“AI+”如何为ToB供应链物流赋能

“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）16322ToB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。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

自动化执行提升物流全链路效率。“AI+物流”应用场景：贯穿供应链采购、运输、仓配、售后全链路。我们认为，例如运输智能调度、

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：物产中大、厦门象屿、厦门国贸、浙商中拓。风险提示：

AI等新技术落地应用不及预期、经济增速不及预期、下游需求低迷、行业竞争加剧等。2

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明核心观点1.ToB物流成本压力倒逼变革，AI助力成本管控智能化2.AI+物流

vs

互联网+物流：技术代际差异3.AI与机器人等在物流中的应用场景4.

重点公司分析5.

风险提示3

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明概要ToB物流企业普遍面临利润率低的行业挑战。根据Wind

，2023年，物流的子板块按平均净利率排

序，跨境物流（

5.8%）>快递（3.3%）>仓储物流（2.7%）>原材料供应链服务（

1.1%）>公路货运

（

0.7%）>中间产品及消费品供应链服务（0.6%），大宗或者ToB物流相关板块利润率显著低于与

电商消费相关性大的快递、跨境物流板块。我们认为，过去

ToB物流企业依赖“规模扩张+价格战”争夺市场，但增量红利见顶后，行业亟需提

升全链路成本控制能力以重构竞争力，就物流行业的底层逻辑而言，降低成本与提升效率始终是效

益提升与产业优化的核心命题。引入人工智能技术有助于实现降本增效的基本目标。图：各物流子板块销售净利率SW原材料供应链服务

SW中间产品及消费品供应链服务SW快递

SW跨境物流SW仓储物流

SW公路货运2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年2024Q31.ToB物流利润率低迷，成本压力倒逼变革4

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明15%10%5%0%-5%资料来源：Wind，海通证券研究所我们认为，

ToB物流业务链条长、非标场景多、客户定制需求多，是导致技术渗透缓慢的重要原因。例如公路运输环节，路线规划、装卸工作高度依赖人工经验与操作，调度效率低，车辆空载率

较高；在仓储环节，仍存在大量人工分拣场景，准确率与效率均低于自动化分拣系统；在管理环节，纸质单据处理耗时，异常事件人工响应滞后。过去几年，借助互联网应用或者自动化系统等一些工具，物流局部环节实现了线上化、自动化，例

如满帮集团实了现车货匹配环节的线上推荐匹配，但我们认为，

ToB物流仍缺乏全链路的自动化运

作和智能管控，许多环节仍高度依赖人工，降本仍有较大空间。图：物流全链路各环节的痛点采购

运输

仓储结算、售后供应商信息繁杂、需求与产品线路复杂、排线困难不同类型仓库管理策略难定义匹配度低资源分配不均、时效不稳库存不共享，流通不畅采购流程繁琐装载率参差不齐，成本难管理多渠道库存不透明价格谈判困难、隐性成本高货物和司机状态难监控仓库软硬结合程度低1.技术滞后与人工依赖，降本陷入瓶颈结算不灵活，一盘帐易出错线下手工计算信息不准确，成

本分析难缺少一站式平台，对客户问题

进行管理、处理和后续分析资料来源：数商云科技百家号，顺丰科技官网，

海通证券研究所全链路管理请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明决策链长、缺少决策自动化、预测难、复杂场景求解难5AI科技正穿透ToB物流全链条，推动降本逻辑从“节流”转向“智能增效”。例如，运输智能调度方

面，满帮正探索用AI提升车货匹配和运力调度的效率，

进一步提升车效。再例如，

京东物流升级了“京东物流超脑”，在网络布局、预案规划、仓储运配、客服和营销都全面智能化。今年2月，京东

物流接入DeepSeek，在异常管控、智能交互、流程自动化三大板块落地使用。供应链领域，例如，怡亚通的平台·运多星正式接入DeepSeek，将运用在智能风控体系、运力调度、数据价值深度挖掘等

