全球交通運(yùn)輸正站在氣候與發(fā)展的十字路口。作為溫室氣體排放的重要來源，該行業(yè)貢獻(xiàn)了全球16%至25%的碳排放，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與生態(tài)可持續(xù)之間扮演著關(guān)鍵角色。其中，僅貨運(yùn)物流（涵蓋公路、海運(yùn)、空運(yùn)和鐵路運(yùn)輸貨物）就占交通領(lǐng)域近半數(shù)排放，相當(dāng)于全球總排放的7%至8%。

2月4日，世界經(jīng)濟(jì)論壇聯(lián)合麥肯錫公司發(fā)布報(bào)告《智能交通，綠色未來：人工智能（AI）作為全球物流脫碳催化劑》。報(bào)告指出，AI已成為推動(dòng)物流行業(yè)深度減排的強(qiáng)大催化劑，有望將運(yùn)輸業(yè)溫室氣體排放減少多達(dá)15%。

多位受訪企業(yè)高管表示，在減碳?jí)毫θ找婕觿〉慕裉?，AI技術(shù)正以越來越親民的成本，成為重塑行業(yè)的核心工具。依托車輛聯(lián)網(wǎng)、航線追蹤等海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，AI可實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)集中化管理，優(yōu)化調(diào)度決策，提升能效水平，真正讓“綠色物流”從理念走向?qū)嵺`。

幫助規(guī)劃最優(yōu)路徑

AI算法能實(shí)時(shí)分析交通流量、天氣變化、交付時(shí)限等多維信息，為公路、航空與海運(yùn)貨運(yùn)自動(dòng)匹配最節(jié)能路線，大幅減少無效里程與怠速時(shí)間，直接降低燃油消耗與碳排放。

例如，UPS公司的ORION系統(tǒng)利用AI優(yōu)化配送路徑，每年節(jié)省燃料達(dá)1000萬加侖，相當(dāng)于減少約10萬噸二氧化碳排放。

過去4年間，美國(guó)阿拉斯加航空公司攜手空中情報(bào)公司，引入基于AI的飛行規(guī)劃系統(tǒng)Flyways AI。該系統(tǒng)綜合實(shí)時(shí)氣象、空域擁堵和機(jī)隊(duì)性能數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整航路，在保障安全的前提下實(shí)現(xiàn)最優(yōu)飛行路徑。對(duì)于飛行時(shí)間超過4小時(shí)的航班，燃油消耗可降低3%至5%。

同樣，DHL快遞投資的初創(chuàng)企業(yè)Greenplan開發(fā)出一款A(yù)I航線優(yōu)化工具，不僅節(jié)省高達(dá)20%的燃油成本，計(jì)算速度也比傳統(tǒng)方法快70%。日立軌道公司正與英偉達(dá)合作，運(yùn)用AI提升鐵路調(diào)度效率，降低維護(hù)成本，減少停運(yùn)時(shí)間，全面提升列車運(yùn)行的可靠性與能源利用率。

減少空載運(yùn)輸損失

空載運(yùn)輸不僅造成經(jīng)濟(jì)浪費(fèi)，更會(huì)導(dǎo)致氣候負(fù)擔(dān)。報(bào)告顯示，僅在美國(guó)，卡車運(yùn)輸業(yè)每年因運(yùn)力閑置造成的損失就超過1500億美元。

而AI可通過智能配貨與裝載規(guī)劃，顯著提高船舶、火車和卡車的容量利用率，減少“空載上路”。若全球推廣，這一舉措可使貨運(yùn)物流排放下降2%至4%。

航空貨運(yùn)尤為突出，其空載率通常高達(dá)40%至50%。一家大型航司貨運(yùn)部門通過部署AI需求預(yù)測(cè)模型，綜合考慮重量變化、預(yù)訂取消與新增訂單等因素，可精準(zhǔn)預(yù)判貨運(yùn)量波動(dòng)。在為期12周的試點(diǎn)中，載貨率提升了8%。若全面推廣，相關(guān)航線每年可減少8萬至8.5萬噸二氧化碳排放。

若美國(guó)全行業(yè)采用類似AI方案，卡車空駛率有望下降50%，每年避免排放430億公斤二氧化碳，相當(dāng)于減少燃燒160億升柴油。

引導(dǎo)使用低碳替代方案

運(yùn)輸方式的選擇，決定碳足跡的大小。數(shù)據(jù)顯示：將長(zhǎng)途貨運(yùn)由公路轉(zhuǎn)為鐵路，同等噸公里運(yùn)輸能耗可降低75%；而將航空貨運(yùn)改為海運(yùn)，每單位排放可減少高達(dá)95%。

借助AI驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)分析，物流企業(yè)可主動(dòng)引導(dǎo)貨物從高排放模式轉(zhuǎn)向低碳替代方案，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)性減排。報(bào)告估計(jì)，此類“模態(tài)轉(zhuǎn)變”可幫助全球貨運(yùn)減少3%至4%的碳排放。

典型案例來自DHL與歐洲某大型汽車制造商的合作。該企業(yè)原本依賴重型卡車，將零部件從捷克和西班牙運(yùn)往德國(guó)。DHL通過AI建模設(shè)計(jì)多方式聯(lián)運(yùn)方案，整合現(xiàn)有鐵路線路與短途接駁運(yùn)輸，僅用數(shù)周即完成轉(zhuǎn)型。

結(jié)果令人振奮：西班牙—德國(guó)線路運(yùn)輸成本下降13%；捷克—德國(guó)線路成本降低4%。更重要的是，每噸公里碳排放銳減58%，有力支撐客戶達(dá)成可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。

另一個(gè)趨勢(shì)也正在歐洲興起。多家企業(yè)正利用AI平臺(tái)破解鐵路運(yùn)輸“首末段效率低”難題。通過智能調(diào)度、時(shí)刻表協(xié)同與動(dòng)態(tài)接駁，AI有效壓縮等待時(shí)間，提升整體時(shí)效性，使鐵路成為高時(shí)效貨物的可行選擇。

盡管目前歐盟75%的內(nèi)陸貨運(yùn)仍依賴公路，但其成熟的鐵路與內(nèi)河網(wǎng)絡(luò)具備巨大轉(zhuǎn)型潛力。歐盟《綠色協(xié)議》強(qiáng)調(diào)，數(shù)字化與AI將成為推動(dòng)“公轉(zhuǎn)鐵”“公轉(zhuǎn)水”的關(guān)鍵技術(shù)支點(diǎn)。

隨著私營(yíng)企業(yè)加速布局，各國(guó)政府也開始重視AI在交通脫碳中的作用。然而，要實(shí)現(xiàn)規(guī)?；⒇?fù)責(zé)任的應(yīng)用，必須配套健全治理機(jī)制。國(guó)際交通論壇在其69個(gè)成員國(guó)的最新建議中明確指出：必須建立確保AI系統(tǒng)數(shù)據(jù)安全、準(zhǔn)確與隱私保護(hù)的治理框架，防止濫用、偏見與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。