让 AI “潜入”物流中心，你的快递很快就到！

摘要：华为利用数字化、智能化的手段从传统物流运营转升成为专业智慧物流，在那些“看不见的地方”华为正在默默耕耘。

网购已经成为了新时代下的“日常”，于是每年的「618」、「双11」、「双12」一场场抢购大战不可避免。抢购到便宜货当然是心情爽快，但万一遭遇到快递变慢递，购物的体验似乎瞬间就变为糟心和焦急。

对于现在的年轻人来说，这样的糟心体验早已成为历史。似乎自从有了购物节，物流的速度和畅通似乎无形的在加速，我们开始越来越不用担心它们的速度了。当我们仔细观察生活中的这些“理所当然”的小事时，才感受到这一点点细微的生活体验的背后是需要一套庞大的系统和组织支撑的。

而这样的组织和体系的能量是无比强大的。如今在疫情之下，全球化过程中降低物流风险，保障供应连续性，已成为各企业重点关注的技术话题。于是，面向全球客户的华为公司成为了一个绝对优质的案例，华为利用数字化、智能化的手段从传统物流运营转升成为专业智慧物流，在那些“看不见的地方”华为正在默默耕耘。“在这个算法中，我们并不刻意直接取代人的工作，更重要的是让这个人的作业效率先达到最优。”华为物流产品团队负责人赵娜解释说。

从2015年开始，华为的整个供应链悄然开始了智能化转型的进程。而作为供应链体系下的物流业务也开始了一场变革。在这场变革之前，似乎要先理解究竟什么是智慧物流？对于智慧物流，其实没有一个统一的概念，但归纳来说，智慧物流是在信息系统的控制之下操作物流系统的各个环节，实行系统全面感知，这样就可以及时处理各类问题及进行及时且必要的自我调整。而且智慧物流可以通过利用信息技术与物流技术的交叉融合，让物流自动化、创新化、准确化。实现物流规整智慧、发现智慧、创新智慧和系统智慧的现代综合性物流系统。

华为物流体系要做的是从打造一张全球的物流“网络”，实现从供应商到客户的全程“可视”，更重要的是，这样一个全球的智能化物流网络要让内部的协同更高效，尽可能消除等待。

在2016年，在全球的范围内，要做出智能化的物流网络都是一场艰难的修炼。数据显示，2016年全年境内物流详情数据完备率指数为84.8%，发展较为成熟。而跨境物流详情数据完备率指数仅为13.5%，大幅低于境内物流详情数据完备率。

跨境数据链路衔接不足、末端智能程度、数据基础设施建设都是挑战。做好数据联通带来的效能提升，对华为和合作伙伴双方将是“互惠互利”的，随着AI 和大数据技术一点点的在华为物流持续不断的化学反应，终于酿成了临界点的出现——从仓储点多，但场景相对简单的国家仓（海外仓储）业务出发，使得华为在国家仓备货周期下降10%，二次运输成本直线下降超百万美元。同时，在华为物流中车货协同的效率提升了40%，运输成本节每年节约了超过450万美元，自动化的仓储节点人均作业效率更是提升67%，节约仓库面积约2万+平方米。

这不仅仅是实实在在效率提升与节约下的真金白银，更值得关注的是这些数字随着 AI 和数据的升入还在不断上涨。

“一系列的基础工作，是非常耗时耗力的，要投入很多人力物力，才能够完成。大概花了4年的时间，我们才有了今天的突破，而目前显现的只是‘突破’中的部分效果，中间的过程中还是有很多需要持续优化的东西，我们还在持续建设。”华为物流产品团队负责人赵娜解释说。

华为物流转型的“拉锯战”

对于华为物流的内部来说，物流业务总体来说是分为两种大的类型，一个是制造物流。制造物流主要是将原材料到送达工厂，在工厂内部的调拨以及周转。它贴近工厂，便于跟全球的一千多家的原材料的供应商进行协同，能够快速地把物料从全球运往工厂。在这过程当中，如何进行高效的协同是制造物流的挑战之一。

第二是流通物流，也叫做销售物流，当我们的原材料加工成为我们的半成品和成品之后，我们就需要把这些货物送达全球各个国家，我们会经由全球七千多的陆流、一千个港口，把这些货物送达我们的客户的手中，同时还要交付到我们的电信的基站上。这些点和这些线就构成了全球的华为物流网络。

