长江中下游多式联运协同发展与智能调派优化研究

引言

长江黄金水道串联中下游经济腹地，承载着国家内河航运与综合立体交通走廊建设重任。然而，传统运输模式存在衔接不畅、信息割裂、调度粗放、运力碎片化等痛点，制约了“水铁公”多式联运效能。某物流以“平台+运输”为核心战略，通过构建现代化调度管理体系与区域枢纽协同机制，在分公司成品油运输业务中实现突破性实践，为长江流域多式联运智能化升级提供了鲜活样本。

1 智慧物流平台驱动的多式联运范式创新

智慧物流平台作为中枢神经系统，整合订单、运力、路径、节点等全要素数据，实现“一键下单、快速响应、智能调派、全程可视、便捷交易”。平台化运营打破信息孤岛，为多式联运提供底层架构支撑。

基于 AI 算法的智能调派系统，可动态优化运输路径与载具组合，实现车（船）、货、场（港/站）高效匹配。昆仑物流的实践表明，智能调度是解决多式联运“最后一公里”衔接与时效瓶颈的关键。

枢纽调度协同需建立跨企业、跨方式、跨区域的指挥联动体系与利益共享机制，通过数据互通与规则统一，降低转运摩擦成本，提升整体网络韧性。

2 昆仑物流现代化调度体系的构建路径

2.1 全链路数字化底盘构建

首先通过智能订单中心实现需求侧的高效集成与智能管理。该中心不仅支持客户“一键下单”的便捷操作，更深度融合需求预测算法，基于历史数据与市场趋势主动预判运输需求，为资源预配置提供决策依据。其次，动态运力池管理模块实现了供给侧资源的系统化整合。通过建立涵盖自有船舶车辆及社会运力的分级分类资源库，系统依据运力类型、服务能力、地理位置等维度实施动态评级与弹性调配，确保资源可实时响应、灵活适配复杂多变的运输场景。最后，可视化监控平台作为数据感知中枢，集成地理信息系统、物联网传感设备及外部数据接口，对运输载具的空间位置、货物实时状态、环境参数进行全域动态追踪，形成“物流-信息流”同步映射的全程可视能力，为调度决策提供精准时空参照。

2.2 AI 驱动的智能调派中枢

多目标优化算法作为技术内核，通过建立成本、时效、安全、环保等多维度约束下的数学模型，精准量化不同运输方式的组合效益，自动生成全局最优运输方案。该算法尤其注重引导运力结构优化，例如在条件允许时优先规划低碳水运路径，实现经济效益与绿色物流的协同推进。异常响应机制则赋予系统动态韧性，当遭遇突发状况时，算法可基于实时输入的环境变量进行瞬时重规划，通过动态调整路径、切换备用运力或重组作业序列，确保运输计划的持续可行性。在操作层面，资源协同配置功能通过智能匹配船舶运力与码头作业窗口、装卸设备资源及仓储能力，精确计算节点衔接时间窗，实现跨环节的资源时空协同，最大限度压缩中转等待时间，保障全链条作业的“无缝衔接”。

2.3 绩效驱动的闭环管理

围绕调度核心价值构建覆盖响应敏捷性、方案最优性、运行可靠性、异常处置力及客户满意度的多维度 KPI 评价体系。这些指标通过系统自动采集、实时计算与可视化呈现，形成客观精准的调度效能“仪表盘”。管理层可定期开展绩效归因分析，识别调度瓶颈，并针对性启动算法参数调优、资源池扩充或流程再造等改进措施。该闭环将运营数据转化为管理洞见，形成“监测-分析-优化-验证”的螺旋上升机制，驱动调度体系向更高效率、更强鲁棒性持续演进。

3 多式联运枢纽调度的实践分析

3.1 战略转型背景与关键突破

某物流企业积极响应市场拓展战略部署，着力推动运输结构优化升级。

核心举措在于突破传统单一公路运输模式，战略性开辟水路运输新通道，提升综合服务能力与市场适配性。关键性突破体现：首先完成水路运输合同的正式签署，标志着新业务模式获得实质性落地基础；随后成功实施首航验证任务，单船完成特定油品从装货港至卸货港的全程运输，实现新业务领域从零基础到实际运营的重要跨越。这一进程凸显企业主动优化运力结构的战略决心。

3.2 智慧调度系统的核心效能体现

智能调派技术在复杂场景中展现出显著价值。在运力资源紧张背景下，系统依托动态运力池与优化算法，高效完成适配船舶的精准筛选与快速调度。通过严密组织船舶靠泊、装卸作业、离港监控及在途航行全流程节点，实现跨环节时空资源的精细化协同，有效克服作业时限压力与外部环境突变等挑战。在途动态管控体系则基于物联网与空间定位技术，构建货物运输全程可视化监控网络，为运输安全与时效管控提供实时决策支持。该实践验证了智能调度系统在多约束条件下保障复杂物流链高效运转的能力。

3.3 跨组织协同机制的深度实践

项目成功实施依赖于内外协同机制的有效运行。内部管理层面打破部门壁垒，建立调度、运营、安全等多功能单元的敏捷响应机制，形成目标导向的垂直协作体系。外部生态层面则深化与核心客户的战略对接，通过联合规划打通业务合作通道；同步强化与港口作业方、承运服务商的标准化协作流程，构建风险共担、利益共享的伙伴关系。这种“内部高效集成、外部开放协同”的双轨机制，成为保障多式联运业务顺畅运行的重要基础架构。

4 长江中下游多式联运协同进一步发展策略

首要任务是强化区域性智慧信息平台的核心枢纽功能，深度整合港口、铁路场站、公路枢纽、航运企业及货主数据资源，打通信息壁垒，实现“一单到底、一票结算、全程可视”的数字化服务闭环，并推广智能调派技术，运用 AI 算法优化跨运输方式、跨企业的复杂调度决策。其次，建立多层次协同治理机制：企业运营层需完善内部调度管理体系以提升响应能力；枢纽作业层应在重点港口、铁路站设立联合调度中心，统一协调转运作业流程；区域治理层则需由政府部门或行业协会主导构建全流域信息共享与应急联动平台。同时，推动标准化规则统一，重点实施载具、电子运单及作业流程的标准化，建立透明化的跨企业服务计价与风险分担机制，降低协同成本。最后，强化政策与基建双轮驱动。加大对武汉、南京、重庆等核心枢纽的智能化改造投入，提升转运设施效能；制定差异化财税激励政策，对“公转水”“铁转水”模式给予税费减免或补贴，并将碳排放纳入运输结构优化考量。通过技术赋能、机制创新、标准统一与政策引导四维联动，构建高效、绿色、韧性的长江黄金水道多式联运网络，全面提升区域物流降本增效与低碳发展水平。

5 结论

以智慧物流平台为基石、以智能调度为核心引擎、以高效协同机制为保障的“平台+运输”模式，是破解长江流域多式联运瓶颈、提升运行效率的关键路径。其现代化车辆调度管理体系与长江上游枢纽协同机制的探索，为长江中下游多式联运的高质量发展提供了可复制的经验。未来，长江中下游多式联运发展需深度智能化、绿色一体化、网络韧性化等方面开展实践。

参考文献：

[1] 王之泰.现代物流学（第五版）[M]. 北京: 首都经济贸易大学出版社, 2021: 158-173.

[2] 中国物流学会.中国智慧物流发展报告（2023）[R]. 北京: 中国财富出版社, 2023: 67-82.