前不久，華為在華為中國合作伙伴大會上透露，華為是AI時代的先行者，其已在約70個領域中的近700個項目中應用了AI技術，物流行業便是其中之一，物流供應鏈更是深度應用AI的領域之一。

中國作為全球最大的物流市場，在向物流強國邁進的過程中，正處于效率躍遷的關鍵階段。例如在行業基礎設施方面，面臨現代物流體系發展過程中協同效能提升的共性課題，特別在復雜的供應鏈體系下，資源整合與協同效率有待優化，如多式聯運模式在全球范圍內的滲透率仍存在顯著提升空間，部分出海企業在跨境物流成本控制和海外節點布局方面面臨一定挑戰。行業結構特征同樣影響著發展進程，在中國物流市場經營主體中，個體經營占比較高，呈現高度分散化特征，在不確定加強的當下，多數企業運營壓力持續顯現。行業在集約化、標準化、數字化轉型過程中正經歷階段性調整。

隨著傳統發展路徑逐漸進入深化階段，科技創新成為推動行業升級的重要力量。AI作為數字經濟時代的代表性創新成果，正經歷從量變到質變的演變過程——從小規模單體場景擴展為規模系統性應用，為物流行業帶來了新的契機。特別是隨著以DeepSeek為代表的開源AI模型的出現，降低了技術的應用門檻，使AI在物流領域的普及成為可能。

華為破局方程式：從節省超千萬物流成本到行業賦能

“自己生產的降落傘，自己先跳”。在華為中國合作伙伴大會期間，華為中國政企物流與零售系統部總經理孔維明告訴羅戈網，華為擁有涵蓋多貨種、多節點、多運輸方式和多層級的復雜供應鏈體系，該體系前端涉及制造環節，需要將貨物快速高效地送達包括運營商、企業、消費者（B端和C端）等在內的不同類型客戶。在多路徑、多資源匹配的情況下，傳統的管理方式已無法滿足其高效精益化運營的需求，必須借助AI技術實現智能化升級。

華為中國政企物流與零售系統部總經理孔維明

為打造主動智能、極簡韌性的供應鏈，華為構建了獨特的兩層供應鏈體系——靈鯤和靈蜂。靈鯤智慧運營中心類似于一個智慧“大腦”，服務著170多個國家的上千家供應商，處理著幾百萬單的訂貨量，維持著幾千億收入規模，承擔著指揮作戰中心的重要角色；靈蜂智慧物流中心如同人的“手腳”，依托全球四大供應中心和國內四個履行中心，這些作戰蜂群和節點能夠根據市場需求快速組合，迅速響應市場對于運輸、包裝、存儲等相應的需求。

在“大腦”與“手腳”的協同過程中，華為在銷售預測、揀貨、路徑優化、裝載優化等供應鏈物流全要素中廣泛應用了AI技術。孔維明透露，“通過AI驅動，華為每年節省了超千萬的物流綜合成本。”

華為自身復雜的供應鏈體系為其在物流行業的實踐提供了寶貴的試驗田。那么，華為是如何賦能物流行業的？

據介紹，通過AI和大模型應用，華為可助力企業升級迭代物流數字化基礎設施，實現人、車、貨、場、單全要素的互聯互通，打破數據孤島，構建統一的數智化平臺，以提升企業運營效率、員工管理和對外服務水平等方面的能力。例如，在運營效率和生產效率方面，基于大模型算法和數據治理，實現了貨量與庫存的精準預測，通過倉庫模擬仿真，可對庫存布局和路徑規劃進行優化；在員工體驗提升上，利用AI大模型開展AI陪練與培訓、知識檢索和政策解讀，提高工作效率；在對外服務上，智能客服系統則通過語義理解和情緒管理，快速響應客戶需求，“說人話”，讓服務更有溫度。