方面。

我们认为，大型语言模型时代下智能程度高速提升的AI模型，能够更高效地完成泛化社会领

域中的复杂任务，为“AI+物流”的发展模式提供现实背景与技术支持，“AI+物流”的稳步发展与

积极应用将改变依赖人工经验的传统物流模式，正在推动物流行业向智能化、自动化与高效化方向

的产业能级跃进。我们认为，在高度同质化竞争格局下，供应链行业护城河构建逐步从资源规模转向成本控制能力，

倒逼企业围绕全链路精益化管理展开深度变革。从业务特性看，ToB物流服务链条长、定制化程度

高，且客户对成本诉求敏感，这些特性驱动物流企业加强两大核心能力：动态优化成本、精细化运

营。随着AI、机器人等技术在物流场景的落地，成本管控正从“经验式”向“智能化”跃迁，率先

使用AI等科技的具备技术基因的ToB物流商有望进一步扩大竞争优势。1.AI穿透全链条，

成本管控向“智能化”跃迁6

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明我们认为，“AI+物流”是“互联网+物流”的迭代升级，它们区别主要有：互联网+物流：我们认为，

“互联网+”重点在于解决“信息孤岛”问题，核心在于通过移动互联

网、云计算、大数据等技术，搭建数字化基础设施，推动物流行业的在线化、平台化，充分发挥互

联网在人、货、车、仓等物流生产要素生产要素配臵中的优化和集成作用，

实现信息透明与各资源

协同。但许多环节依赖人工决策，流程优化多局限于事后响应。AI+物流：我们认为，相较于“互联网+”的广泛连接，

“人工智能+”更强调技术与实体经济的深度融

合。AI+物流以人工智能算法、算力、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，通过自主决策与自动化执行提升物流全链路效率。表：

“AI+物流”

与

“互联网+物流”区别2.AI+物流

vs

互联网+物流：主动vs

被动维度互联网+物流AI+物流技术核心互联网、云计算、大数据算法、算力等运用场景车货匹配、电子运单、资源配臵需求预测、智能调度、智能仓储、智能客服功能侧重在线化、平台化，实现信息透明与资源协同

自动化操作、智能化决策、智能设备人工依赖度较高，需人工操作与决策较低，机器自动执行，人工干预资料来源：科技创新与品牌杂志公众号，湖南日报百家号，海通证券研究所请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明7亚马逊对人工智能的布局覆盖供应链全链条，从需求预测、仓储管理到末端配送，AI深度渗透各环

节。我们认为，这种技术、场景与规模深度协同，使亚马逊具备领先行业的运营效率及成本控制能

力，技术驱动亚马逊保持行业领先的核心优势之一。根据华尔街见闻和第一财经，亚马逊各环节AI

应用如下：购买前：预测需求、优化库存、协调发货。

亚马逊的供应链优化技术SCOT利用深度学习模型和海

量数据集，每天预测数亿多种产品的需求和销量，

来决定在哪些仓库、存放多少数量的产品，并协

调全球数百万卖家发货。深度学习模型使得SCOT系统的预测的准确率在两年内跃升了15倍。购买中：

亚马逊对话式的AI导购、

AI销售助理等已经落地应用或者已经推出测试版。人工智能与机

器人的结合，将使亚马逊新一代运营中心的生产力提升约25%。购买后：打包、搬运货物，协助配送。具备AI机器视觉功能的机器人可以识别、分类和检查数亿种

商品的质量，然后将其打包、装车。机器人识别和存储库存的速度提高75%，仓库处理订单的时间

缩短25%。截至2023年，亚马逊拥有全球最大的移动工业机器人车队，

部署超75万台机器人。自动

化分拣方面具备AI增强视觉系统的机器人会帮助分拣包裹。运输过程中，AI可以预测道路意外状况，智能规划派送路线。2.AI+物流案例：亚马逊全链条布局AI8

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明通过梳理亚马逊全链条布局AI的案例，参考京东物流等企业对人工智能技术的应用，我们认为，“AI+物流”可以实现的应用场景主要包括：运输智能调度、多式联运智能筹划、突发事件处理、仓

