1/ 我是最航運丹尼斯。 今天把騰訊和C.H. Robinson放在一起聊一聊。 表面看，一個是互聯(lián)網(wǎng)巨頭，一個是全球物流巨頭， 但它們正在做的，其實是同一件事——加速重塑各自的行業(yè)，盡快拿到下下半場的門票。 到今天，其實已經(jīng)不用再反復證明一件事了： AI不只是工具升級，而是在重構生產(chǎn)方式。 它正在改變企業(yè)的組織結構、決策方式和競爭門檻， 也會徹底改變我們的工作和生活方式。 騰訊在用AI改寫用戶入口與生態(tài)， C.H. Robinson則在用AI重構物流貨代的底層運行邏輯。 路徑不同，但方向一致——誰先把AI變成“系統(tǒng)能力”，誰就會提前獲得下一輪競爭優(yōu)勢。

2/ 今天開始，騰訊AI工具「元寶」正加速走向AI時代的萬能工具，從效率提升到 社交 協(xié)作方式，都在被重新定義。 10億紅包為春節(jié)AI營銷大戰(zhàn)鋪路微信群刷屏，同時以邀請制內(nèi)測推動多人AI互動群組落地。 這只是冰山一角。如上各種AI應用和代理正在重構我們的工作、生活與整個行業(yè)結構。

我們也參與下，需要紅包抽獎的可以下載“元寶”APP，復制口令，打開APP，搶紅包。

元寶App春節(jié)活動：復制口令，打開App，搶紅包！ JL3038 R:/C5A8T8AH4B

元寶App春節(jié)活動：復制口令，打開App，搶紅包！ JL3038 R:/C5A8T8AH4B

簡單三步：復制、打開元寶App、春節(jié)搶紅包！ CZ8617 5:/C5A8T87BC0

元寶App春節(jié)活動：復制口令，打開App，搶紅包！ CZ3335 R:/C5A8T845KA

3/ 今天最航運推送的重點我們來一起看下，C.H. Robinson的最新季報問答。CHRW在用AI重塑行業(yè)上是領跑全球的，成為其它行業(yè)巨頭的學習對象。

問：2026年第一季度怎么看？去年12月這么弱，今年第一季度會不會更差？以及2027年利潤率是不是還能“超預期”？12月市場壓力更大（AGP增速更承壓），但你們提到海運、卡車現(xiàn)貨運價等因素。想問：Q1的凈收入/調(diào)整后毛利（AGP）增長該怎么理解？另外更長周期看，若卡車運價和需求走強，North American Surface Transportation（北美陸面運輸）運營利潤率能否明顯超越目標（比如到“中40%”）？

CFO Damon 回答要點：

- 12月的表現(xiàn)偏弱，并不是偶然事件造成的，而是一個持續(xù)趨勢的集中體現(xiàn)。核心原因并不復雜——海運運價仍在持續(xù)正?；?/strong>。這一過程并非發(fā)生在單一季度，而是從去年第三季度延續(xù)到第四季度，并會繼續(xù)影響到今年第一季度。12月只是海運Adjusted Gross Profit（調(diào)整后毛利）下滑最集中的一個月份，把這條趨勢更加明顯地呈現(xiàn)出來。

- 與此同時，卡車現(xiàn)貨成本的壓力并沒有在年底結束。這并不是“感恩節(jié)到圣誕節(jié)”的短期季節(jié)性擾動，而是一個更具延續(xù)性的成本變化。12月出現(xiàn)的現(xiàn)貨成本壓力，已經(jīng)明確延續(xù)到了1月。潛臺詞其實很清楚：第一季度的開局并不輕松，不要期待市場出現(xiàn)V型反轉。

- 在這樣的背景下，C.H. Robinson 會不會被動挨打？從管理層的表態(tài)來看，答案是否定的。公司在合規(guī)層面不會給出Q1的具體指引，但反復強調(diào)了三點：繼續(xù)追求超額執(zhí)行（outperform），持續(xù)使用收入管理和動態(tài)定價工具應對波動，以及Q4已經(jīng)證明，即便12月非常難看，公司依然能夠交付不錯的整體結果。這是一家典型強運營公司的邏輯——市場困難，并不等于自身一定會變差。

- 把視角拉長到2027年，管理層給出了一個非常關鍵的判斷框架：Optionality（選擇權）。在他們看來，NAST（北美陸面運輸）的40%并不是終點，而是“質(zhì)量利潤”的門檻。一旦跨過這個門檻，公司真正要思考的問題，不再是單純把利潤率抬得更高，而是是否應該將部分利潤重新投入市場，用來換取更快、更確定的份額增長。用更直白的話說，如果把利潤換成份額，對長期股東更有利，那公司就會這么做。

- 這釋放出一個非常明確的行業(yè)信號：C.H. Robinson并不追求短期的利潤率表演，而是更在意長期的行業(yè)地位，以及由規(guī)模、系統(tǒng)和執(zhí)行力構成的護城河。

