在全球信息通信产业的浩瀚版图里，华为所取得的成就令人瞩目。

如今，这家科技巨擘正将战略视野延伸至冷链领域，为这一关乎民生与产业升级的传统行业注入创新动能与发展活力。

华为物流仓储智慧化军团总副总裁邱士奎日前接受《中国物流与采购》杂志专访时透露：在过去的一年中，华为物流仓储智慧化军团与多家冷链企业密切合作，通过部署智能传感器、智能网络、云平台、大数据和AI以及智能计算，实现了对冷链运输全程的温度检测和数据分析，使得货物损耗率下降，运输效率提升。

此外，他们还构建了数据治理体系，辅助企业精细化运营管理，助力企业采购计划准确率提升、订单与资源匹配率提升、库存周转率提升、订单处理效率提升，并通过AI算法提升分拣路径规划、库位推荐等技术策略仓储效率提升。

华为此番布局绝非浅尝辄止式的跨界探索，而是基于深度行业洞察的战略抉择。凭借多年来积累的雄厚技术实力，华为将前沿科技转化为切实可行的解决方案，直击行业发展中的痛点与难点，进而全方位推动整体效能实现质的飞跃，以技术底座重塑行业生态新范式。

普惠AI落地冷链：技术赋能产业重构

回顾人工智能的发展历程，不难发现，在2022～2024年处于核心发展阶段与爆发期，是重新认识该领域的关键时期。去年DeepSeek的出现带来新思考，此前大模型任务投资成本高，训练基础模型需上亿元资金，微调也需几千万成本。

而DeepSeek的出现降低了投资门槛，催生了普惠AI的进程，其为推理型模型，能大规模或蒸馏版轻量化灵活部署，与各行业结合应用发展迅速，凸显高价值，增强大家信心。

当下，随着普惠人工智能到来，人工智能已逐步深入千行百业，赋能高价值场景应用，冷链作为保障食品、药品等品质的关键环节，正迎来人工智能的深度变革与创新驱动。

“华为强调技术与业务双轮驱动，在人工智能领域尤为显著。AI技术快速发展，从感知到认知，未来将迈向生成创造，架构也持续演进，能力不断提升并深入核心生产领域和场景。”邱士奎认为，对于物流行业而言，无论是冷链物流还是一般物流，研产供销服务领域均有机会应用AI。

邱士奎举例介绍道，冷链物流可结合AI实现自动化设备调配、运输路径优化及自动驾驶，同时利用计算机视觉智能识别，提升作业安全管理。在经营管理方面，AI的数据分析能力有助于提升决策精准性。不过邱士奎提醒表示，AI的应用需结合企业整体规划，并考虑其是否适合当前发展阶段及是否为主要矛盾。

正如邱士奎所言，人工智能大模型在物流行业的核心应用主要聚焦五大能力：预测、运筹优化、多模态融合、自然语言处理以及机器视觉。

不同于其他行业，物流需解决供需匹配与成本优化的核心矛盾。大语言模型虽成熟应用于客服（如快递行业），但冷链物流等高价值领域更依赖资源规划与动态调度。通过精准预测货量、优化仓网布局及运输路径，结合多模态数据（如温控检测、车辆轨迹）的实时分析，AI能在冷链等场景实现时效与成本的平衡，体现行业差异化价值。

值得关注的是，虽然目前，我国冷链物流已建成5批105个骨干基地，行业呈现出蓬勃发展的迅猛势头，基础设施不断完善，服务网络逐步拓展。然而，在行业持续进阶的过程中，数字化与智能化技术尚未实现全方位深度渗透，在实际运营过程中，诸多关键环节和领域仍然存在着亟待攻克的瓶颈。

因此，华为研判，在破解行业发展难题、推动行业实现质的飞跃的过程中，数字化与智能化技术无疑将成为破局关键。具体而言：

一是国内冷链基础设施存在结构性过剩等矛盾，需推动经营模式升级，结构性降本。可通过数字化和智能化技术，实现物流冷链三级节点智能调度，完善平台，实现无缝衔接与互通，发挥数据价值。同时，引入AI后，要将其与自动化、运营管理及安全韧性相结合。

