在全球經濟一體化加速推進與數字經濟浪潮席卷而來的時代背景下，大宗商品物流作為國民經濟運行的“大動脈”與“壓艙石”，其高效、智能、綠色發展已成為推動產業鏈供應鏈韌性提升、實現高質量發展的關鍵命題。面對市場環境快速變化，企業數字化轉型愈加重視物流運輸與采產銷全流程的緊密協同。對此，我司立足行業深耕打造大宗物流全鏈路數字化解決方案，攜手合作伙伴助推行業邁向智慧化、綠色化、集約化發展的新階段。

化解大宗物流運輸管理三大難題

大宗物流全鏈路數字化解決方案，依托我司“研途智運”平臺，聚焦貨主企業、物流企業對于物流管理與業務分析的多元化需求，提供以公路貨運數據要素為核心，鐵路、水路多式聯運數據要素為支撐的模塊化服務能力，通過零代碼/低代碼化的快速接入，高效化解企業在廠區物流、采銷在途物流和車貨匹配調度等環節的需求痛點，不斷提升企業供應鏈安全性與服務效率。

1基于研途智運的「區域管控」模塊

告別廠區擁堵、高效車源核驗、提升作業效率

以人工為主的廠區物流管理方式，存在著一定的滯后性。廠區外，貨車長龍望不到頭，司機焦急等待，不僅耽誤寶貴的生產時間，更在無形中推高了廠區物流運營管理的成本。廠區內，貨車亂行不僅效率低下，還極易引發廠區事故。更憂心的是，高排放車輛的悄然混入，不僅把污染帶到廠區甚至在途運輸更廣泛的地區，企業更會因管控疏忽面臨不菲的罰單，讓企業信譽和效益雙雙受損。因此，傳統“人盯人”、“人盯車”的廠區物流管理模式早已顯得力不從心。

基于“研途智運”的「區域管控」模塊，可助力廠區物流管理人員實現貨運車輛的全景可視化管控。利用北斗定位、電子圍欄等關鍵技術，進場前，貨運車輛通過電子圍欄時，將自動觸發預約排號，安排即將抵達廠區的車輛有序按號入廠，有效打擊廠外“虛假排隊”，占用排隊資源的違法違規行為；進廠時，則進一步聯動門禁進系統，根據車輛基本信息和歷史動態信息，自動核驗車輛證照信息和排放標準，保障合規車輛快速通過，問題車輛則限制通行；進廠后，貨車司機可通過廠區物流的定位導航服務，高效引導至目標作業區域，減少盲目行駛引發的廠區內擁堵和事故風險；出廠后，則進一步延展對于貨運車輛履約情況的管理，對未發貨等異常情況及時作出干預，保障貨物按時交付。

通過「區域管控」模塊，廠區物流管理人員可實時感知廠區全域范圍的車輛動態進出情況，根據廠區車輛位置、車輛分布熱力圖及流動趨勢分析能夠做到總攬全局，提升廠區內部貨運車輛管理及調度的能力。

2基于研途智運的「靈動在途」模塊

使物流在途管理和運營過程有重點、更省力

傳統的大宗物流在途運輸管理，就像隔著一層毛玻璃看世界，往往需要投入大量人力依靠即時通訊手段對運輸進度進行了解溝通，導致了物流的每一單都缺乏對風險的把控，滯后性強。例如在途過程中的超速、疲勞駕駛等不安全駕駛行為，極易引發交通事故。線路偏移、高速違停等情況的發生，可能存在著偷竄貨的隱患。而缺少對運單的“長視距”感知，一定程度上也影響著企業物流業務與采產銷各環節的協同效率。

基于“研途智運”的「靈動在途」模塊，可助力貨主企業、物流企業實現對采購物流、廠區物流和銷售物流全流程環節的在途實時可視化管控。其中，既能夠展現車輛的實時所在位置信息及其行駛狀態，也對車輛的歷史行程完整進行記錄，保障企業時刻了解車輛及貨物的情況，在發生問題時也能做到對事件的回溯、取證。基于AI算法，該模塊可結合車輛動態信息、路況信息等要素動態計算預計達到時間，對晚到情況向管理人員發出預警；而針對車輛超速、疲勞、異常停靠等情況的實時預警提醒，則有效管控事故發生和“偷竄換”貨物的風險，使整個物流在途管理和運營過程有重點、更省力。此外，該模塊基于百萬規模貨運車輛的車聯網大數據，提供兼顧成本和時效的經驗導航線路規劃；一同引入的物流天氣系統，使管理人員及時掌握運單途中的惡劣天氣，動態優化運輸路線，讓在途管控更能應對突發風險。

