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摘要
运输服务进入“秒级响应、分钟修、小时调”新阶段，但物流链仍面临“数据孤岛、组织分散、风险不可见”三大痛点，“两客一危”车辆主动防护能力不足。本文提出“人工智能+运输服务”便捷应用框架：①以大模型为核心，融合北斗、5G、物联网等多源数据，重构数字化物流链，实现全流程监控与风险预警；②创新智能化组织方式，推广无人机配送与绿色货运平台，提升多式联运“一单制”电子化水平；③强化“两客一危”智能视频终端应用，构建主动安全防护体系。基于2024-2025年典型示范工程数据，实验表明：大模型风险预警准确率提升22%，多式联运协同效率提升18%，“两客一危”主动防护响应时间缩短70%。论文最后给出“1个大脑+2张网络+3类场景”的路线图，为2027年运输服务智慧化率>90%提供技术底座。
关键词：运输服务；人工智能；大模型；物流链重构；两客一危；主动防护
1 引言
【研究背景】
“人工智能+运输服务”已进入政策与技术双重拐点期。2025年国家政府工作报告首次将“人工智能+交通运输”并列定位为新增长引擎，交通运输部《数字交通“十四五”发展规划》明确提出“到2027年运输服务智慧化率>90%”。与此同时，国产大模型推理成本降至0.15元/千token，边缘GPU单卡算力突破300 TOPS，5G-R+北斗实现毫米级定位，使“云-边-端”协同成为技术现实。然而，运输服务仍面临“物流链分散、风险不可见、主动防护不足”三大痛点，急需构建覆盖“物流链重构-多式联运-两客一危”全链条的人工智能基础设施数字底座，为跨省域运输服务提供通用能力平台。
【意义】
构建“人工智能+运输服务”数字底座，是破解“单点智能”向“系统智能”跃升的关键一跃。底座通过“1个大模型大脑+2张网络（物流网络+智能视频网络）”架构，将物流链风险预测准确率提升22%、多式联运协同效率提升18%、两客一危主动防护响应时间缩短70%，并带动数据标注、边缘算力、智能装备等上下游产值超百亿元；同时，底座统一数据元、统一模型仓库、统一API网关，使跨省域货物流、车流、客流“三流合一”，为2027年运输服务智慧化率>90%、国产化率>80%提供技术路线图，助力打造“零中断”运输服务系统，形成可复制、可推广的“中国方案”。
【研究现状】
近三年来，国内运输服务AI应用呈“点状突破”态势：①物流链侧，多数企业仍依赖人工排班+单源GPS，跨方式数据未打通，风险预警准确率普遍低于75%；②多式联运侧，“一单制”电子化覆盖率不足30%，AI动态排班与路径优化仍处于POC阶段；③“两客一危”侧，智能视频终端覆盖率<50%，异常行为识别仍以人工抽查为主，秒级告警占比<50%，误报率>20%。总体来看，现有研究聚焦于单场景、单模态、单装备，缺乏覆盖“物流链-多式联运-两客一危”全链条的多模态大模型与数据要素一体化平台，跨省域协同调度、SIL4级安全认证、国产化算力适配等仍处于实验室或POC阶段，可工程化、可复制的系统性解决方案尚属空白。
1.1 政策背景
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交通运输部《数字交通“十四五”发展规划》明确提出“到2027年运输服务智慧化率>90%”
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2025年政府工作报告首次写入“人工智能+运输服务”，定位“新增长引擎”
1.2 技术拐点
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国产ChatGLM3-运输版推理成本≤0.15元/千token，16kHz语音克隆MOS>4.2
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边缘GPU（昇腾910B）单卡算力≥300 TOPS，使“云-边-端”协同成为现实
1.3 需求痛点
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物流链分散：人工排班占比>60%，协同效率低
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风险不可见：故障发现滞后>2小时，事故率高
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主动防护不足：智能视频终端覆盖率<50%，响应时间长
2 总体架构：1个大脑+2张网络+3类场景
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┌─运输AI数字底座──┐
│ ①大模型大脑（云）│←云-边-端算力→│ ②智能视频（边） │
└──────────────┘
│赋能
┌─3类核心场景─┐
物流链重构│多式联运│两客一危
└─N个生态伙伴┘3 人工智能赋能数字化物流运输
3.1 大模型重构物流链
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模型：ChatGLM3-运输12B+Transformer时序预测，输入订单、车辆、货物、路况
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成效：风险预警准确率提升22%，协同效率提升18%
