AI+物流=?

物流是实体经济的经络。经络不通，则百业难兴；数据不活，则产业不振。日前，第九届数字中国建设峰会数字交通与物流分论坛在福州召开。这场汇聚政府、学界、央企与科技先锋的对话，没有停留在“交通物流数字化转型要不要转”的讨论层面，而是直指“怎么转、谁来转、转向哪”的核心命题。

当数据要素从辅助工具跃升为核心驱动力，当人工智能从概念走向大模型落地，中国交通物流的数字化转型升级，正在经历一场从“点状试点”到“网状协同”、从“流程再造”到“智能重塑”的深刻变革。

“当前数据的孤岛、数据的壁垒问题突出，智能化的鸿沟也在加剧，数字交通与物流建设任重道远。”中国数联物流信息有限公司（以下简称“中国数联”）党委副书记、总经理张义在论坛上表示，中国数联以国家级物流数字基础设施筑牢行业底座，以汇聚交通物流和供应链领域数据链接行业资源，以先进的人工智能等数智技术推动行业革新，通过联通公路、铁路、水路、航空、口岸等领域数据资源共享和开发利用为核心，依托物流行业可信数据空间的连接触达能力，编制开放互联的交通行业数据流通网络，汇集多元化的交通物流和供应链数据，打造跨部门、跨区域、跨运输方式互联互通的行业数据资源体系。

长期以来，物流行业面临一个“难题三角”：既要效率高，又要服务优，还要成本低，传统的扩张模式已经难以为继。与会代表表示，尽管我国已建成全球最大的高速铁路网、高速公路网和邮政快递网，但全社会物流总费用与GDP的比值仍有较大下降空间。降低物流成本，不再是简单的“修路架桥”，而是要通过数据打通“经脉”。

国家数据局相关负责人在论坛上明确回应了这一痛点。他表示，国家数据局联合多部门出台物流数据开放互联政策，发布国家物流公共数据共享开放清单，推动10类高价值物流公共数据跨部门、跨区域、跨行业协同。“以数据要素和数据技术为牵引，共同推动交通物流数字化发展”，成为国家层面的破题思路。

福建省的实践提供了区域样本。福建省人民政府党组成员、副省长魏晓奎介绍，福建通过多式联运“一单制”改革，使货物周转时间缩短33%，物流成本降低10%；率先启用首个省级客货邮融合数字化平台，农村客货邮服务提前3年实现了建制村的全覆盖，快递进存成本下降46%以上。

然而，数据流通不仅是技术问题，更是信任问题。中国数联推出的“物流行业可信数据空间”正是为此而生。

作为全国唯一物流行业可信数据空间试点，中国数联以多源数据汇聚、可信安全流通、全链路追溯管控为核心能力，覆盖港航、公路、铁路、航空及多式联运全领域，运用区块链、隐私计算、人工智能等技术，建立全流程可追溯、权限精细化管控的数据安全合规机制，有效打通物流数据壁垒。

这标志着行业转型正从“物理层面的基础设施补短板”，迈向“数字层面的信任机制建生态”。

如果说数据流通是转型的“地基”，那么人工智能就是撬动效率跃迁的“杠杆”。论坛上，从工程院院士到企业技术负责人，几乎所有的发言者都指向同一个判断：AI正在重塑交通物流的底层逻辑。

深圳大学教授杜彦良在主旨报告中指出，智慧交通的核心不再是设备的智能，而是系统更聪明。从感知到认知，从决策到协同，再到进化，未来的交通系统需要具备“像人一样的智慧”。他表示，当前面临的最大挑战不是技术不够先进，而是在复杂交通环境中如何保证数据的可靠性、实时性和泛在性，要让数据“不仅要看得见，更要看得准、控得住、用得稳。”

这一判断在产业实践中得到了验证。中国数联党委常委、副总经理韩敬华分享了一个案例：在大型港口集团的集装箱码头，桥吊调度这一过去需要资深运筹专家反复测算的复杂问题，如今通过“运筹优化专家大模型”，业务员只需输入优化目标和约束条件，模型即可自动生成最优方案。随着迭代次数增加，吊桥无效移动大幅减少，仅一个港口每年就能节省数百万元能耗成本。

这一案例揭示了AI赋能物流的本质变化：从“辅助人的决策”走向“替代人的计算”，从“经验驱动”走向“算法驱动”。韩敬华透露，中国数联已推出“数联大模型家族”，构建了覆盖口岸贸易、运筹优化等八大场景的模型体系，并计划打造“一十百千”AI专项行动——一个行业大模型、十个高质量数据集、百个高价值智能体、服务千万级客户。

北京大学教授黄罡则提出了“AI原生数据基础设施”的概念。他指出，交通物流是一个开放复杂的系统，传统信息化的“简单系统”思维无法破解。真正的突破口在于，让大模型不仅能处理“公域数据”，更能安全、高效地利用企业和机构的“私域数据”。

“未来的竞争，已经从模型能力转向了私域数据的供给能力。”这一观点为行业指明了下一阶段的核心战场。

数字化转型，从来不是一家企业、一个城市的事。论坛传递出的最强烈信号是：单点突破的时代已经过去，全面协同的时代正在到来。

这种协同体现在三个层面。

首先是国家通道协同。论坛期间，中国数联联合西部陆海新通道、新亚欧陆海通道、东北陆海大通道的代表企业，共同发起了“国家三大通道物流可信数据互联互通合作倡议”。这是国家战略性骨干通道首次在数据层面达成协同共识，标志着“通道带物流、物流带经贸、经贸带产业”的逻辑正在从物理联通走向数字贯通。

其次是国家物流枢纽协同。“国家物流枢纽数据互联创新联合体”正式发布，由北京交通大学、中国数联及12个国家物流枢纽承载城市共同发起。此前，16个试点城市已经在多式联运“一单制”、产业数据融合、国际物流便利化等领域形成了可复制的经验。武汉的“巴西牛肉提前三天抵汉”、临沂的“车货匹配时间缩短60%”、金华的“集卡进场等待时间压缩至30分钟以内”……这些鲜活案例证明，只有枢纽互联、标准共建、机制协同，才能真正释放数据要素的乘数效应。

第三是产学研用各界生态场景协同。中国数联建设的国家物流可信数据空间已上线试运行，汇聚货主货代、运输企业、金融机构、科技企业等各类生态主体超1000家。通过构建全流程可追溯的数据跨域可信流通机制，此次发布的物流供应链领域十大应用场景，将精准破解行业协同不畅、信任缺失等痛点，助力物流降本增效，保障供应链韧性与安全。同期，北京交通大学大数据与人工智能创新研究院生态合作伙伴计划正式启动，“学术研究+技术攻关+产业落地”的闭环模式，正在为行业输送源源不断的创新动能。

正如交通运输部科学研究院交通信息研究中心主任尚赞娣所言，数据安全不是流通的对立面，而是高质量流通的前提。随着数据流通范围扩大，安全风险也在叠加。她透露，基于人工智能大模型的分类分级智能体，已能将数据识别准确率提升至95%以上，效率提升20倍。这为大规模数据流通提供了“安全底座”。

来源：中国水运报

作者：全媒记者 王有哲

责编：杨柳

审核：陈珺

重点推荐