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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(jīng)大區(qū)倉、中心倉、經(jīng)銷商的層層流轉(zhuǎn),才能最終擺上貨架,送到消費(fèi)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(yùn)量、廣覆蓋”的行業(yè)特性,但同時受限于不同區(qū)域、銷售淡旺季、天氣路況等客觀因素,無論是高達(dá)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(jīng)從流量時代轉(zhuǎn)向供應(yīng)鏈效率時代的零售行業(yè)來說,無疑是一大積累,而傳統(tǒng)零售物流又無法短時間內(nèi)實現(xiàn)效率升級,零售企業(yè)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(yǎng)龍蝦”?
伴隨著OpenClaw(龍蝦)熱潮席卷各行各業(yè),“養(yǎng)龍蝦”也成為了“科技改變生活”的代表,而內(nèi)里映射的,正是AI智能體對于企業(yè)效率和流程化規(guī)范的有力助推。而華為云則正是站位于此,通過AI技術(shù)進(jìn)行智能調(diào)度和需求適配,攜手宏達(dá)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(xiàn)狀。
在零售行業(yè),現(xiàn)在正面臨著流量見頂,終端毛利持續(xù)承壓的發(fā)展階段,零售戰(zhàn)爭也已經(jīng)從前端的流量爭奪,轉(zhuǎn)向了后端供應(yīng)鏈的貼身肉搏,但行業(yè)對于物流鏈的關(guān)注度,遠(yuǎn)沒有上游溯源和終端爭奪那么重視。
傳統(tǒng)的快消品因為有著高運(yùn)量、廣覆蓋的行業(yè)剛需,每天都有大量配送運(yùn)輸任務(wù),但無論是飲品、乳品還是食品企業(yè),其本身沒有專業(yè)的調(diào)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(qū)域、不同店面、不同距離的貨品需求,單僅是配送環(huán)節(jié),就要面對車型、載重、體積、經(jīng)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。
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這些變量疊加在一起,就形成了近乎天文數(shù)字的路線組合,即便是很多有著長期物流調(diào)度經(jīng)驗的熟手做起來也相當(dāng)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(qū)外排隊等計劃成了常態(tài),這不僅拉高了車輛與人力成本,更是導(dǎo)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(huán)節(jié)上”,天津宏達(dá)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(yè)早已打到機(jī)制的終端來說,能在物流環(huán)節(jié)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(dá)瑞信推出的AI智能路徑規(guī)劃方案,便是基于此,做出的“海量變量下的最優(yōu)解”。
從技術(shù)層面來看,AI智能路徑規(guī)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(yè)務(wù)數(shù)據(jù),融合多種算法實現(xiàn)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(shù)據(jù)大腦,可以同時進(jìn)行“距離最短”“車次最少”“時間最短”“消耗最少”等核心優(yōu)化目標(biāo)的并聯(lián)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(guī)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(jù)丁照祥介紹,得益于華為云天籌求解器的強(qiáng)大引擎,AI智能路徑規(guī)劃也可以進(jìn)行動態(tài)重規(guī)劃,可以實時接入地圖系統(tǒng),檢測交通擁堵、訂單變更等動態(tài)事件,一旦改變系統(tǒng)可以快速反應(yīng)并重新規(guī)劃路線,并同步傳遞給承運(yùn)方的司機(jī)們。
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同樣,AI智能路徑規(guī)劃方案作為華為云AI工具產(chǎn)品,也在不斷進(jìn)行優(yōu)化升級。對于企業(yè)而言,能夠提供的服務(wù)也并非只有物流運(yùn)輸路線規(guī)劃這一種,無論是往供應(yīng)鏈前端延伸的生產(chǎn)采購計劃、生產(chǎn)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(tǒng)進(jìn)行云資源搬遷,從而衍生出新的應(yīng)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(yè)難題”的技術(shù)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(jié)合城市產(chǎn)業(yè)鏈,提供充足AI算力、AI開發(fā)平臺和大模型算法服務(wù),無論是快消品生產(chǎn)周期、輕工業(yè)的產(chǎn)線檢測,還是能源領(lǐng)域的瓦斯?jié)舛阮A(yù)測大模型,都體現(xiàn)了華為云平臺的技術(shù)成熟度。
