文章核心观点 - 人工智能技术正成为推动全球物流行业深度减排的强大催化剂，通过优化运营、提升能效和引导结构性转变，有望将运输业温室气体排放减少多达15% [1] 行业排放现状与挑战 - 交通运输行业贡献了全球16%—25%的碳排放，其中货运物流占交通领域近半数排放，相当于全球总排放的7%—8% [1] - 仅在美国，卡车运输业每年因运力闲置造成的损失就超过1500亿美元 [3] - 航空货运的空载率通常高达40%至50% [3] - 欧盟75%的内陆货运仍依赖公路运输 [5] AI在路径与航线优化中的应用 - AI算法能实时分析交通、天气、时限等多维信息，为公路、航空与海运货运自动匹配最节能路线，减少无效里程与怠速时间 [2] - UPS的ORION系统利用AI优化配送路径，每年节省燃料达1000万加仑，相当于减少约10万吨二氧化碳排放 [2] - 阿拉斯加航空公司引入AI飞行规划系统Flyways AI，对超过4小时的航班，燃油消耗可降低3%至5% [2] - DHL投资的Greenplan开发的AI航线优化工具，可节省高达20%的燃油成本，计算速度比传统方法快70% [2] - 日立轨道公司与英伟达合作，运用AI提升铁路调度效率，降低维护成本，减少停运时间 [2] AI在提升运力利用率与减少空载方面的应用 - AI可通过智能配货与装载规划，提高船舶、火车和卡车的容量利用率，若全球推广，可使货运物流排放下降2%至4% [3] - 一家大型航司货运部门部署AI需求预测模型，在12周试点中载货率提升了8%，若全面推广，相关航线每年可减少8万至8.5万吨二氧化碳排放 [3] - 若美国全行业采用类似AI方案，卡车空驶率有望下降50%，每年避免排放430亿公斤二氧化碳，相当于减少燃烧160亿升柴油 [3] AI在引导运输方式结构性转变（模态转变）中的应用 - 将长途货运由公路转为铁路，同等吨公里运输能耗可降低75%；将航空货运改为海运，每单位排放可减少高达95% [4] - AI驱动的预测分析可主动引导货物从高排放模式转向低碳替代方案，此类“模态转变”可帮助全球货运减少3%至4%的碳排放 [4] - DHL通过AI建模为欧洲某汽车制造商设计多式联运方案，整合铁路与短途接驳，使西班牙—德国线路运输成本下降13%，捷克—德国线路成本降低4%，每吨公里碳排放锐减58% [4][5] - 多家企业正利用AI平台破解铁路运输“首末段效率低”难题，通过智能调度提升时效性，使铁路成为高时效货物的可行选择 [5] 行业趋势与政策支持 - 欧盟《绿色协议》强调，数字化与AI将成为推动“公转铁”、“公转水”的关键技术支点 [5] - 随着私营企业加速布局，各国政府也开始重视AI在交通脱碳中的作用 [5] - 国际交通论坛在其69个成员国的最新建议中明确指出，必须建立确保AI系统数据安全、准确与隐私保护的治理框架 [5]