2025智慧交通绿色未来：人工智能加速全球物流脱碳进程白皮书

智能交通，绿色未来：人工智能助力全球物流脱碳 白皮书 2025年1月 Getty Images 图像： 内容 阅读指南 3 前言4 执行摘要 范围：本文6 7介绍 1提高运营效率101.1运行效率 #1：停留时间优化12 1.2运营效率#2：路线优化13 1.3操作效率 #3：驾驶员行为13 1.4操作效率 #4：资产维护14 2提高产能利用率152.1人工智能可以帮助解决产能过剩和减少排放。16 3优化模态转换18 3.1将货运转移到低碳运输方式19 可以减少排放 3.2关键挑战：模式转变及其潜在解决方案20 3.3使用预测分析以实现模式转变21 4必要的关键行动以把握人工智能机遇22 4.1行为改变是最大化人工智能影响的关键。23 4.2跨货运物流生态系统的合作至关重要234.3整合人工智能需要领导层的远见和自下而上的行动 25 第29节结论 附件1：方法30 31贡献者 脚注33 免责声明 本文件由世界经济论坛发布，作为对项目、洞察领域或互动的贡献。本文件中表达的研究发现、解释和结论是经过世界经济论坛协助和认可的协作过程的结果，但并不必然代表世界经济论坛的观点，也不代表其所有成员、合作伙伴或其他利益相关者的整体观点。2025年世界经济论坛。版权所有。本出版物任何部分不得版权所有，禁止以任何形式或通过任何手段进行复制或传播，包括影印和录制，或通过任何信息存储和检索系统。 阅读指南 世界经济论坛的AI行业变革该倡议旨在通过探讨在商业和运营模式中推广人工智能（AI）驱动创新的战略影响、机遇和挑战，催化负责任的行业转型。 本白皮书系列探讨了人工智能在各个行业中的变革性作用。它通过广泛的综合分析和深入的行业及区域研究，提供了洞见。本系列包括： 跨行业 地区特定 对工业生态的影响 对地区的影响 行业或功能特定 影响行业、领域和职能 随着人工智能以前所未有的速度不断发展，本系列每篇论文都捕捉到了对人工智能的独特见解——包括对写作时景观的详细快照。认识到持续的转变和进步已经在进行中，目标是通过与世界经济论坛合作伙伴的社区合作，持续深化和更新对人工智能的影响和应用的认知。 涉及各个组织中参与人工智能策略和实施的相关利益方。 这些论文共同提供了一个关于人工智能当前发展和应用的全面视角，以及它未来潜在影响的预览。每篇论文都可以独立阅读，也可以与其他论文一起阅读，行业间的共同主题逐渐显现。 序言 吉华纽管理总监兼负责人中心自然资源与气候变化世界经济论坛 Robin Riedel合作伙伴兼联合领导，麦肯锡未来移动中心麦肯锡公司 叶夫根尼·科奇曼合作伙伴、旅行、物流和基础设施实践，麦肯锡公司 这个机会是全球性的，但行动是从公司层面开始的，通过小规模的逐步改进。因此，报告提供了关于如何通过人工智能加速行业脱碳的实用指导和建议，以及企业领导者现在可以考虑的步骤。在一家公司内，可以以简单的用例为起点构建更高级的计算应用。然而，成功取决于采取关键推动因素，包括建立基本的数字基础设施、促进行业合作以及激励货运物流客户做出可持续的选择。 世界迫切需要加快减排，尽管承诺众多，许多组织在实现其2030年脱碳目标方面仍落后。鉴于全球交通运输造成了相当比例的温室气体排放（估计从16%-25%），该领域在全球脱碳进程中扮演着关键角色。 在这个领域中利用现有技术争取快速收益，并持续投资于规模化推广较不成熟的脱碳解决方案，对于实现与《巴黎协定》相一致的道路至关重要。 近年来，在高级分析领域，尤其是在人工智能（AI）和机器学习方面，技术发展取得了显著成果，预计计算能力的提高将进一步加快变革的步伐。在过去18个月中，这种发展加速，AI在应用于定量数据资产方面得到广泛应用。此类技术可用于推动脱碳。 通过逐步改进，货运物流公司不仅可以加速脱碳努力，还能在日益竞争激烈和注重气候的市场中为自己赢得长期成功。