大件運輸智能審批的江蘇解法
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收藏“十五五”開局之年,江蘇將人工智能視為未來發展的關鍵變量,全面實施“人工智能+”行動,把制造業作為AI賦能主賽道,同時拓展科學、醫療、教育、交通、政務、社會治理等多領域應用。當“蘇大強”遇上人工智能,將會帶來怎樣的變革,值得長期深入觀察。今天,我們聚焦人工智能+交通運輸的大件運輸審批場景推出調研報道。
單件重達數百噸的巨型變壓器,從江蘇常州運往新疆穿越4000公裡磅礡山河﹔重達3800噸的國產超大直徑盾構機,拆分成刀盤、盾體等大件,跋涉千裡運往鹽宜高鐵長江隧道施工現場﹔總長近百米的風電葉片,自工廠起運到南京港龍潭集裝箱碼頭裝載出海……
大件運輸,是現代物流體系的“承重骨架”。在業內,物流效率關系重大。當這些龐然大物在旺盛的產業需求驅動下運量激增,傳統審批與治理模式即面臨嚴峻挑戰。
一場以AI驅動的治理變革,應運而生。從每一座橋梁的結構荷載精算到每一個收費口的高寬測量,從繞避施工路段的精准調度到多部門接力的安全護航,江蘇以“人工智能+交通運輸”為軸,正在重塑著物流新格局。

超長風電葉片在公路運輸過程中。南京市交通運輸局供圖
大件運輸之困
“單件水泥回轉窯上百噸,如果審批延誤了,船等貨一天的滯期費就高達萬元。”南通航海大件運輸有限公司業務主管陸彩紅曾長期為此犯愁,公司主要承接大型設備制造企業的短駁運輸業務,從工廠到港口的距離雖短,復雜程度卻遠超想象。
不可解體,超長、超寬、超高、超重——大件運輸,天生就是物流領域“難啃的骨頭”。南京大件起重運輸集團總經理陶玉柱道出難點所在:前期方案制定需要極度精密,道路勘測、路線選用、車輛配型,一步錯則步步險。“大件運輸安全至上,一旦發生意外,威脅的是橋梁路面等基礎設施安全,代價遠非普通事故可比。”
傳統審批模式為防范風險,手續極為繁復。一張超限運輸車輛通行証的辦理,堪稱耐力賽:申請人需提交18份材料,手動錄入30余項信息,錯填漏填即退回重來。
大件上路,更非跟著導航走那般簡單。一條上千公裡的線路,企業須派路勘團隊攜帶超聲波測高儀、卷尺,實地測量每一處收費站的寬窄、每一座橋涵的淨高、每一個匝道的轉彎半徑,單次勘路成本動輒上萬元。“路線一變,前期投入都要付之東流。”陶玉柱說。
更隱性的成本,在於不確定性。在金風科技物流執行總監朱峰看來,大件運輸不僅是連接工廠與交付現場的“最后一公裡”,更是項目能否按期並網、訂單能否兌現的命脈所在。遠景科技集團全球物流服務部副總監劉豹同樣感慨:風電設備單套價值高達千萬元,過去因審批周期不可控,企業須提前生產堆存以應對交付節點,高額庫存與資金佔用隨之而來。
這種困境,甚至倒逼部分企業選擇在荒灘戈壁建廠,隻為縮短運輸距離。大件運輸,本質是一場與時間和不確定性的賽跑。企業不知道何時能拿到許可,司機不清楚下一段路是否有變故,運輸企業反復勘路、協調、等待。
前置成本之高,甚至催生了依靠信息差生存的“灰色中介”。一些中小運輸企業因不熟悉流程,不得不委托“黃牛”代辦,每單支付數百元“代辦費”,同時伴隨材料弄虛作假的法律隱患。
需求端的爆發式增長,讓問題更加緊迫。江蘇全省大件運輸許可量從2018年的2000余件飆升至2025年的38.5萬件,七年增長近200倍。日均辦件超千件,依賴“人海戰術”的傳統審批模式逼近效能極限。
