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前不久，華為在華為中國(guó)合作伙伴大會(huì)上透露，華為是AI時(shí)代的先行者，其已在約70個(gè)領(lǐng)域中的近700個(gè)項(xiàng)目中應(yīng)用了AI技術(shù)，物流行業(yè)便是其中之一，物流供應(yīng)鏈更是深度應(yīng)用AI的領(lǐng)域之一。

中國(guó)作為全球最大的物流市場(chǎng)，在向物流強(qiáng)國(guó)邁進(jìn)的過(guò)程中，正處于效率躍遷的關(guān)鍵階段。例如在行業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施方面，面臨現(xiàn)代物流體系發(fā)展過(guò)程中協(xié)同效能提升的共性課題，特別在復(fù)雜的供應(yīng)鏈體系下，資源整合與協(xié)同效率有待優(yōu)化，如多式聯(lián)運(yùn)模式在全球范圍內(nèi)的滲透率仍存在顯著提升空間，部分出海企業(yè)在跨境物流成本控制和海外節(jié)點(diǎn)布局方面面臨一定挑戰(zhàn)。行業(yè)結(jié)構(gòu)特征同樣影響著發(fā)展進(jìn)程，在中國(guó)物流市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)主體中，個(gè)體經(jīng)營(yíng)占比較高，呈現(xiàn)高度分散化特征，在不確定加強(qiáng)的當(dāng)下，多數(shù)企業(yè)運(yùn)營(yíng)壓力持續(xù)顯現(xiàn)。行業(yè)在集約化、標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中正經(jīng)歷階段性調(diào)整。

隨著傳統(tǒng)發(fā)展路徑逐漸進(jìn)入深化階段，科技創(chuàng)新成為推動(dòng)行業(yè)升級(jí)的重要力量。AI作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的代表性創(chuàng)新成果，正經(jīng)歷從量變到質(zhì)變的演變過(guò)程——從小規(guī)模單體場(chǎng)景擴(kuò)展為規(guī)模系統(tǒng)性應(yīng)用，為物流行業(yè)帶來(lái)了新的契機(jī)。特別是隨著以DeepSeek為代表的開(kāi)源AI模型的出現(xiàn)，降低了技術(shù)的應(yīng)用門(mén)檻，使AI在物流領(lǐng)域的普及成為可能。

華為破局方程式：

從節(jié)省超千萬(wàn)物流成本到行業(yè)賦能

華為中國(guó)政企物流與零售系統(tǒng)部總經(jīng)理孔維明

“自己生產(chǎn)的降落傘，自己先跳”。在華為中國(guó)合作伙伴大會(huì)期間，華為中國(guó)政企物流與零售系統(tǒng)部總經(jīng)理孔維明告訴羅戈網(wǎng)，華為擁有涵蓋多貨種、多節(jié)點(diǎn)、多運(yùn)輸方式和多層級(jí)的復(fù)雜供應(yīng)鏈體系，該體系前端涉及制造環(huán)節(jié)，需要將貨物快速高效地送達(dá)包括運(yùn)營(yíng)商、企業(yè)、消費(fèi)者（B端和C端）等在內(nèi)的不同類型客戶。在多路徑、多資源匹配的情況下，傳統(tǒng)的管理方式已無(wú)法滿足其高效精益化運(yùn)營(yíng)的需求，必須借助AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)智能化升級(jí)。

為打造主動(dòng)智能、極簡(jiǎn)韌性的供應(yīng)鏈，華為構(gòu)建了獨(dú)特的兩層供應(yīng)鏈體系——靈鯤和靈蜂。靈鯤智慧運(yùn)營(yíng)中心類似于一個(gè)智慧“大腦”，服務(wù)著170多個(gè)國(guó)家的上千家供應(yīng)商，處理著幾百萬(wàn)單的訂貨量，維持著幾千億收入規(guī)模，承擔(dān)著指揮作戰(zhàn)中心的重要角色；靈蜂智慧物流中心如同人的“手腳”，依托全球四大供應(yīng)中心和國(guó)內(nèi)四個(gè)履行中心，這些作戰(zhàn)蜂群和節(jié)點(diǎn)能夠根據(jù)市場(chǎng)需求快速組合，迅速響應(yīng)市場(chǎng)對(duì)于運(yùn)輸、包裝、存儲(chǔ)等相應(yīng)的需求。