03Ctrl+C,實現(xiàn)從端到端的模式復(fù)刻
技術(shù)賦能,對于長久以傳統(tǒng)經(jīng)銷模式發(fā)展的零售領(lǐng)域而言,是一個不小的沖擊,但同樣也是一個不小的機(jī)遇。
對于零售企業(yè)而言,再炫的技術(shù),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(guī)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(xù)運(yùn)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(yè)智能場景生態(tài),依托提供AI解決方案,能夠牽手專業(yè)的合作伙伴來推進(jìn)行業(yè)解決方案、AI行業(yè)應(yīng)用以及專業(yè)服務(wù)交付。
反映到華為云與宏達(dá)瑞信共同推出的AI智能路徑規(guī)劃方案來看,意味著這套方案并不是單一為某一個企業(yè)量身打造的定制化項目,而是從底層架構(gòu)上就解決了可復(fù)制性的問題:底層是華為天酬運(yùn)籌優(yōu)化求解器提供的核心算力與求解能力,相當(dāng)于方案的 “心臟”;上層由宏達(dá)瑞信負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)對接、場景建模、前端應(yīng)用開發(fā)與可視化配置,相當(dāng)于方案的 “五官與四肢”。
這標(biāo)志著,對于不同行業(yè)、不同企業(yè)而言,只要有著配送需求,企業(yè)方掌都可以用Ctrl+C—Ctrl+V的方式進(jìn)行系統(tǒng)性的快速復(fù)刻。從技術(shù)段來說,華為云與宏達(dá)瑞信不需要復(fù)雜的二次開發(fā),就能快速適配企業(yè)的業(yè)務(wù)場景;而對于企業(yè)來說,也不需要重構(gòu)自己的IT系統(tǒng),只需要對接ERP、TMS等現(xiàn)有系統(tǒng)的訂單、車輛、商品數(shù)據(jù),就能快速完成部署上線。
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從分享現(xiàn)場的實機(jī)操作來看,一體化界面系統(tǒng)也并不是傳統(tǒng)刻板印象中的“繁雜交互界面”,整個“智能決策平臺系統(tǒng)”足夠簡潔方便,后端數(shù)據(jù)搭建完成后,企業(yè)只需要進(jìn)行簡單的操作學(xué)習(xí),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(tǒng)的零售行業(yè)而言,有著極高的可視性、可學(xué)習(xí)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(kuò)張,無論食品飲料、調(diào)味品,還是醫(yī)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(lián)動” 配送需求的行業(yè),都能快速適配,實現(xiàn)端到端的模式復(fù)刻。
更重要的是,這套方案帶來的,不只是配送路線的優(yōu)化,更是對整個零售物流體系的重構(gòu)。長期以來,國內(nèi)零售物流的運(yùn)作模式,一直是“經(jīng)驗主導(dǎo)、層層轉(zhuǎn)包” 的粗放模式,很多企業(yè)甚至把配送業(yè)務(wù)直接交給承運(yùn)商,根本無法對物流成本進(jìn)行精細(xì)化管控。
而AI 智能路徑規(guī)劃的出現(xiàn),把原來靠調(diào)度員經(jīng)驗判斷的 “黑箱”,變成了靠數(shù)據(jù)與算法驅(qū)動的 “透明化全鏈路管理”,變“被動配送”到“主動預(yù)判”,打破了原有物流體系的信息壁壘與經(jīng)驗依賴,讓零售企業(yè)真正掌握了物流鏈路的主導(dǎo)權(quán)。這種變化,不僅能實現(xiàn)極致的降本增效,更會加速整個零售行業(yè)的供應(yīng)鏈數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。
結(jié)語:
縱觀行業(yè)全局,零售物流的產(chǎn)業(yè)體系就目前來說還處于轉(zhuǎn)型初期,優(yōu)先在行業(yè)內(nèi)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(shù)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(yè)的物流 “智慧大腦”,實現(xiàn)從 “算法優(yōu)化” 到 “商業(yè)效益” 的轉(zhuǎn)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(yīng)鏈的上下游持續(xù)傳導(dǎo),重構(gòu)整個零售行業(yè)的成本結(jié)構(gòu),催生出更高效、更健康的零售新生態(tài)。
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