2026年，全球多式聯(lián)運市場正站在新一輪增長的起點。政策驅(qū)動、技術(shù)滲透與市場結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變?nèi)闪α拷豢?，推動這一領(lǐng)域從“可選方案”走向“戰(zhàn)略選擇”?！拔骶床臁本劢苟嗍铰?lián)運專題，逐一拆解全球多式聯(lián)運行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢、AI等新技術(shù)對多式聯(lián)運業(yè)態(tài)的賦能升級，以及行業(yè)未來發(fā)展展望。

當(dāng)全球多式聯(lián)運的物理網(wǎng)絡(luò)日趨成型、制度壁壘逐步打破，行業(yè)的核心命題正在發(fā)生深刻轉(zhuǎn)移：從“能否聯(lián)運”走向“如何優(yōu)聯(lián)”。這個轉(zhuǎn)變的背后，是行業(yè)從“物理銜接”到“智能協(xié)同”的范式躍遷。而AI，正是這場躍遷的核心引擎。

本系列前兩篇文章中，我們探討了全球多式聯(lián)運的差異化路徑，以及中國市場制度與技術(shù)的雙重破壁。

當(dāng)樞紐、通道、規(guī)則這些“大動脈”逐漸打通，效率的流失往往隱藏在“毛細(xì)血管”中：一個集裝箱從貨輪到貨列的銜接需要多少分鐘？一次跨境聯(lián)運中，船、車、場、人能否在同一時間軸上精準(zhǔn)配合？一個突發(fā)延誤，能否在全局范圍內(nèi)被快速“消化”？

多式聯(lián)運的真正目標(biāo)，遠(yuǎn)不只是“讓箱子抵達(dá)”，而是要在正確的窗口，以最低的綜合成本，完成最高效的中轉(zhuǎn)。這正是AI技術(shù)正在解決的核心命題：推動多式聯(lián)運從“物理上的無縫銜接”走向“執(zhí)行與決策上的智能協(xié)同”。

01.水平運輸環(huán)節(jié)的效率流失

隨著全球貿(mào)易擴張，多式聯(lián)運由于油耗/成本較低、彈性優(yōu)于單一運輸方式等原因，已成為眾多貨主的優(yōu)先選項。在這一市場中，中遠(yuǎn)海運、馬士基等全球綜合物流提供商正占據(jù)著主導(dǎo)地位，依托其控制的廣泛運輸資產(chǎn)、船舶、鐵路網(wǎng)絡(luò)、車隊、聯(lián)運碼頭和集裝箱基礎(chǔ)設(shè)施，為貨主提供無縫、端到端的多式聯(lián)運解決方案。

在行業(yè)駛?cè)肟燔嚨赖耐瑫r，據(jù)Fortune Business Insights分析，物流樞紐的數(shù)字化、自動化終端，以及不斷優(yōu)化的軌道交通設(shè)施，正在加速多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)的智能化進(jìn)程。但一個不容忽視的客觀現(xiàn)實是：物理層面的互聯(lián)互通與運營層面的高效協(xié)同之間，存在一道“智能鴻溝”。該斷層根植于傳統(tǒng)聯(lián)運分工的結(jié)構(gòu)性矛盾：各環(huán)節(jié)局部最優(yōu)，無法等效于全鏈條整體最優(yōu)。

海運、鐵路、空運、公路各參與主體大多立足自有業(yè)務(wù)系統(tǒng)優(yōu)化內(nèi)部作業(yè)效率，船舶靠泊計劃、列車發(fā)運排班、場站裝卸排程均已實現(xiàn)內(nèi)部數(shù)字化管控；但貨物在不同運輸載體間中轉(zhuǎn)換裝時，各主體數(shù)據(jù)孤島、調(diào)度獨立的弊端集中暴露。單一節(jié)點超出預(yù)設(shè)緩沖時長的作業(yè)偏差，極易沿著中轉(zhuǎn)節(jié)點逐層傳導(dǎo)放大負(fù)面影響：如船舶到港延誤突破場站預(yù)留緩沖時間，不僅壓縮碼頭卸船作業(yè)窗口期，還會連鎖打亂海鐵聯(lián)運班列配載、短途集卡提貨排期，最終影響貨主末端履約時效。

跨業(yè)態(tài)、跨主體的海量聯(lián)動變量，無法依靠各主體獨立調(diào)度系統(tǒng)閉環(huán)化解。行業(yè)迫切需要可打破系統(tǒng)與權(quán)屬壁壘、前置預(yù)判風(fēng)險、動態(tài)分?jǐn)偖惓Ｓ绊懙娜謪f(xié)同調(diào)度能力，這套能力既是降本增效的關(guān)鍵抓手，更是筑牢全球供應(yīng)鏈抗風(fēng)險韌性的底層支撐。