二是品控和质量危机，呼吁全程“零断链、零损耗”。针对这些难题，需借助互联网大数据以及人工智能预测分析等先进技术来加以解决。

三是能源耗材成本高，行业面临绿色低碳转型。

“在深入剖析国内冷链物流行业的发展现状时，不难发现其长期受困于基础设施冗余、品控环节存在断链风险以及高能耗却低效率等突出问题。”邱士奎强调，粗放式的经营模式与碎片化的管理方式相互交织，进一步激化了冷链行业成本攀升与质量保障之间的矛盾。面对这一复杂局面，华为精准施策，依托先进的大数据平台，强力驱动“四流合一”实现协同优化。

组建专业化军团：聚焦多场景精耕细作

源于对自家供应链运营的透彻理解与实操历练，华为清晰认知到物流对于驱动我国经济发展的重要性。

于是，近期华为新设物流仓储智能化军团，加速向外赋能。正如邱士奎所强调，无论是交通运输的高效运转，还是物流配送的精准及时，都关乎着整个经济体系的稳定与繁荣。因此，华为成立了物流与仓储智慧化专业军团，致力于在这个充满挑战与机遇的行业中深耕细作。

在涉足冷链行业之际，华为精准锚定了自身角色——致力于成为该领域的“使能者”。邱士奎坦言，华为物流与仓储智能化军团肩负着双重使命：

一方面，要为行业场景寻找更前沿、更适配的技术，助力华为在各个领域的业务发展；

另一方面，要将华为先进的产品技术推广应用到更广泛的行业应用场景中，实现技术与场景的深度融合，推动整个行业的数字化转型和智能化升级。

针对整个物流行业的数字化转型，华为经过深入研究和实践总结，提出了“战略是根本，数据是基础，智能化是方向”的发展理念。

首先，战略是根本，对物流行业数字化转型和智能化升级起引领作用。物流行业非数字原生企业，转型面临挑战，需从顶层设计规划蓝图、明确路径，并要重视标志性项目的落地，以此推动行业转型。

其次，数据是基础，是转型和升级的必经之路。华为强调，无准确、丰富、高质量的数据，转型难有成果，智能化发展也离不开数据支撑。因此，物流行业转型要脚踏实地推进数据平台建设和治理。

第三，智能化是方向，华为坚信其有颠覆式创新潜力，但发展需循序渐进。

毫无疑问，当前，正处于国家大力推进骨干冷链物流枢纽建设的关键阶段。据了解，华为不仅全面覆盖了边境口岸型、港口型、空港型以及陆港型等多种类型的冷链物流枢纽，还通过深入实践，打造物流S-M-A-R-T整体解决方案，助力集约管理，高效、安全运营。具体包括：

S（Service）：物流服务平台化，实现信息集成共享、供应链协同决策及多式联运一单制、一箱制；

M（Manage）：物流运管数字化，全链条可视化可管，支撑集团统一协同运营不同类型物流园区；

A（Allocate）：物流调配智能化，涵盖单证识别、货量预测、仓货匹配、路径优化及作业安全等；

R（Relocate）：物流作业自动化，实现枢纽货场及仓储园区生产作业自动化与智能安全；

T（Transport）：物流运输无人化，包括封闭园区等无人驾驶运输及末端无人机配送。

简单而言，华为“Smart”即“服、管、调、装、运”，从五个方面推进决策智能、管理数字、作业自动化进程。

以云南建投物流项目的成功落地为例，可以印证华为智慧物流解决方案得到了充分验证。

一是云底座构建协同基础。通过安全、可靠的云平台实现“一朵云纳管N个园区”，打破企业多分支、多节点间的数据壁垒，贯通产供销、仓配运全链路，支撑“四流合一”与长期可持续发展。

二是数据治理驱动智能基座。以业务数字化为核心，建立标准化数据底座，沉淀可复用的数据资产。通过技术融合实现业务平台化，为精细化运营与降本增效提供可靠支撑，避免智能化成为“空中楼阁”。

三是全链智能决策赋能场景。基于平台化数据，运用人工智能技术串联人车货场全要素，实现仓储、运输、配送等场景的智能协同。通过算法替代人工决策，解决流程长、环节复杂的痛点，提升精准度与时效性。