货运物流领域的早期技术采用者很可能会实现温室气体排放减少和吸引旨在减少其第三范围排放的客户的竞争优势。其他显著的好处将来自提高运营效率，允许降低成本结构和更好地部署资本。人工智能的采用有望成为行业走向净零未来的转型性转变。 货运物流和商业大众运输，都是数据密集型操作，非常适合利用这些技术改进。一些行业参与者已经开始使用人工智能来提高效率，但整个行业还有大量潜力等待挖掘。 本报告由世界经济论坛与麦肯锡公司合作编制，反映了众多行业专家和企业领导者的见解。我们对包括铁路、航空、卡车运输和航运服务运营商、其客户（包括主要零售商）、人工智能初创公司、科技业传统玩家和学者在内的利益相关者进行了访谈。我们感谢我们的合作伙伴和贡献者为这项研究作出的宝贵贡献。 这份报告探讨了广泛使用人工智能如何助力全球实现碳减排。我们探讨了三个具体方面，展示其如何帮助货运物流领域的各方利益相关者：通过日常运营效率的提升、改善产能利用率以及转型到碳排放更少的运输方式。综合考虑，我们的分析表明，如充分利用这些举措，将可能产生显著影响，若实施至满负荷状态，有望将货运物流的总体碳排放减少10-15%。 执行摘要 货运物流行业正处于一个关键时刻，可以显著促进全球脱碳努力。作为温室气体（GHG）排放的一个重要来源，该行业有机会与巴黎协定设定的1.5°C目标保持一致。预计到2050年，排放差距将达到55亿吨，这突显了创新解决方案的紧迫性。本报告阐述了人工智能（AI）和机器学习（ML）如何推动全球货运物流现在实现实质性和成本效益的脱碳。 人工智能在推动货运物流行业可持续发展方面具有巨大潜力。现在采用人工智能解决方案的企业不仅能够满足新兴的监管需求，还能在快速变化的领域中确立自己的领导地位。 将企业激励机制与可持续目标相一致可以推动有意义的变化。清晰地沟通和展示人工智能的好处，如节省成本和运营效率，可以转变组织和消费者的心态，向接受更绿色选择的方向发展。在货运物流生态系统中进行合作至关重要。通过标准化数据格式和分享最佳实践，利益相关者可以共同优化运营。 交通领域，占全球温室气体排放的16-25%，其中7-8%来自货运物流。人工智能可以通过优化运营、提高运输能力和促进运输方式转变，成为推动深层次减排的有力工具。为本文进行的分析表明，以下列出的三个具体杠杆可以减少货运物流总排放量10-15%。 合作对于推动系统性的变革至关重要。建立强大的数字基础设施并激励各方采取可持续的做法是成功的基础。例如，公私合作以提升铁路基础设施，能够帮助创造对所有相关方都有利的双赢局面。 实现人工智能助力下的运营卓越 尽管人工智能带来了即时的运营收益，但包括长期战略在内的全面方法，例如投资铁路基础设施、车队电气化和可持续燃料的采用，是至关重要的。现在整合人工智能为未来的技术进步奠定基础，并将早期采用者定位为行业先驱。 路线优化和资产管理：通过路线优化和高效的资产管理，人工智能可以实现高达7%的减排。通过利用实时数据和预测分析，人工智能确保每一次行程都尽可能高效。 今天，这场变革之旅的工具已经可用，立即行动的好处也是显而易见的：显著减少排放、提高效率，并在日益关注气候的市场中获得竞争优势。价值链上的各方可以在本十年内采取一些具体行动和里程碑，报告突出了这些下一步行动。 –人工智能解决方案提高了产能利用率：通过供需匹配和解决市场碎片化问题来解决闲置产能问题。这种提高的产能利用率可以减少不必要的行程，并提高整体运营效率，减少排放量最多可达4%。 –人工智能可以识别并实施模式转换：采用最具碳效率的交通方式，例如将货物运输从公路和航空转移到铁路或海洋运输。这种转变可以将排放量减少高达4%。 本文范围 这份白皮书探讨了人工智能和其他高级分析工具如何提高运营效率、利用率和运输方式转变来减少交通运输的碳排放，尤其关注货运物流。 人工智能（AI）和机器学习（ML）是高级分析的一个子集，指使用复杂的技巧和工具来分析数据和提取可行的见解，从而实现决策的改善和运营效率的提升。