西井科技AI技术如何重塑多式联运的决策与执行

2026年，全球多式联运市场正站在新一轮增长的起点。政策驱动、技术渗透与市场结构转变三股力量交织，推动这一领域从“可选方案”走向“战略选择”。“西井洞察”聚焦多式联运专题，逐一拆解全球多式联运行业发展现状及趋势、AI等新技术对多式联运业态的赋能升级，以及行业未来发展展望。

当全球多式联运的物理网络日趋成型、制度壁垒逐步打破，行业的核心命题正在发生深刻转移：从“能否联运”走向“如何优联”。这个转变的背后，是行业从“物理衔接”到“智能协同”的范式跃迁。而AI，正是这场跃迁的核心引擎。

本系列前两篇文章中，我们探讨了全球多式联运的差异化路径，以及中国市场制度与技术的双重破壁。

当枢纽、通道、规则这些“大动脉”逐渐打通，效率的流失往往隐藏在“毛细血管”中：一个集装箱从货轮到货列的衔接需要多少分钟？一次跨境联运中，船、车、场、人能否在同一时间轴上精准配合？一个突发延误，能否在全局范围内被快速“消化”？

多式联运的真正目标，远不只是“让箱子抵达”，而是要在正确的窗口，以最低的综合成本，完成最高效的中转。这正是AI技术正在解决的核心命题：推动多式联运从“物理上的无缝衔接”走向“执行与决策上的智能协同”。

01.水平运输环节的效率流失

随着全球贸易扩张，多式联运由于油耗/成本较低、弹性优于单一运输方式等原因，已成为众多货主的优先选项。在这一市场中，中远海运、马士基等全球综合物流提供商正占据着主导地位，依托其控制的广泛运输资产、船舶、铁路网络、车队、联运码头和集装箱基础设施，为货主提供无缝、端到端的多式联运解决方案。

在行业驶入快车道的同时，据Fortune Business Insights分析，物流枢纽的数字化、自动化终端，以及不断优化的轨道交通设施，正在加速多式联运网络的智能化进程。但一个不容忽视的客观现实是：物理层面的互联互通与运营层面的高效协同之间，存在一道“智能鸿沟”。该断层根植于传统联运分工的结构性矛盾：各环节局部最优，无法等效于全链条整体最优。

海运、铁路、空运、公路各参与主体大多立足自有业务系统优化内部作业效率，船舶靠泊计划、列车发运排班、场站装卸排程均已实现内部数字化管控；但货物在不同运输载体间中转换装时，各主体数据孤岛、调度独立的弊端集中暴露。单一节点超出预设缓冲时长的作业偏差，极易沿着中转节点逐层传导放大负面影响：如船舶到港延误突破场站预留缓冲时间，不仅压缩码头卸船作业窗口期，还会连锁打乱海铁联运班列配载、短途集卡提货排期，最终影响货主末端履约时效。

跨业态、跨主体的海量联动变量，无法依靠各主体独立调度系统闭环化解。行业迫切需要可打破系统与权属壁垒、前置预判风险、动态分摊异常影响的全局协同调度能力，这套能力既是降本增效的关键抓手，更是筑牢全球供应链抗风险韧性的底层支撑。

02.西井方案：“物理AI+运营AI”双轮破局

针对多式联运节点接驳、场内水平运输环节普遍存在的效率损耗难题，作为 “Ainergy驱动全球供应链变革的AI科技公司”，西井科技正通过在核心物流枢纽部署覆盖“感知-决策-执行”全链路的智能体系，以 “物理AI+运营AI” 双轮驱动，打造高效、绿色、安全的物流网络，开启效率与永续的共生时代。

在各类综合联运枢纽中，集装箱在海运、铁路、公路之间的换装接驳，高度依赖码头内部水平短途转运作业，该环节作业效率直接决定跨模态中转衔接速度。

传统场内水平运输高度依赖人工司机，人力成本高、作业标准参差不齐、排班容错率低。物理 AI 通过AI+自动驾驶硬件落地，从作业端重构场内转运模式，聚焦场内无人驾驶装备落地与现场作业自动化作业。

西井科技正向自研的智能驾驶系列产品通过AI运力化的实现，能够串联起生产环节的各个要素，覆盖流转与经营，将过往依赖司机实操经验的场内转运工作，转化为标准化、可量化、全链路可追溯的自动化作业流程，产品矩阵已包括Q-Truck全时无人驾驶新能源商用车、E-Truck智能网联新能源重卡、Q-Tractor新能源无人驾驶牵引车、Q-Chassis无人驾驶重载水平运输车等多类型新能源智能化商用车，以适配全球用户的不同场景需求。

运营AI，则是在物理AI的基础上，作为智慧物流的“大脑”聚焦后端全局统筹。现阶段港口与联运场站普遍存在各业务系统割裂、异常处置缺乏跨模块联动的问题，持续制约全链路周转效率。

如果说物理AI解决的是水平运输环节“怎么做”的问题？运营AI要回答的，是“何时做、在哪做、以什么顺序做”才能让全局最优。其核心价值，在于将物理AI产生的海量精准执行数据，联动船期动态、铁路排班、场站人力、堆场库容等外部多元信息，依托算法搭建可动态仿真、自主寻优的多式联运全域调度模型。

西井全新迭代升级的ReeWell全场全要素智能调度管理平台，正是满足这一需求的AI-Native的新思路。除了传统的运筹学调度之外，ReeWell以“世界模型和智能体决策群” 为核心底座，在不替换客户现有系统的前提下，成功构建起一个覆盖“船、车、场、机、人、能源”六大要素的统一智能调度层。

平台依托世界模型理解现场运行状态、预判态势变化并评估方案质量，再通过智能体决策群配合短期，中期，长期三级记忆体系，对优化建议进行分层处理——常规操作如路径微调、任务重排可由系统自主完成，涉及安全红线与商务优先级的关键决策则推送至调度员确认。

设备兼容层面，ReeWell除原生适配西井全系自动驾驶车辆外，还可对接社会人工集卡、岸桥、场桥等各类存量装卸与运输装备，完整覆盖作业全生命周期。作业前多方案智能仿真推演、作业中全链路实时态势监控、作业后全维度数据复盘洞察，落地后可有效压降人力投入、降低人为操作差错，持续优化码头整体吞吐效能。

立足 Ainergy “AI + 新能源”的长期战略，西井正在重塑世界的流转，为海港、陆港、空港、智慧工厂及多式联运等大物流场景，提供覆盖智能执行、作业协同与运营决策的一体化解决方案，全力推动物流体系从人工驱动向全链路智能运营演进。