“AI+”系列报告（交运篇）：Deepseek冲击波：AI赋能交运行业新征程

　　核心观点

　　事件：Deepseek引领AI冲击波，交运行业迎来变革时刻。在AI应用普及之前，交通运输行业已经历经了多轮数字化改造。AI在数字化的基础上更进一步，全方位赋能交通运输业，通过车货匹配、无人驾驶、车路协同等手段重塑行业运作模式。车货匹配方面，AI利用深度学习算法剖析海量运输数据，精准识别货主与承运方需求，实现快速且精准的供需对接，大幅削减空驶率，让运输资源得到高效运用。无人驾驶方面，AI赋能车辆具备强大的环境感知与决策能力，通过多传感器融合，实时洞悉复杂路况，实现车辆自主、安全行驶，降低人为失误风险。二者相辅相成，共同构建网络货运智能化发展的全新格局。车路协同方面，随着信息与通信技术及人工智能的深度融合，智能网联汽车已成为全球汽车产业转型的关键方向。AI可使“车路云一体化”更加智能，为智能网联汽车产业快速提升，打造综合技术优势提供战略支撑。

　　车货匹配：AI技术驱动车货信息精准匹配，实现动态实时匹配机制。AI借助大数据分析，对货主和承运人的信息进行深度挖掘。引入AI匹配系统后，将大幅减少因匹配不当导致的空驶里程和等待时间，不仅提高了车辆的满载率，降低运输成本，而且还能缩短匹配时间，加快货物运输速度，提高整个行业的运输效率。除协助进行精准匹配外，AI在实时监控货物和运力的状态变化方面也富有成效。当出现货物的新增与取消、车辆的位置变动等情况时，AI能够迅速建立动态匹配模型，在瞬间计算出最优匹配方案。当有新的货物需求发布时，系统可在数秒内筛选出最合适的车辆，并向司机发送任务信息。

　　无人驾驶：AI驱动运输效率飞跃式提升，构建最佳路径规划。无人驾驶车辆不受驾驶员疲劳、休息时间等因素限制，可实现全天候运行。在构建最佳路径规划方面，无人驾驶技术依赖AI进行路径规划和决策，无人驾驶车辆配备多种传感器，如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，AI通过对这些多传感器融合数据的实时分析，精准感知周围环境，快速识别障碍物和危险情况，及时做出响应，降低事故率，从而减少因交通事故导致的货物损失、车辆维修费用以及人员伤亡赔偿等成本，大大增强了运输的安全性。

　　车路协同：开启智能交通，创新增长引擎。AI赋能下的车路云一体化通过整合车辆、道路设施与云端平台，创建了一个全面互联的智能交通生态系统。同时，“车路云一体化”支持多样化的智能场景，既应用于增强驾驶安全与效率，提供信息预警，又逐步向协同感知与协同控制类应用发展。未来，车路云协同将持续推进智能交通高质量发展，为智能交通打造全新增长引擎。

　　投资建议：在AI加速发展带来的交通运输行业变革机遇下，建议围绕数字货运等AI主线相关的物流行业细分赛道及标的，推荐关注积极探索数字化建设的国内网络货运平台龙头满帮（YMM.N）、传化智联（002010.SZ）等。

　　风险提示：交通政策法规变化的风险；AI新格局下行业新进入者的风险；运输安全风险；宏观经济复苏不达预期的风险；居民购买力提升不及预期风险。