在消費升級與生鮮電商的強勁驅動下，冷鏈物流的發展備受關注，已逐漸成為保障民生、推動產業升級的關鍵支撐。然而，傳統模式長期受困於溫控難、效率低、成本高等痛點，亟須數智化變革破局。在市場與政策雙重推動下，我國冷鏈物流已邁入發展深水區。數據顯示，2024年冷鏈物流需求總量達3.65億噸，總收入5361億元，同比增長3.7%。預計2025年市場規模將持續擴大，複合增長率保持在10%～15%。
作為全球科技先鋒，華為正依託深厚的人工智慧技術積累，深度賦能冷鏈物流各環節——從物流服務平台化、運營數智化、調配智能化、作業自動化到運輸無人化，引領行業向更高效、安全、綠色的新格局進階。
AI驅動冷鏈物流數智化轉型
人工智慧（AI）經歷了70年曲折發展，正跨越拐點，從感知理解到生成創造，從專用走向通用，展現出新一代革命性技術的巨大魅力。
「我們一直強調技術和業務雙輪驅動，當前在人工智慧方向上體現得更加明顯。」華為物流與倉儲智慧化軍團副總裁邱士奎向本刊記者透露，人工智慧已經不只是面向個人的簡單對話，更多地已進入核心生產領域和場景。
那麼，人工智慧又是如何有效應用到冷鏈物流場景？為此，華為提出了物流行業「SMART」整體解決方案，意在通過五個關鍵的模塊推動行業的數智化轉型和技術創新，提升整個物流行業的運營效率、安全水平以及智能化程度。
「S 」ervice（服務平台化）：聚焦物流信息的高度集成以及實時數據的共享和交換，通過構建信息服務平台，可實現包括冷鏈物流在內的全鏈條協同，提高整體協同效率。
「M 」anage（運營數智化）：助力企業整個物流全鏈條實現可視化，包括人/車/貨/場等，並在可視化基礎上實現可管可控。提高決策的準確性。
值得注意的是，人工智慧技術的應用領域正發生轉變：過去更多面向個人用戶（TO C），多用於生成對話等偏娛樂性的場景；如今則在面向企業用戶（TO B）時，更強調決策的精準性。而物流全鏈條的數智化管理，正是從 TO C 向 TO B 轉變的關鍵領域。
「A」llocate（調配智能化）：物流行業涉及供需匹配和大量資源調度，包括人員、車輛、貨物、場地等。在龐大的物流體系中，傳統人工調度難以實現精準高效地運作，因此必須依靠技術手段來實現物流貨量需求預測、倉網供需匹配、車輛路徑優化、物流單證識別、生產作業安全等智能化。
「R 」elocate（作業自動化）： 隨著用工成本的變化，行業普遍認為自動化的應用空間和機會還在不斷擴大。而將數智化與自動化相結合，能更有效地指導生產作業。該模塊即旨在實現公/鐵/水/空等樞紐貨場和冷鏈倉/高標倉/自動倉等倉儲園區的生產作業自動化和智能安全。
「T」ransport（運輸無人化 ）： 無人車、無人機等自動化場景的普遍應用，不僅降低了企業運作成本還顯著提升了效率。此模塊強調依託無人駕駛和無人機配送賦能封閉園區、跨境/幹線道路以及物流末端實現「無人化」。
以上五大模塊的實現與落地，需要強大的技術支撐，而這正是華為長處所在—— 華為在雲計算、AI、IoT、大數據乃至自動駕駛等領域具備優勢，通過集合這些技術共同構成了物流行業的技術底座，賦能物流全行業降本增效。
採訪過程中，邱士奎還特別提到，當前，全國已累計建成105個國家骨幹冷鏈物流基地，基本完成實物路網（倉儲配送網路）平台搭建。未來，聚焦高質量發展，如何提高質量、效率和效益、安全將是產業各方努力的方向。對此，他認為，數智化和智能化技術是有效路徑，可以通過數據和AI助力物流樞紐節點和線路節點實現更好的連接和暢通。
華為智慧物流方案對外賦能成果初顯
當前，物流行業眾多企業都面臨著建設安全可靠、穩定高效的雲基礎設施的需求，期望通過雲平台來統一管理分布廣泛的物流分支場景，實現各環節數據的無縫流通，從而為企業的長期可持續發展奠定堅實的技術基礎。
同時，著眼於未來的發展規劃，企業若要實現精細化運營以及可持續的成本降低與效率提升，就必須積累並有效利用數據資產。這是因為物流流程涉及停車、貨場作業、貨物收發、管理調度、存儲保管等多個複雜環節，企業需要先整合併連接各環節的數據，再藉助人工智慧技術推動各環節的協同運作。
