AI赋能多式联运智能衔接与调度

20XX/XX/XXAI赋能多式联运智能衔接与调度汇报人:XXXCONTENTS目录01

宣讲开场与介绍02

多式联运的基础认知03

AI的整体应用框架04

多式联运的落地场景CONTENTS目录05

AI应用的效益分析06

未来发展方向展望07

总结与交流互动宣讲开场与介绍01分享人身份介绍AI多式联运领域学术背景分享人为XX大学交通工程系教授，深耕AI与多式联运融合研究十余年，发表核心期刊论文数十篇。多式联运企业实践经历曾任职于国内头部物流集团，主导过基于AI的港口-铁路联运调度系统落地项目。行业标准制定参与经验作为核心成员参与《AI赋能多式联运智能调度》行业规范编写，推动行业标准化发展。本次分享内容概述AI多式联运智能调度技术核心解析将详解AI算法如何优化车、船、货的匹配逻辑，以顺丰智慧物流调度系统为例展开说明。多式联运衔接痛点的AI解决方案聚焦中转延误、信息断层等问题，介绍AI如何通过实时数据打通实现高效衔接。AI赋能多式联运的落地案例展示分享中远海运借助AI实现跨港口联运效率提升30%的真实实践成果与经验。多式联运的基础认知02定义与本质特征指依托两种及以上运输方式，通过全程统一计划、衔接调度，实现货物门到门的高效运输模式。全程统一责任制以单一合同为基础，由多式联运经营人对货物全程运输的责任统一承担，如中远海运的联运服务。衔接与协同核心核心在于不同运输方式间的无缝衔接，比如中欧班列与海运、公路运输的高效转场调度。多式联运的核心概念传统衔接调度的痛点信息孤岛导致协同低效公路、铁路、海运等各运输环节信息不互通，如港口与货车调度脱节，延误货物中转时效。人工调度缺乏全局优化依赖人工经验安排运力，像跨区域货运常出现空驶、运力闲置，大幅增加运输成本。应急响应机制滞后遇恶劣天气、道路故障等突发状况时，无法快速调整方案，易引发大面积运输延误。AI的整体应用框架03需求层对接设计

多式联运主体需求采集与分类对接货主、物流企业、港口枢纽等主体，采集时效、成本、运力等需求并精准分类。

跨运输方式需求协同适配针对公路、铁路、海运等运输方式需求差异，借助AI算法实现需求的协同适配。

动态需求实时响应机制搭建建立实时需求监测模块，像顺丰智慧物流系统一样，快速响应突发的运输需求变动。多源异构数据标准化处理统一公路、铁路、港口等多渠道数据格式，参考欧盟TEN-T数据标准实现数据互通。实时动态数据采集接入部署物联网传感器，同步采集集装箱定位、船舶到港等动态数据，保障数据时效性。数据安全合规加密存储采用区块链加密技术存储运单、货权等敏感数据，符合《数据安全法》相关合规要求。数据层整合方案决策层调度逻辑多式联运路径动态规划依托AI算法实时整合路况、运力数据，如顺丰智运系统，为货物规划最优联运中转路径。多模式运力智能匹配AI根据货物属性、时效需求，自动匹配铁路、公路、海运资源，像菜鸟国际的运力调度系统。突发状况应急调度决策AI实时监测运输异常，如极端天气、路段故障，快速调整运力与路线保障运输通畅。执行层协同输出

多式联运工具动态调度AI可根据实时路况、货物需求，调度无人机、无人货车等，如京东物流的智能配送车队高效衔接运输。

装卸作业智能协同AI统筹港口、仓库的装卸设备，优化作业流程，像上海港的自动化码头实现装卸环节无缝衔接。

跨运输节点信息同步AI实时同步铁路、公路、海运等节点数据，避免衔接延误，保障中欧班列全程运输高效顺畅。多式联运的落地场景04货运列车与公路卡车动态配载依托AI算法实时匹配货量与运力，如中铁联合物流通过该模式提升公铁衔接效率超30%。枢纽场站智能调度协同AI系统统筹场站装卸、转场节奏，像郑州国际陆港实现公铁中转作业时长缩短40%。全程运输路径动态优化AI实时整合路况、铁运时刻信息，为货主规划最优衔接方案，降低中转延误率。公铁联运衔接调度江海联运港调度

