据 indiashippingnews.com 报道，印度集装箱公司（CONCOR）与印度理工学院鲁尔基分校（IIT Roorkee）于 2026 年 7 月 23 日签署合作备忘录（MoU），共同研发一套人工智能驱动的智能物流决策支持系统（DSS）。
聚焦国内物流规划与网络优化
该系统将覆盖 CONCOR 全国范围内的 21 个内陆集装箱堆场（ICD）、多个物流园区、铁路货运终端及多式联运服务节点。项目核心目标是通过整合人工智能（AI）、机器学习（ML）、地理空间分析和运筹学技术，构建可实时响应的智能决策平台，支撑国内物流规划（DLP）、库存动态管理与运输网络全局优化。
系统功能明确指向五大 operational 痛点：列车编组计划精度提升、拖车资源动态部署、集装箱库存周转率优化、运输路径实时重规划、以及跨铁路—公路—仓储环节的多式联运协同调度。原文数据显示，CONCOR 当前运营着覆盖全印的 128 个物流节点，其铁路集装箱运输量占印度全国总量的约 75%，具备规模化验证条件。
实现实时分析与预测性调度
据原文报道，该 AI 决策支持系统将接入 CONCOR 现有 TMS 与 WMS 数据流，实现毫秒级实时数据处理能力，并嵌入需求预测模型——该模型基于过去 5 年历史货运量、季节性波动及区域产业分布数据训练而成，可提前 72 小时生成分区域货量预测误差率低于 12% 的输出结果。
在资源调度层面，系统将动态计算最优设备配置方案，目标使空箱调运距离平均缩短 23%，铁路车厢利用率提升至 91.5%，同时将干线运输平均交付周期压缩 1.8 天。CONCOR 首席运营官（COO）表示：“这不是单点效率工具，而是我们面向 PM GatiShakti 国家基础设施计划的数字底座。”
同步推进绿色物流与资产提效
该项目被明确纳入 CONCOR 可持续发展路线图。原文指出，通过精准的网络拓扑重构与装载率算法优化，预计每年可减少 4.2 万吨二氧化碳当量排放，相当于停驶 9,300 辆柴油卡车的年排放量；同时降低燃料消耗 17%，直接削减运营成本。
资产利用效率亦为关键指标：系统上线后，CONCOR 计划将自有集装箱周转天数从当前的 14.3 天降至 10.6 天，并将铁路专用平车（flatcar）平均闲置时间压缩 31%。IIT 鲁尔基交通工程系主任强调：“学术团队提供算法框架与验证方法论，CONCOR 提供真实场景下的 12TB/月运行数据，这种产研闭环确保解决方案具备即插即用性。”
服务国家战略与行业生态构建
此次合作直接支撑印度《国家物流政策》设定的“到 2032 年将物流成本占 GDP 比重从 14.8% 降至 10%”目标。CONCOR 作为印度政府全资控股企业，其数字化投入已连续三年增长——2025 财年 IT 预算达 182 亿卢比（约合 2.2 亿美元），其中 37% 专项用于 AI 与物联网基础设施建设。
该系统设计采用模块化架构，未来可向印度其他国有货运运营商（如 IRCTC 货运部门、Container Freight Stations 联盟）开放 API 接口。截至目前，CONCOR 已与 6 家本土 AI 初创企业签订技术协作协议，共同开发适用于南亚地形与路况的轻量化边缘推理模型。
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
