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近日，交通运输部印发《运输服务数智化升级指南（暂行）》，适用于运输服务领域数智化升级工作，主要为行业管理部门、市场经营主体、科研院所、行业协会等提供指导。
文件依据《综合运输服务发展“十五五”规划》《关于“人工智能+交通运输”的实施意见》制定，核心目的是加快发展交通运输领域新质生产力。总体要求以加快建设交通强国为统领，坚持问题导向和效果导向，聚焦“效率提高、成本降低、安全提升”目标，强化数据共享、深化智能应用、突出场景牵引，加快形成“普及推广类、应用示范类、攻关突破类”三类集成应用成果，指向“人享其行、物畅其流”的行业愿景。
指南正文共七部分，围绕综合运输客运服务、交通物流、城市交通、安全监管、公共服务五大板块，梳理出23个应用场景、62项技术集成应用，附件《运输服务数智化集成应用清单》按技术成熟度分三层列明：普及推广类32项（加快规模化应用）、应用示范类16项（条件具备地区先行先试）、攻关突破类14项（持续深化研究、寻求技术突破）。
交通物流板块分量最重，含货物多式联运、道路货物运输数智监管、国际物流智慧运营、物流与制造业数智化融合、自动驾驶货运智能运行与监管、低空交通物流协同运行六个场景。
其中关于交通物流内容如下
（六）货物多式联运数智运营服务。
多式联运单证协同。依托电子签章、数据加密等可信流转技术，推动铁路、道路、水路等运输企业及多式联运经营人共享数据并开放接口，实现货运信息跨主体、跨方式互联互通。建设国家多式联运电子单证系统，覆盖单证在线生成、签署、流转、归档全流程，推进单证标准化、电子化、物权化升级，实现“一单通行、全程可溯”，提升多式联运组织效率。
多式联运方案智能生成与协同调度。应用数据融合与智能匹配技术，整合铁路、道路、水路各运输方式运行数据、运价数据及货物信息，构建联运运力资源池和路径规划模型，实现联运方案智能生成、运价动态预测、运力资源智能匹配与协同调度，有效提升多式联运运力利用率和整体运行效率，降低物流成本。
综合货运枢纽智能互联。运用机器视觉、自动控制、人机交互、数字孪生等技术，推进内陆港、港口、中欧班列集结中心、规模化产业园、大型物流园区等各类综合货运枢纽设备智能化改造，实现“物物智联、智能处理”。
货物场内流转轨迹追踪。依托智能传感器、定位设备、AI智能摄像头等边缘感知终端，构建多式联运数字孪生系统，对货物场内流转轨迹进行全维度数据采集和多场景仿真优化，还原货物场内流转路径，实现对场内货物流转轨迹的数字化映射和智能管控。
（七）道路货物运输数智监管。
网络货运承运平台合规运行监测。应用大数据挖掘技术，对平台运单、车辆轨迹、资金票据等数据开展联动校验，自动识别虚假运单、超载运输等违规行为，形成风险线索，实现网络货运承运平台各类风险智能化识别与提前预警。
道路货运市场运行监测。应用大数据挖掘技术，从道路货运量、货车运行情况、重点通道通行效率、货运价格波动、宏观经济等维度提取多元监测指标，建立货运市场运行监测分析模型，智能识别影响运量规模、运输价格等核心要素的先导指标及影响周期，动态捕捉运力供需错配、运输效率下降、运费异常波动等问题，为行业政策制定和实施效果评估提供支撑。
城市配送货车运行监测。通过城市货运配送平台，汇集城市货运配送驾驶员信息、车辆信息、位置信息、配送站点、配送线路等多元信息数据，实时监测城市配送货车运行线路、货物信息，提升轻型货车数字化监管能力。