實際上，華為的實踐經驗已為眾多物流企業帶來了實實在在的好處。

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98%的集裝箱碼頭仍依賴人工操作，勞動強度大且效率難以滿足發展需求。實現全流程無人自動化作業是全球港口面臨的難題。年吞吐量達2000萬標準箱、從業人員超2萬的天津港也不例外。近年來，天津港聯手華為攻破了這一世界港口的難題，通過將5G、AI、天籌求解器以及算力底座的軟硬結合，天津港實現了智能計劃與調度的全新升級，徹底改變了貨物運輸和裝卸的方式，解決了之前經驗不可控、計劃耗時長、運營成本高等眾多難題。據悉，通過華為自身提煉的AI求解器自學習優化算法和模擬仿真等技術，天津港的作業效率提升了5%-10%，智能計劃的速度從原來的“小時”級提升至“分鐘”級。

同樣受益于華為技術的還有某知名大型航運企業。該企業每年處理超10萬張報關單，其中70%是非標準格式。若依賴人工處理，每張單據錄入需15分鐘，同時，面對服務超過1.5萬家客戶的龐大需求，傳統的OCR技術難以應對不斷變化的非標單據格式，頻繁的識別失敗和重新配置，造成了大量低效且重復的工作。通過采用華為的多模態大模型技術，并基于千萬級單據數據進行訓練和微調，該企業單據識別準確率從不足90%提升至96%，顯著減少了人工復核的需求，節省了高額的成本。

華為深耕之道：做行業的“黑土地”

目前，華為物流行業解決方案已在快遞快運、大宗、冷鏈、港口碼頭、機場等行業的頭部客戶落地，其中還包含央國企物流集團。對此，孔維明解釋，這些頭部企業具備規模效應，有數據支持和高質量的數據集，并且有一定的研發能力，以及擁有明確的業務場景，能確保技術應用的持續性，適合“先試先行”，通過“小步快跑”“逐漸迭代”。

“當然，一種技術不可能服務所有的物流企業。”但面對行業大勢，不同規模企業需要差異化的破局路徑。孔維明也提出了四點建議：

首先，戰略定方向：AI重塑行業、企業是確定性命題，企業應通過戰略規劃和頂層設計，構建統一的數字化平臺，避免“頭痛醫頭腳痛醫腳”；

其次，技術促轉化：AI跟每個人都相關，企業應積極擁抱AI技術，從場景創新逐漸走向規模應用，通過技術和業務雙輪驅動，提升服務品質及盈利能力，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；

同時，數據筑根基：高質量數據集的建設和數據治理是AI和大模型發揮作用的基礎，企業應沉淀數據資產，統一數據標準，實現數據運營；

此外，自主保安全：物流是實體經濟的筋絡，在VUCA時代，為避免“卡脖子”風險，企業應積極擁抱安全可靠、自主創新的產品，提升自主研發能力，維護企業韌性與安全。

從頭部驗證到中小普及的產業數智化進程，本質上不僅需要企業內生動力，更需要外部技術賦能和協同體系的支持。據了解，華為給自己在智慧物流行業中的定位是成為像“黑土地”一樣的存在。即堅定不移地聚焦于ICT基礎設施，搭建AI模型框架，提供強大的算力、存力和運力支持，為物流行業建立“通往數智世界的路和橋”。

同時，面對大且散的物流行業，一家公司不可能“包打天下”。在本次合作伙伴大會上，華為提及開放、緊密、成長的“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，讓體系更強健，讓千行萬業跨越數智鴻溝，邁向智能世界。目前，華為正積極聯合咨詢、物流應用、軟件、自動化設備廠家以及高品質、低成本的開源模型（如DeepSeek）等各類伙伴，形成強大的合力，持續降低AI使用門檻，降低整體交付成本和應用成本。

更重要的是，通過共建AI+物流的體系賦能伙伴。目前華為已與天津港集團、浙江海港集團等啟動港口大模型PortGPT聯合研發；與中國物流集團成立聯合創新實驗室；2024年，華為還聯合順豐發布順豐供應鏈大模型。

孔維明向羅戈網特別強調，“讓合作伙伴在‘黑土地’上持續長出‘莊稼’，這才是真正實現使能伙伴、賦能伙伴，解決AI+物流“最后一公里”落地問題的關鍵所在。”