9月3日-4日，以“科技领航·向新向优·数智共生”为主题的2024现代物流科技创新与枢纽经济发展大会在安徽合肥召开。会上，中国物流与采购联合会公布“2024年度中国物流与采购联合会科学技术奖”结果。中交兴路申报的“基于物流数据要素驱动的民生多场景数智服务AI模型库”项目，荣获科技进步一等奖！中交兴路副总裁葛金玉同时代表公司在本届大会上带来主题为《物流AI进行时：数据要素×民生多场景》的报告，深入介绍中交兴路在社会民生领域的物流数据要素应用创新与行业实践。

中国物流信息中心党委书记、主任，中国物流与采购联合会智慧物流分会秘书长刘宇航，在大会主论坛介绍中交兴路“基于物流数据要素驱动的民生多场景数智服务AI模型库”

AI叠加“数据要素×”，应用场景至关重要

近年来，随着“数据二十条”、“数据要素×三年行动计划”等关键政策的出台，国家层面大力推动数据要素的产业赋能。在国内全面进入数字经济新时代的大背景下，AI技术的不断进步，极大提升了数据价值洞察的深度和精度，更进一步驱动产品和服务模式的创新，使数据要素能够更高效地服务于社会民生的众多场景之中，成为促进经济增长的新动能、新引擎。

中交兴路副总裁葛金玉

带来主题为《物流AI进行时：数据要素×民生多场景》的报告

“要充分激活数据要素价值，首先离不开场景需求的支撑，否则难以真正驱动数据要素的高效流通和应用。”葛金玉在报告中表示，“在推动物流数据要素赋能不同行业的过程中，我们发现物流与社会民生密不可分。”对物流数据要素的应用，不仅帮助生产制造企业的物流环节提质增效，在强化政府部门对于社会生产与流通的监管能力方面，也发挥着重要的应用价值。作为保障好社会民生健康发展的一体两面，企业生产流通与政府行业监管离不开物流数据要素的支撑。对“基于物流数据要素驱动的民生多场景数智服务AI模型库”的研发，正由此应运而生。

化解行业痛点，打造民生领域AI模型库

物流行业发展不仅关乎国民经济的繁荣，更直接关系到人民群众的生产生活质量和幸福感的提升。中交兴路打造“基于物流数据要素驱动的民生多场景数智服务AI模型库”，以化解行业痛点的“三部曲”，推动物流数据要素在社会民生领域的高效赋能。

第一，深入挖掘AOI、POI数据要素价值，扩容民生应用场景。中交兴路基于自主研发物流科技能力平台，构建了一套覆盖人、车、货、企、场等要素在内的物流数据要素基础库，并持续完善全国千万级生产制造与物流企业AOI、POI地理信息数据底座的建设，解决业务管理缺乏专业物流底图的痛点，有效支撑政府行业监管、企业物流管理、行业市场调查和数字营销等场景的业务需求。

第二，构建AI虚拟运单，夯实民生应用能力。结合精确的地理信息数据底座，以及车辆的动静态信息，并利用丰富的AI算法、北斗卫星定位和电子围栏技术，中交兴路实现对货运车辆运单从装货、在途运输到卸货全业务全流程的分析，从而研判一辆货车从哪里出发拉什么货，又驶向哪里完成了卸货，在途运输过程又可能经历了哪些情况。这种“虚拟运单”画像，解决了行业层面的监管难的问题，并可通过衍生更多业务能力，更好地服务于社会民生。

第三，以AI算法模型为驱动，激活物流数据要素赋能民生多场景。中交兴路依托AI技术的融合创新，研发构建基于双概率优选算法的高精度轨迹纠偏和补全、基于RNN的实时事故发现、基于深度时序网络的车辆运输状态预测，以及基于DeepFM的运力智能调度等包含上百项核心算法引擎在内的基础AI算法模型库，辅助管理者提升对货运车辆在途实时管控和风险管理的自动化水平，节约人工精力和成本。结合社会民生多场景需求，这些基础模型进一步延展、深化，从而深入助力于社会民生领域的企业生产流通管控与政府行业监管。

面向生产制造企业的生产流通，从钢铁、煤炭、化工等行业为代表的大宗物料生产流通，到终端消费市场的商品物流流通，长期面临数字化管理程度不高的痛点，导致业务涉及的多式联运、特别是道路货运环节中，普遍存在着安全隐患，以及全链路运输节点难以精细化管控等难题，致使社会物流成本的居高不下。

以基础AI算法模型为支撑，中交兴路针对多式联运物流协同、公路在途货运在途管控和偷换货预警、物流车辆进厂装卸货时效管理等场景构建AI算法模型，打造多式联运智能运销平台，基于产、运、销、存一体化协同理念打造业务全流程运营的数字化管控体系，在实现运单在途管控实时可视化的同时，更助力企业精细化把控供应链的生产经营节奏，推动降本增效和高质量发展。

面向政府部门对于各行业领域的监管，包括以食药环领域为重点的监管和检查工作，也因为难以及时掌握有效的数据，面临着被动监管和滞后监管等难题。但这些问题绝大部分可从生产流通环节追溯举证，强化政府部门主动追查能力。

通过在经侦和食药环侦领域的深入布局，中交兴路结合行业需求打造多样化的AI算法模型，服务公安和其他政府监管部门，结合货运车辆实时和历史动态信息，助力构建数字化、智能化的发现、分析和研判手段，使侦查工作更加迅速、准确。相关业务目前已聚焦成品油市场监管、液态食用物混装监控、牲畜未检疫稽查、绿通稽查、固废倾倒溯源稽查、非法开采稽查、商品制售假稽查、移动污染源监管等关键场景，帮助行业客户完善主动追查与动态预警能力，实现了对违法、违规行为的高效发现和精准打击。

“基于物流数据要素驱动的民生多场景数智服务AI模型库”现已在广泛的行业应用实践中，为政府和企业用户带来业务层面的提质增效，增强了人民群众的获得感、幸福感和安全感，同时更显现出物流数据要素在社会民生领域的巨大应用潜力和价值。

激活物流数据要素潜能，赋能千行百业

中交兴路作为一家基于货运物流数据要素进行数字化创新的科技企业，在近年来的商业模式创新与实践中，持续引领发挥物流数据要素对于经济社会发展的放大、叠加和倍增作用，使之深入数字经济发展，推动各行各业的高质量发展。

“实践物流数据要素×，已经成为中交兴路助力行业加快发展新质生产力的着力点和发力点。”葛金玉提到，“因此，我们希望有更多企业加入到数据要素创新的行动大军中，相互驱动、实现价值传递，向行业赋能，向民生赋能”。

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