華為云 AI 的 “龍蝦法則”：以技術鉗力撬動零售物流降本增效

一瓶汽水，從水源凈化到包裝完成，最多只需要12個小時，但要走上餐桌，卻要歷經大區倉、中心倉、經銷商的層層流轉，才能最終擺上貨架，送到消費者手中。

在渠道鏈條中，物流鏈尤其是飲料零售物流，具備“高運量、廣覆蓋”的行業特性，但同時受限于不同區域、銷售淡旺季、天氣路況等客觀因素，無論是高達200%的訂單峰谷差、平均20%的送貨延誤率，還是成本占比過半的城市配送，都會加大零售物流的成本投入。

這對于已經從流量時代轉向供應鏈效率時代的零售行業來說，無疑是一大積累，而傳統零售物流又無法短時間內實現效率升級，零售企業要想降本增效，就需要借助科技，打造有自己的“龍蝦”。

01 零售物流也需要“養龍蝦”？

伴隨著OpenClaw（龍蝦）熱潮席卷各行各業，“養龍蝦”也成為了“科技改變生活”的代表，而內里映射的，正是AI智能體對于企業效率和流程化規范的有力助推。而華為云則正是站位于此，通過AI技術進行智能調度和需求適配，攜手宏達瑞信，打造出零售物流的專屬“龍蝦”。

要理解“專屬龍蝦”這個概念，需要回顧一下零售物流的現狀。

在零售行業，現在正面臨著流量見頂，終端毛利持續承壓的發展階段，零售戰爭也已經從前端的流量爭奪，轉向了后端供應鏈的貼身肉搏，但行業對于物流鏈的關注度，遠沒有上游溯源和終端爭奪那么重視。

傳統的快消品因為有著高運量、廣覆蓋的行業剛需，每天都有大量配送運輸任務，但無論是飲品、乳品還是食品企業，其本身沒有專業的調度部門，且對于配送路線需要人為收集資料研究，要想滿足不同區域、不同店面、不同距離的貨品需求，單僅是配送環節，就要面對車型、載重、體積、經銷商收貨時間窗口、城市限行政策、最大工作時長、車載貨品配比、沿途門店階梯供給等等變量。

這些變量疊加在一起，就形成了近乎天文數字的路線組合，即便是很多有著長期物流調度經驗的熟手做起來也相當吃力，尤其是在銷售旺季，或者是有加急訂單需要插隊的時候，效率低下的特點就顯露出來，貨車在廠區外排隊等計劃成了常態，這不僅拉高了車輛與人力成本，更是導致配送延誤率居高不下的直接誘因。

“很多人不知道，一瓶3塊錢的汽水和一瓶3塊5的汽水，差的這5毛錢往往就在物流環節上”，天津宏達瑞信科技有限公司的CEO丁照祥這樣說到。

這0.5元的差價，對于零售快消行業早已打到機制的終端來說，能在物流環節剩下這五毛錢，就能在終端擁有絕對的競爭力。

02 效率躍升，極致降本，AI算力“利”在何處？

華為云和宏達瑞信推出的AI智能路徑規劃方案，便是基于此，做出的“海量變量下的最優解”。

從技術層面來看，AI智能路徑規劃方案以華為云天籌求解器為核心，能夠提供極大的算力，能夠打通多源業務數據，融合多種算法實現分鐘級甚至秒級完成上千單排程。

這就好像是有一個極其龐大的數據大腦，可以同時進行“距離最短”“車次最少”“時間最短”“消耗最少”等核心優化目標的并聯處理。把原來需要2個小時甚至更久才能排出來的一條完整的路線規劃，用幾分鐘甚至幾秒鐘就能生成出來，能夠極大程度上提升物流排期效率。

不只是這樣，據丁照祥介紹，得益于華為云天籌求解器的強大引擎，AI智能路徑規劃也可以進行動態重規劃，可以實時接入地圖系統，檢測交通擁堵、訂單變更等動態事件，一旦改變系統可以快速反應并重新規劃路線，并同步傳遞給承運方的司機們。

同樣，AI智能路徑規劃方案作為華為云AI工具產品，也在不斷進行優化升級。對于企業而言，能夠提供的服務也并非只有物流運輸路線規劃這一種，無論是往供應鏈前端延伸的生產采購計劃、生產排期、庫存計劃，還是往后端延伸的城市配送，都可以依托華為云系統進行云資源搬遷，從而衍生出新的應用場景。