此外，物流場景複雜多變，傳統的人工方式在採購、銷售等關鍵環節往往難以做出及時且精準的決策，而智能化技術則能有效彌補這一不足，助力企業實現精準化運營。
對此，邱士奎直言：「我們成立物流與倉儲智慧化專業軍團，深耕這個行業，就是希望將華為服務於自身和行業客戶的經驗在更大範圍內推廣，提升整體的數智化和智能化水平。」在這一過程中，華為扮演著「使能者」的角色，即為行業場景尋找技術、為自身技術尋找應用場景，雙向並重。總結起來華為的核心思路就是「戰略是根本，數據是基礎，智能化是方向」。
事實也正如此。隨著數智化物流企業的轉型進程不斷加速，華為的智慧物流解決方案也在與客戶深度合作過程中不斷得到驗證和推廣——與雲南建投物流的「牽手」則是最好舉證。一方面，雲南建投攜手華為構建安全、可靠、穩固、可用的雲底座，實現一朵雲納管 N 個物流園區，打通供應鏈物流上下游數據，實現研產供銷服多環節協同。
另一方面，雙方依託AI+智能連接，使能物流人、車、貨、場作業自動化和智能化，提升物流作業效率和安全。具體來看，首先當提貨或送貨車輛抵達園區時，系統可自動完成車牌識別，並根據貨量、時效等需求智能分配月台；車輛停靠月台後，可通過技術手段實時檢測車輛狀態是否合規、作業規範是否達標，實現從車輛入園到月台作業的全流程自動化管理。進入數字月台後，安全作業監測依靠識別技術確保操作流程規範且安全；最後在倉庫內部，各類自動化設備的調度運行可以實現精準協同，通過科學規劃設備路徑、合理分配任務，提升倉儲作業的整體效率。
此外，針對不同類型物流企業，華為還針對性地提出獨特的智慧物流解決方案。比如，為茅台物流打造物流數字運營管理平台，與雲南口岸辦搭建物流信息共享交換平台等。在深刻理解物流行業對成本高度敏感的特性以後，華為秉持 「謹慎求證、積極探索」 的原則，強調技術與具體業務場景的緊密結合，結合業務場景的實際價值穩步推進。憑藉其技術優勢，華為在物流領域的深度布局贏得了各方的廣泛認可。
綜上，這些實踐經驗印證了技術與業務結合的核心邏輯：以雲底座為支撐、以數據資產為基礎、以智能化為手段，最終助力物流企業實現高效協同與精準決策。
共築數智化物流新藍圖
回過頭來看，任何企業想要完成數智化轉型，絕非簡單的技術堆疊而是遵循市場規律下的系統性探索。而想要確保成功落地併產生持續價值，邱士奎認為企業必須遵循以下核心原則：一是明確數智化轉型的戰略屬性，堅持 「一把手工程」。數智化轉型是戰略性、長期性的工作，企業需從戰略和業務角度出發，制定清晰的路線圖，通過分步落地為長期發展打下基礎，同時保持戰略定力。二是重視頂層規劃，避免盲目投入與資源浪費。企業需要深刻意識到數智化轉型具有長期性但不意味著很難短期內奏效，貴在如何規劃。雖然頂層規劃短期的投資和門檻較高，但基於 2-3 年的長期性及企業可持續發展，可有效避免重複建設和資源浪費。三是通過 「快贏」 積累信心，推動轉型持續深入。轉型過程中許多企業初期信心滿滿，但遇到挑戰後易產生動搖。因此，企業需要快速落地標誌性成果堅定團隊信心，支撐轉型持續推進。
面對未來如何更有效地推動物流企業實現數智化轉型這一疑問，華為組建專業化子軍團，並針對性地給出了以下三個方面的解答。
首先，華為依託信息化、數智化、人工智慧技術上的優勢，與行業專家、業務場景深度融合。對於業務領域的短板，將以「技術+業務」融合的方式推進，彌補自身在行業經驗上的欠缺。
其次，基於頂層參考架構不斷積累跨行業經驗，將行業知識與物流業務場景相結合，助力其跨行業經驗實現共享。同時，業務場景的需求也將反向推動華為產品與解決方案的優化。
最後，華為未來將結合項目實踐，與行業客戶、協會等共同推動物流行業數智化、智能化標準的發展，發揮其在技術領域的強項，為行業標準建設貢獻力量。
緊扣物流行業數智化轉型的新脈搏，華為以物流與倉儲智慧化專業軍團為載體，依託自身在信息化、數智化、人工智慧領域的強大技術積累，通過深度融合技術與業務、共享跨行業實踐經驗、共建行業標準體系等多維舉措，助力整個行業向更高效、更智能、更協同的方向發展。
文章來源：物流時代周刊
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