人工智能赋能港口、铁路、公路提质增效

开栏的话

人工智能正在快速渗透物流各核心环节，我国现代物流体系的数智化建设，已经从局部单点的技术试用，迈入全链条协同推进的新阶段。

如今人工智能逐步打通分散在各环节的物流节点，让干线物流的长距离调度更精准、末端配送的响应更灵活、仓储环节的空间利用与作业效率同步提升，推动整个物流行业从过去依赖人力经验的传统模式，转向数据驱动、自主协同的现代运行体系。

自今日起，本报推出系列报道《观察·AI与物流数智化》，探寻AI赋能物流业发展的密钥。

文 / 现代物流报记者 朱睿颖

人工智能的触角从单台自动化设备延伸到生产调度全周期，我国干线物流正在经历一场覆盖枢纽、通道、运力全体系的系统性升级。

从港口的数智化中枢改造，到铁路干线的智能运维与冷链突破，再到多式联运断点打通，最终通过网络货运平台实现全域运力协同，AI正在把过去分散运行的干线物流各个节点，编织成一张自主感知、自主决策、自主优化的智能网络，推动物流行业从人力驱动全面转向数智驱动。

筑牢多式联运智慧底座

港口作为交通物流的核心枢纽，是多式联运链条上最关键的衔接节点。

过去港口作业与多式联运调度分属不同体系，数据壁垒高、衔接等待长，是长期制约干线物流整体效率提升的核心卡点。人工智能通过数据，将订单、船期、班列、车辆、箱源、场站和货物动态连接起来，让物流状态看得见、运输资源调得动、各参与主体协同得起来。

“湖北港口集团目前数智化应用已经覆盖港口生产、多式联运组织、物流信息服务等多个环节。”湖北港口集团科技创新部主管孙乾龙介绍道。

以阳逻港为例，湖北港口集团持续推进港口核心操作系统、岸桥和龙门吊远控、IGV自动驾驶、智能理货和无人闸口等应用。目前阳逻港11个泊位实现智能理货全覆盖，16个闸口实现无人值守，通关电子化率超过80%，过闸效率提升80%。

智慧港口带来的变化，不只是减少现场人工，更重要的是把船舶计划、堆场计划、装卸作业、车辆预约和闸口通行等环节的数据连接起来，让港口生产逐步从依靠人工经验向数据驱动、智能协同转变。

“在平台协同方面，我们建设运营‘云港通’等数字化服务平台，推动港口、海关、海事、船公司等主体信息互联互通。”方舟智能云港通相关负责人赵宇飞表示，在海铁联运方面，山东港口围绕流程线上化、作业自动化和调度智能化，利用数字孪生和智能算法优化堆存策略，协同配置轨道吊、智慧引导车等设备资源。

“云港通”口岸协同是其中一个有代表性的场景。平台打通船公司、船代、码头、场站等物流链上下游之间的信息通道，过去需要半天办理的提箱手续缩短至5分钟；深化自贸区、海关、港口业务协同，实现海关、港口、查验区等多方查验信息互联互通，使查验物流周转效率提升35%；目前，云港通拥有2.6万家企业、57万个人用户，400余项功能覆盖监管、港口、航运、贸易、金融全链条。

在全国多式联运试点推进过程中，数智化正在发挥越来越重要的基础支撑作用，人工智能作为重要工具，推动港口、铁路、公路、船公司、海关、海事和内陆港之间的班列计划、船期、箱源、场站作业及通关信息可以更加及时地交换，多式联运正在由“物理连接”向“数据连接”和“业务协同”深化。

助力冷链物流全程可控

铁路作为我国长距离干线物流的核心骨干，承担着大宗物资、跨区域长途货物运输的核心使命，正在通过人工智能技术完成从传统调度模式向数智化全域运维的深层转型，为多式联运体系提供更稳定、更高效的大运力支撑。

近年来，国内铁路冷链近年来增长势头强劲，依托中老铁路、西部陆海新通道等国际通道，以及国内冷链班列常态化开行，铁路凭借大运量、全天候、受天气影响小、综合成本优势，成为生鲜、冻品、医药等高价值货物跨区域长距离运输的重要选择，公铁多式联运的模式越来越普及。行业整体正从过去随车人员值守、人工记录、粗放控温，向无人值守、远程智控、全程可追溯转型。