江蘇省交通運輸綜合行政執法監督局道路執法監督局四級調研員馬梅向記者剖析了大件運輸最需解決的三大治理難題:申報繁、選線難、審批慢。
面對這場被需求倒逼的治理大考,江蘇選擇將大件運輸這一最具復雜性、最高頻、風控要求極致嚴苛的政務事項,作為人工智能進入公共治理關鍵流程的突破口。

南京板橋汽渡開通大件運輸專屬通道,百噸級大件運輸不再“望江興嘆”。南京市交通運輸局供圖
AI破局
2025年6月,全國首個大件運輸AI全流程智能審批系統在江蘇上線。系統的核心,是一個名叫“蘇大智”的智能體。
在江蘇省交通運輸綜合行政執法監督局的大件審批后台,記者看到,從材料提交到電子証照核發,“蘇大智”全程僅需一分鐘,無需人工干預。它不會疲憊,不講人情,判斷隻依據數據和算法。與之搭檔的還有“蘇交小智”——一個支持語音交互的智能導辦助手,引導企業完成申報,自動填充証照數據,將省內申請材料從18項精簡至最少4項。兩者分工,實現了從申請到出証的全鏈路智能化。
撬動這場效率革命的支點是AI,而支撐AI的是一張鋪展於全省路網之上的數字底座。
蘇交科集團智慧交通研究中心高級工程師吳迪向記者解構了這套系統的底層架構——“四庫一模型”:路網幾何信息庫將全省公路基礎信息、匝道轉彎半徑、收費站寬度等參數精確到厘米級入庫﹔車輛貨物參數庫實現多模態車貨形態的結構化存儲﹔橋梁驗算數據庫囊括全省2.07萬座橋梁大件運輸驗算數據與結構健康數據﹔計劃性施工阻斷動態庫由各公路管養單位實時接入阻斷路段、阻斷時間等信息。這是一個動態更新、權責清晰的“活”數據系統。
真正的核心大腦,是“蘇大智”的路徑與審批引擎。“傳統模式中,路線選擇最為耗時!申請人提交路線縱向需經省、市、縣等交通管理部門多級審核,橫向上有的還需要公安交管部門審核。”馬梅說。“蘇大智”則截然不同,它依托自研專用路徑引擎,在接收到運輸起訖點、車貨長、寬、高、重等參數后,瞬間投入算法計算,結合橋梁驗算數據和實時施工限行信息,數秒內推薦出三種線路供申請人選擇,同時完成空間、結構與施工阻斷的三重安全校驗,保証推薦路線安全可行。
“民用導航無法考慮大件運輸的特殊轉彎半徑和橋梁荷載。”吳迪說,“而‘蘇大智’不僅能自動避開無法通行的路段,還能智能推薦高速優先、費用最省、用戶常選三種方案。選線即決定,不再征求沿線部門意見,核心審批實現全流程無人化。”
三類大件必不可少的現場核查同樣迎來革新。過去企業裝貨后須提前預約核查人員上門,耗時一到兩個工作日。如今,試用上線的新模塊,申請人隻需用手機拍攝車貨現場影像上傳,后台AI通過圖像識別和視頻3D自動丈量,十余分鐘內完成核查,全程“零人員上門、零線下排隊”。
高效是否意味著審核尺度放寬?南通市交通運輸綜合行政執法支隊大件審批人員秦鵬給出否定答案:“AI在材料審查和路線判斷上比人工審核嚴謹得多。防作弊機制確保影像真實性,不僅壓縮了人為弄虛作假的空間,也規避了審批人員工作經驗不足、粗心大意可能造成的錯誤。”
在這場變革中,審批員的角色也在轉變。“我們不再疲於應付一件件審、一件件核,工作重心省級審批人員轉向規則的制定,基層審批人員轉向路網數據更新、系統抽查、企業培訓與超限超載違法行為的治理。”馬梅說。
當人工智能接管了程序性審批,公共治理便從人海戰術邁入了數據智管的新階段。