因为要快速把工厂的物料，按照需求中转到工厂，所以为了实现“中转快”华为物流给自己定了一个小目标就是“一日达”——供应商送货到港口之后，要一天之内送至工厂。

这个流程环节看起来很短，也似乎并不复杂。但其实这里面要协同的内容非常多，这其中就需要华为物流协同上千家的物料供应商，难点就在于如何协同这些供应商，集结原材料，快速通关，调度运输，将物料按时、按需、安全送达工厂。

这是华为物流转型的“拉锯战”中的一小块。更重要的是，华为物流是合同物流模式，物流业务是通过与第三方物流的合作伙伴合作完成。这也就导致了想要去协同的时候，发现“第一手的数据和资料”甚至都很难获取。

华为全球物流的五大层次

全链条数字底座架构图

华为物流花费了两年多时间，最先打通了自己物流系统中的“数据”，真正拿到华为物流体系下覆盖全球网络中的实时数据。“最基础的信息化如果都没有做好，谈何智能化？那是不现实的，所以我们先是花费两年的时间，先把这个信息化做完整。”赵娜说，“物流的转型是从2016年底开始的， 2017至2018年这两年其实最主要就是在打基础。打基础做什么事情呢？是在做最下面的两层，首先要有数据，把所有线下的东西变成线上的数据信息，基础流程要设计好，数据对象要具体化，之后基于这些数据才能去做上层‘建筑’——应用。”

对于华为的物流来说，“全球”这个词让转型的难度指数有了质的改变。

华为在全球170多个国家都有业务，据点非常多，而这其中的难点就层层转化到DC，也就是供应中心之中。华为物流需要打通内陆物流与国际物流之间的数据瓶颈，实现生产企业数据、海关数据、港务数据、公路数据、场站数据等等的无缝对接，便于企业对物流进行全程跟踪。

供应中心本身带有一定的轻加工业务。这类节点业务量大，协同的业务环节多，业务逻辑也相对复杂。“在整个数字化的过程中，它对我们来说是困难相对高的”赵娜说。不过未来，华为可以通过移动APP、AIS、物联网等物流先进技术应用，可实时掌握运载工具位置、库内作业状态等信息，通过打通各环节实现了信息的透明共享，以及实物流全过程可视，更好地在线协同人、车、货、仓。

对象数字化+过程数字化示意图

最终，华为物流织出了一张物流数据的大网。通过实现了“物流对象数字化”和“过程数字化”之后，这张大网中的包含海陆空的4000+线路可视，1000+的关键节点风险可视，1万+的风险事件监控能力，甚至还包含了5分钟内解析对华为影响的能力，同时还具备了对全球仓库产能、压库状态的自动预警能力。

华为物流的“第一性原理”

第一性原理，是指物理学中的概念，第一性原理实际上是演绎法的一种：从根本原理着手，剔除干扰因素和“常识性”知识的思考方法。其真正的力量在于它能将复杂的事情转化为简单的结构，便于人们理解。能够理清混乱的思维和抛开其他人影响，允许我们从源头构建。

在完成数据和规则的线上化之后，华为的智慧物流正是希望以此来从零构建这些“经验体系”。将人归纳的经验转化为可见的理性的基于逻辑基础的“算法”。

赵娜举例了一个最简单的案例——最优拣料路径算法。之前作业人员根据系统下放的拣料任务，按照任务顺序去做备货拣料，但只是有经验的作业人员知道如何精简，什么路径是最快速的，即便单据中货物的即便顺序繁杂。

最优拣料路径算法示意

“把这种靠经验的方式，用算法来解决，员工不用太多思考，不用过于依赖经验，就算是一个新手，按照AI提供的方案去做，效率也可以是最优的。”赵娜说。

从华为物流服务化的产品架构来看，分为数据层、领域服务和接入层的“三层架构”。在数据层的数据信息打通之后，各环节实现了信息的透明共享，这才让领域服务中的物流智库在发挥出核心作用。它不仅仅是提供像最优拣料路径算法、派送路径规划算法等逻辑及技术服务用于提升体系效率，同时更重要的功效是通过 AI 将华为物流逐渐积累的宝贵经验存储起来，并且不断“进化”。配合物流运营的可视化与监控，华为对自己内部的物流体系有了更强的掌控力，这让华为物流内部的发展和决策甚至都能被轻松呈现出来。

