（来源：中国水运网）
转自：中国水运网
2026年作为“十五五”开局之年，国家将物流网纳入全国“六张网”重大现代化基础设施体系。
面对行业长期存在的数据孤岛、跨主体协同困难、调度依赖人工、综合成本高企、合规安全压力大等突出痛点，一套以全息数智底座为核心、多行业大模型为支撑、智能体交易生态为延伸的全新物流数字化建设路径全面落地。
近期，政产学研各界专家、产业龙头企业负责人围绕国家物流网建设路径、技术架构、落地模式、生态创新形成统一实践方案，全方位推动我国物流体系从物理基建时代迈入全域数智协同新阶段。
三层架构守住产业安全底线
我国物流硬件设施规模稳居全球首位，公路、铁路、港口、航空枢纽布局完善，全社会物流总额突破368万亿元，但行业“软联通”短板成为制约流通效率提升的关键瓶颈。中国数联物流信息有限公司（简称“中国数联”）董事长张健对此作出清晰研判，他提出，现代物流网由交通基础设施网、物流运营服务网、数字物流网三层架构共生而成，数字物流网是串联全行业的“神经网络”。
在他看来，物流网与电网、通信网存在本质区别，其余五类基础设施可依托中心化模式统一运营管理，而物流行业市场主体数以千万计，同步承载货、车、资金、信息四维流转，数据分散在企业、区域、各类业务系统中，无法依靠单一主体统筹管控，必须搭建具备公共服务属性、市场化运营特征的第三方可信数字底座。
“通用智能是技术底座，专属智能才是企业的核心壁垒。”张健明确行业智能化转型核心准则。他指出，物流企业供应链报价、客户资源、业务流程属于核心商业资产，不能完全依赖外部通用大模型云端调用，需依托国家级物流大数据平台，融合行业知识与企业私有数据，打造自主可控的垂直专属智能，平衡AI降本增效与企业数据安全。
为此，行业推出六层递进式“物流驾驭工程”全链路体系，覆盖AI算力基建、多模型协同编排、物流垂直模型训练、智能体全生命周期管控、存量业务系统数字化改造、场景化FDE交付六大环节，适配港口、跨境货代、制造物流、中小运输企业等不同主体的数字化升级需求。
中国工程院院士、山东省科协主席凌文从产业底层技术层面补充，当前国家物流网数字化建设存在标准不统一、多源数据格式杂乱、行业硬核算法缺失三大痛点，行业需围绕基础理论、数字操作系统、设施数字化、服务数字化、中枢大模型、多智能体协同六大方向集中攻关。同时他着重强调，数字物流基座必须与绿色低碳发展深度耦合，将全链路碳排放核算嵌入调度系统，依托智能运力匹配减少车辆空驶，实现数智升级与“双碳”目标同步落地。
六大AI方案破解全链路物流实操难题
针对物流行业五大核心挑战，物流网“全息”数智底座正式建成投用。中国数联副总经理王可这样解读“全息”的内涵：“全息代表汇聚行业全部信息，底座要做到行业数据存得住、流得动；全息专家大模型听得懂业务、算得准方案；超级智能体能够灵活拆分、联动协同；物流驾驭工程划定安全红线，FDE交付体系让一线从业人员看得见、用得上。”
整套底座围绕“融、知、协、控、达”五大维度搭建行业专属基础设施，配套运筹优化、协作编排、多模感知、智能预测、数据治理、敏捷交付六大AI产品矩阵，覆盖公路、铁路、港口、口岸、航空、多式联运、特种物流全业态。
在港口调度领域，运筹优化大模型构建“感知—生成—进化”闭环，依托招商局商道大模型实现自然语言业务交互。招商局集团数字化中心副主任山金孝介绍，集团统一搭建行业大模型基础设施，统筹汇聚全产业数据，面向下属港口、航运企业统一输出调度优化、视觉检测、单证处理标准化能力。该模型已在辽宁港口落地，可统筹船、箱、车、人、堆场全部生产要素，联动外部场站、铁路资源实现错峰协同调度，打破各环节单独优化、整体资源浪费的行业顽疾。
跨境报关场景依托协作编排大模型打造数字员工流水线，搭建字段归一、HS编码推理、合规校验三大引擎，自动解析多语种、多格式贸易单证，完成币种换算、9800余项税则编码逐级推导、多维度合规交叉核验。
王可公布一组落地成效数据：口岸每年800万单报关业务三分之一可由数字员工自动处理，单证识别准确率达99%，单票制单时长从40分钟压缩至10分钟，新人培养周期由1个月缩短至两周。“人类员工聚焦战略研判、风险决策，数字员工承接标准化重复工作，人机双引擎将成为物流企业核心生产力。”
上海海事大学校长初北平从法治合规视角完善底座建设逻辑，他提出“数据成网、规则入模、可信协同”三大建设路径。港航物流存在AI自主迭代与静态海事、贸易法规错配问题，解决方案是将各类法律条文拆解为AI可识别、可运算的规则算子，原生嵌入智能体决策流程，实现“代码就是规则、规则约束代码”，从源头化解算法责任界定难、跨境贸易举证难等治理空白。