4/問：2026的“份額 vs 利潤率”平衡：你們到底怎么做決策？你們說到“更長周期”會在“份額增長”和“利潤率擴張”之間做平衡；同時又提到“分鐘級、小時級”的即時調(diào)價。那2026當下，你們怎么拿捏這兩者？

CFO Damon 回答要點：

- 在2025→2026的過渡期內(nèi)，公司正以“每天、每周、每月”為時間顆粒度，持續(xù)試驗一個核心命題——如何在增長與盈利之間找到最優(yōu)平衡。這并不是年度層面的宏觀策略，而是一套高度動態(tài)、極高頻的收入管理體系：有時一小時內(nèi)就需要多次調(diào)整，一天內(nèi)的相關決策次數(shù)甚至可達上百次。

-這套機制的核心前提非常清晰：必須先跨過“質(zhì)量盈利閾值”。在北美陸運（NAST）業(yè)務中，這一閾值被設定為40%；在全球貨代（Global Forwarding）業(yè)務中，則是30%。在尚未達到這一水平之前，公司會優(yōu)先確保盈利質(zhì)量；只有當閾值被穩(wěn)定突破后，策略空間才真正打開。在這種情況下，公司往往會選擇將部分利潤率“兌換”為更強的市場份額增長，也就是管理層所說的 “supercharging outgrowth”。Damon以第四季度為例指出，卡車業(yè)務相對于 Cass Freight Index 的超額增長已經(jīng)超過 1000 個基點（約10 個百分點）。如果未來明確進入“用利潤換增長”的階段，這種超額增長仍有進一步放大的空間。

CEO Dave Bozeman 補充要點：

即便如此，紀律性和克制依然是底線。增長不會以犧牲經(jīng)濟性為代價推進，而是“有度地”釋放利潤空間，確保始終站在“正確的經(jīng)濟模型之上。

5/問：外界最困惑的問題：CHRW的“Lean + AI”到底是什么？為什么對手難復制？投資人經(jīng)常問：你們到底做了什么？“Lean運營模型”到底意味著什么？你們“有針對性地用AI”到底怎么落地？

CEO Bozeman：用三句話框架解釋公司驅(qū)動力

人：最好的物流從業(yè)者（logisticians）；技術：行業(yè)領先、自研，形成競爭優(yōu)勢；Lean運營模型：把“人 + 技術”真正擰在一起的發(fā)動機

Lean帶來：節(jié)奏與韻律（rhythm/cadence）、問責（accountability）、創(chuàng)新速度（innovation/speed）。讓公司能以“breakneck speed（極快速度）”做改變，把數(shù)據(jù)變得更“智能”，形成護城河（moat）。CHRW稱之為“Lean AI”。

CSO Arun：補充“為什么難復制”

- CHRW是“builder culture（自研文化）”：公司本質(zhì)上在建軟件。

- 不依賴第三方軟件“拼湊”，因此成本更低、落地更快。

- 工程師在公司多年，具備行業(yè)域知識，速度更快。

-數(shù)據(jù)資產(chǎn)（定價、成本）沉淀疊加工程能力，形成復合優(yōu)勢。

- 在AI/Agentic AI方面，自己工程團隊能直接實現(xiàn)，不用請咨詢公司來“代工”。

CEO補一句很關鍵：Lean與AI不是他們發(fā)明的，但他們“執(zhí)行力很強”；Lean轉型需要紀律、需要從上往下領導，這在行業(yè)里并不常見。

6/問：裁員/減人會不會傷害“人情味”？（經(jīng)紀人/貨代模式的核心疑問）你們持續(xù)做人員優(yōu)化，這看起來不同于“老CHRW”（以前量起來可能還要把人加回來）。如何在減人同時不犧牲經(jīng)紀業(yè)務所需的“人”的觸達？避免丟量？

CEO Bozeman：

- 公司不把“headcount”當KPI；他們是“工程化經(jīng)營（engineer the business）”。

-通過自動化把摩擦高、入門級人力密集的環(huán)節(jié)（order-to-cash等）改造掉，因此不回填。

CFO Damon：最關鍵一句：不是讓人更努力，而是“流程被改寫”

- 他們的生產(chǎn)力來自流程重構，不是靠加班。

-以前“重人力觸達”的流程，現(xiàn)在變成“輕人力觸達”。

- 當量回來時，不需要再把人加回去，因為技術能吸收規(guī)模。

比如

- 過去“運價詢盤”只能覆蓋60%；現(xiàn)在可以做到100%。

- 過去一個詢盤處理周期17–20分鐘；現(xiàn)在少于32秒。

- 即使詢盤從60萬增長到600萬，也不需要按過去方式加人，因為流程已經(jīng)不同了。

- 這類agent已規(guī)?；涞兀核麄兲岬健?strong>30+ agents”。

NAST 負責人 Michael：

- 關系仍然重要，但他們把人力更多投入到真正高價值的客戶/承運人觸點。

- 例子：LTL“missed pickup agent”——以前每天消耗350小時人力去追蹤“漏提貨”。未來這類低價值重復工作交給agent，人反而能更快拿到準確信息，去跟客戶討論“解決方案”。