在“大腦”與“手腳”的協(xié)同過(guò)程中，華為在銷售預(yù)測(cè)、揀貨、路徑優(yōu)化、裝載優(yōu)化等供應(yīng)鏈物流全要素中廣泛應(yīng)用了AI技術(shù)?？拙S明透露，“通過(guò)AI驅(qū)動(dòng)，華為每年節(jié)省了超千萬(wàn)的物流綜合成本。”

華為自身復(fù)雜的供應(yīng)鏈體系為其在物流行業(yè)的實(shí)踐提供了寶貴的試驗(yàn)田。那么，華為是如何賦能物流行業(yè)的？

據(jù)介紹，通過(guò)AI和大模型應(yīng)用，華為可助力企業(yè)升級(jí)迭代物流數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，實(shí)現(xiàn)人、車、貨、場(chǎng)、單全要素的互聯(lián)互通，打破數(shù)據(jù)孤島，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)智化平臺(tái)，以提升企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率、員工管理和對(duì)外服務(wù)水平等方面的能力。例如，在運(yùn)營(yíng)效率和生產(chǎn)效率方面，基于大模型算法和數(shù)據(jù)治理，實(shí)現(xiàn)了貨量與庫(kù)存的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，通過(guò)倉(cāng)庫(kù)模擬仿真，可對(duì)庫(kù)存布局和路徑規(guī)劃進(jìn)行優(yōu)化；在員工體驗(yàn)提升上，利用AI大模型開(kāi)展AI陪練與培訓(xùn)、知識(shí)檢索和政策解讀，提高工作效率；在對(duì)外服務(wù)上，智能客服系統(tǒng)則通過(guò)語(yǔ)義理解和情緒管理，快速響應(yīng)客戶需求，“說(shuō)人話”，讓服務(wù)更有溫度。

實(shí)際上，華為的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)已為眾多物流企業(yè)帶來(lái)了實(shí)實(shí)在在的好處。

其中，世界十大港口之一的天津港便是典型代表。目前，全球超過(guò)98%的集裝箱碼頭仍依賴人工操作，勞動(dòng)強(qiáng)度大且效率難以滿足發(fā)展需求。實(shí)現(xiàn)全流程無(wú)人自動(dòng)化作業(yè)是全球港口面臨的難題。年吞吐量達(dá)2000萬(wàn)標(biāo)準(zhǔn)箱、從業(yè)人員超2萬(wàn)的天津港也不例外。近年來(lái)，天津港聯(lián)手華為攻破了這一世界港口的難題，通過(guò)將5G、AI、天籌求解器以及算力底座的軟硬結(jié)合，天津港實(shí)現(xiàn)了智能計(jì)劃與調(diào)度的全新升級(jí)，徹底改變了貨物運(yùn)輸和裝卸的方式，解決了之前經(jīng)驗(yàn)不可控、計(jì)劃耗時(shí)長(zhǎng)、運(yùn)營(yíng)成本高等眾多難題。據(jù)悉，通過(guò)華為自身提煉的AI求解器自學(xué)習(xí)優(yōu)化算法和模擬仿真等技術(shù)，天津港的作業(yè)效率提升了5%-10%，智能計(jì)劃的速度從原來(lái)的“小時(shí)”級(jí)提升至“分鐘”級(jí)。

同樣受益于華為技術(shù)的還有某知名大型航運(yùn)企業(yè)。該企業(yè)每年處理超10萬(wàn)張報(bào)關(guān)單，其中70%是非標(biāo)準(zhǔn)格式。若依賴人工處理，每張單據(jù)錄入需15分鐘，同時(shí)，面對(duì)服務(wù)超過(guò)1.5萬(wàn)家客戶的龐大需求，傳統(tǒng)的OCR技術(shù)難以應(yīng)對(duì)不斷變化的非標(biāo)單據(jù)格式，頻繁的識(shí)別失敗和重新配置，造成了大量低效且重復(fù)的工作。通過(guò)采用華為的多模態(tài)大模型技術(shù)，并基于千萬(wàn)級(jí)單據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和微調(diào)，該企業(yè)單據(jù)識(shí)別準(zhǔn)確率從不足90%提升至96%，顯著減少了人工復(fù)核的需求，節(jié)省了高額的成本。

華為深耕之道：

做行業(yè)的“黑土地”

