模式。 1.北美产品配送 在这种模式下，车辆在北美装配工厂生产，并运送至北美经销商 处。整车一旦从车间下线，就会被运到编组场，编组场为装运做准备。 车辆的运输通过公路和铁路完成。如果车辆经铁路运输，那么，在运送 至铁路中转站之后，仍需由公路运输至经销商处。而车辆在编组场时， 会装配一些零件，也会挑选部分车辆进行试车，做最后的质量控制测 试。此外，产品商标也是在这一阶段贴到车辆边窗上的。所谓“预检”是 很多供应商把 零件运输向装配工厂的过程称为“输入物流”[1]。在丰田，零件会以两种 方式发货。当火车一到达生产工厂的车站，货物就被卸载到货车上，并 运往装配码头，从日本来的海外零件通过海运，再通过铁路运输到达当 地装配厂。 当地零件在北美生产，并通过协议物流公司的货车运输。丰田全权 负责供应商提货和运输至工厂的整个过程。丰田公司的“准时到货”理 念，对零件库存输入物流的可靠性有非常高的要求。丰田将供应商根据 件、进行出厂前最后质检和安放车辆以备装运。一旦准备装运，汽车就 被运至铁路车所在区域或货车所在区域。 有两种铁路车用于轨道运输：Bi级与Tri级。Bi级表示用双层汽车物 流用车，而Tri就表示三层汽车物流用车。Bi级的铁路车的装载能力大约 是9~10辆车；Tri级的铁路车的装载能力是14~15辆车。因此，根据目的 地和铁路车的装载能力，汽车会进行相应排列。 汽车用货车运输到目的地，再由经销商签收，之后再停到专门的货

议框架下的合作不断深化，中国企业在基础设施建设、制造业、电子商 务和金融服务等领域进行了大量投资。 基础设施建设方面，中国企业在东南亚承建了大量公路、铁路、港口和电力设施项目。例如，中国中铁和中国交建在马 来西亚和印尼等国参与了多个铁路项目的建设，有力推动了当地交通网络的完善。 东南亚地区快速增长的数字经济、庞大的年轻消费群体和便利的地理位置为出海企业提供新动力，凭借便利的网络基础 中国企业在墨西哥的出海情况显示出积极的增长趋势，主要集中在制造业、基础设施和能源领域。小米等科技公司在墨 西哥市场占据重要位置，BYD 等企业在当地设立电动汽车生产基地。此外，中国企业还参与了多个基础设施建设项 目，如港口和铁路，提升了中墨两国的经济合作和交流。 中国与中南美洲不断深化的经济合作和多元化的投资布局。随着"一带一路"倡议的推进，以及中国对外开放战略的持 续实施，中国企业在中南美洲的投资和业务扩展显著增长。 尼日利亚、安哥拉等国参与了多个油气田的开发项目，提升了中国在全球能源市场的影响力。 基础设施建设方面，中国交通建设集团和中国铁建等企业在非洲承建了大量公路、铁路、港口和电力设施项目。埃塞俄 比亚至吉布提铁路和肯尼亚的蒙巴萨-内罗毕标准轨铁路等项目，极大地改善了当地的交通条件，促进了经济发展。 15 2.3 出海⾯临的挑战 2.3.1 政策和法规 中国企业在海外扩

交通运输厅） 24.对纳入省级重点基础设施项目的疏港铁路、大宗货物年运量 150 万吨以上铁路专用线，优先保障项目合理用地需求，推动沿海主要港口 集装箱、大宗干散货港区实现与铁路直接连通，解决铁路运输“前后一 公里”问题。进一步优化代理收费、专用线收费，有效降低铁路运输成 本。（牵头单位：省交通运输厅、省发展改革委、省自然资源厅、中国 铁路济南局集团有限公司） 25.对通行京杭运河（包括支流航道）山东段的集装箱船舶实施免费 将现代物流业作为省服务业发展引导资金重点支持方向，安排 3000 万元左右资金，支持 10 个左右符合条件的现代物流项目建设。（牵 头单位：省发展改革委、省财政厅） 31.对国家、省确定的物流枢纽、铁路专用线、冷链物流等重大物流 基础设施项目，在建设用地指标方面给予重点保障。探索新型物流用地 供应保障模式，鼓励利用有效载体和多种渠道整合盘活存量闲置土地资 源用于物流用途。在符合规划、不改变用途的前提下，对提高自有工业

世纪七十年 以蒸汽、机械化为代表的 以应用电力批量生产为代表的 蒸汽时代 电气时代 催生的新行业有铁路、钢铁、 机器、轮船等。 催生的新行业有电力、通信、 化学、石油和汽车等。 对能量的充分利用 对信息的充分利 用 信息与通信技术（ ICT ）、 媒体、金融和保险 面向消费者的行业： 娱乐休闲、零售贸易 麦肯锡按照数字化程度把产业分为五个集群 数字经济与智能经济 和数字化相关 特高压 城际高速铁路 和城际轨道交 通 新能源汽 车充电桩 5G 基站 建设 大数据 中心 人工 智能 工业 互联网 数字基建将为提升中小企业竞争

