新质生产力项目不少，能够拿出运营数据、说明AI究竟改变了什么的案例更值得细看。10月27日，绵阳国家人工智能应用中试基地披露当地邮政物流应用情况：绵阳东林邮件处理中心通过六面扫描、视觉模型和地址识别，将邮件错分率从约1%降至万分之二以内；在部分配送场景，单人配送件量最高由300件提高至1400件，单位配送成本从0.40元下降到0.18元。技术效果有了对应的业务指标。
先算错分账。按日处理20万件邮件、相同业务量测算，错分率若为1%，一天约有2000件错分；降到万分之二以内，也就是0.02%以内，理论错分件数会少于40件，与此前相比接近减少1960件。这是按错分率做的测算，不是另一次独立统计。每件错分可能增加重新扫描、运输与人工处理的工作量，规模上去后，这些工序就不能当作小事。
结果也不是只靠一个大模型。六面扫描获取包裹不同方向的图像，OCR和地址模型识别文字，分拣系统再据地址确定线路。模糊、手写、带错别字或格式不统一的地址，是规则系统较难处理的情况；视觉模型和大模型可以帮助系统容错，实际成效仍取决于设备、数据和业务流程能否衔接。
配送端的账同样具体。最后一公里路线多变，人工投入又高。绵阳项目将418个直投点纳入动态路线规划，随件量和交通情况调整运输；无人车承担部分配送，人类员工处理复杂区域。企业披露的“单人件量最高从300件到1400件”，指部分作业场景的最高值，不宜直接当成所有线路的平均效率。
单位配送成本由0.40元降至0.18元，按两端数值计算下降55%。物流利润率不高，单件少花几分钱也可能影响经营结果；节省的规模仍须结合业务量、线路密度、车辆和设备投入来算。
中试基地的任务，是让技术在真实业务里经受反复检验。实验室里的识别准确率达到99%，进到物流现场还会遇到雨天、污损、包装变形与地址模糊。高校有算法、企业有场景，但彼此需要共同的设备、数据和测试流程，才能从演示走向稳定运行，再逐步扩大规模。
与单纯展示模型能力或建设算力设施相比，绵阳案例能把系统投入与错分率、单人效率、单位成本对应起来，政府和企业因而可以讨论投资回报。其他场景未必取得同样降幅，但可以参照这些指标评估实际成效。
物流每天产生大量订单，分拣、仓储与配送都有继续优化的空间。原稿设想的更完整流程是：预测件量后调度仓库机器人，再按路线和电量安排车辆，无人车执行部分末端配送，异常件交由人工处理，并把结果反馈给系统。这是发展方向的描述，不是说上述环节已在绵阳全部落地。
项目验收如果只看“平台建成”“模型上线”，就很难知道系统是否减轻了现场负担。单位成本、效率和故障率更接近一线运营。绵阳邮政物流这组数据提示，AI中试基地值得持续寻找能算清账的场景；物流之外，电力、制造和医疗也有类似机会。技术复杂度不是唯一目标，能否长期稳定地改善业务，才是最后要回答的问题。