物流业迎来“AI烂摊子经济”

寂静回声

原本以为省了调度、客服、文案的钱，结果多招了三类人：盯AI的、改AI的、替AI道歉的。
曾有人说，AI是“生产力的革命”。可在真实的物流现场，它更像是一个没长大的新司机，方向感差、判断力弱、出门不认路，天天需要老司机收拾烂摊子。
现在，老板们终于明白了：AI不是不要人，而是“换种方式请更多人”。

AI进入物流行业，最初的设想非常诱人：
自动排单调度替代调度员，系统智能匹配车辆与货源；
识别发货单据、提取关键数据，节省大量人工录入；
智能客服统一话术，应答不疲惫、响应全天候；
一时间，从干线运输到城市配送，从TMS（运输管理系统）到WMS（仓储管理系统），AI被广泛视作“生产力新引擎”。

但现实是一位大型车货撮合平台内部人士透露：“我们在调度环节接入AI模型后，前几天确实‘节省’了20%的调度人力。但几天后客户投诉飙升、司机抱怨路线绕远，最后我们不得不安排人力逐单复查。”
AI省下来的钱，就这样花回去了——甚至更多。

在技术宣传中，AI擅长做决定：快速生成方案、预测需求、分配资源。
但在物流这个“重物理、强实时、弱容错”的行业里，AI的模型能力遇到了真实世界的复杂性。
路况是实时的，模型是训练好的；
司机是千人千面的，数据是抽象统一的；
货主是脾气各异的，AI只有平均回复；
换句话说，AI擅长跑流程，但流程之外都是坑。

举例来说：
一个城市配送平台因使用AI自动调度，把生鲜订单发给一辆货斗脏乱的散户司机，客户投诉“牛奶沾了泥”；
一家仓储公司使用AI生成客户结算报表，却因一条数据字段错配，导致8家客户月底收到账单全部异常，财务部一夜返工。
AI的回答往往是“我只能处理已有数据”，而这些错误都发生在“未被建模”的地方。
它会跑数，但不理解业务逻辑；会提方案，但不懂场景判断。

面对这些“看似自动、实则返工”的流程，一种角色正在物流行业内部逐渐形成：AI兜底专员。
这个职位也许并不存在于招聘网站上，但你能在许多平台公司或SaaS客户现场看到他们的身影：
一遍一遍检查AI的调度建议是否符合真实路况；
将司机反馈的问题重新“翻译”给AI客服听懂；
把客户的申诉记录人工校正再喂给系统学习；
甚至在客户月结前手动审核自动生成的费用清单。
他们像是AI的“代班经理”，白天看AI做错了什么，晚上总结AI没学会什么。
有系统集成商私下吐槽：“AI上线后，我们现场交付的人力成本反而上升了30%。因为客户以为用了AI就能‘无人工’运转，最后发现要我们人跟AI一起上班。”

物流系统是高度责任导向的行业，一份报价错了可能签下错误合同，一个地址识别错误可能导致货值几十万元的损失。
加拿大2024年那起“AI客服误导乘客”的案例，就明确了AI出错由企业兜底的判例先河。
在物流场景中，这意味着：
平台推荐的运输路线出错，是不是“智能推荐”就免责？
AI报价系统报出低价，货主签单后要求赔偿，责任归谁？
客服AI答复不当，司机将聊天记录贴到社交平台算谁的公关危机？
答案很明确：AI是工具，企业是责任主体。

AI对物流行业的影响，不是取代了谁，而是暴露了系统中“哪些环节太依赖人工判断”。
AI能识别单据，却理解不了“这个货主习惯特殊备注”； AI能报价格，却识别不了“这个路线明明封路”； AI能调度车辆，却调不出“哪辆司机老婆刚生病要晚点出车”。
这就意味着，在AI暂未“长成人类”的阶段，企业对AI的部署越深入，越需要有人类负责兜底。
正因如此，越来越多企业在部署AI时不再只看技术指标，而是开始配置“人类兜底机制”。这也造就了一个新岗位的招聘潮：
AI风险控制经理；
模型审计专员；
算法决策伦理顾问。

这种“AI出错—人工返工—成本不降反升”的现象，正在悄然形成一个隐性经济区——AI烂摊子经济（Post-AI Cleanup Economy）。
它不只在物流存在，在金融、医疗、教育等领域也屡见不鲜。
而在物流这个最看重效率的行业，AI烂摊子经济更像是一面镜子，照出了：
技术落地和真实场景之间的鸿沟；
决策者过度理想化与执行端现实摩擦的矛盾；
“技术信仰”与“责任现实”之间的不匹配。