配的自动化识别分拣、智能客服与交互、需求预测与绩效评估。图：

“AI+物流”的应用场景

运输智能调度3.应用场景：覆盖运输、仓储、决策、售后等环节

仓储自动化

识别、分拣资料来源：运联智库公众号，海通证券研究所

多式联运智

能筹划

突发响应及时

需求预测与

绩效评估

智能客服与

交互9

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明

运输智能调度传统上，公路运力的调度依赖TMS系统人工经验配臵，

而基于AI大模型的智能调度系统能实现更

实时地、智能地匹配货源与返程空车。例如，“京东物流超脑”具备亿级订单全网线路分钟级孪

生模拟及百万级数据分钟级的处理能力，

通过全国运力统调体系全方位调度陆铁空资源实现最优

调配。

多式联运智能筹划DeepSeek等AI大模型凭借其强大的多模态推理能力，通过实时解析货物特性、运输时效要求以及

各种运输方式的实时运力等多方面因素，

智能规划出最优的联运方案。联运等待时间将大幅减少，不同运输方式因衔接不畅导致的延误概率和成本也将得到显著降低。结合区块链技术，

AI可以实现联运单证的数字化流转与自动化核验，

有效降低单证处理的错误

率，进一步提升运输效率与安全性。

突发响应及时AI系统响应速度提升，针对突发事件更迅速地动态决策。例如突发疫情、暴雨、洪水等极端情况

导致某区域交通瘫痪时，

模型的动态决策引擎会迅速作出反应，自动对全网运输路线进行调整，

并协调备用仓库，

大幅压缩突发事件的响应时间。3.应用场景——运输调度、联运筹划、突发响应10

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明3.应用场景：智慧仓储、智能客服、预测与评估

仓储自动化识别、分拣借助基于DeepSeek等大模型的图像识别技术，仓库机器人能瞬间自动识别货物的型号、数量，成

功将误检率控制在百分之零点几的范围内。

智能客服与交互借助自然语言处理技术，

无论是查询包裹位臵，还是询问预计送达时间，

AI客服能精确、快速地

做出回应，这将大大减轻人工客服的工作压力，同时显著提升响应速度。客户反馈包裹出现损坏、延误等异常情况时，

AI可以自动提取关键信息，匹配历史案例中的解决方案，

迅速为客户提

供处理建议。

需求预测与绩效评估AI大模型通过需求预测，能有效提升供应链整体柔性。模型能够综合分析上下游企业的生产计划、销售数据以及市场趋势等多源信息，为物流企业提供精准的需求预测。此外，AI模型在自动

评估供应商绩效，

帮助物流企业筛选优质合作伙伴，优化合作策略方面也具有较强的助力。11

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明公司简称传化智联商业模式物流：公路港、供应链物流

化学：功能化学品生产数智化布局情况开展AI大模型的应用，并在近期完成了DeepSeek本地化接入。将依托AI大模型，

改善客户体验、效率提升和商业模式。制造业供应链海晨股份制造业物流服务物流装备及物流机器人制造正式接入本地部署DeepSeek大模型系统，通过对物流数据的深度学习与训练，

提升公司在智能预测、运营优化、自动化决策等方面的能力。成立机器人行业应用研究院，

聚焦人工智能和机器人技术在物流行业的深度应用。消费品供应链怡亚通消费品和原材料贸易分销自主研发出契合供应链行业特点、满足各类业务模式需求的大数据管理系统。货

运平台

·运多星正式接入DeepSeek。大宗商品供应链物产中大大宗商品贸易分销、物流，

金融

服务，高端制造“金属智链”平台深化仓储、钢厂系统直连，

实现订单实时响应、物流全程跟

踪、货物安全交付、金融便捷服务。推进轮胎智能工厂建设，通过云平台、销售

数字化、仓储物流系统化，实现全生产过程数字化智能制造系统的贯通。厦门象屿大宗商品贸易分销、物流、供应链金融运用智慧物流系统进行仓库数智化管理，开发建设“屿链通”数字供应链服务系