面對大宗物流在多式聯運場景下的運單管理需求，「靈動在途」模塊不僅做到對多單、多車、多裝多卸等復雜運輸情況“一單到底”的可視化管理，也進一步融合鐵路、海運、水運數據，實現了公路貨運與多種交通方式的一體化銜接。

3基于研途智運的「靈梭運力」模塊

助力企業物流部門從成本中心向利潤中心轉變

從事大宗物流運輸的貨主企業，以自建或協同第三方物流企業的方式，開展采購和銷售物流的運輸任務。過去以來，貨運車輛的匹配、邀約、調度等工作，同樣普遍以人工方式進行，不僅費時費力，且難以做到運力的最優匹配，特別是導致自有運力的經營成本始終居高不下。

基于“研途智運”的「靈梭運力」模塊，可整體提升貨主企業對于熟車管理的效率。企業將熟車信息進行導入后，模塊系統自動化分析每一輛貨車的營運畫像，根據車型、車齡、排放標準等基本信息，以及實時位置、常跑路線、空滿載情況、是否為回程車等業務信息，結合調度人員的裝貨需求，快速匹配最適合的車輛。在由系統匹配最優車輛后，「靈梭運力」模塊通過AI大語言模型，支持與貨車司機進行復雜的多輪對話溝通，高效傳遞業務信息，互動議價，并最終確認合作意向。這一智能溝通方式不僅大幅減少人工溝通的成本，也提升了合作的轉化率。

不止于提升運力匹配效率，降低車輛空駛率，「靈梭運力」模塊更能深度賦能企業自有車輛的管理，在滿足生產制造物流運輸需求的同時，或可進一步釋放更多可控運力，形成業務增長的“第二曲線”，實現物流部門從成本中心向利潤中心的轉變。

“虛擬運單”，關鍵技術能力支撐

大宗物流運輸的高效服務，離不開關鍵物流科技能力——“虛擬運單”技術的支撐。

我司通過整合千萬級物流場站電子圍欄、貨運車輛連續時空信息等要素，并基于AI算法智能建模，構建物理運輸過程到數字化“虛擬運單”的實時映射，形成運輸路徑、時效節點、貨物屬性等全要素的貨運數字孿生運單檔案，在支撐企業物流業務精細化管理的同時，更助于對大宗物流市場的深刻洞察，挖掘市場機遇。

今年8月，我司“基于虛擬運單體系的全國重型貨車數智物流服務平臺關鍵技術研發與應用”，榮獲中國物流與采購聯合會科技進步獎·一等獎。

實踐案例：推動大宗物流運輸降本增效

迄今，我司大宗物流全鏈路數字化解決方案已廣泛服務包括眾多中國500強企業在內的數千家貨主及物流企業，推動經營管理層面的降本增效，在瞬息多變的市場環境中構筑起堅實的業務壁壘。

案例一：建龍鋼鐵控股有限公司

建龍鋼鐵控股有限公司是一家以鋼鐵為核心，集礦業、化工、水泥、工程、科研、經貿等相關產業于一體的大型鋼鐵聯合企業。該公司利用大宗物流全鏈路數字化解決方案，建立“偷竄換”行為的管控機制，實現異常行為從事后追查、抽樣調查，向事中實時預警、即時管控的高效轉變。

案例二：濟源國泰自動化信息技術有限公司

濟源國泰自動化信息技術有限公司專業從事自動化控制和軟件產品研發業務。大宗物流全鏈路數字化解決方案助力該公司研發廠內物流管理系統，整合物流與實時庫存數據，高效管控全廠自有運營車輛，重點對國四、國五車輛進廠作業時更換新能源車頭的操作進行有序管理。該公司同時延展針對短途和長途貨運車輛的在途管理，建立面向高頻違停的智能預警流程，保障貨物安全。

案例三：榮程智運科技（天津）有限公司

榮程智運科技（天津）有限公司打造數字化的智慧網絡運輸物流平臺，其自主研發的“五洲智運”網絡貨運平臺，致力于整合物流服務、物流載體和物流需求三大資源，提升車貨匹配效率。通過大宗物流全鏈路數字化解決方案，該公司構建了網絡貨運平臺的一體化結算體系，在實現資金流與業務流統籌管理的前提下，以數治稅保證稅務合規，營造健康、穩定的網絡貨運市場服務環境。

隨著數字化進程的不斷深化，從廠區高效協同到在途的精準管控，再到運力的智能匹配以及更多應用場景的賦能，每一個環節的升級改造都在為行業注入新的活力與競爭力，讓供應鏈更加透明、高效、綠色。為加速釋放物流數據要素價值，深化場景需求融合，我司將積極攜手合作伙伴，共謀行業發展之道，推動縱深發展，讓每一次運輸都更智能、更可靠，為國民經濟的“大動脈”注入源源不斷的動力，共創智慧物流的新篇章。