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，傳統模式長期受困于溫控難、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，復合增長率保持在10%～15%。

作為全球科技先鋒，華為正依托深厚的人工智能技術積累，深度賦能冷鏈物流各環節——從物流服務平臺化、運營數字化、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

人工智能（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，當前在人工智能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，人工智能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。

 

那么，人工智能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字化轉型和技術創新，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（服務平臺化）：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臺，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（運營數字化）：助力企業整個物流全鏈條實現可視化，包括人/車/貨/場等，并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，人工智能技術的應用領域正發生轉變：過去更多面向個人用戶（TO C），多用于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。而物流全鏈條的數字化管理，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。而將數字化與自動化相結合，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。此模塊強調依托無人駕駛和無人機配送賦能封閉園區、跨境/干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—— 華為在云計算、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。