數智賦能冷鏈新未來華為以技術創新驅動冷鏈行業高質量發展

時間：2025-08-05 09:37:54來源：zyn欄目：冷鏈新聞閱讀：

在全球物流行業加速數字化轉型的浪潮中，冷鏈物流作為保障食品安全、推動消費升級的關鍵環節，正迎來數智化變革的歷史機遇。近期，由中國物流與采購聯合會冷鏈物流專業委員會、華為技術有限公司主辦的 “2025 國家骨干冷鏈物流基地建設運營經驗交流會暨冷鏈數智化專題研討會” 在福建福州召開。憑借在數字化與人工智能領域的技術積淀，華為在會上分享了數智化賦能冷鏈物流的實踐成果與行業洞察，為行業高質量發展注入新動能。

行業面臨結構性挑戰，數智化成破局核心路徑

當前，中國冷鏈物流正處于規模擴張向效能提升的轉型關鍵期，但仍存在著高成本、高損耗和高能耗等核心挑戰。

華為物流與倉儲智慧化軍團總副總裁邱士奎在主旨報告中指出，一方面物流冷鏈行業亟需解決結構性降本難題。截至 2025 年，全國已累計建設 105 個國家骨干冷鏈物流基地，冷庫總量達 2.53 億立方米，但空置率超 35%;縣域冷鏈覆蓋率不足、運營模式單一、盈利水平下降、資源分配不均等結構性矛盾突出。另一方面行業面臨品控和質量危機。數據統計顯示，生鮮品從田間到餐桌的損耗率超 10%，相當于每 10 斤生鮮就有 1 斤 “消失” 在流通環節，亟需全程“零斷鏈、零損耗”的解決方案。此外，能耗占冷鏈總成本比例近一半，包裝與冷媒等耗材浪費嚴重，行業面臨綠色低碳轉型。

“數智化是破解這些難題的核心驅動力。” 邱士奎強調，針對結構性降本難題，可通過 “三級節點聯動” 構建冷鏈供應鏈數智底座，結合 AI 無人化冷庫、倉配一體化等技術，有效優化倉儲與運輸資源，降低空駛率與空置率;針對品控危機，可通過IoT+溫控主動感知、AI智能視覺識別以及區塊鏈技術，實現對生鮮產品運輸全過程的精細化管理，降低損耗。

借助AI、物聯網等數智化技術的綜合施力，行業從 “規模擴張” 向 “效能提升” 的轉型之路將更加順暢。華為中國政企大企業物流行業解決方案總監張楠特別指出，應用的落地需要大量技術支撐，而這正是華為擅長的領域——華為在云計算、AI、IoT、大數據乃至自動駕駛等領域具備技術優勢，并通過實踐積累構建物流行業的數智化解決方案，賦能物流全行業降本增效。

華為智慧物流解決方案，落地實踐彰顯數智價值

針對冷鏈物流的痛點，面向行業數智化發展新范式，華為成立專業化子軍團——物流與倉儲智慧化軍團，并提出物流 “SMART” 整體解決方案。該解決方案主要包括物流服務平臺化、運營數字化、調配智能化、作業自動化、運輸無人化等五個關鍵模塊，依托云計算、AI、IoT、大數據及自動駕駛技術構建的物流云底座，實現全鏈條協同與效率提升。

在實踐中，華為的智慧物流解決方案正在逐步對外賦能和推廣，目前已在云南建投物流、華鼎冷鏈等客戶落地，并有了初步成果。據張楠介紹，云南建投物流從 “企業物流” 向 “綠色食品供應鏈企業” 轉型過程中，攜手華為主要在三個方面展開了合作。一方面，雙方共建安全、可靠、穩固、可用的云底座，通過一朵云納管N個物流園區，打通供應鏈物流上下游數據，形成供應鏈商流、物流、信息流、資金流四流合一，實現產、供、銷、倉、配、運各環節的高效協同。

另一方面，標準可靠的數據底座是企業構筑智能化未來的地基。云南建投物流和華為聚焦業務與技術深度融合，構建供應鏈數字化平臺和數據治理體系，輔助企業精細化運營管理，同時沉淀數據資產，為全面智能化打基礎。

張楠補充道，物流流程長，涉及人、車、貨、場，如何將各個環節的數據緊密聯系，并利用人工智能手段實現協同非常關鍵。通過 AI + 智能連接技術，云南建投物流實現了園區/倉儲作業的自動化與智能化：智慧物流車輛調度系統結合算法與物聯網技術，減少擁堵等待，調度效率提升 20%;數字月臺通過機器視覺與邊緣計算，實現作業智能安防管理;智慧倉儲則借助 AI 算法優化分揀路徑與庫位規劃，效率提升 80%。

除了云南建投物流，在綠色低碳領域，華為的氫能冷鏈車與光伏冷庫組合方案，推動華鼎冷鏈等企業實現全生命周期碳減排 32%。華鼎冷鏈的 “雪豹數智大模型” 更印證了技術價值：智能溫控使食材損耗率下降 20%，車輛調度效率提升 20%，預測性維護故障率降低 45%。此外，華為 AI 預測系統幫助客戶將庫存占比降至銷售額的 1/30，重構冷鏈價值鏈。

堅定技術與業務結合，持續使能冷鏈物流

當前，人工智能已逐步深入千行百業，賦能高價值場景應用。邱士奎指出，當前 AI 正從感知、認知向生成創造演進，架構從對話式向智能體升級，已從個人服務領域深入核心生產場景。在冷鏈物流中，AI 可賦能自動化設備調度、干線 / 支線自動駕駛(結合計算機視覺保障安全)、經營決策分析等場景，而規模化企業還可通過大語言模型提升客戶服務效率。

“技術落地需平衡創新與應用，更要立足業務場景，要在有價值的業務場景中尋找技術價值。” 張楠表示，企業應優先選擇高價值場景先行先試，采用成熟可靠的技術，通過 “頂層規劃 + 小規模試點” 小步快跑推進轉型。例如在庫位規劃、貨量預測、人員排班等場景，AI 的預測與運籌能力可實現持續優化，既能減少物流浪費(如降低車輛噸公里數、提升倉儲利用率)，又能支撐長期可持續發展。事實上，華為與云南建投物流的實踐正是這一技術與業務結合的核心邏輯的體現。

邱士奎強調，冷鏈數智化轉型是 “戰略工程”，需企業 “一把手” 推動，兼顧頂層規劃與快速見效 —— 既要通過集約化、平臺化設計避免重復浪費，也要通過標志性成果堅定轉型信心。華為成立物流與倉儲智慧化軍團，定位 “行業使能者”，正是為了將自身供應鏈經驗與技術能力對外賦能，既為行業場景匹配技術，也為技術尋找應用土壤。總結起來華為的核心思路就是“戰略是根本，數據是基礎，智能化是方向”。

未來展望：開放架構推動行業全面升級

目前，全國 105 個國家骨干冷鏈物流基地已基本建成，邱士奎認為，數智化技術將成為這些實體平臺高質量發展的關鍵：通過數據聯通打破節點壁壘，解決物流效率瓶頸中的 “數據斷點” 問題，釋放數據新質生產力。

“未來，華為發揮自身的實踐和技術優勢，攜手更多的行業客戶和伙伴，共同推動行業數智化全面升級。” 邱士奎表示，華為將持續共享跨行業經驗，沉淀行業知識，推動冷鏈數智化從 “輔助工具” 進階為 “核心引擎”。正如業內人士所言，在華為等企業的技術賦能下，冷鏈物流行業正加速向效能提升轉型，邁向高效、綠色、智能的高質量發展新未來。(張揚)

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