统，建设农业产业级供应链服务系统。厦门国贸大宗商品贸易分销、物流，医疗

健康供应链及生产研发自主构建智慧供应链综合服务平台——国贸云链，赋能供应链风控、电子签章、

金融服务、综合物流仓储服务等场景。浙商中拓大宗商品贸易分销、物流构建智慧仓储系统（WMS）

、物流金融系统（

FMS）、物流运输管理（TMS）、

电子商务系统（

EC）等平台系统，数智化赋能业务。通过对重点企业的梳理，我们认为，

ToB供应链领先企业现阶段基本已经实现了业务的信息化、数

字化，并且愈加重视人工智能对业务的赋能，例如传化智联、海晨股份已经本地部署DeepSeek以追

求业务效能突破；

同时，人工智能技术亦有望为传统的大宗商品和消费品供应链企业提供新的赋能

机会。表：重点ToB供应链企业数字化智能化布局资料来源：传化智联官网、投资者关系活动记录，海晨股份官网、官方公众号，怡亚通官网、官方公众号，物产中大23年年报，厦门象屿

23年年报，厦门国贸24年半年报，浙商中拓24年半年报，海通证券研究所12

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明4.ToB物流企业愈加重视“AI+”赋能领域传化智联经营主要围绕智能物流平台和化学业务两大板块协同推进。物流板块作为“公路港”模式的开创

者，是国内领先的公路物流基础设施平台。化学板块聚焦纺织化学品、纤维化学品和合成橡胶等领域。传化智联已经在开展AI大模型的应用，并在近期完成了DeepSeek本地化接入。借助AI大模型，公司有望在

客户体验、效率提升和商业模式三个方面得到改善。第一，原本需要业务员开展的服务都可以通过人工智能

大模型来处理，物流业务的运费报价可以实现更加快速、精准，客户的日常服务，水电费缴纳、物业维修、

停车场办卡、发货找线路等方面都较好提升了客户体验。第二，成本方面，可以通过AI监测机器狗巡检等在

智慧工厂的应用，确保安全提升效率。第三，公司有望通过新的技术来重构商业模式。风险提示：车流量大幅下降，下游需求低迷，物流仓储市场竞争加剧，新项目进度不及预期，新技术落地应用不及预期等。图：传化智联毛利构成（

2024H1

）

图：传化智联具备数智化能力的物流服务网4.1传化智联：接入DeepSeek赋能物流业务物流

36%精细化工64%资料来源：Wind，传化智联官网，海通证券研究

所13

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明增值服务保险、车后、金融物业服务停车、安防、能源经营赋能数字营销、标准运营运力仓储线上调度匹配平台供应链管理作业系统园区PMS云亭系统鹰眼系统IOT设备储分配集运企业经营服务台供应可视运营在线匹配调度园区智能管理14

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明海晨股份是消费类电子行业供应链解决方案的运营商和管理者，主要为全球科技制造企业提供集运输、仓储、关务和其他增值服务为一体的综合物流解决方案。公司通过数字化和物联网手段，使得生产物流全过程

可量化、可分析，结合人工智能工具，持续优化业务流程和管理效率。通过机器人和自动化手段，降低对人

工的依赖，大幅提升业务过程的稳定性和可复制性。海晨股份近期正式接入本地部署DeepSeek大模型系统，通过对公司海量物流数据的深度学习与训练，DeepSeek大模型将显著提升公司在智能预测、运营优化、自动化决策等方面的能力，为公司的智能化转型

