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资讯 当前，AI正从单点技术应用走向企业核心业务，成为产业智能化转型中的一项重要技术变量。对于企业而言，AI落地并非简单接入大模型，更关键的是让AI理解业务数据、沉淀行业经验、融入业务流程，并最终转化为可持续的生产力。
本期内容走进上海汉得，观察其如何依托云底座，推动物流城配排线从人工经验走向智能决策。
行业履约承压，排线优化迈向智能决策新阶段
在汽车制造、连锁零售、第三方物流等行业，城配排线是连接仓储与终端履约的重要环节。然而，传统排线模式仍面临调度依赖人工且效率受限、里程虚高与空驶浪费、时效违约与客诉上升、多约束难以兼顾、数据无闭环且优化无依据、大促爆单与临时成本失控、三方运力管控透明度不足等多重挑战。
随着配送网络扩大、订单需求波动以及时效要求提升，运输路径规划正从“单点排线工具”向“城配履约的决策环节”演变。城配排线的核心要求，不再只是“能否计算”，更在于计算速度、业务约束贴合度、动态重算能力，以及能否基于客户真实数据验证效果。
双引擎协同智算，构建城配智能排线方案
面对城配运输复杂业务需求，上海汉得携手华为云，打造物流运输优化AI解决方案，以华为云ModelArts和天筹求解器服务为底座，融合汉得“得?灵”企业级AI产品与服务体系，构建以“运筹优化引擎+大模型引擎”为核心、覆盖“昇腾算力—模型服务—汉得TMS”三个层级的全栈技术架构，将智能决策能力嵌入既有运输管理系统，驱动城配排线从人工经验向智能优化转变。
在云底座层面，华为云CloudMatrix智算云服务提供底层弹性算力，支持订单高峰场景下分钟级扩容，支撑包含3000余笔订单、数十项约束的城配网络完成分钟级全局排线求解；ModelArts提供模型训练、部署、监控全生命周期管理，保障双引擎7×24小时稳定运行；基于云VPC、数据加密与细粒度权限管控，确保订单与轨迹数据限定于企业租户边界内，满足数据合规要求。
在双引擎协同层面，运筹优化引擎面向多订单、多车辆、多约束场景，综合考虑车型、载重、温控、时间窗、司机工时、回程带货及多点取送等条件，对车辆配载、路径和订单分配进行全局优化，提高复杂场景下的排线求解精度。
大模型引擎承担语义理解与交互任务，支持自然语言下达调度意图，识别临时插单、交通管制、车辆故障等异常事件并触发动态重排，同时以业务语言解释决策依据，帮助调度员理解线路调整原因，将复杂算法输出转化为可理解、可采纳的业务方案，使排线智能决策“用得上、可执行”。
在业务应用层面，双引擎与TMS的智能排线、动态重排、在途可视、温控监控、运费结算及KPI考核等模块融合，形成“数据采集—智能决策—人工把关—效果回流”闭环：排线偏好与执行结果持续回流，系统自我学习迭代，推动业务模式从“人工修改系统”向“系统生成方案、人工审核把关”平滑过渡。
从2小时到5分钟：AI重构3000+门店城配排线
AI能力能否真正转化为业务价值，仍需在真实场景中进一步验证。
以某连锁零售企业华东供应链中心仓为例，其配送网络覆盖沪苏浙皖3000余家门店，采用自有车辆与第三方车辆相结合的混合运力模式，涉及约100台车辆、日均3000余笔补货订单，配送作业受冷链温控、门店收货时间窗等多项业务约束。
传统模式下，排线主要依赖资深调度员使用Excel手工完成，日均耗时2小时以上。面对订单波动与业务高峰，排线效率不足，往往需要临时增加车辆以保障履约。
针对上述场景与痛点，汉得将智能排线引擎作为AI决策能力，嵌入客户既有业务链路：在不替换原有业务系统的前提下，通过标准API对接既有OMS、WMS系统，接入GPS轨迹数据，由AI在订单量、车辆资源、时间窗、冷链温控等约束条件下完成排线优化求解，并将结果回传既有系统，供调度员审核与执行。该方案以排线决策流程重构替代业务系统重建，使AI能力进入真实调度场景。
方案采用“先POC验证、再逐步推广”的落地路径：基于上月真实订单数据，在相同订单量与业务约束下，对人工排线方案与系统优化方案进行离线对比，验证降本效果后再切换上线。上线初期保留调度员人工微调与审核机制，结合排线偏好和实际执行结果持续优化，推动调度模式由“人工修改系统方案”向“系统生成方案、人工审核把关”转变。
根据项目方披露的POC验证对比结果，在相同订单量与业务约束下，AI嵌入后城配排线效率与运营指标均有所改善：日均排线耗时由2小时以上缩短至5分钟；总配送里程下降8%—15%；车辆空驶率下降20%—30%；时间窗履约率提升至98%；大促期间，通过系统识别运力缺口，减少不必要的临时加车成本，临时运力溢价下降约30%。
技术与业务深度协同，探索AI规模化落地路径
从人工经验排线到双引擎智能决策，汉得的实践呈现了AI进入供应链核心业务的应用路径：由运筹优化引擎求解复杂业务约束，大模型引擎强化智能交互与动态调度能力，通过真实数据验证、人工把关与效果回流，使AI能力嵌入运输管理流程，转化为可执行的全局决策能力。
该案例进一步表明，企业AI落地的关键并非单一技术能力的叠加，而在于技术与业务的深度协同：以高频、高约束、高成本的真实场景为切入点，借助公共云底座提供的算力与模型服务，推动AI由辅助工具向业务决策环节延伸，进而持续释放可衡量、可复制的产业应用价值。
2026年“828 B2B企业节”开幕式上，来自政府部门、华为云及公共云产业联盟的代表携手启动公共云“企业AI百场景落地”产业推进行动。以此行动为牵引，公共云产业联盟推出的《公共云·企业AI百场景》专栏（简称“公共云100场景”），聚焦企业AI落地的真实场景，解读云如何为AI提供底座支撑，以及AI如何进一步转化为业务价值，为企业提供可复制、可落地、可规模化的产业应用范式。
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