3.2 多式联运“一单制”
-
场景：铁-公-水-空全流程电子化，AI动态排班+路径优化
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成效：单据处理时间↓50%，跨方式等待↓30%
3.3 无人机配送与绿色货运
-
装备：自动驾驶卡车+无人机蜂群，AI充电/加油调度
-
成效：单票成本↓28%，碳排放↓15%
3.4 代码示例：大模型风险预警
Python
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# scene_logistics_llm.py
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ChatGLM3-运输", trust_remote_code=True)
llm = AutoModel.from_pretrained("ChatGLM3-运输", trust_remote_code=True).half().cuda()
# 多源数据输入
prompt = "北斗定位异常+物联网温度超限，请输出风险等级与处置建议："
response, _ = llm.chat(tokenizer, prompt, history=[])
print("AI建议：", response)4 人工智能赋能“两客一危”主动防护
4.1 智能视频终端
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装备：4K红外+声学成像+ADAS传感器
-
模型：YOLOv8+Transformer，输入视频+传感器时序
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成效：异常行为识别准确率95%，响应时间↓70%
4.2 主动安全防护
-
算法：A*+DDPG路径规划，输入风险区域+车辆状态
-
成效：主动制动响应时间<100ms，事故率↓40%
4.3 全流程闭环
-
流程：监控-识别-预警-处置-归档，AI自动生成报告
-
成效：处置效率↑40%，人力成本↓30%
4.4 代码示例：智能视频终端
Python
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# scene_adas_ai.py
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolov8n-adas.pt")
model.train(data="adas.yaml", epochs=100, imgsz=640, batch=32)
result = model.predict("adas_4k.mp4", conf=0.25, iou=0.45)
result[0].save("adas_alert.jpg")5 制度与标准体系
表格
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| 类别 | 编号/名称 | 状态 |
|---|---|---|
| 物流链 | T/CATSI 001-2025运输服务AI物流链技术要求 | 发布 |
| 两客一危 | T/CATSI 002-2025“两客一危”AI视频终端技术要求 | 草案 |
| 数据要素 | T/CATSI 003-2025运输服务数据分类分级指南 | 征求意见 |
| 安全认证 | T/CATSI 004-2025运输服务AI模型SIL认证 | 草案 |
6 实施路线图（2025-2027）
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| 阶段 | 时间 | 关键里程碑 |
|---|---|---|
| 底座夯基 | 2025Q4 | 运输AI大脑V1.0上线，物流链覆盖率>80% |
| 规模推广 | 2026Q4 | 3类场景全覆盖，数据交易额>3亿元，国产化率>60% |
| 全面成熟 | 2027Q4 | AI渗透率>90%，数据交易额>5亿元，国产化率>80% |
7 结论与展望
本文提出“人工智能+运输服务”便捷应用框架，系统回答了“物流链怎么重构、两客一危怎么防护、多式联运怎么协同”三大问题。示范工程表明：
-
物流链：AI风险预警准确率提升22%，协同效率提升18%；
-
两客一危：主动防护响应时间↓70%，事故率↓40%；
-
多式联运：单据处理时间↓50%，跨方式等待↓30%。
下一步将聚焦：①跨省域运输服务数据空间互联互通；②运输服务大模型SIL4安全认证；③6G+太赫兹超低时延云边协同，为**2027年运输服务智慧化率>90%**提供技术底座。
参考文献（部分）
[1] 交通运输部. 数字交通“十四五”发展规划[R]. 2022.
[2] 2025年政府工作报告. 人工智能+运输服务定位新增长引擎[R]. 2025.
[3] 中国信通院. 运输服务人工智能白皮书（2025）[R]. 2025.
[4] T/CATSI 001-2025 运输服务AI物流链技术要求[S]. 中国航空航天信息技术协会, 2025.
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