2月23日下午，中共中央总书记、国家主席、中央军委主席、中央财经委员会主任习近平主持召开中央财经委员会第四次会议，研究大规模设备更新和消费品以旧换新问题，研究有效降低全社会物流成本问题，强调要优化主干线大通道，打通堵点卡点，完善现代商贸流通体系，鼓励发展与平台经济、低空经济、无人驾驶等结合的物流新模式。

作为未来智慧大物流领域转型的关键驱动力量，新能源智能驾驶技术将持续引领行业变革，促进降本、增效、提质。

本文将结合这一命题与西井科技的实践案例，具体分享如何降低大物流场景下各生产要素的流转成本。

总书记部署：必须有效降低全社会物流成本

习近平在会上发表重要讲话强调，加快产品更新换代是推动高质量发展的重要举措，要鼓励引导新一轮大规模设备更新和消费品以旧换新。物流是实体经济的“筋络”，联接生产和消费、内贸和外贸，必须有效降低全社会物流成本，增强产业核心竞争力，提高经济运行效率。

会议强调，实行大规模设备更新和消费品以旧换新，将有力促进投资和消费，既利当前、更利长远。会议指出，要推动各类生产设备、服务设备更新和技术改造，鼓励汽车、家电等传统消费品以旧换新，推动耐用消费品以旧换新。

会议强调，降低全社会物流成本是提高经济运行效率的重要举措。物流降成本的出发点和落脚点是服务实体经济和人民群众，基本前提是保持制造业比重基本稳定，主要途径是调结构、促改革，有效降低运输成本、仓储成本、管理成本。

优化运输结构，强化“公转铁”、“公转水”，深化综合交通运输体系改革，形成统一高效、竞争有序的物流市场。

优化主干线大通道，打通堵点卡点，完善现代商贸流通体系，鼓励发展与平台经济、低空经济、无人驾驶等结合的物流新模式；统筹规划物流枢纽，优化交通基础设施建设和重大生产力布局，大力发展临空经济、临港经济等。

物流场景运转降本增效之西井实践思考

智能标准操作，AI节点化降低管理成本

在集装箱物流复杂业务运营场景中，各种突发状况将极大地影响运营效率，对运营人员的经验和能力来说也是巨大的挑战。

例如，集装箱的装卸环节中有着“无声响作业”这样的概念，即在操纵吊具抓取或者放置集装箱等动作时能够保证精确完成，避免箱体与设备、箱体与箱体间的高强度碰撞，做到精准到位，这对装卸环节中一线人力、车辆、机械等设备及相关工艺的管理提出了较高要求。在海外，由人力不足致使集装箱码头拥挤、周转效率减慢的新闻屡见不鲜。

西井科技从2016年起就深耕集装箱物流场景，从AI硬件系统、AI算法、AI算力平台的构筑，到自动驾驶车辆矩阵、智能操作系统的构建，我们将原本需要人工进行输入和操作的过程 AI化，从而实现智能化的标准操作，串联各节点化能力应用，打造以AI为底座的节点化平台，为最终用户带来生产力的跃升。

如在海港场景下，集装箱从岸桥、场桥到闸口接近 100% 高识别率的物流链智能识别、无人驾驶集装箱跨运车、无人驾驶新能源集装箱卡车、堆场管理等，以及对港口机械的智能化改造，包括轮胎吊、智能防撞、大车纠偏、集卡防吊起，车头防砸及其他安全防护产品，场内流转的各节点流程实现智能标准化和数据可视化。

图片来源：西井科技

同时，西井还推出了基于大模型技术基座打造的一款“大物流领域的24小时贴身AI智能运营专家”——TerminalGPT。在实际作业过程中，可通过“推荐”各项关键性的智能标准操作，辅助人做出最优决策，提升生产要素执行效率，使生产运营更高效。例如，起重机操作司机在TerminalGPT的指导下提升装卸效率，快速“拥有”20年操作经验。西井自研WellFMS车队管理调度系统借助TerminalGPT的态势感知能力做出更多提前预测及未来智能推荐，进一步实现港口的“智能化升级”。