多模感知大模型打通物流全链路可视化与风险防控，融合图像、车辆轨迹、传感器、异构表单数据，打造动静双智能体架构。在“渝车出海”跨境多式联运项目落地后，全链路货物、车辆、集装箱数据透明度达到100%，异常识别准确率99.2%，中转等待时间下降35%，制造企业物流综合成本降低10%至20%。
香港理工大学教授张成奇分析，物流属于高错误敏感度垂直行业，通用生成式AI存在幻觉、不可解释等短板，常规场景可采用“通用模型为主、行业知识外挂为辅”模式，港口、跨境等高风险场景则切换为“规则知识为主、感知AI为辅”的融合方案，搭配联邦学习实现数据可用不可见。
智能预测与数据治理模块为行业长效运营提供支撑。智能预测大模型采用短期Prophet、长期TFT时序模型分层融合架构，覆盖3天至3个月运价、货量全周期预测。航空物流全息运力看板覆盖2434条核心航线，四周货量预测误差低于8.6%。数据治理引擎依托VLM视觉语言大模型自动完成海量单据、条码、站点地图解析清洗，配套4000余套标准化数据API搭建可信数据空间，物流枢纽落地后人工干预减少60%，运营成本节约15%至30%。
中国科学院院士、南京大学副校长周志华点明可信AI是物流数字化的底线，他提出核心论断：“没有可信数据就不会有可信人工智能。”物流行业责任重、风险高，可信数据必须兼顾准确性、公平性、一致性与来源合法性，行业需重点防范数据分布偏差、数据投毒、后门攻击等安全隐患。其原创反绎学习范式融合数据归纳与逻辑演绎推理，有效弥补通用大模型合规短板，适配报关、调度、风控等高可靠业务场景。
配套推出的FDE分层交付模式，联合智谱AI搭建场景、数据知识、模型三层工程师服务体系，兼容一体机、公有云、混合云多种部署方式。王可表示，该模式的核心目标是降低中小物流企业智能化门槛，在保障企业核心数据不出域的前提下，将成熟AI能力下沉至仓储、运输、口岸一线。
华为物流与仓储智能化军团总裁邱士奎补充，不同规模企业需匹配差异化升级路径，大型央国企适合集团统一大模型平台架构，中小企业优先选用一体机开箱即用方案，企业需结合自身数字化成熟度理性投入，避免盲目跟风。
智能体支付开辟数字要素流通新赛道
伴随数字物流底座全面落地，面向全行业的DataClawHub开源开放社区同步建成，标志着物流产业AI原生协作网络正式成型。中数联物流科技（上海）有限公司总经理沈旸介绍平台颠覆性变革：“传统产业平台服务对象是人，AI原生平台的核心客户是智能体，平台全部任务、数据资产、协作引擎、治理规则，均支持智能体自主检索、调用、交易、复用。”
长期以来，物流行业数据分散，实时调度、运价查询、风险预警等场景需要小额高频调取外部数据，传统线下合同交易流程动辄耗时数天，难以适配实时业务需求。为此，平台联合中国银联，基于APOP智能体支付开放协议完成Agent Pay技术预研。沈旸解释，这套技术赋予物流智能体独立预算、自主采购数据、自动结算、全程审计的完整金融能力，将数据交易周期从“天级”压缩至“秒级”。
依托Agent Pay技术，全新OPC（一人公司）经营范式应运而生。沈旸对比新旧经营模式差异：过去个体从业者仅依靠AI工具完成辅助工作，接单、协调、回款全流程依赖人工；未来经营者可组建具备独立预算、自主经营、自动回款能力的数字员工集群，智能体从辅助工具转变为可自主创造收益的经营单元，大幅降低中小从业者创业运营门槛。
华东师范大学教授周傲英总结行业底层发展逻辑：“数据是数字化转型的底层逻辑，人工智能是数据驱动的智能自动化。”他提出，物流智能化绝非单纯技术叠加，而是业务创新与科技创新同步推进的系统性变革，全域可信数据空间是打通全产业链跨主体协同的核心根基。
在国际互联互通层面，联合国贸易便利化与电子业务中心专家Eva Chan表示，统一数字底座可对接东盟单一窗口、RCEP电子原产地证书交换体系，实现多国单证自动互通、币种与税则自动换算，打通全球供应链数据链路，以数字化手段持续降低跨境贸易合规成本。
业内普遍预判，随着物流数据、模型、工具、智能体服务实现标准化计量与线上交易，以统一数字凭证为载体的物流数字能力交易市场将加速成型。当前，依托全息数智底座、全链路可信安全约束、AI原生开放生态三大核心支撑，国家物流网建设正完成从物理基建铺设到全域数智协同的关键转型，持续降低全社会综合物流成本、强化产业链供应链安全韧性，为全国统一大市场建设筑牢流通根基。