暑期搬屋旺季人手承压，香港搬运行业试水AI+硬件破解效率困局

暑期搬屋旺季人手承压，香港搬运行业试水AI+硬件破解效率困局

进入2026年暑期，毕业换租、家庭换楼、留学生回港等多重需求叠加，香港迎来全年搬屋业务最高峰。旺季订单集中爆发的同时，行业长期存在的人手紧张、调度低效、职业劳损风险高等问题也再度凸显。香港消费者委员会过往调查显示，临时加价、工期延误、物件损坏常年位居搬屋投诉前列，而旺季人手不足往往会进一步放大这些问题。

面对旺季考验，本土搬运企业开始探索科技解法。成立于2020年的港昇搬运，近年逐步将AI辅助调度、外骨骼、爬楼机等技术设备落地到日常业务中，试图打破“订单涨就靠加人加车”的传统增长模式。近日，港昇搬运CEO林伟成接受专访，拆解传统体力行业的数字化落地路径。

把“凭经验派单”变成“数据打底”

在搬运行业，调度一直是靠经验吃饭的岗位。客户在WhatsApp发来地址和几张照片，调度员凭经验估算需要多少人、什么车、多久能完成。订单量少的时候尚可应对，一到旺季单量集中，隐藏的楼宇限制、特殊需求很容易被遗漏，最终导致到场加价、车辆不合适、人手不足等问题。

“客户看到的是一辆车几个师傅，调度员看到的是十几项互相影响的限制条件。”林伟成表示，楼层有无电梯、停车场限高、管理处允许搬运的时段、家具能不能进电梯、停车距离有多远，任何一项信息有偏差，原定方案就可能失效。

港昇目前引入Gemini大模型作为调度辅助工具，核心不是让AI自动派单，而是帮人做资料整理与风险排查。团队先把客户提供的文字、照片、现场信息录入系统，AI会自动梳理成标准化的项目条件，同时标记出信息缺口——比如只说了楼层没说有没有电梯、只发了冰箱照片没标尺寸、只说了搬写字楼没提货梯预约时间，再由调度员针对性向客户核实。

除此之外，AI还会辅助计算行车时间、人员与车辆配比、不同项目之间的档期衔接，给出初步调度建议，最终方案仍由调度员确认。林伟成坦言，AI能算路线、能比对数据，但判断楼梯承重、评估高空作业风险、处理客户临时变更，这些依然必须由人来负责。

“旺季单量翻番，调度员最容易忙中出错漏信息。”他表示，“AI相当于给调度配了个助理，把重复的整理、核对工作接过去，让人把精力放在风险判断和客户沟通上。”

减负降风险，比“增力气”更有价值

如果说AI解决的是后台调度效率，外骨骼、爬楼机等硬件，则直接改变了前线的作业方式。

香港楼宇形态复杂，唐楼无电梯、村屋货车到不了门口、老式大厦电梯空间狭小，都是搬运常态。以往面对重型家具、高楼层搬运，全靠师傅人力硬扛，不仅效率低，还很容易造成腰部、关节劳损。香港劳工处《人力提举操作风险评估》指引也明确指出，重型负载、不良姿势、重复动作都会提升受伤风险，雇主应尽可能采用机械辅助设备。

很多人觉得外骨骼是“让人变大力士”的装备，但在林伟成看来，设备的核心价值从来不是增加负重，而是降低身体负担。外骨骼通过机械结构把腰背、下肢的部分受力转移到支撑部位，主要是辅助维持姿势、减轻重复搬抬的劳损，让师傅长时间作业后不会因为疲劳导致效率下降、失误增多。

针对唐楼无电梯的场景，港昇配置了专用爬楼机，用于冰箱、洗衣机、重型纸箱及商业设备的楼梯运输。以往深水埗这类旧区唐楼，搬一台百公斤的双门冰箱，通常需要3名师傅耗时一个半小时，还要承担磕碰、受伤的风险；引入爬楼机后，由2名人员配合操作，约20分钟就能完成，且全程由设备承托重量，稳定性和安全性都大幅提升。

“我们上设备，从来不是为了让师傅搬更重的东西。”林伟成强调，“该两个人抬的，不会因为有设备就改成一个人。设备解决的是重复劳损和安全风险，让师傅不用拿身体换生计。”

他同时坦言，设备有明确的适用边界。外骨骼对穿戴者体型、作业空间有要求，狭窄转角、湿滑地面就不适合使用；爬楼机需要提前测量楼梯宽度、转角空间，不是所有唐楼都适用。每台设备的使用场景、操作规范、风险排查，都需要专门培训，不是买回去放上货车就能用。

人机协作，而非技术替代

从AI调度到智能硬件，港昇始终没有脱离“人是核心”的逻辑。在林伟成看来，搬运行业永远不可能变成无人作业，技术的角色永远是辅助，而非替代。

AI能识别资料缺口，但判断现场风险、和客户沟通需求，必须靠人；爬楼机能承担楼梯运输的重量，但把控方向、调整重心、处理突发情况，依然要靠现场师傅；外骨骼能减轻身体负担，但作业节奏、路线规划，还是要由主管统筹。

技术落地也不止是采购设备这么简单。背后对应的是整套管理体系的升级：调度系统要同步管理车辆、人员、设备三类资源，确保设备能随车出勤；要建立设备维护、人员培训、资质认证的完整流程，避免操作不当引发风险；甚至报价环节就要提前识别场景，判断是否需要配备设备，把成本核算清楚。

“很多人觉得传统行业搞科技是噱头，其实确实有很多公司买了设备放着积灰。”林伟成表示，“因为调度、报价、培训、现场管理没跟上，设备根本用不起来。科技不是摆出来看的，要嵌进每一个工作流程里。”

据了解，目前港昇的AI调度与智能硬件仍处于逐步落地阶段，相关效率、安全数据还在持续积累。林伟成表示，最终效果要用实际数据说话：调度准确率有没有提升、旺季投诉有没有下降、员工劳损率有没有降低、项目准时完成率有没有提高，这些才是科技落地的真正指标。

传统服务业的科技升级，重在落地而非概念

近年AI赋能实体经济、传统产业数字化升级一直是产业热点，但落到搬运这类极度依赖现场场景的体力行业，真正落地的案例并不多。很多企业停留在“有概念、无应用”的阶段，把科技当成宣传噱头，而非真正的生产工具。

港昇的尝试提供了一个务实的样本：不追求“无人化”“黑科技”的概念，而是从行业最痛的点切入——调度容易漏信息，就用AI做资料整理；师傅容易劳损，就用机械辅助设备减负。技术不需要颠覆行业，只要能解决一个具体问题、降低一分风险、提升一点效率，就有落地的价值。

随着香港人力成本持续上涨、职安健监管不断收紧，再加上旺季需求的周期性波动，单纯靠加人加车的粗放增长模式已经越来越难以为继。用AI优化后台调度、用智能硬件降低前线负担，把人的价值从重复体力劳动转向现场判断、风险管理和客户服务，或许是传统搬运行业升级的可行方向。

“搬运永远需要体力，但不能只有体力。”林伟成表示，“未来的搬运师傅，既要懂操作设备，也要懂风险判断，还要会和客户沟通。科技不是淘汰人，是让这个行业能更体面、更安全地做下去。”