物流是實體經濟的“筋絡”，聯接生產和消費、內貿與外貿。近年來，物流行業的提質、增效、降本被提到了前所未有的高度，強調從供應鏈全鏈條和系統層面提升效率以實現降本目標。

過去，物流降本主要集中在倉儲和運輸環節，注重商品的庫存周轉周期、產能和效能。如今，思路轉向產業與物流深度融合，深入到供應鏈每一個環節，匹配上游供給與下游需求，優化供應鏈協同、基礎設施網絡融合及數智化能力提升。這些要素結合得越深，帶來的效率與體驗提升也將越明顯。

自去年以來，華為在物流行業頻頻發力，先是發布了智慧物流1+N解決方案，隨后又攜手順豐、一汽物流等行業龍頭，共同推動物流數智化升級。這些舉措不僅極具看點，也在物流圈內備受期待。

然而，供應鏈數智化是一個復雜的工程，不同企業的數智化成熟度和面臨的挑戰各不相同。如此一來，外界更關注的是，物流企業如何具體實施數智化轉型路徑。

之前，在華為中國合作伙伴大會2025大會上，羅戈網與順豐科技CMO唐愷進行了深入交流，正好為我們揭開了這些問題的答案。

數智化需建立在堅實的數智化基礎設施之上

大約五到六年前，當行業內討論供應鏈數智化時，還在思考這項技術能帶來哪些好處以及為何要做這件事。

然而，現在情況已經完全不同了。羅戈網在與多家物流科技企業的交流中發現，如今客戶一上來就會詢問他們的數智化能力如何，能否為他們帶來實質性的數智化變革和提升。再加上最近AI技術的加持，幾乎所有客戶都迫切希望了解AI在物流和供應鏈領域的具體應用。客戶不再滿足于停留在數字化階段，而是渴望一步跨越到智能化階段。

不過，數智化必須建立在堅實的數智化基礎設施之上。物流行業作為傳統實體行業，鏈條長且場景復雜，涉及大量線下人員與設備，數智化程度低。從供應鏈的角度看，數智化更是個復雜的工程，它連接了從生產到分銷直至最終消費的每一個環節，每個環節都需要數據的實時采集、傳輸和分析，而且這些環節之間還需要無縫銜接。同時，供應鏈通常涉及上下游企業、物流服務商和客戶等多方協作，因此打破信息孤島，實現數據共享與協同也是至關重要的。

另一方面，如何利用這些數據來指導運營、提高效率或降低成本，并最終轉化為生產系統的改進，這也是一個關鍵問題。

唐愷提到，物流供應鏈行業的數智化是一個復雜且多層次的過程，要做到端到端的數智化，絕非易事。盡管現在有了AI能力的加持，但要實現AI的普遍性、廣泛性和深度性應用，必須首先具備堅實的數智化基礎，才能有效地應用智能化技術提升效率和服務質量。

首先，供應鏈運作過程中會產生海量的數據，包括訂單流、庫存狀態和運輸軌跡等信息。這些數據需要實時分析以支持快速決策，因此對計算能力和存儲空間提出了很高的要求。沒有強大的處理能力，就無法確保數據分析的及時性和準確性。

此外，供應鏈的數智化不僅僅依賴于單一技術，而是需要物聯網（IoT）、人工智能（AI）、區塊鏈等多種技術的綜合應用。更重要的是，這些技術之間需要無縫整合，形成一個協同工作的系統，才能真正發揮出各自的優勢，提升整體效率。例如，通過物聯網收集的數據可以由AI進行分析，再利用區塊鏈保證數據的安全性和透明度。

同時，考慮到供應鏈涉及企業的核心數據，系統的安全性和穩定性顯得尤為重要。企業必須確保其數智化基礎設施具備高可用性，并能有效保護敏感信息免受潛在威脅。這對于維護客戶信任和遵守相關法規至關重要。

如今，借助華為強大的數智化基礎設施支持，物流企業的數智化解決方案不僅解決了傳統方法難以應對的問題，還為客戶帶來了更高的效率和更低的成本。在實施的過程中，華為與物流企業的合作并非停留在技術工具層面，而是通過整合自身技術優勢（如AI、云計算、物聯網等），為它們提供了一套經過實際驗證、能夠直接應用于物流場景的完整解決方案，并且這套方案能帶來顯著的經濟效益或運營效率提升。

唐愷指出，物流供應鏈數智化涉及眾多節點、鏈路和龐大的資源，單靠一家企業難以全面覆蓋。順豐與華為在行業數智化方面有著良好的契合點：華為專注于提供數智化基礎設施，而順豐則側重于數智化供應鏈的應用層開發。這種互補性使得兩家公司能夠共同為客戶提供全棧全鏈路的解決方案。

