在“雙碳”戰(zhàn)略及《2024—2025年節(jié)能降碳行動方案》政策驅(qū)動下，我國物流行業(yè)面臨能源消耗高、碳排放強度大等核心挑戰(zhàn)，亟需通過數(shù)智化與綠色化協(xié)同破解發(fā)展瓶頸。安徽財經(jīng)大學晶彩凱盛蚌埠隊社會實踐團，以“數(shù)智驅(qū)動綠色物流”為課題，深入凱盛科技集團、京東物流集配站開展主題社會實踐，探索傳統(tǒng)物流低碳轉(zhuǎn)型路徑。團隊以專業(yè)為基、以創(chuàng)新為刃，將課堂知識轉(zhuǎn)化為解決行業(yè)痛點的實踐方案，為區(qū)域經(jīng)濟綠色升級注入青春智慧。

       物流行業(yè)占我國全社會能耗8.9%，公路運輸碳排放強度遠超鐵路、水路。凱盛科技集團作為區(qū)域龍頭企業(yè)，面臨物流成本超過行業(yè)平均水平、倉儲能耗超標、運輸空載率高達38%等難題，與國家“單位GDP能耗下降2.5%”目標存在顯著差距。黃蕊蕊同學帶領(lǐng)組建實踐團，深入蚌埠、合肥等地物流樞紐，開展實地調(diào)研與技術(shù)攻關(guān)，以“四維協(xié)同”模型為框架，探索數(shù)智化與綠色化融合的物流轉(zhuǎn)型方案。

團隊主導利用“GM-遺傳算法低碳路徑規(guī)劃系統(tǒng)”，優(yōu)化蚌埠周邊及長三角運輸路線12條，空載率從38%降至20%，獲物流企業(yè)技術(shù)部門高度認可；同時構(gòu)建“四維協(xié)同供應(yīng)鏈”成本預測模型，精準診斷庫存周轉(zhuǎn)偏差，提出動態(tài)安全庫存控制方案，充分釋放流動資金；最后提出基于引力模型的產(chǎn)業(yè)集群培育方法，貫徹“數(shù)據(jù)采集-算法優(yōu)化-系統(tǒng)集成”的方法，量化分析物流成本對“雙碳”目標及區(qū)域經(jīng)濟的影響，形成“診斷-預測-優(yōu)化-驗證”的完整智能決策鏈條，帶動中小企業(yè)實現(xiàn)物流層面低碳降本。