据 organiser.org 报道，印度物流数据银行（Logistics Data Bank，LDB）自 2016 年上线以来，已累计追踪 10 crore（1 亿）个进出口集装箱，成为全球少有的实现全国 EXIM 集装箱 100% 可视化的国家级数字基础设施。
十年建成全覆盖物流追踪网络
LDB 目前覆盖印度全部 19 个港口、32 个集装箱码头、103 个内陆集装箱堆场、439 个集装箱货运站，并延伸至 89 个制造业特别经济区、5,569 个铁路车站及 269 个收费广场。该系统由 NICDC Logistics Data Services Limited 运营，该公司成立于 30 December 2015，系印度政府国家工业走廊发展与实施信托与日本 NEC Corporation 的合资企业。
LDB 2.0 实现远洋追踪与多式联运可视
2025 年 9 月，印度商工部长 Piyush Goyal 正式推出 LDB 2.0，首次将追踪能力延伸至印度境外海域，支持出口集装箱离港后的高海跟踪，并实现“船—铁—路”多式联运全程单证级可视。NICDC 首席执行官兼 NLDSL 董事长 Rajat Kumar Saini（IAS）表示：“达到 10 crore 容器里程碑，是 LDB 发展历程中值得骄傲的时刻。”——他强调，这一平台已从最初专注 EXIM 集装箱追踪，演变为支撑全行业决策的中央数字公用设施。
数据驱动瓶颈识别与效率提升
LDB 每月平均处理 1.5 crore 次集装箱状态查询，为货主、物流企业及政府部门提供近实时信息。其核心价值在于生成可量化的运营分析：包括港口/堆场的滞留时间（dwell time）与运输时间（transit time），使终端运营商和政策制定者能准确定位延误环节。例如，某铁路走廊若出现异常波动的运输窗口，或某堆场滞留时间持续偏高，均在数据中直接显现，而非依赖经验性判断。
支撑印度全球物流绩效跃升
据世界银行《2023 年物流绩效指数》（LPI）报告，印度在全球 139 个国家中排名 38 位，较 2014 年的第 54 位、2018 年的第 44 位持续上升；在“国际货运”单项中位列 22 位。印度港口平均周转时间为 0.9 天，快于美国、德国、澳大利亚和加拿大。印度设定目标：到 2030 年进入 LPI 全球前 25 名，并将物流成本占 GDP 比重从当前的 13–14% 降至个位数。
对比全球同类平台的差异化路径
与 2018 年由马士基（Maersk）与 IBM 联合推出的区块链平台 TradeLens 不同，LDB 采取政府主导、公私共建、强制接入的公共数字基础设施模式。TradeLens 于 2023 年初关停，主因是未能获得航运公司、港口及海关机构的广泛数据共享参与；而 LDB 则通过制度设计实现全国关键节点 100% 接入，形成真正统一的数据底座。
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
