实现铁路订单与公路运单的高效流转

铁路订单转公路运单是铁公联运的关键枢纽环节，但长期以来面临着铁路与公路业务语言体系差异大、业务影响面广等挑战。而大模型对历史订单数据、运输规则和业务流程的学习，能够模拟不同场景下订单转换的最优路径，提前验证功能调整的可行性和影响范围。例如，在确定某一业务规则调整时，大模型可以快速分析该调整对订单处理效率、运力分配、客户体验等多个维度的影响，为决策提供科学依据。随着模型的不断优化，未来将实现铁路订单与公路运单之间的 “丝滑转化”，极大提升铁公联运的效率。

构建多元运力生态，多元运力竞价抢单

从长远角度看，中铁快运立足的市场庞大，要实现效率提升和成本降低，未来运力结构必定会面临多类并举的情况。但构建多层运力体系面临的数据阻力极大。运力供需匹配需要建立精细化数据模型，颗粒度要求极为细致，涉及车型适配、线路偏好、时效要求等数十项底层数据维度。因此，基于大模型应用的多元运力结构优化，能够对海量的运力信息进行深度挖掘，构建个人运力+企业运力等多重运力结构，整合物流数据，完成运力直采，提升运力与运价的管控能力。多元运力竞价抢单是提升运输效率、降低成本的重要手段，通过大模型智能匹配算法，平台能够根据订单的具体需求，如运输路线、货物类型、时效要求等，快速筛选合适的运力，并发起竞价抢单。这不仅提高了运力的匹配效率，还通过市场竞争机制实现了运输成本的优化。

运价模型优化与智能决策支持

运价模型建设是网络货运平台的核心竞争力之一，但国内短途重卡运输场景数据受限于实际应用场景，因此重卡运价数据有所匮乏，导致模型初期的可信度有待提升。G7易流与中铁快运通过采取 “数据喂养 - 模型迭代” 的策略，利用现有业务数据构建基础模型，同时鼓励各分公司在实际运营中采集和上传真实的短途运价数据，不断丰富模型的训练数据量。引入DeepSeek大模型后，通过对算法进行重构和升级，能够更精准地分析运输里程、货物重量、车型、市场供需等因素对运价的影响，提高运价预测的准确性。随着运价模型优化，以及长途公路运价指数的覆盖和应用，未来，平台将为货主提供从起点到终点的长途全链条运输方案，实现成本最优、效率最高的运输路径规划，提升平台在物流市场的竞争力。

知识库场景，确保业务规范性