智能任务调度，AI数字化降低运营成本

就集疏运运输等业务创新需求相对较高的场景而言，数字化创新转型的核心在于生产管理系统、运营规划系统等操作软件的嵌入，将多元化作业系统构筑成综合管理系统，最终以智慧技术栈和自动化生产运维逻辑赋能用户最终业务流程中，实现从小步快跑到业务飞轮的增长巨变。

西井科技善用人工智能技术，在技术方面采取软硬件自研路线，深刻洞察集装箱的运输和调度逻辑问题，输出一整套作业流程和标准。如西井自研的车辆管理调度系统FMS，基于物联网技术、人工智能、自动配对算法等技术打造的，能够在集装箱运输的场景中对车队进行高效的信息化管理，实现智能调度和规划路径，掌握车辆以及货物情况。

图片来源：西井科技

如此一来，“单车智能+车路协同”双管齐下，具备数智互联能力的车辆能够具备敏捷感知、实时分析、自主决策、精准执行能力，真正实现安全运行、智能避障、标准作业。这一流程，使车队运营更加智能化、高效化、低碳化，并提供了全面的数据洞察，实时的货物跟踪与状态监控，优化转运分配过程，以支持管理人员做出更明智的决策，提高整体物流链的可见性和运输效率。

在泰国林查班港D号码头，从2020年至今，西井科技为和记港口用户提供了由全时无人驾驶新能源商用车Q-Truck组成的无人集卡车队，打造了全球首个“无人驾驶与有人驾驶”混合作业的项目，并首次实现无需安全员的无人驾驶集卡常态化运营。至2024年2月，该项目已运营超过3年，整体作业箱数超过46万TEU。

高度耦合生产，AI场景化降低安全成本

物流业传统运营过程中的一大痛点来自车辆交通事故及流动机械伤害等安全事故。事故掺杂多种原因，如人机交互作业普遍存在，港区流动机械多、人员多；部分驾驶员或装卸司机在港区内超速行驶；港区内环境复杂，道路弯道多，驾驶员视线易被遮挡等。

西井科技近年来先后推出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，旨在为全球用户提供高效、降本、绿色、安全的场景化解决方案。

图片来源：西井科技

在产品研发过程中，西井科技坚持以高可靠性、强安全性为第一要务，在车辆功能安全、网络安全等多处采用系统可靠性冗余设计，如拥有断电冗余保护功能，在断电情况下制动系统100%强制生效。

同时，Qomolo^®产品能够通过多种传感器融合定位的方案，有效提高车辆的定位精度。这样，车辆在运行的过程中，能够兼顾行驶安全与精准定位，同时通过实现厘米级别的对位作业精度要求，融入生产业务流程。比如，Q-Truck能在满载集装箱的情况下，精准地完成排队、超车、插队等动作，通过智能决策保证日常运营效率、提升安全效率。

新能源驱动，AI新能源化降低能源成本

集装箱货物往往具有体积大、重量高的特点，因此对于运输设备的动力需求也相当巨大。在过去的实践中，柴油机常被用于内燃机驱动的集卡半挂和全挂车，能源消耗巨大。

新能源商用车采用电能驱动，相比于传统燃油车，具备更高的能源利用率、更低的能源消耗。在日常运维方面，随着汽车产业和电气化技术的不断发展，AI和自动驾驶的加入，使得智能电动集卡结构简单，采用模块化生产，辅以车辆软件工具，可实现保养自动提醒、问题自动诊断、所需备件自动关联，与传统传统卡车相比，维修保养成本相对较低。

同时，智能化还能增长商用车的运转时长。目前商用车司机每天平均工作时长约为12小时，其中包括中途休息、吃饭的时间。自动驾驶卡车理论上可在保证运输安全的情况下，不间断运行近24小时。这意味着物流运输公司可以在更短的交付周期内完成更多的运输量，提升企业的整体效率

E-Truck是西井科技首款“养成系”新能源卡车，与其他自动驾驶车辆采用同一线控底盘的设计，通过加装传感器模块、OTA远程在线升级等，可快速升级成自动驾驶，即可实现“有人驾驶与无人驾驶”的灵活切换。E-Truck还创新性采用了“车电分离”设计，支持换电及快充模式，在西井自研的PowerOnair®智能能源服务支持下，车辆仅需1.5小时完成高效快充，或5分钟完成换电补能，突破效率及场景限制，达到绿色“降本”。