這些都得益于華為堅持“做難而正確的事，用AI解決行業難題”的技術賦能理念，早在去年舉辦的2025世界人工智能大會上，華為云AI CITY就通過結合城市產業鏈，提供充足AI算力、AI開發平臺和大模型算法服務，無論是快消品生產周期、輕工業的產線檢測，還是能源領域的瓦斯濃度預測大模型，都體現了華為云平臺的技術成熟度。

03Ctrl+C，實現從端到端的模式復刻

技術賦能，對于長久以傳統經銷模式發展的零售領域而言，是一個不小的沖擊，但同樣也是一個不小的機遇。

對于零售企業而言，再炫的技術，最終都要落到“能不能省錢、能不能提效” 的核心命題上。而AI智能路徑規劃方案最硬核的競爭力，就是降本效果。

在華為云SMB解決方案與持續運營部部長劉杰的介紹中我們得知，華為云通過搭建中小企業智能場景生態，依托提供AI解決方案，能夠牽手專業的合作伙伴來推進行業解決方案、AI行業應用以及專業服務交付。

反映到華為云與宏達瑞信共同推出的AI智能路徑規劃方案來看，意味著這套方案并不是單一為某一個企業量身打造的定制化項目，而是從底層架構上就解決了可復制性的問題：底層是華為天酬運籌優化求解器提供的核心算力與求解能力，相當于方案的 “心臟”；上層由宏達瑞信負責數據對接、場景建模、前端應用開發與可視化配置，相當于方案的 “五官與四肢”。

這標志著，對于不同行業、不同企業而言，只要有著配送需求，企業方掌都可以用Ctrl+C—Ctrl+V的方式進行系統性的快速復刻。從技術段來說，華為云與宏達瑞信不需要復雜的二次開發，就能快速適配企業的業務場景；而對于企業來說，也不需要重構自己的IT系統，只需要對接ERP、TMS等現有系統的訂單、車輛、商品數據，就能快速完成部署上線。

從分享現場的實機操作來看，一體化界面系統也并不是傳統刻板印象中的“繁雜交互界面”，整個“智能決策平臺系統”足夠簡潔方便，后端數據搭建完成后，企業只需要進行簡單的操作學習，通過上傳不同板塊的excel文件，即可完成“一鍵式操作”。對于傳統的零售行業而言，有著極高的可視性、可學習性和易操性。

正因如此，這套方案的覆蓋場景也有望得到快速擴張，無論食品飲料、調味品，還是醫藥流通、大型商超，抑或是生鮮冷鏈、連鎖餐飲，只要是有“一城多店”“多地聯動” 配送需求的行業，都能快速適配，實現端到端的模式復刻。

更重要的是，這套方案帶來的，不只是配送路線的優化，更是對整個零售物流體系的重構。長期以來，國內零售物流的運作模式，一直是“經驗主導、層層轉包” 的粗放模式，很多企業甚至把配送業務直接交給承運商，根本無法對物流成本進行精細化管控。

而AI 智能路徑規劃的出現，把原來靠調度員經驗判斷的 “黑箱”，變成了靠數據與算法驅動的 “透明化全鏈路管理”，變“被動配送”到“主動預判”，打破了原有物流體系的信息壁壘與經驗依賴，讓零售企業真正掌握了物流鏈路的主導權。這種變化，不僅能實現極致的降本增效，更會加速整個零售行業的供應鏈數字化轉型升級。

結語：

縱觀行業全局，零售物流的產業體系就目前來說還處于轉型初期，優先在行業內開始零售物流革新的是生鮮即時零售等前置倉玩家，但伴隨著AI智能體的不斷升級，以華為云為代表的AI數智化工具未來將成為零售賦能的核心推力。

華為云通過攜手合作伙伴，以“算法 + 場景” 的深度融合，讓 AI 成為零售企業的物流 “智慧大腦”，實現從 “算法優化” 到 “商業效益” 的轉化，為零售物流降本增效提供全新解法。而這種解法，從長期來看，亦將沿著供應鏈的上下游持續傳導，重構整個零售行業的成本結構，催生出更高效、更健康的零售新生態。