兼顾技术创新与应用：助力冷链数字化稳步进阶

技术创新与应用的平衡是一门艺术，也是一种智慧，更是摆在我们面前的一大课题。华为在二者之间找到巧妙的平衡点。

“想要平衡技术创新与应用二者之间的矛盾，构建全面且先进的供应链数字化平台成为众多企业的必然选择。”邱士奎强调，该平台涵盖采购、生产、仓储、物流、销售等各环节，从而打破信息壁垒，实现信息实时共享与协同运作。

华为在寻求这一平衡的过程中，主要从三个关键方面发力：

一是立足业务场景寻技术价值，在物流供应链复杂场景中锁定高价值场景先行先试；二是采用成熟且具前瞻性技术，领先一步即可确保稳定落地，契合成本敏感行业；三是小规模试点结合全景规划，依顶层设计路径，借项目小步快跑推进数字化。

此外，在近几年的发展基础上，华为总结得出，通过盘古预测大模型（预测/CV/多模态/NLP）与天筹求解器技术，构建智能供应网络优化体系。该方案融合预测分析、运筹优化及大数据技术，实现物流节点布局、分拨中心选址、仓网规划及运输路径的动态优化，支撑双向模拟决策，有效提升供应链响应速度与抗风险能力。

不过，推进数字化平台建设绝非坦途。对此，邱士奎分析：

一方面，涉及复杂业务流程梳理、系统架构设计及大量技术研发投入，需企业长期投入推进；

另一方面，因供应链环节多、参与方众多，不同业务模块技术支持可能来自不同厂家，导致各系统存在隔阂和数字鸿沟。其中，数据标准不统一问题突出。在此局面下，构建数据治理体系至关重要，为此，华为协助企业整合、规范和管理企业内外部数据，确保数据准确、一致和完整，消除数据孤岛，打破部门壁垒，实现数据互联互通与共享共用。

截至目前，华为的全球化脚步已迈入超过170个国家和地区。在开拓国际市场的过程中，华为意识到高效、稳定且具有韧性的供应链是企业在全球市场立足的关键。

基于这样的理念，其依托数万余条运输路径，精心构建了多式联运网络，并打造出了独具特色的“灵鲲+灵蜂”两级供应链体系，形成端到端的供应链韧性。具体而言：

“灵蜂”主要聚焦物流作业自动化，提升场所效率。致力于通过智能设备的集成应用，实现人效的显著提升。在这一体系的推动下，华为的物流场站自动化率已经非常高；

“灵鲲”则是构建了全球智慧供应链运营中心，实现全域可视化与智能决策，通过全链路数字化运营和AI驱动的智能决策，最终实现供应链全域可视化与风险预判。值得提出的是，“灵鲲”和“灵蜂”两大体系并非孤立存在，而是通过场所自动化与云端智控的协同，形成了强大的合力。

智能化发展绝非一蹴而就，而是一个循序渐进的过程。邱士奎指出，AI建设不能被动等待，缺乏基础平台、大数据支持以及有效的数据治理工作，将难以实现一步到位的目标。

同时，他也提到数字化转型是一项战略性、长期性的一把手工程，需要顶层规划、系统化和平台化的设计。因此，企业应从数据治理入手，为AI应用及全面智能化奠定坚实基础。

在谈及如何有效推进智能化时，邱士奎特别提到了“快赢”战略。他认为，“快赢”并非短期功利行为，而是战略性的推进手段。当企业面临挑战时，容易产生动摇和迷茫，此时更需要坚定追求“快赢”，通过精准规划、高效执行和灵活应变，在关键领域环节取得标志性成果，从而更能增强其信心，促使企业沿着既定目标持续前进。

“接下来，华为将供应链视作企业的核心竞争力所在，全力推动其从传统的单链模式向更为先进的网链模式升级。通过这一战略性的转变，华为致力于实现供应链全流程的可视化、可控化以及精细化管理，从而达成供需之间的高效协同运作。”邱士奎坚信，华为有信心通过其创新解决方案，推动物流行业的全面升级，实现全行业成本降低与效率提升，为社会物流体系的智能化转型贡献力量。（转载自《中国物流与采购》杂志）