这次，华为要做智慧物流行业的“黑土地”

前不久，华为在华为中国合作伙伴大会上透露，华为是AI时代的先行者，其已在约70个领域中的近700个项目中应用了AI技术，物流行业便是其中之一，物流供应链更是深度应用AI的领域之一。

中国作为全球最大的物流市场，在向物流强国迈进的过程中，正处于效率跃迁的关键阶段。例如在行业基础设施方面，面临现代物流体系发展过程中协同效能提升的共性课题，特别在复杂的供应链体系下，资源整合与协同效率有待优化，如多式联运模式在全球范围内的渗透率仍存在显著提升空间，部分出海企业在跨境物流成本控制和海外节点布局方面面临一定挑战。行业结构特征同样影响着发展进程，在中国物流市场经营主体中，个体经营占比较高，呈现高度分散化特征，在不确定加强的当下，多数企业运营压力持续显现。行业在集约化、标准化、数字化转型过程中正经历阶段性调整。

随着传统发展路径逐渐进入深化阶段，科技创新成为推动行业升级的重要力量。AI作为数字经济时代的代表性创新成果，正经历从量变到质变的演变过程——从小规模单体场景扩展为规模系统性应用，为物流行业带来了新的契机。特别是随着以DeepSeek为代表的开源AI模型的出现，降低了技术的应用门槛，使AI在物流领域的普及成为可能。

华为破局方程式：从节省超千万物流成本到行业赋能

“自己生产的降落伞，自己先跳”。在华为中国合作伙伴大会期间，华为中国政企物流与零售系统部总经理孔维明告诉罗戈网，华为拥有涵盖多货种、多节点、多运输方式和多层级的复杂供应链体系，该体系前端涉及制造环节，需要将货物快速高效地送达包括运营商、企业、消费者（B端和C端）等在内的不同类型客户。在多路径、多资源匹配的情况下，传统的管理方式已无法满足其高效精益化运营的需求，必须借助AI技术实现智能化升级。

华为中国政企物流与零售系统部总经理孔维明

为打造主动智能、极简韧性的供应链，华为构建了独特的两层供应链体系——灵鲲和灵蜂。灵鲲智慧运营中心类似于一个智慧“大脑”，服务着170多个国家的上千家供应商，处理着几百万单的订货量，维持着几千亿收入规模，承担着指挥作战中心的重要角色；灵蜂智慧物流中心如同人的“手脚”，依托全球四大供应中心和国内四个履行中心，这些作战蜂群和节点能够根据市场需求快速组合，迅速响应市场对于运输、包装、存储等相应的需求。

在“大脑”与“手脚”的协同过程中，华为在销售预测、拣货、路径优化、装载优化等供应链物流全要素中广泛应用了AI技术。孔维明透露，“通过AI驱动，华为每年节省了超千万的物流综合成本。”

华为自身复杂的供应链体系为其在物流行业的实践提供了宝贵的试验田。那么，华为是如何赋能物流行业的？

据介绍，通过AI和大模型应用，华为可助力企业升级迭代物流数字化基础设施，实现人、车、货、场、单全要素的互联互通，打破数据孤岛，构建统一的数智化平台，以提升企业运营效率、员工管理和对外服务水平等方面的能力。例如，在运营效率和生产效率方面，基于大模型算法和数据治理，实现了货量与库存的精准预测，通过仓库模拟仿真，可对库存布局和路径规划进行优化；在员工体验提升上，利用AI大模型开展AI陪练与培训、知识检索和政策解读，提高工作效率；在对外服务上，智能客服系统则通过语义理解和情绪管理，快速响应客户需求，“说人话”，让服务更有温度。