審批權力被關進算法編制的制度籠子,“黃牛”賴以生存的信息差,也在透明化系統中瞬間消解。從人腦經驗到數智算法,從“串聯流轉”到“選線即決定”——江蘇用一套雙智能體協同的數字治理體系,為這道最具復雜性的政務考題,找到了效率與安全的最優解。

江蘇常州一家變壓器企業的產品重達數百噸,大件運輸絲滑審批保障了如期交付。人民網 任曉燃攝
“江蘇制造”新優勢
對於裝備制造企業而言,大件運輸智能審批賦予供應鏈一種前所未有的確定性。它有效緩解了因時間冗長導致的“牛鞭效應”,使生產與交付計劃更加精准可控。
朱峰感受到了審批確定性帶來的效率紅利。如今,通過跨省並聯3.0系統跨省大件運輸江蘇段也實現了智能審批,這一模式帶來的變革已超越運輸環節,深刻傳導到生產排產、銷售預測和項目管理全鏈條。金風科技大件平均運輸周期整體效率提升15%左右。“我們可以更精准地預測交付時間、優化庫存管理,甚至在銷售報價階段就能給出更可靠的交付承諾。”他說。
劉豹對此亦深有感觸。審批提速使運輸時間變得可預期,企業可根據生產進度靈活安排發運。“現在產品下線后,僅需提前兩天申請即可啟程,無需像過去那樣提前半個月規劃。”這一轉變大大優化了內部資源運作效率,減少了物流環節的資金沉澱。
這場由AI引發的變革浪潮,正順著物流的毛細血管,將政策紅利輸入實體經濟的肌體,進而轉化為“真金白銀”的降本增效。中車南京浦鎮車輛廠年發貨高鐵、地鐵車廂約1000件,許可時間從2-3個工作日縮至1-1.5個工作日,年節約費用超500萬元。徐工集團每年5000余件工程機械經公路運輸,智能審批讓許可發証從2個工作日縮短至“即刻辦結”,每年省下倉儲費近千萬元。
“AI審批改革有效解決了企業最關心的時效性、安全性和成本三大問題。”陶玉柱算過一筆細賬:改革前辦証需3-5個工作日,貨物裝好后只能“干等”,車輛和人員閑置成本高昂﹔改革后一類、二類証當天申請當天獲批,起運時間精准可控。
這場改革的影響,正在溢出省界。秦鵬注意到一個有趣的變化:“過去是企業催辦進度,現在是我們催促企業加快裝貨、配合核查。”企業高度認可江蘇審批速度的同時,也生出一種“跨省焦慮”——省內段秒批,出了省節奏又要慢下來。
今年2月,《江蘇省大件運輸許可服務與管理實施細則(試行)》正式施行,明確以智能審批為核心的許可服務方向。6月,跨省大件運輸許可系統3.0版江蘇段智能審批模塊上線試運行,跨省件在江蘇境內也可實現“快辦、秒辦”。
更大的棋局正在鋪開,江蘇大件運輸智能審批模式已被納入交通強國建設試點實施方案。馬梅告訴記者:“技術上,‘四庫一模型’數據底座、大件運輸專用路線規劃引擎、AI審批智能體‘蘇大智’等核心組件均具備跨省移植性。”江蘇也在推動與滬浙皖共建長三角信用互認與跨省協同審批機制,為全國大件運輸智能審批一體化提供可復制的標准化范本。
從AI全流程智能審批,實現“即申即辦、秒批秒辦、天天可辦”﹔到AI車貨智能核查,實現自助高效核查﹔再到AI全時段智能監管,構建大件運輸安全閉環管控——這場“效率革命”改變的,不僅是高端制造產品從工廠走向市場的速度,更是產業鏈供應鏈協同運行的確定性。
當這種確定性成為常態,“江蘇制造”便有了新的優勢。
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