这些技术可以增强预测能力，优化运营并支持多个行业的战略重点。 该地区的转变很大程度上取决于行为改变，而行为改变与根深蒂固的消费偏好密切相关。 虽然人工智能可以在支持更多资本支出密集型的转型中发挥作用，但本报告的重点是领导者在日常运营中可以实施的非资本支出密集型用例。从中期到长期，人工智能有可能以连未预想到的方式对货运物流行业产生根本性的变革。本报告聚焦于公司在短期内可以获得的低成本资本运营效益，作为无遗憾的行动。 这份论文超越了仅通过数字化所能实现的运营效率提升，例如从手工行政流程过渡到基于计算机的程序。在整个报告中，人工智能一词指的是所有计算应用，包括高级分析。 同样，人工智能驱动的解决方案只是公司在实现去碳化旅程中可以探索的一套杠杆。例如，通过车队电动化和先进燃料，长期来看，可能需要实施资本密集型技术变革才能成功实现交通运输的去碳化。 分析主要集中在货运物流——换句话说，通过公路、海运、空运和铁路进行的全球货物或货运运输——因为这个领域具有显著的脱碳潜力、可操作的广泛范围，以及日益增长的投资者和监管压力要求脱碳。论文包括乘客铁路和商业航空领域的例子，因为这些领域对全球碳排放的贡献重大，以及数字技术在这些领域短期内在推动实质性脱碳中所能发挥的潜在作用。 许多货运物流行业的领导者已经利用人工智能来提高效率、自动化决策并降低成本，使其采纳成为双赢的战略举措。本报告旨在展示人工智能和机器学习的最新进展如何提供经济有效的措施，以推动货运物流领域实现低碳实践，有助于实现通过技术和管理改进将该行业引导至1.5℃路径的更广泛目标。同时，在考虑此类技术进步的公正转型也很重要，但这一主题超出了当前论文的范围。 然而，客运（例如，客车、摩托车、客轮）已被排除在分析之外，因为在此领域的脱碳努力 介绍 交通运输未能达到巴黎协定中1.5°C的目标。人工智能工具可以帮助该行业到2050年减少预计的5.5Gt排放差距。 交通部门至2050年的排放差距（见图1）。2 交通是全球排放的主要来源。1然而，许多减少这些排放的技术——例如可持续航空燃料或电动卡车车队——尚未达到规模。与此同时，趋势显示，即使有当前的脱碳政策和行动计划，世界也未能按轨迹实现《巴黎协定》中的1.5°C目标，预计将有55亿吨（Gt）的排放。 为了缩小这一差距，交通行业需要每年减少3%的排放，这表明需要立即减少排放的解决方案，同时采取迈向长期深度脱碳的步骤。 交通工具部门二氧化碳排放（吉吨）2 为了在2050年实现净零碳排放，交通部门的排放量需要每年下降超过3%。2一半的行业排放量可以追溯到货运部分。 虽然本文范围内的交通公司（即货物运输、商业航空和铁路客运）中占比日益增长的部分设定了近期减排目标，但最近的一项调查表明，全球75%的运输商和服务供应商要么缺乏明确的脱碳目标，要么怀疑自己能否实现这些目标。6人工智能工具可以帮助设定更好的目标，优先处理行动，并增强对进展的跟踪和报告。 交通运输业是全球温室气体（GHG）排放的16-25%的责任方。4货运物流——通过公路、海运、空运和铁路进行的全球货物运输——占该行业排放量近一半，对全球排放贡献了7-8%。5货运物流中的创新和效率干预措施可以同时减少排放并节省成本。 全球75%的运输和供应商要么缺乏明确的脱碳目标，要么怀疑自己能否实现这些目标。 海事产业经历了显著变化，现在大约一半的船只配备了高频数据收集设备，与10年前形成鲜明对比。这一进步是人工智能在海上运输应用中的一个颠覆性变革。 卡斯米尔·莫罗贝，创始人兼首席执行官，图夸 交通运输公司正面临来自投资者、监管机构和客户的加大压力，要求推动脱碳努力。旨在加快脱碳的最新法规可能会影响不仅限于交通运输公司，还包括在其上下游供应链中从事运输和货运物流业务的企业。 与飞机尾迹相关，例如，或预测性维护可能导致燃料消耗和排放显著减少。 这次白皮书进行的访谈揭示了一个日益增长的共识，即许多气候行动是“无悔