船舶到港智能预判调度基于AI算法分析水文、气象及船舶航速，提前72小时精准预判到港时间，优化宁波舟山港泊位分配。

集装箱转场高效协同调度AI联动港口龙门吊、驳船系统，实时匹配集装箱中转需求，上海洋山港转场效率提升超30%。

江海联运动态运力调配AI实时整合江海航线运力数据，根据货量波动灵活调整驳船班次，降低广州港空载率约15%。枢纽场站货物转场

集装箱铁水联运智能转场调度依托AI算法实时匹配铁路班列与港口泊位，如青岛港实现集装箱转场效率提升30%，减少等待时长。

公路-航空枢纽货物智能中转衔接AI系统根据航班动态、路况调整货车配送计划，首都机场枢纽实现航空货物中转时效缩短25%。

中欧班列枢纽换装智能化管控AI监测换装设备状态并优化作业流程，阿拉山口枢纽让中欧班列换装作业耗时降低20%。公路与铁路运力动态对接依托AI系统实时匹配公路短途运力与铁路干线运力，像中欧班列国内段就通过该模式提升集散效率。港口与内陆堆场运力联动AI根据港口到港货量智能调度堆场拖车与内河驳船，上海港以此实现货物快速中转疏港。航空与地面配送运力协同AI统筹航空货机排班与城市配送车辆调度，顺丰航空借助该模式保障生鲜货物次日达。多主体运力协同异常情况应急调度

恶劣天气下的运力紧急调配遇暴雪、台风等极端天气，可依托AI实时调整高铁、海运运力，像2023年长三角暴雪时的运力联动。

货物突发损坏的中转补运调度当货物在运输中破损，AI可快速匹配就近仓库的同规格货物，协调公路运输紧急补运至目的地。

枢纽站点故障的路径重构调度若港口、火车站点突发故障，AI能实时演算最优替代路径，如2022年深圳港故障时的跨境铁路转调。AI应用的效益分析05运输效率提升

路径动态规划优化依托AI算法实时整合路况、天气数据，如顺丰用AI规划配送路线，单趟运输时长平均缩短12%。

装卸环节智能调度AI系统可自动匹配货型与装卸设备，像京东亚洲一号仓，装卸作业效率提升超20%。

多式联运节点衔接提速AI实时同步各运输节点信息，中欧班列借助AI实现铁海联运中转时间压缩15%左右。物流成本降低

优化路径规划减少燃油消耗AI通过实时路况、天气数据规划最优路线，如顺丰用AI调度后长途干线燃油成本降低约8%。

空驶率智能管控AI匹配供需信息，精准调度车辆，菜鸟网络依托AI使同城配送空驶率下降12%左右。

仓储周转效率提升AI预测库存需求，合理分配仓储空间，京东物流借助AI让仓储运营成本降低近10%。服务稳定性优化AI实时故障预警与响应依托AI算法实时监测运输节点状态，如中远海运的智能系统可提前72小时预警设备故障并快速处置。动态运力智能补位调度AI根据突发运力缺口自动匹配备选资源，像京东物流多式联运体系可实现1小时内完成运力补位。极端天气下运输路径动态调整AI结合气象数据实时优化运输路线，中铁联运借助该功能降低了暴雨天气下的运输延误率超30%。未来发展方向展望06行业应用趋势预判

全链路智能调度场景普及依托AI算法实时整合海陆空运输数据，像中远海运已试点实现跨航线货物动态调度优化。

多式联运节点自动化衔接AI驱动无人装卸、智能闸口普及，如郑州国际陆港的智能卡口已实现货车秒级通行核验。

定制化联运方案自主生成AI根据货主需求自动匹配最优联运组合，顺丰已推出基于AI的个性化跨境联运定制服务。总结与交流互动07AI调度算法优化成果总结依托强化学习等算法优化多式联运调度，如中远海运通过AI实现航线运力匹配效率提升30%。多式联运衔接节点智能化升级总结聚焦港口、货运站等节点，以AI技术打通数据壁垒，像宁波舟山港实现货物中转时长缩短25%。AI赋能降本增效核心价值总结通过AI动态调整运输方案，据统计头部物流企业借助AI可降低多式联运综合成本18%左右。核心内容总结