提供技术飞跃。在智能装备领域，公司正式成立机器人行业应用研究院，并宣布达成多项战略和技术合作，

进一步推动公司在智能物流装备和数字化转型领域的领先优势。风险提示：下游需求低迷，大客户依赖度高，市场开拓受阻，新技术落地不及预期等风险。图：

海晨股份物流科技核心技术海晨物流云平台订单旅行中心：为客户按需定制各类物流产品各类货主、供应商无缝接入智能推荐，安全交易运输交易中心：多维度混合算法，助力运输智慧化物联网技术应用，助力运输安全时效仓储计管中心：VMI/HUB各类仓库定制流程智能策略指导优化作业流程财务共享中心：

自动计费引擎、账单自动化、量价合一、业财一体化数据中心：全球业务数据采集入库、物流智能分析优化模型、决策支持数据可视化4.2

海晨股份：高端制造供应链领军者，积极布局人工

智能与机器人智慧仓储广泛的IOT物联网应用技术：大量集成AS/RS立库、AGV、机械手、圆盘机、图像识别等IOT设备，能与工厂产线无缝衔接，实现自动化、智能化。灵活多样的系统集成技术：支持各种技术渠道无缝连接客户ERP、供应商系统、海关平台等，形成高效的业务协同平台。高度自定义的规则引擎：快速满足不同的业务模式，如VMI、DC、HUB等各种仓储作业模式的上架、拣选策略等。智能运输智能排线：计算每一车次的最优订单配送顺序和路径。智能匹配订单

的时效要求、配送点的位臵信息、实时路况等多种维度。智能装载：自动匹配货物的货值、重量、尺寸和各种车型的载重、容积，计算出最优的车型及其数量的需求建议。智能调度：根据车辆任务数量、司机熟悉路线、承运商历史履约能力等维度自动分配可用的车辆和司机，通过实时看板管理实现自动监控和预警。客制化方案设计成本模型测算标准流程设计仓库布局设计智能装备设计计划规则设计装载方案设计……资料来源：海晨股份官网，海通证券研究所怡亚通深耕供应链27年，领跑供应链领域，是聚焦大消费、新能源、大科技等三大赛道，集供应链

平台服务、产业链整合运营、品牌营销、数字化商业、企业投融孵等多维一体的、新时代的整合型

数字化综合商社。近日，怡亚通数字货运平台·运多星正式接入DeepSeek，据公司官方公众号，此次接入DeepSeek的

AI技术，有望极大提升公司平台的业务运作效率与合规安全，如：

1

）智能风控体系再升级：

结合DeepSeek的机器学习算法，优化现有风险预判模型，

实现全量订单的AI智能识别与自动化审核，提

升合规管理效率；2）运力调度智能化：通过AI算法实时分析货源、车辆、路线等数据，

降低空驶率，缩短交易流程，助力物流企业降本增效；

3）数据价值深度挖掘：构建物流决策智能大脑，为货

主、司机及物流企业提供最优运输解决方案。我们认为，公司接入AI

技术不仅强化了数字货运平台

的的技术壁垒，更进一步为公司构建数字物流综合服务体系注入新动能。怡亚通紧随市场趋势，深入AI

算力产业链。旗下专注于算力建设与运维的子公司——北京卓优云智

科技有限公司提供规划设计、集成实施、运维支持等相关技术服务，

目前与多家算力基础架构公司

建立了合作关系，承接了科研类用户、制造业用户

AI

项目等重点项目，并已完成多个AI

算力平台的

交付实施。

2024年上半年，公司

AI

算力产业供应链业务实现营业收入3.12亿元，

同比增长

11.5%。风险提示：

下游需求低迷，消费复苏不及预期，市场竞争加剧，，

新技术落地不及预期等风险。4.3怡亚通：加速供应链智能化，深入AI算力产业链15

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明物产中大是国内大宗供应链龙头企业。公司的数字化改革持续推进，赋能主营业务发展。旗下物产中大金属

