《聚焦产业图谱与物流大模型，推动汽车产业与物流协同发展》

2024年9月21日，重庆交通大学召开了一场聚焦产业图谱和物流大模型的线上会议。会议由黄承锋校长主持，汇聚了周树林、詹振飞、程志友、邓兰燕、张廷萍、雷洋等多位专家学者，共同探讨汽车产业与物流协同发展的前沿议题。

图1聚焦产业图谱与物流大模型线上会议

会议伊始，詹振飞教授结合福特研究院的最新资料，从汽车全生命周期的角度，深入剖析了当前汽车产业链与物流的发展态势。他指出，排放标准对汽车行业影响深远，直接推动了电动化趋势的加速。我国汽车零部件企业虽面临转型挑战，但新能源领域的本土企业正迅速崛起。詹教授还强调，汽车系统复杂，涉及大量零部件和复杂的物料清单(BOM)管理，而汽车设计制造流程长达36-48个月，对物流需求呈现明显的阶段性特征。

紧接着，程志友教授介绍了汽车产业物流图谱的应用研究成果。他详细阐述了利用AI工具进行图谱绘制，提高效率和精准度的创新方法。程教授强调，在绘制图谱时，需要设定关键要素，如设计流通、生产流通、企业分布等，并创新性地运用在线地图工具、手工绘图和AI工具相结合的方法。对此，黄承锋校长进一步指出，产业图谱应全面反映产业链状况，包括灯塔工厂地理分布、零配件销售网络、物流通道利用情况以及经济成本和时间成本分析。他强调，鉴于信息的复杂性和庞大性，必须借助人工智能和大数据技术进行处理和分析。

在跨学科合作与团队构建方面，黄承锋校长详细介绍了重庆市教委立项的“国际大通道经济带AI图谱实验室”项目。该项目以问题为导向，以跨学科交叉为基础，旨在满足政府和企业的实际需求。黄校长透露，项目已汇聚了包括新加坡国立大学院士、上海交大重庆研究院院长在内的国内外高端人才，并已初步完成重庆和四川智能网联新能源汽车产业图谱的绘制工作。

图2黄校长介绍建设国际大通道经济带AI图谱实验室计划

周树林从宏观角度分析了产业布局与物流成本优化策略。他提到即将召开的重庆智能网联新能源汽车零部件生态大会将探讨如何提升本地配套率。周总强调，产业链布局受RCP原产地规则等多因素影响，需要重新考虑。他呼吁物流集团应提升服务能力，为企业降低成本，从而推动产业发展。

邓兰燕则提出了深化企业与物流方式选择关联性研究的建议。她强调需要细化企业母子公司关系，精确标注地理位置，同时统一行业分类标准，设计多维度标签。邓兰燕还建议研究产品特性与物流方式选择的关联，并考虑地缘政治、道路拥堵等外部因素对物流选择的影响。

在技术应用方面，张廷萍教授介绍了信息学院在图像理解、计算机视觉和大数据知识工程等领域的研究成果，并表示将进一步探索这些技术在物流产业中的应用潜力。与此呼应，雷洋教授提出了构建AI产业图谱的创新方法，包括建立全面的产业数据库，运用算法自动生成智能化内容，结合地理信息系统实现图层叠加，最终为企业提供定制化的物流解决方案。

与会专家认为，本次会议为产业图谱和物流大模型的研究与应用明确了方向。通过跨学科合作、技术创新和产学研结合，有望推动汽车产业和物流行业的协同发展。接下来，各方将积极落实会议相关内容，推进后续研究和实践工作，为产业升级和物流效率提升贡献大学力量。