隨著鐵路貨運加快向現代化物流轉型，國家戰略的“指揮棒”持續向鐵路物流領域傾斜。近兩年一道道政策密集出臺，明確提出強化鐵路干線“主動脈”功能、構建“通道+樞紐+網絡”物流運行體系的核心目標。2023年國鐵集團印發《現代物流體系改革三年行動計劃》，更將“完善鐵路物流服務網絡、創新運輸組織模式”列為改革攻堅重點。在政策東風與市場需求的雙重驅動下，鐵路物流被賦予服務新發展格局、支撐實體經濟發展的戰略使命，這也為每一位鐵路人帶來了全新課題：如何突破傳統運輸思維，在效率革命、能源升級、數字賦能中蹚出新路？在物流業大變革中搶占先機？
近年來，中鐵快運在「鐵公聯運 & 降本增效」兩大命題下有三大關鍵動作：一，推動站到站升級門到門，實現鐵路與多種運輸方式進一步銜接融合；二，高質量建設、運營“中國鐵路網絡貨運物流平臺”，建立鐵路接取送達核心運力池，市場化價格體系，補齊補強鐵路兩端服務能力；三，新能源的加入升級下游生態，助力降低全社會物流成本和綠色發展方式轉型。
前不久，中鐵快運在昆明召開了主題為「創新、實踐、引領」的鐵路網絡貨運業務現場會，對于推進鐵路網貨平臺高質量發展，提升快運公司服務鐵路能力、市場營銷能力和創新能力，推動深化鐵路物流組織體系改革，具有重大意義。
現場，G7易流公鐵聯運數字化專家楊葉龍圍繞《中國鐵路網絡貨運物流平臺數字化能力建設》展開深入分享，系統闡述了在大模型時代下，G7易流依托AI+數字化，以網絡貨運物流平臺為底座同時打通貨場和物流運輸環節，賦能鐵公聯運鏈條上的每一環，推動中國鐵路數字化轉型的實踐路徑和階段性成果，為鐵路物流行業的數字化升級提供了極具價值的參考。
基于Deepseek的核心優勢，G7易流聯合中鐵快運，以自身海量的運輸業務數據為基礎，結合外部業務等強相關數據，如公路運價數據、運力市場動態數據等，基于業務場景做大量模擬訓練后，在鐵公聯運、多元運力、風控管理、經營分析、數字化貨場等12個業務場景提供深度應用。
G7易流認為，在面對中鐵快運等國央企物流數字化場景過程中，網絡貨運物流平臺應核心具備以下場景能力：
實現鐵路訂單與公路運單的高效流轉
鐵路訂單轉公路運單是鐵公聯運的關鍵樞紐環節，但長期以來面臨著鐵路與公路業務語言體系差異大、業務影響面廣等挑戰。而大模型對歷史訂單數據、運輸規則和業務流程的學習，能夠模擬不同場景下訂單轉換的最優路徑，提前驗證功能調整的可行性和影響范圍。例如，在確定某一業務規則調整時，大模型可以快速分析該調整對訂單處理效率、運力分配、客戶體驗等多個維度的影響，為決策提供科學依據。隨著模型的不斷優化，未來將實現鐵路訂單與公路運單之間的 “絲滑轉化”，極大提升鐵公聯運的效率。
構建多元運力生態，多元運力競價搶單
從長遠角度看，中鐵快運立足的市場龐大，要實現效率提升和成本降低，未來運力結構必定會面臨多類并舉的情況。但構建多層運力體系面臨的數據阻力極大。運力供需匹配需要建立精細化數據模型，顆粒度要求極為細致，涉及車型適配、線路偏好、時效要求等數十項底層數據維度。因此，基于大模型應用的多元運力結構優化，能夠對海量的運力信息進行深度挖掘，構建個人運力+企業運力等多重運力結構，整合物流數據，完成運力直采，提升運力與運價的管控能力。多元運力競價搶單是提升運輸效率、降低成本的重要手段，通過大模型智能匹配算法，平臺能夠根據訂單的具體需求，如運輸路線、貨物類型、時效要求等，快速篩選合適的運力，并發起競價搶單。這不僅提高了運力的匹配效率，還通過市場競爭機制實現了運輸成本的優化。
運價模型優化與智能決策支持
運價模型建設是網絡貨運平臺的核心競爭力之一，但國內短途重卡運輸場景數據受限于實際應用場景，因此重卡運價數據有所匱乏，導致模型初期的可信度有待提升。G7易流與中鐵快運通過采取 “數據喂養 - 模型迭代” 的策略，利用現有業務數據構建基礎模型，同時鼓勵各分公司在實際運營中采集和上傳真實的短途運價數據，不斷豐富模型的訓練數據量。引入DeepSeek大模型后，通過對算法進行重構和升級，能夠更精準地分析運輸里程、貨物重量、車型、市場供需等因素對運價的影響，提高運價預測的準確性。隨著運價模型優化，以及長途公路運價指數的覆蓋和應用，未來，平臺將為貨主提供從起點到終點的長途全鏈條運輸方案，實現成本最優、效率最高的運輸路徑規劃，提升平臺在物流市場的競爭力。
知識庫場景，確保業務規范性
當前，不同國央企網貨平臺的基礎功能基本具備，通過將大模型結合國家層面的網絡貨運管理辦法和企業單位間適配的業務管理辦法融入大模型的訓練數據后，將形成全面的合規知識庫。在此基礎上讓網絡貨運規范化，不僅能為一線業務人員提供實時、準確的合規指引，解決新手培訓成本高、業務銜接不順暢等問題，還能在流程設計和系統開發中自動嵌入合規校驗邏輯，確保業務操作的規范性。
在中國鐵路網絡貨運物流平臺的建設和運營中，中鐵快運秉持著互利共贏的原則，通過強化數字化賦能不斷提升客戶體驗和滿意度，讓個體司機得實惠、物流企業增運量、真實貨主降成本、國有鐵路顯擔當。未來，G7易流與中鐵快運將繼續深化大模型應用，不斷拓展大模型在物流領域的應用邊界，致力于構建一個 “數據驅動、智能決策、協同高效” 的網絡貨運生態系統。隨著各項數字化能力的逐步完善和成熟，平臺有望為中國鐵路物流的高質量發展注入新的動力，推動物流行業向更高效、更智能、更綠色的方向邁進。