华为物流服务化产品架构图

而像很多这类“最优解”的算法或模型，在华为物流服务化产品结构中被称为“AI 物流智库”。它是以AI 算法为中心一个个小引擎，每一个小引擎都是基于华为物流整个交易流上的待优化的问题或是业务场景。在各个节点之间还可实现节点作业与实物运输的无缝连接、风险主动预警、全程可视可管理、实物“一个流”等高效运作模式。“AI算法的运用，可以促进我们整个业务流程的高效进行，让一些问题和风险被提前感知。”赵娜说。

在整个过程中华为构建了大大小小的智能应用，去辅助整个物流业务的决策使它的物流高效，最开始的时候华为是从装车模拟，货量预估起步。经过这个算法，把华为的整个装车的实装率从百分之十多提升到现在的百分之九十多。

“我们整个团队尝到这个甜头之后，就一发不可收拾。”赵娜说。目前从华为整个物流资源预警和推荐到仓库内部的上架定位，简要路径的优化，国际运输的在途得跟踪、预警，协同、预约到后面的清关碎则归类推荐，价格波动的预测，包括物流的成本，团队大大小小的已经构建了五十多个应用，所以囊括起来叫做物流智库。但不是每一个场景下都需要的，所以需要具备的根据业务场景、根据流程需要，动态地插到业务应用上面去，去作业于业务的效率或者是达到成本最优的目标。

在物流的关键节点，华为智慧物流可依据不同节点类型及场景优化流程，并匹配最适宜的自动化工具和设备，从而实现小时级的履行能力，大大提高了工作效率。

其中，重点仓储通过利用宽窄一体的eLTE无线通信技术和IoT平台，统一连接和管理AGV无人车、自动扫码机等物流自动化设备，同时通过窄带物联网络广泛地联接到托盘、叉车等资产，从而实现自动进出库、自动盘点以及资产精准定位跟踪等功能，打造了高效快速的智能化仓储。

拿个人的出行举例，如今大家出行会用到很多出行APP，大家都会先看一下航班、打车热度、拥堵情况等等，制定出行计划，去确定一个满意的航班，是我们个人出行的资源选择。

对于货运业务来讲，并且是货运全球，资源就更是尤为重要，如何去动态的感知全网络有多少的资源可以供使用，确保怎么供应不中断，这个是非常重要的一个能力。前段时间由于疫情的影响，疫情不光影响了出行，还影响了货运网络。以拉美为例，由于全球疫情的爆发，很多航空公司停运了，航线中断了，货运质量下降了，但华为物流团队能够将所需要的这些航空的数据，引入进来，包括它的能力，能提供的运力信息，来保障华为的货物能够真正的及时按需送达到客户的手中。

华为物流也通过一个百人以上规模的团队，实现了华为在物流领域的智能化转型，更重要的是 AI 技术真正运用并帮助华为物流提升了效率与协同，降低了生产成本。同时未来随着 AI的协同及优化，华为的宝贵经验不仅能存储下来，还将继续迭代进化，为大型企业带来智能物流的“新模型”。

对于华为物流来讲，人就是所有过程司机、作业员、协同的供应商，这些都是华为的对象，华为把他们给结构化和数字化进来。有了这些数据，才能基于这些数据才能发现你的数据基围点。

更重要的是，基于这些数据，华为物流实现了四个打通：第一，打通生态合作伙伴；第二，连接线下与线上；第三，打通IT与OT，打通物理的世界；最后，数据要能连接我们的应用，去打通数据边界，千万不要将数据放进服务器里面，变成沉睡的资产。

在产业互联网成长的今天，华为物流的智能化转型成果可以看作是以真实的需求和痛点驱动，经过长周期的不断成长，厚积薄发才收获的成绩。未来华为物流的AI协同能力通过释放外溢，可以赋能更多企业，而其智能化转型方法论也能够给更多的传统行业带来新的思考。

不可否认的是，AI这种万物互联的新动能正在创造真正的价值。

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