物流行业的强流程性、多系统交互与场景碎片化特征，决定了通用大模型难以直接适配其复杂需求——无论是跨系统数据割裂导致的决策滞后，还是区域规则差异引发的执行混乱，都要求企业必须构建与自身业务深度耦合的垂直模型。然而，大模型的成功落地绝非“即插即用”，其核心前提在于企业是否已完成数字化基座建设、业务流程标准化、数据治理能力等基础能力的构建。

　　因此，只有企业构建了独属于自身的知识库，AI大模型才能真正融入物流业务的“毛细血管”，从“人适应系统”转向“系统理解人”，成为听得懂业务、守得住底线、算得清成本的物流智慧引擎，最终实现从经验驱动到智能决策的产业级跨越。