图片来源：西井科技

2022年12月，西井科技 E-Truck批量抵达泰国林查班港D号码头并参与运营。凭借良好的驾驶操作体验、优秀的经济节能效果和高效的运输作业效率，E-Truck赢得了客户方和码头司机的一致好评。当地码头司机表示，与他们之前驾驶的燃油车相比，E-Truck驾驶舒适度高，没有燃油车发动机的抖动、噪音和尾气排放。

多式联运，AI业务化让物流流转更高效

近年来，多式联运如铁水联运等新型组合式运输模式，能够实现不同运输方式的紧密衔接与配合，从而有效降低运输成本、提高运输组织水平。对于我国而言，面向国际运输的多式联运建设多与“一带一路倡议”、中欧班列等项目密切相关，发展迅速；国内多式联运来建设方面，则更加强调区域一体化协同，如粤港澳大湾区、长三角等。

以海港为起点，西井科技的业务场景已覆盖至集装箱物流为载体的海、陆、空等多式联运全链路，为提供场景作业节点的智能化与无人化的系统升级。

2022年起至今，西井科技为易大宗在内蒙古策克口岸的中国首例无人驾驶跨境运输项目，先后提供了23辆混合动力无人驾驶水平运输车以及FMS车辆管理调度系统，促进中蒙贸易互联互通。

2023年，西井科技中标武汉中远海运港口码头有限公司（简称“CSP武汉码头”）自动驾驶水平运输设备运营项目，助力该码头成为国内首个实现无人驾驶混行作业的铁水联运内河码头。作为内河铁水联运港口，CSP武汉码头具备其特有工况，西井科技凭借业界领先的产品力和业务深度，面向该场景相应适配，用快速部署和高人效为客户节约成本，最终实现完全无物理隔离混行作业，提升物流运转效率。

CSP武汉码头，图片来源：西井科技

优化供应链，AI网联化提升全链路流转节奏

科技创新不仅带来了新的机遇和挑战，也为人类社会带来了新的价值。在集装箱物流行业，实现价值的关键在于优化供应链和提高效率。

为此，西井科技构建了Loopo^®数字化生产要素流转互联平台，以实现AI的网联化和AI的平台化。通过Loopo平台串联起工厂端、车端、港口端、船公司端等全数据链条，覆盖工厂下单—船舶运输—陆运运输—车辆进出港—上船装卸等各个任务节点实时动态。可掌握进港集卡位置、拥堵情况等码头周边实时交通数据，集装箱在货主、货代、海关、场站、集卡、船舶等各节点的状态信息，未来出货量预估、承运商选择等上游和下游的运输计划。

图片来源：西井科技

例如，针对在多式联运中常见的单一运输单据，Loopo®的Welltodoc数字单证功能省去了线下纸质单证流程，使制单、结算等程序变得更加简单，加快了信息流转效率和沟通速度，也节约了人力物力。

最终，通过一体化的智慧联运平台连接封闭与开放场景，汇聚数据与流量，从数据资产中释放价值，赋能物流全链路的各参与方发现卡点和盲点，实现效率最大化和流程标准化，加快物流贸易流转的节奏。

综上，从人力、能源、安全、管理等多个方面，AI+自动驾驶还将持续深入到集装箱智慧大物流场景的运转革新中，带来物流成本的降低和整体效益的提升。西井科技秉承以新智能结合新能源的“Westwell Ainergy”战略，已为全球18个国家和地区的近200个用户带来了更高效并可持续的生产力价值。未来，我们将致力于为海、陆、空、铁、工厂等更多行业用户提供优质的产品服务，助力其在生产场景中真正实现降本增效，增强实体经济核心竞争力，提高全球生产要素更智能、更绿色、更高效。

参考文章：

港口安全管理薄弱环节及应对策略探析，牟慧敏
港口装卸作业成本核算、分析及控制，范新亚
浅析港口装卸过程中如何提高作业效率，吴光宇
港口人力短缺航運費又破頂，东方日报
集装箱“无声响作业”提升港口服务水平，唐山港

关于WestView Insight

WestView Insight（西「景」洞察）是西井科技推出的行业观察栏目，关注全球大物流智能和绿色升级，结合西井科技实践经验，提供一手行业洞见。

西井洞察