而引领数据新 技术、新产品、新模式、新应用爆发，为我国培育出一大批新的全球型数据企业，并推动下一个30年全球数字经济高速发展。 国家数据基础设施是下一个30年全球经济增长的新引擎 电力、通信、铁路等是工业时代的国家战略资源，必须牢牢掌控在国家手中。这些国家战略资源均具有网络状、跨区域 国家数据基础设施是国家掌控数据战略资源的有效手段 32 > 33 图：国家数据基础设施（NDI）参考模型 皮书》） 图：公域数据即将耗尽（《数据要素化新阶段的数据基础设施白皮书》） 分布等特点，我国通过建设覆盖全国的电力网、电信网、铁路网等基础设施，成立了一批中央企业，牢牢控制住了相应的战 略资源。数据作为数字时代的国家战略资源，也必须牢牢掌握在国家手中。与电力、铁路、通信是工业时代国家战略一样， 数据也具有网络状、跨区域分布等特点；通过建设横向联通、纵向贯通、协调有力的全国一体化国家数据基础设施，可以有

也被广泛用于关键部件的故障诊断和寿命预测[59-61]。 此外，新兴 AI 技术正进一步提升检修工作的智能化水平：在桥梁安全监测中， 基于计算机视觉的 AI 方法提高了结构健康监测（SHM）的精度和效率[62]；面向 桥梁、铁路机车等领域的垂域大语言模型正被用于构建智能维护助手，赋能工程 工程智能白皮书 AI for Engineering White Paper ©同济大学工程智能研究院版权所有。如需引用，请注明出处。 流程，开发 了包括知识问答、合同审查、施工图纸智能审查在内的数十种 AI 应用。此外， 北京交通大学联合发布的“TransGPT·致远”和同济大学的“行之”大模型等， 也为交通规划、智能咨询、铁路工程数字化提供了支持。 同时，也涌现出一批针对特定业务场景的专用模型。浙江高信与百度联合发 布的“鹿宝”模型，专注于利用 ETC 数据自动生成专业数据报告。广西交科集 团的“科宝”大模型深度整 转换。传统简单中间件在转换过程中易丢失关键关联信息（如 BIM 模型中的构 件材料属性与施工进度数据的映射关系），而现代工程数据中台虽能减少丢失， 但仍需专业团队配置语义映射规则。以著名的伦敦横贯铁路项目为例，其在项目 收尾并向运营商移交数字资产时便遇到了巨大挑战。该项目汇集了数百家承包商 提供的、格式与标准各异的数万个竣工 BIM 模型和资产数据表，而运营方则需 要将这些异构数据统一整合

车工业工程(天津)有限公司、华润三九医药股份有限公司、北京铁路信号有限公司、昆船智能技术股份 有限公司、中移数智科技有限公司、华润数字科技有限公司、青岛鹏海软件有限公司、北京炎黄盈动科技 发展有限责任公司、福建省邮电规划设计院有限公司、盖勒普工程咨询(上海)有限公司、武汉卓尔信息 科技有限公司、浙江华创视讯科技有限公司、广东省电信规划设计院有限公司、太原市京丰铁路电务器 材制造有限公司、桐昆集团股份有限公

认证的部分进口汽车零部件产品，在检验时采信认证认可部 门认可的认证机构出具的认证证书，原则上不再实施抽样送检。实施新 能源汽车集港、查验、装箱、出运“一站式”集中作业，实现区港联动、 多式联运无缝衔接；对符合条件通过中欧班列等铁路运输的新能源汽车 等不按危险货物管理。对出口锂电池危险货物包装使用鉴定试点实行“检 查验证+合格保证”，提高锂电池出口效率。（牵头单位：青岛海关、济 南海关、省发展改革委、省交通运输厅） 32 积极推动“公转铁”。鼓励全市大宗货物和中长距离货物运输(不 含军事运输)托运人采用铁路运输方式出市，推动交通运输绿色低碳发 展。自 2024 年起，对铁路运单托运人按以下标准给予奖励：对首次(自 2022 年以来湘潭市内无铁路发运量) 通过湘潭市内铁路发送货物且年 度累计发运量达 1.2 万吨(含) 以上的，奖励 2 万元；对上年铁路发运量 超 1.2 万吨(含),且本年度增量达 20%(含)以上、40%(含)以上、60%(含)

2021年9月9日，中欧班列运输联合工作组通过了《中欧班列全程时刻表编制与协作办法（试行）》和《中欧班列 运输计划商定办法》草案，鼓励铁路运单融资。截至2022年8月30日，上合示范区青岛多式联运中心发出的中欧班列 达到538列，同比增长45%。 但企业难以依据联运运单开展贷款和其他金融业务，国际铁路联运规则不统一，手工操作容易出错，多式联运单 证缺乏物权属性，导致运单质押融资过程繁琐、效率低。金融机构无法触达真实的物流业务场景，缺乏多方签署、多

生活物资、医疗药品等各类应急物资。根据不同地区、不同类型突发事件特点，合理确定物资储备种类、数量 及储备布局，确保应急物资储备充足、调配便捷。在突发事件发生时，根据应急处置需求，迅速启动物资调配 机制，通过公路、铁路、航空等多种运输方式，将应急物资及时、准确送达受灾地区或救援现场。例如，在疫 情防控期间，应急指挥中心统筹协调医疗物资储备与调配，确保口罩、防护服、检测试剂等防疫物资优先供应 重点地区与一线医护人员，为疫情防控工作提供坚实物资保障。