助于加快二次销售，显著提升了品牌商家人员调度的效率，推动服务流程更加高效有序。
· 互联网医药：从“常规购物”向“精准医疗”升级
在互联网医药领域，特定药品对时效性和物流监管的要求极高，异常问题处理成本也相应较高。因此，需要与常规购物区别开来，实现精准医疗服务升级。通过“智能时效预估”，消费者在下单前即可了解预计送达时间；商家商品页面可直接展示这一信息，可提升30%的消费者决策速度。发货后，系统持续监控物流时效，不仅有助于降低运营成本，还能保障药品的安全配送。
· 回收/租赁平台：从“粗放经营”向“准时收费与提前上架”升级
对于回收或租赁平台而言，服务的起止时间与物流节点密切相关，准确预测包裹的送达和退回时间至关重要。否则，可能会引发货物超期归还未及时计费、逆向物流延迟进而影响下一轮租赁安排等问题。“智能时效预估”可以帮助平台优化租赁流程，以时效驱动收费节点。在逆向物流中，“智能时效预估”可帮助平台准确预测包裹到仓时间。仓库管理系统可以据此自动规划资源和任务调度，工作人员按计划快速接收并处理包裹，确保高效的质检、整理、打包，提前安排好二次上架，加快周期速度。
· O2O服务行业：从“串行分段服务”向“并行联动服务”升级
在家装等O2O服务行业中，除了发货环节外，上门安装也是重要的一环。为了提高整体效率，商家必须准确预测运输时长以合理安排安装师傅上门时间。传统的物流运输与安装服务脱节导致客户需多次确认到货时间或上门时间，预约安装效率低下，安装师傅因物流延迟频繁空跑或货物到达后无人可用的情况频发。借助“智能时效预估”，商家可以实现有效协调物流与安装服务，将过去的串行分段式服务升级为并行联动服务，提高资源调配效率和服务质量，消除用户对O2O服务的关键痛点，大幅改善体验。
AI+Data+MCP，重新定义API
在快递物流深度融入生产生活的当下，快递100通过 AI+Data+MCP，重新定义 API，焕新升级「百递云·API开放平台」，为客户提供快递物流全链路数智化集成解决方案，引领 API 经济在AI大模型时代的蓬勃发展。在AI时代，快递不只是“在路上”，更是“看得见的未来”。
从聚合价值来看，API不再只是“连接多家物流企业、统一信息差异”的工具，而是借助MCP实现对API的进一步聚合，使其具备“思考”能力。快递物流行业也由此从过去被动地“查询物流轨迹”，迈向主动“预测未来趋势”的新阶段。
从数据价值来看，以往“难以有效挖掘、仅用于系统间信息交互”的半结构化数据，如今实现了“AI与数据的双向赋能”：AI加速了数据化进程，而高质量的数据又反过来驱动AI应用的持续创新。
从使用对象来看，API 的调用模式已不再依赖开发人员的手动适配与调用，而是升级为智能体能够自主规划调用路径、自动发现所需服务、智能执行调用操作的 MCP 新模式。快递100正全方位重塑API的能力，推动快递物流行业的API生态迈向更高层次的发展。
2010 年，快递100于金蝶内部孵化，以开拓者之姿，首创快递物流信息聚合平台，将分散快递物流信息转化为标准化数据流，推动“快递全网通达” 从愿景照进现实。十五年间，快递100 持续以创新驱动行业变革，「百递云·API开放平台」是国内API经济的引领者与实践者。
如今MCP推动新的生态变革，快递100凭借AI+Data的独特优势，重新定义API，构建更加开放、智能、高效的快递物流服务体系，助力千行百业实现数字化、智能化、生态化升级。
李朝明表示表示“智能时效预估”只是快递物流网络图谱涌现出的一项智能，这项能力目前只是以API方式去赋能“查快递”场景，未来还以APP、小程序、SaaS等更多方式出现，全面赋能“查快递、寄快递、管快递”等更多场景。
“何期自性、能生万法”，重新定义未来
快递100十五周年的庆典主题为“重拾初心 与AI为伍”。“中国首个快递物流网络数智图谱”、“快递物流行业首个MCP Server”、「百递云•API开放平台」三项重磅发布，也是借大会主题“连接未来的技术架构”表达「重新定义未来」的战略雄心！
“何期自性、能生万法”。快递100基于「AI+Data」快递物流网络数智图谱和「百递云GPT·大模型应用开发平台」构筑的「数智基础能力与技术底座」，正如同一个具备自我演化能力的生命体，将会有更多自性智慧涌现出来。「百递云·API开放平台」的焕新升级，只是一个起点。未来，这一能力将持续赋能快递100 P端、C端与B端全线产品，引领中国快递物流全链路数智跃迁，从聚合服务到智能服务，重新定义未来！
“快递100过去的十五年是中国快递物流数字化的十五年，快递100未来的十五年是中国快递物流智能化的十五年，快递100过去是行业引领者，未来也将持续引领行业！”，李朝明对快递100的未来充满信心。
快递100产品研发与营销增长跨部门协作代表现场合影
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