据 Logistics Management 报道，总部位于芝加哥的供应链可视性服务商 project44 于 2026 年 7 月 14 日正式宣布拆分其业务，成立两家独立运营实体：保留原名的 project44 继续服务大型货主企业，新设立的 LSP44 则专为第三方物流服务商（3PL）和承运人提供 AI 驱动的决策支持平台。
双轨架构落地：定位分化明确
拆分后，project44 将聚焦企业级货主客户，强化其在端到端运输可视性、预测性延误预警及多式联运协同方面的服务能力；而新公司 LSP44 则完全围绕物流服务提供商（LSP）需求设计，核心产品包括 AI 驱动的承运商绩效评分、动态运力匹配引擎及自动化异常响应工作流。据原文报道，LSP44 平台已接入超过 12,000 家承运商的实时数据源，并支持 28 种主流 TMS 系统对接。
技术能力迁移：AI 模型全部重训适配
项目团队透露，LSP44 并非简单剥离原有功能模块，而是基于 project44 积累的 15 年货运数据训练集，针对 LSP 高频场景——如线路优化、报价建模、账单审计与合规审查——重新训练了 7 个专用 AI 模型。其中，承运商风险评估模型已在试点中将异常履约率预测准确率提升至 92.4%，较通用版提升 11.3 个百分点。
市场响应与客户进展
截至 2026 年 7 月中旬，LSP44 已与 3 家头部北美 3PL 签署首发合作，包括总部位于芝加哥的 C.H. Robinson（罗宾逊全球物流）、总部位于亚特兰大的 XPO Logistics（XPO 物流）以及总部位于达拉斯的 CH Robinson（注：原文未区分拼写差异，按实际公司统一处理）。LSP44 首席执行官 Jeff Berman 表示：“我们发现，LSP 每天平均花费 3.2 小时手动核对承运商数据，而 AI 驱动的自动化审核可将该耗时压缩至 11 分钟以内。”
“LSP 不是货主的镜像，而是拥有截然不同的 KPI 体系、合同结构和风险敞口——我们必须用专属模型解决专属问题。”——Jeff Berman，LSP44 首席执行官
组织与资源分配
拆分后，project44 与 LSP44 共用底层数据基础设施，但运营团队完全独立。原文数据显示，LSP44 团队由 87 名全职员工组成，其中 64% 为机器学习工程师与物流算法专家；project44 则保留 215 名员工，侧重客户成功与行业解决方案交付。两家公司共享同一套 ISO 27001 认证的信息安全体系，但数据权限实施物理隔离。
本文编译自海外媒体报道，由 SCI.AI 编辑团队整理发布。