“人工智能在铁路冷链里，承担装备‘智慧大脑’的角色。”中车石家庄公司冷链事业部工作人员介绍道：“智能温控、预测性故障诊断、全链路数据智能分析、辅助运营决策等AI功能让铁路冷藏集装箱从单纯的制冷箱体，升级为具备自主感知、自主调控能力的智能运输单元，支撑铁路冷链无人值守模式落地。”

此前国内铁路冷链运输运行状态不透明、故障预警能力弱，中途温度失控的隐患始终存在。随着中车石家庄公司自主研发的国产化制冷机组智能控制、冷藏集装箱在途智能运维、芯冷云信息化平台数据分析、装备生产AI质检等落地应用，把过去依赖进口设备的“黑箱式”控温，变成全程可视、可调、可溯的智能化管理。

针对冻肉、速冻食品等冻货运输场景，芯冷云平台持续分析机组负载、环境温度，动态优化机组能耗，同时配合故障预判模型实时识别压缩机、油路、供电异常，冷机故障预警准确率95%以上，提前发现潜在隐患，避免长途运输中途停机。对比传统固定模式控温，同等运输条件下能耗下降约12%；温湿度数据自动上链，满足冻品全程溯源监管要求，现场操作人员只需一键切换冻货模式，无需复杂参数调试。

针对进口生鲜、特殊医药物资等对温度敏感的高附加值运输场景，中车石家庄公司更是用AI搭建起覆盖运输全程的温度检测网络。

以中老铁路跨境榴莲运输为例，搭载国产化柴电一体制冷机组的 45尺冷藏集装箱，用AI算法动态调控箱内温度与新风配比，适配榴莲呼吸特性，避免冻伤或者熟度失控。运输全程箱内温度波动控制在±1℃以内，创造榴莲11天0货损的运营记录。同时，货主可通过芯冷云平台AI远程监控冷箱，实现货品跨境无人值守。

在人工智能助力下，过去受限于装备性能难以覆盖的长距离跨境冷链运输场景，如今正在逐步成为现实，铁路冷链运输优势进一步放大。

搭建智慧协同的桥梁

过去我国干线公路货运市场高度分散，数千万个体司机和中小物流企业各自为战，信息不对称导致的运力空驶、资源浪费是行业长期存在的结构性痛点。

网络货运平台作为链接千万级分散干线运力的核心载体，正在依托人工智能技术，从过去的线上化信息撮合平台，进化为支撑物流运输体系高效运行的智能调度中枢，把分散在全国的公路短倒运力与港口、铁路枢纽的作业计划高效协同起来。

中储智运相关负责人介绍道：“对比过去‘货主找车、司机找货’的人工撮合模式，中储智运创新建成的中储智运数字物流基础设施平台，成为国家物流网、数字物流网的核心骨干节点与关键组成部分，具备显著的模式创造性、技术先进性与生态引领性。”

这一AI+多式联运系统能够基于用户复杂运输需求，智能调用公路、水路、铁路等多源运力资源数据，通过“智慧组网路由”物流大数据算法一键生成“时效优先”“价格优先”等多维度多式联运方案，并智能进行运力匹配、路径规划，有效破解“一单制”落地难题。与传统模型算法相比，多式联运方案客户采纳率提高9%，运单匹配成交率提升10%，帮助客户平均降低运输成本5%。

随着业务量指数级增长、业务复杂度提升，车货匹配必须在秒级内给出最优解，计算复杂度和动态实时性要求极高。

为解决业务与技术的双重难题，中储智运以AI赋能，升级优化智能配对算法模型，通过深度推荐模型、向量检索和在线学习机制，能够实现秒级精准匹配与排序，并根据实时反馈自我迭代，不断优化匹配效果。随着AI技术的深入应用，2025年，智能配对覆盖货物品类从七大类300种增加至十大类430种，智能匹配成交率提升10%，匹配时间缩短30%。

人工智能正在推动我国干线物流完成全链条系统性升级，多式联运一体化实现底层效率突破、铁路冷链细分赛道加速落地，网络货运平台完成干线公路运力集约化整合……各运输赛道依托人工智能完成独立能力迭代，协同构建起分工清晰、高效运行的现代物流体系，为实体经济提供更稳定、更高效、更低成本的物流支撑。