实际上，华为的实践经验已为众多物流企业带来了实实在在的好处。

其中，世界十大港口之一的天津港便是典型代表。目前，全球超过98%的集装箱码头仍依赖人工操作，劳动强度大且效率难以满足发展需求。实现全流程无人自动化作业是全球港口面临的难题。年吞吐量达2000万标准箱、从业人员超2万的天津港也不例外。近年来，天津港联手华为攻破了这一世界港口的难题，通过将5G、AI、天筹求解器以及算力底座的软硬结合，天津港实现了智能计划与调度的全新升级，彻底改变了货物运输和装卸的方式，解决了之前经验不可控、计划耗时长、运营成本高等众多难题。据悉，通过华为自身提炼的AI求解器自学习优化算法和模拟仿真等技术，天津港的作业效率提升了5%-10%，智能计划的速度从原来的“小时”级提升至“分钟”级。

同样受益于华为技术的还有某知名大型航运企业。该企业每年处理超10万张报关单，其中70%是非标准格式。若依赖人工处理，每张单据录入需15分钟，同时，面对服务超过1.5万家客户的庞大需求，传统的OCR技术难以应对不断变化的非标单据格式，频繁的识别失败和重新配置，造成了大量低效且重复的工作。通过采用华为的多模态大模型技术，并基于千万级单据数据进行训练和微调，该企业单据识别准确率从不足90%提升至96%，显著减少了人工复核的需求，节省了高额的成本。

华为深耕之道：做行业的“黑土地”

目前，华为物流行业解决方案已在快递快运、大宗、冷链、港口码头、机场等行业的头部客户落地，其中还包含央国企物流集团。对此，孔维明解释，这些头部企业具备规模效应，有数据支持和高质量的数据集，并且有一定的研发能力，以及拥有明确的业务场景，能确保技术应用的持续性，适合“先试先行”，通过“小步快跑”“逐渐迭代”。

“当然，一种技术不可能服务所有的物流企业。”但面对行业大势，不同规模企业需要差异化的破局路径。孔维明也提出了四点建议：

首先，战略定方向：AI重塑行业、企业是确定性命题，企业应通过战略规划和顶层设计，构建统一的数字化平台，避免“头痛医头脚痛医脚”；

其次，技术促转化：AI跟每个人都相关，企业应积极拥抱AI技术，从场景创新逐渐走向规模应用，通过技术和业务双轮驱动，提升服务品质及盈利能力，避免陷入“越低盈利越不敢投入，越不敢投入越落后”的恶性循环；

同时，数据筑根基：高质量数据集的建设和数据治理是AI和大模型发挥作用的基础，企业应沉淀数据资产，统一数据标准，实现数据运营；

此外，自主保安全：物流是实体经济的筋络，在VUCA时代，为避免“卡脖子”风险，企业应积极拥抱安全可靠、自主创新的产品，提升自主研发能力，维护企业韧性与安全。

从头部验证到中小普及的产业数智化进程，本质上不仅需要企业内生动力，更需要外部技术赋能和协同体系的支持。据了解，华为给自己在智慧物流行业中的定位是成为像“黑土地”一样的存在。即坚定不移地聚焦于ICT基础设施，搭建AI模型框架，提供强大的算力、存力和运力支持，为物流行业建立“通往数智世界的路和桥”。

同时，面对大且散的物流行业，一家公司不可能“包打天下”。在本次合作伙伴大会上，华为提及开放、紧密、成长的“伙伴+华为”体系，需要与更多的“同路人”一起，以客户为中心，互投入、聚资源，让体系更强健，让千行万业跨越数智鸿沟，迈向智能世界。目前，华为正积极联合咨询、物流应用、软件、自动化设备厂家以及高品质、低成本的开源模型（如DeepSeek）等各类伙伴，形成强大的合力，持续降低AI使用门槛，降低整体交付成本和应用成本。

更重要的是，通过共建AI+物流的体系赋能伙伴。目前华为已与天津港集团、浙江海港集团等启动港口大模型PortGPT联合研发；与中国物流集团成立联合创新实验室；2024年，华为还联合顺丰发布顺丰供应链大模型。

孔维明向罗戈网特别强调，“让合作伙伴在‘黑土地’上持续长出‘庄稼’，这才是真正实现使能伙伴、赋能伙伴，解决AI+物流“最后一公里”落地问题的关键所在。”