“金属智链”平台深化仓储、钢厂系统直连，实现订单实时响应、物流全程跟踪、货物安全交付、金融便捷

服务。旗下雄鹰轮胎积极推进轮胎智能工厂建设，通过云平台、销售数字化、仓储物流系统化，实现全生产

过程数字化智能制造系统的贯通。我们认为，物产中大作为国内大宗供应链龙头企业，其数字化改革已为AI技术深度渗透奠定基础，物产中大

及类似的大宗供应链企业有许多业务适宜应用AI模型，例如采购、智能风控、货物跟踪、贸易预测、财务管

理等，未来有望受益于AI模型及应用的发展，实现运营效率提升和成本优化。风险提示：大宗商品价格下跌，下游需求低迷，市场开拓不及预期，汇率波动等风险。图：物产中大毛利构成（

2024H1

）

图：物产中大智慧供应链集成服务商业模式4.4物产中大：数字化改革持续推进金融11%高端实业25%供应链集成服务64%资料来源：Wind，物产中大官网，海通证券研究

所16

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明厦门象屿是国内大宗供应链服务龙头企业之一，以制造业企业为核心客户，为其提供大宗原辅材料采购供应、产成品分销、物流配送、供应链金融、信息咨询等的一体化供应链服务，沿产业链向上下游延伸“综合

服务”，建立起具有厦门象屿特色的“全产业链服务模式”。供应链业务数智化持续布局。厦门象屿运用智慧物流系统进行仓库数智化管理，并以智慧物流为基础，开发建设“屿链通”数字供应链服务系统，实现资金方与客户需求的有效对接；建设农业产业级供应链服务系统，服务专业种植户，实现多方共赢。公司基于业务场景累积的大量服务案例和经验数据，高效响应客户需求，为其进行商品遴选和服务匹配，叠加“物贸联动”优势，开展区域仓和物流整合，定制输出一体化的供应链解决方案。风险提示：大宗商品价格下跌，下游需求低迷，市场开拓不及预期，汇率波动等风险。4.5厦门象屿：供应链业务数智化持续布局17

请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明图：厦门象屿“屿链通”数字供应链服务系统图：厦门象屿业务模式与数智赋能资料来源：厦门象屿2023年报，海通证券研究所厦门国贸是大宗供应链龙头之一。以供应链管理业务为核心主业，此外积极布局健康科技业务，聚焦医疗器

械供应链和上游产品生产研发，同时布局养老服务、大数据、健康服务等协同产业。公司立足供应链场景，自主构建智慧供应链综合服务平台——国贸云链，涵盖针对供应链业务数字化平台、针对供应链风控场景的“国贸云链·天眼”、针对电子签章应用场景的“国贸云链·智签”、针对供应链金融服务场景的“国贸云链·金贸通”、针对供应链综合物流仓储服务场景的“国贸云链·慧通+”等。公司运用AI、区块链等前沿技术，数智赋能风险管控、经营决策、物流仓储管理、客户服务等多元化业务场景，数智

化深度融合生产率提升各个环节。风险提示：大宗商品价格下跌，下游需求低迷，市场开拓不及预期，汇率波动等风险。4.6厦门国贸：

自主构建智慧供应链综合服务平台资料来源：厦门国贸2024年半年报，海通证券研

18究所图：厦门国贸风险控制管理持续迭代数字化智能化图：

“国贸云链”智慧供应链综合服务平台请务必阅读正文之后的信息披露和法律声明公司核心主业为面向产业客户的供应链集成服务，提供端到端的产销衔接、库存管理、物流配送、

生产加工、产业金融、价格管理、生产管理和咨询、数字化等全链条集成化和一站式服务。公司高度重视以数字科技赋能业务。构建智慧仓储系统（

WMS

）、物流金融系统（

FMS）、物流运

输管理（TMS）、电子商务系统（

EC）等平台系统，为客户定制输出个性化的供应链解决方案，助

力公司完成从信息化支撑业务到数字化赋能业务的转变。风险提示：

大宗商品价格下跌，下游需求低迷，市场开拓不及预期，汇率波动等风险。4.7

浙商中拓：重视数字化赋能业务资料来源：浙商中拓2024年半年报，海通证券研究所请务必阅读正文之后的信息披露和法律声