目前，華為物流行業(yè)解決方案已在快遞快運(yùn)、大宗、冷鏈、港口碼頭、機(jī)場(chǎng)等行業(yè)的頭部客戶落地，其中還包含央國(guó)企物流集團(tuán)。對(duì)此，孔維明解釋，這些頭部企業(yè)具備規(guī)模效應(yīng)，有數(shù)據(jù)支持和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，并且有一定的研發(fā)能力，以及擁有明確的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，能確保技術(shù)應(yīng)用的持續(xù)性，適合“先試先行”，通過(guò)“小步快跑”“逐漸迭代”。

“當(dāng)然，一種技術(shù)不可能服務(wù)所有的物流企業(yè)。”但面對(duì)行業(yè)大勢(shì)，不同規(guī)模企業(yè)需要差異化的破局路徑?？拙S明也提出了四點(diǎn)建議：

01 首先，戰(zhàn)略定方向：

AI重塑行業(yè)、企業(yè)是確定性命題，企業(yè)應(yīng)通過(guò)戰(zhàn)略規(guī)劃和頂層設(shè)計(jì)，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)字化平臺(tái)，避免“頭痛醫(yī)頭腳痛醫(yī)腳”；

02 其次，技術(shù)促轉(zhuǎn)化：

AI跟每個(gè)人都相關(guān)，企業(yè)應(yīng)積極擁抱AI技術(shù)，從場(chǎng)景創(chuàng)新逐漸走向規(guī)模應(yīng)用，通過(guò)技術(shù)和業(yè)務(wù)雙輪驅(qū)動(dòng)，提升服務(wù)品質(zhì)及盈利能力，避免陷入“越低盈利越不敢投入，越不敢投入越落后”的惡性循環(huán)；

03 同時(shí)，數(shù)據(jù)筑根基：

高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的建設(shè)和數(shù)據(jù)治理是AI和大模型發(fā)揮作用的基礎(chǔ)，企業(yè)應(yīng)沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)，統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)；

04 此外，自主保安全：

物流是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的筋絡(luò)，在VUCA時(shí)代，為避免“卡脖子”風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)應(yīng)積極擁抱安全可靠、自主創(chuàng)新的產(chǎn)品，提升自主研發(fā)能力，維護(hù)企業(yè)韌性與安全。

從頭部驗(yàn)證到中小普及的產(chǎn)業(yè)數(shù)智化進(jìn)程，本質(zhì)上不僅需要企業(yè)內(nèi)生動(dòng)力，更需要外部技術(shù)賦能和協(xié)同。據(jù)了解，華為給自己在智慧物流行業(yè)中的定位是成為像“黑土地”一樣的存在。即堅(jiān)定不移地聚焦于ICT基礎(chǔ)設(shè)施，搭建AI模型框架，提供強(qiáng)大的算力、存力和運(yùn)力支持，為物流行業(yè)建立“通往數(shù)智世界的路和橋”。

同時(shí)，面對(duì)大且散的物流行業(yè)，一家公司不可能“包打天下”。在本次合作伙伴大會(huì)上，華為提及開(kāi)放、緊密、成長(zhǎng)的“伙伴+華為”體系，需要與更多的“同路人”一起，以客戶為中心，互投入、聚資源，讓體系更強(qiáng)健，讓千行萬(wàn)業(yè)跨越數(shù)智鴻溝，邁向智能世界。目前，華為正積極聯(lián)合咨詢、物流應(yīng)用、軟件、自動(dòng)化設(shè)備廠家以及高品質(zhì)、低成本的開(kāi)源模型（如DeepSeek）等各類伙伴，形成強(qiáng)大的合力，持續(xù)降低AI使用門(mén)檻，降低整體交付成本和應(yīng)用成本。

更重要的是，通過(guò)共建AI+物流的體系賦能伙伴。目前華為已與天津港集團(tuán)、浙江海港集團(tuán)等啟動(dòng)港口大模型PortGPT聯(lián)合研發(fā)；與中國(guó)物流集團(tuán)成立聯(lián)合創(chuàng)新實(shí)驗(yàn)室；2024年，華為還聯(lián)合順豐發(fā)布順豐供應(yīng)鏈大模型。

孔維明向羅戈網(wǎng)特別強(qiáng)調(diào)，“讓合作伙伴在‘黑土地’上持續(xù)長(zhǎng)出‘莊稼’，這才是真正實(shí)現(xiàn)使能伙伴、賦能伙伴，解決AI+物流‘最后一公里’落地問(wèn)題的關(guān)鍵所在。”

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