02.西井方案：“物理AI+運營AI”雙輪破局

針對多式聯(lián)運節(jié)點接駁、場內(nèi)水平運輸環(huán)節(jié)普遍存在的效率損耗難題，作為“Ainergy驅(qū)動全球供應(yīng)鏈變革的AI科技公司”，西井科技正通過在核心物流樞紐部署覆蓋“感知-決策-執(zhí)行”全鏈路的智能體系，以“物理AI+運營AI”雙輪驅(qū)動，打造高效、綠色、安全的物流網(wǎng)絡(luò)，開啟效率與永續(xù)的共生時代。

在各類綜合聯(lián)運樞紐中，集裝箱在海運、鐵路、公路之間的換裝接駁，高度依賴碼頭內(nèi)部水平短途轉(zhuǎn)運作業(yè)，該環(huán)節(jié)作業(yè)效率直接決定跨模態(tài)中轉(zhuǎn)銜接速度。

傳統(tǒng)場內(nèi)水平運輸高度依賴人工司機，人力成本高、作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)參差不齊、排班容錯率低。物理 AI 通過AI+自動駕駛硬件落地，從作業(yè)端重構(gòu)場內(nèi)轉(zhuǎn)運模式，聚焦場內(nèi)無人駕駛裝備落地與現(xiàn)場作業(yè)自動化作業(yè)。

西井科技正向自研的智能駕駛系列產(chǎn)品通過AI運力化的實現(xiàn)，能夠串聯(lián)起生產(chǎn)環(huán)節(jié)的各個要素，覆蓋流轉(zhuǎn)與經(jīng)營，將過往依賴司機實操經(jīng)驗的場內(nèi)轉(zhuǎn)運工作，轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化、可量化、全鏈路可追溯的自動化作業(yè)流程，產(chǎn)品矩陣已包括Q-Truck全時無人駕駛新能源商用車、E-Truck智能網(wǎng)聯(lián)新能源重卡、Q-Tractor新能源無人駕駛牽引車、Q-Chassis無人駕駛重載水平運輸車等多類型新能源智能化商用車，以適配全球用戶的不同場景需求。

運營AI，則是在物理AI的基礎(chǔ)上，作為智慧物流的“大腦”聚焦后端全局統(tǒng)籌?，F(xiàn)階段港口與聯(lián)運場站普遍存在各業(yè)務(wù)系統(tǒng)割裂、異常處置缺乏跨模塊聯(lián)動的問題，持續(xù)制約全鏈路周轉(zhuǎn)效率。

如果說物理AI解決的是水平運輸環(huán)節(jié)“怎么做”的問題？運營AI要回答的，是“何時做、在哪做、以什么順序做”才能讓全局最優(yōu)。其核心價值，在于將物理AI產(chǎn)生的海量精準(zhǔn)執(zhí)行數(shù)據(jù)，聯(lián)動船期動態(tài)、鐵路排班、場站人力、堆場庫容等外部多元信息，依托算法搭建可動態(tài)仿真、自主尋優(yōu)的多式聯(lián)運全域調(diào)度模型。

西井全新迭代升級的ReeWell全場全要素智能調(diào)度管理平臺，正是滿足這一需求的AI-Native的新思路。除了傳統(tǒng)的運籌學(xué)調(diào)度之外，ReeWell以“世界模型和智能體決策群” 為核心底座，在不替換客戶現(xiàn)有系統(tǒng)的前提下，成功構(gòu)建起一個覆蓋“船、車、場、機、人、能源”六大要素的統(tǒng)一智能調(diào)度層。

平臺依托世界模型理解現(xiàn)場運行狀態(tài)、預(yù)判態(tài)勢變化并評估方案質(zhì)量，再通過智能體決策群配合短期，中期，長期三級記憶體系，對優(yōu)化建議進(jìn)行分層處理——常規(guī)操作如路徑微調(diào)、任務(wù)重排可由系統(tǒng)自主完成，涉及安全紅線與商務(wù)優(yōu)先級的關(guān)鍵決策則推送至調(diào)度員確認(rèn)。

設(shè)備兼容層面，ReeWell除原生適配西井全系自動駕駛車輛外，還可對接社會人工集卡、岸橋、場橋等各類存量裝卸與運輸裝備，完整覆蓋作業(yè)全生命周期。作業(yè)前多方案智能仿真推演、作業(yè)中全鏈路實時態(tài)勢監(jiān)控、作業(yè)后全維度數(shù)據(jù)復(fù)盤洞察，落地后可有效壓降人力投入、降低人為操作差錯，持續(xù)優(yōu)化碼頭整體吞吐效能。

立足Ainergy “AI + 新能源”的長期戰(zhàn)略，西井正在重塑世界的流轉(zhuǎn)，為海港、陸港、空港、智慧工廠及多式聯(lián)運等大物流場景，提供覆蓋智能執(zhí)行、作業(yè)協(xié)同與運營決策的一體化解決方案，全力推動物流體系從人工驅(qū)動向全鏈路智能運營演進(jìn)。