技術賦能，用物流新質生產力共推行業增效降本

物流新質生產力的特征是高科技、高效能、高質量，目標是實現整個供應鏈條的高效、準確、優質、低成本。

一方面，新質生產力利用海量實時數據進行智能化管理和決策支持，通過大數據分析、人工智能等技術的整合，使供應鏈運營更加智能和精準，實現全局優化，靈活應對市場需求變化。同時，借助數智化手段增強供應鏈韌性，有效應對不確定性，確保供應鏈的穩定性和可靠性。

另一方面，新質生產力實現物流資源的精準配置，各環節高效協同，提高了貨物周轉速度和配送準確性，提升了供應鏈的生產效率。

因此，科技投入不僅僅是成本，而是通過每個系統和算法模型創造成本節約和效能提升的機會。作為快遞物流行業的標桿企業，順豐已經走在數智化的前列。唐愷提到，過去多年來，順豐一直在探索如何將科技與業務更好地結合，不僅要解決自身供應鏈問題，還要為客戶解決問題。基于這一目標，順豐在物流科技實施路徑上主要分為以下三個方面：

一是要素數字化。這就像是給物流中的每個要素（人車貨場）都貼上一個“數字標簽”——包括眾多快遞員、車輛、飛機以及中轉場的數據化管理。通過使用傳感器和RFID等技術，可以隨時知道貨物在哪里、車輛的狀態如何、倉庫里有什么。這樣做的目的是確保所有信息都能被系統識別和管理，為后續操作打下基礎。

二是鏈路數字化。在這一步，順豐要把物流過程中所有的步驟（如收、轉、運、派）連接起來，讓信息在各個環節之間自由流通，將端到端數字化節點串聯起來。這就像是建立一個“數字高速公路”，讓數據可以在不同部門間快速傳遞，使得整個流程更加透明和高效。

三是場景數字化。針對工業制造、服飾快銷、酒水等領域的具體業務場景，進一步深入應用智能技術。例如，通過集成平臺幫助客戶了解用戶分布、倉儲分布和SKU特性，從而制定更有效的倉網規劃，提升供應鏈的彈性、效率和韌性。這涉及倉網規劃、需求預測、路徑規劃、動態補貨和自動化倉儲運營等多個方面。

如此看來，順豐將通過“三重”路徑實現端到端的數智化轉型。首先，通過對關鍵要素的剝離與數字化改造，完成基礎要素的數智化升級。下一步，將這些數智化要素有機串聯起來，構建起覆蓋端到端的物流供應鏈數智化體系。最后，進一步深入具體場景的數智化應用，推動整個物流行業向數智化變革邁進。

當然，回歸到技術本身，無論是數智化產品還是建設智慧供應鏈的生態體系，背后都需要強大的數智化基礎設施作為支撐。華為憑借其全面的技術能力和豐富的行業經驗，在供應鏈數智化過程中扮演了重要角色，展示了多個核心優勢。

華為通過其強大的ICT基礎設施支持眾多物流，包括云計算、大數據平臺提供實時數據分析能力，5G和物聯網（IoT）實現設備互聯互通及貨物檢測。在AI領域的投入如昇騰芯片和盤古大模型優化了路徑規劃和需求預測，降低了成本并提高了效率。

華為通過將多種技術應用于物流場景，如利用AI視覺識別與IoT實現智能倉儲自動化，借助5G和邊緣計算優化運輸路線，以及采用數字孿生技術模擬供應鏈應急方案，實現了“技術+場景”的深度融合。這種戰略不僅讓華為能夠深度嵌入行業需求，而不僅僅是提供工具，還助力企業實現“拓業務”、“降成本”和“促經營”。

以華為的“智慧物流1+N解決方案”為例，該方案通過一朵物流云連接多個園區，形成協同服務網絡，整合供應鏈資源，提升高附加值服務。與行業伙伴合作打造智能物流園區，在入園、入庫到運輸各環節應用智慧技術，例如車輛調度效率提升20%，減少人力成本，并通過視覺AI系統優化冷庫管理，節省投資。多園區實現智慧化統一規劃和運營，降低重復建設成本，新園區上線周期縮短一半，全面提升物流效率和服務質量。

總體而言，華為與順豐科技共同為物流行業帶來的不僅限于技術賦能，更重要的是通過這些技術解決了物流供應鏈中的復雜問題。這不僅降低了人力成本，減少了資源浪費，還大大提升了整體運營效率，共同推動整個物流行業的數智化轉型。