报告行业投资评级 - 行业评级为买入 [2] 报告的核心观点 - 数据资产开启价值重估新纪元，AI与交运数据资产融合解决变现难题，构建“数据即服务”新生态，推动行业多元化数据变现，政策驱动下交运数据资产有望价值重估 [7] - AI技术通过规划智能化、自动化替代与决策精准化重构交运行业运营逻辑，构建降本增效新范式 [7] - AI加速多重应用场景落地，车路云协同、智慧港口、智慧仓储三大场景形成价值闭环，将传统交运升级为“智能连接”价值网络 [7] - 投资建议关注两个方向，一是AI降本增效边际影响显著领域的企业，如顺丰控股、京东物流等；二是数据资产有望价值重估的企业，如山东高速、青岛港等 [7] 根据相关目录分别进行总结 聚焦技术与政策双轮驱动，AI赋能交运转型升级 - 人工智能蓬勃发展，算力、算法和数据是AI三大支柱，算法在交运领域广泛应用，数据为AI在交运行业应用夯实基础，AI融合数据和算法打破数据孤岛，推动行业从“数据沉睡”走向“数据驱动” [14][15] - 国家出台一系列产业政策，重点扶持人工智能在车路云、智慧港口、智慧仓储等应用场景落地，支持和引导AI交运产业快速发展 [16] 唤醒优质交运数据资产，开启价值重估新纪元 - AI驱动全链路穿透，破解交运行业数据孤岛和数据资产变现不足的挑战，以公路领域车路云一体化应用为例，AI可通过多源异构数据整合、边缘 - 云端协同计算、跨系统协同应用解决数据孤岛痛点 [19][20] - AI加速交运数据市场化，数据纳入生产要素，数据资源入表逐步完善，交运行业数据资产目前以成本法入表，未来有望采用收益法或市场法重估 [22][28] - AI将数据转化为可定价、可交易的标准化商品，建立跨企业协作关系，形成价值循环，探索新型商业模式，如公路领域的B2B订阅服务、B2G公共服务、B2C增值服务 [29][31][32] AI重构运营范式，驱动企业降本增效 - 交运行业传统运营存在效率瓶颈和成本费用高企的痛点，AI技术通过自动化替代、路由规划智能化与决策精准化重构运营逻辑，构建降本增效新范式 [34][35] - 自动化设备深度嵌入生产服务各环节，减少对劳动力的依赖，如无人车、无人机、自动化货物分拣等 [36] - AI驱动业务规划从“割裂执行”转向“全局协同”，为行商寻得合理路线，求得时效与成本的平衡点 [37] - AI将模糊经验转化为数据驱动的决策模型，实现需求预测、动态定价等复杂决策，减少供需错配与空转损耗 [38][39] 技术与需求共振，多重应用加速落地 - AI全方位赋能交通运输业，推动车路云协同、智慧港口、智慧仓储等应用场景落地，形成价值闭环，沉淀数据资产，反哺生态伙伴 [40] - 车路云协同实现车辆、道路基础设施与云端数据的实时交互与协同决策，实时交通流数据形成数据产品收费，吸引智能车辆接入，其落地进程与公路类型、区域经济、政策支持强相关，前景广阔 [41][44][45] - 智慧港口以数字化、自动化、智能化为核心特征，港口作业数据与多方共享，衍生增值服务，通过多方协作向无人化、智能化转型 [52][56][61] - 智慧仓储以物联网、人工智能等为核心驱动力，实现仓储作业全流程高效化、柔性化与绿色化，仓储动态数据反向赋能相关方，头部物流公司可凭借资本与规模建立壁垒 [67][71][74] 投资建议 - 建议关注两个方向，一是AI降本增效边际影响显著的领域，如物流领域的顺丰控股、京东物流，港口领域的上港集团、招商港口等；二是数据资产有望价值重估的企业，如山东高速、青岛港、物产中大等 [81]