物流行业加速变革：降本增效进入系统性推进新阶段
全国社会物流总费用与GDP的比率已降至历史最低点，而一场更深层次的物流变革正在全国展开。
10月17日召开的国务院常务会议，听取关于有效降低全社会物流成本行动落实情况汇报，对持续推动物流降本提质增效作出一系列重要部署。
会议指出，要持续推动物流降本提质增效，加快建设供需适配、内外联通、安全高效、智慧绿色的现代物流体系。
此次国常会对物流业的部署，标志着物流业发展战略的深化，即通过构建现代物流体系，使其从传统成本中心转型为驱动产业升级与经济增长的价值中心。
01 物流降本：从“压价式”减负到系统性增效
政策核心正在发生重要转变——从单一环节的“压价式”减负，转向以“结构优化、技术赋能和制度统一”为抓手的系统性增效。
国常会提出，要深化货物运输结构调整，加强多式联运管理制度、规则标准协调衔接。
我国社会物流总费用与GDP的比率由2012年的18%，降至2023年的14.4%。
今年上半年，这一比率进一步降至14.1%，是有物流统计制度以来的历史最低点。
中国物流与采购联合会研究室主任周志成预计，到年底这一比率将降至14%以下，“十四五”期间，累计可节约物流成本超过1.1万亿元。
02 多式联运：破除制度壁垒打通核心堵点
会议特别强调“加强多式联运管理制度、规则标准协调衔接”，直指长期制约物流效率的核心堵点。
长期以来，我国物流运输结构以公路为主，成本高、能耗大、效率有待提升。
推动“公转铁”、“公转水”，加快发展多式联运，成为破解物流成本难题的关键。
多式联运涉及公路、铁路、水运等多种运输方式，管理制度、规则标准不一，单据、载具、信息平台难以互通，导致“联不上”、“畅不了”。
清華大學互聯網產業研究院副院長劉大成表示，多式聯運的協同與銜接能夠大幅減少貨物在不同運輸方式間的轉換時間，實現無縫對接，從而顯著提升物流效率。
03 数字基建：AI与物流深度融合成亮点
国常会提出，要加快物流数字基础设施建设和升级改造，推进物流数据开放互联，推动人工智能等与物流深度融合，促进物流数智化发展。
物流业产生海量数据，但长期以来存在“数据孤岛”现象。
推动数据开放互联，意在打通港口、铁路、机场、仓储、制造商、电商平台等各方数据，为全局优化提供可能。
中关村物联网产业联盟副秘书长袁帅表示，人工智能在物流领域的应用已从单点优化迈向全链路智能化，形成了多模态、多智能体和具身智能三大技术发展方向。
袁帅进一步解释，多模态大语言模型能够处理文本、图像、语音等多种形式的信息，多智能体协作可解决复杂任务，实现物流系统的分布式决策。
04 智能实践：数字化提升物流效率
智慧物流技术已在多个实际场景中展现其价值。
在京津冀协同发展战略框架下，头部物流企业通过AI算法优化实现了全流程智能化管理。
某领军企业自主研发的智能决策系统可实时处理全网数据，在订单预测环节实现提前48小时精准预判货量波动，并动态调整运力储备。
该系统的深度学习模型每日处理全国数十万辆运输车辆与千余个中转场站的数据流，通过人—车—货—场资源的最优匹配，2025年已累计提升包裹时效超30%。
在物流节点智能化改造方面，AI技术正重塑仓储分拣全流程。
某企业通过部署AI智检模型替代人工安检X光研判，在提升安检效率的同时将误报率降低至0.15%以下。
05 金融支持：关注小微企业融资难题
会议还特别关注到物流行业，尤其是大量小微企业面临的短期融资难题。
国常会明确要求，“加大对物流企业特别是小微企业短期融资等方面的支持力度”。
物流企业通常运营资金需求大，抗风险能力弱。
畅通其融资渠道，帮助其渡过短期经营困难，是稳定物流网络微观基础、防止毛细血管堵塞的必要之举。
北京物资学院副教授王雅娴认为，对小微物流企业的融资支持，体现了政策的精准性与包容性，有助于稳固产业生态。
06 未来前景：智慧物流市场空间广阔
站在2025年的节点回望，AI与物联网的深度结合已推动物流业进入新纪元。
根据行业预测，到2030年智慧物流市场规模将突破18万亿元，其中冷链溯源、医药急送等高端服务场景占比预计超40%。
政策层面，《智能物流装备技术标准》等新规加速了技术创新与产业应用的衔接。
未来，随着5G+AIoT技术的普及，城市物流网络将进一步向“神经中枢式”基础设施演进。
从统计数据看，头部企业每投入1元技术研发资金，可带来3.2元的社会经济效益产出，这为行业高质量发展提供了坚实支撑。
数据显示，我国物流业新订单指数已连续8个月稳定运行在景气区间。从细分领域看，9月铁路运输业、道路运输业、航空运输业、多式联运领域及邮政快递业的新订单指数，环比均实现0.5个百分点以上的回升。
物流业如同经济高效运转的“生命脉络”，其成本的降低直接提升企业利润空间与市场竞争力，推动社会资源优化配置和可持续发展。
随着政策红利持续释放和技术应用不断深化，未来五年行业将加速向绿色化、智能化方向演进。