无人快递车运行监测。应用车辆感知、数据溯源与大数据分析等技术，建立无人快递车运营安全监管体系，实时监测车辆运行状态、智能识别运营安全薄弱环节、快速溯源事故原因，实现无人快递车安全运营与全流程闭环监管。
（八）国际物流智慧运营与通道运行监测。
关键通道运行监测预警。依托平台大数据分析和多元数据融合等技术，动态关联车辆、船舶等定位信息、自动识别系统（AIS）数据，加强对国际陆路和海运关键通道、枢纽节点、口岸运行态势感知，设定分级预案启动“开关”，实现通道节点通行异常自动识别、分级预警与预案智能启动。
国际物流数智化运营与管理。应用区块链、跨境可信数据交换空间和隐私计算、电子单证等技术，依托国际公路运输公约（TIR）运输、中欧班列、跨境陆海联运等线路，在汽车、新能源、机械装备等国际贸易领域推动应用电子单证跨境流转和数据交换，推动基于可转让货物单证公约（NCD公约）的电子单证在贸易结算、在途货物融资等领域应用。
（九）交通物流与制造业数智化融合发展。
供应链上下游生产作业信息协同。应用多源数据融合技术，打通交通物流企业与运输装备生产制造企业、配件供应商等上下游企业的信息系统，推动运输管理、仓储管理和货主企业资源计划、订单管理等系统互联互通、智能交互，实现运力、仓储等资源配置的协同优化和联合调度，提高供应链整体响应效率和协同运作水平，降低物流各环节衔接成本。
物流全程透明化数智化管控。应用人工智能、物联网、区块链等技术，推动运输、仓储、转运等环节装备数智化升级，实现物流全程跟踪定位、可视可溯，以及温控、防潮、防震等过程管控，并将必要信息及时反馈至运输委托人和货主，提升物流全程透明化数智化管控能力。
（十）自动驾驶货运智能运行与监管。
编队智能调度与全流程管理。依托云端货运调度平台，实现编队自动匹配组队、准入自检、动态拆分重组、绿波连续通行及跨路段错峰管控，全局优化编队行驶路线与发车时序，开展编队全流程一体化联动调度，提高编队运行效率和通行能力。
编队安全冗余与应急处置。搭建感知、通信、计算、执行多层级硬件冗余体系，联动气象与路侧监测信息，实时识别社会车辆穿插、恶劣气象、车辆故障、货物遗撒、碰撞等风险，自动触发拉大安全车距、限速、分层紧急制动、就近解散编队等应急处置措施，降低编队运行安全风险，提升自动驾驶货运安全水平。
动态监测预警与风险干预。搭建自动驾驶货运物流监测平台，构建多维度安全风险识别预警与智能干预决策模型，实现货运全过程全息感知、动态监测与风险研判预警。依托路网管控、应急点位、场站调度资源开展隐患分级管控、主动介入与联动处置，提高风险发现和响应效率，保障自动驾驶货运物流全过程安全可控。
（十一）低空交通物流协同运行。
陆空协同数据资源集成。应用多源数据归集技术，搭建陆空协同数据大脑，全面接入无人机、货运、车辆以及场内视频、停车场等各类实时数据，推动货运场站与低空服务功能衔接，形成字段关联、结构完整、格式贯通、资源汇聚的低空交通物流数据底座，为低空交通物流运行调度和协同监管提供全流程数据支撑。
低空运行状态全域监测预警。应用物联网、AI等技术，通过低空交通物流基础设施网络硬联通以及站点运行等数据软联通，实现对低空交通物流基础设施和物流运行状态的实时可视化监测。基于AI算法对运行数据进行实时分析，自动识别飞行航线冲突、空域拥堵、运行异常等潜在安全风险，实现飞行风险的自动预警与提示。
陆空一体智能协同调度。应用大数据、AI与数字孪生等技术，搭建陆空协同综合服务平台，通过智能算法优化飞行路径，动态匹配运力配置，实现无人机、地面运输工具、场站、货物、能源的统一调度与协同联动。
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