近年来，随着国家基础设施建设的持续推进以及制造业的蓬勃发展，大件运输需求呈现快速增长态势。以江苏省为例，从2018年的0.2万余件大件运输审批量，急剧攀升至 2024年的31.2万件，2018年以来累计审批130万余件，许可量位居全国前列。

     大件运输常规流程包括托运人委托、承运人申请许可、制定运输方案（含选线）、运输实施及监管等步骤。在选线环节，传统方式主要依靠司机或运输企业的过往经验，结合纸质地图或基础电子地图进行规划。这种模式存在信息滞后、缺乏精准计算、效率低下等诸多弊端。

     江苏交通部门积极探索创新，通过开发并优化大件运输许可系统“智能选线”模块，为运输企业带来了极大便利，显著提升了运输效率与服务质量。采用江苏交通大件许可“智能选线”功能后，企业运输人员仅需输入货物和车辆信息，短短几秒钟就能获取科学合理的路线规划，不仅运输时间大幅缩短，运输风险也显著降低。在新更新的功能中，企业可从【历史路线】【高速优先】【费用最省】三种推荐模式的选线结果中灵活选择路线。其中，历史路线模式会显示上一次被许可的、与本次申请起点终点相同且车货总重外廓尺寸大于等于本次车货的路线。若申请人是首次申请该起点、终点，系统则会推荐距离现在最近的、本省许可数据库中他人申请的起点和终点相同且车货总重外廓尺寸大于等于本次车货的路线。路线二模式会依据填写的起讫点信息，规划出优先走高速的路线，并自动规避公路阻断点；路线三模式则以普通国省干线公路优先，同样自动规避公路阻断点，为企业规划出最省费用的路线。这种多样化的推荐模式满足了不同企业在不同运输场景下的个性化需求。比如，对于一些对运输时间要求极高的企业，可选择高速优先模式，确保货物快速送达；而对于注重运输成本控制的企业，费用最省模式则能帮助其有效降低运营成本。

     运输企业的实践：在被誉为“中国工程机械之都”的徐州市某大型物流园内，某物流公司在运输一批大型工程机械时，使用该“智能选线”功能，原本人工规划路线需要花费数小时，且难以考虑到实时路况和道路限载等复杂因素。而通过智能选线系统，短短几分钟就得到了多条优化路线方案，企业根据自身需求选择了一条时间和成本兼顾的路线，不仅大幅缩短了路线规划时间，还提高了运输安全性和效率，运输时间较以往缩短了约 20%，成本降低了15% 左右。物流公司负责人表示：“智能选线”功能切实为运输企业带来了显著效益，一方面极大地提高了运输规划效率，另一方面有效降低了运输风险。此外，由于使用智能选线推荐路线申请后，在办理流程中原则上无需征求路线相关管理单位意见，这也大大提高了审批效率，减少了企业的等待时间，更快出证，进一步加快了运输业务的整体推进速度。

     然而，“智能选线”功能在应用过程中也存在一些局限性：

一、特殊车货数据缺失导致无法推荐：当运输的车货外部轮廓超宽、超高、超长或者超重，且无历史审批数据时，系统将无法实现智能路线推荐。例如，某些超大型特种装备，其尺寸和重量远超常规大件运输标准，在系统历史数据中不存在类似记录。这就使得“智能选线”系统因缺乏参考依据，难以针对此类特殊车货规划出合适路线。在此情况下，企业不得不回归传统方式，提前组织专业人员进行实地路勘，自行规划路线并手动填写路线提交，这无疑大大增加了企业的前期准备成本和时间投入。

二、地点定位存在偏差：各地对于具体地点表述标准不一，导致系统在定位时容易出现错误。一些老旧城区道路名称更新不及时，或者不同部门、地区对同一地点的名称表述存在差异。当企业在系统地图上查找具体位置时，可能因定位错误找不到准确地点，只能通过搜索周边地址进行辅助定位，这不仅操作不便，还可能导致路线规划起点或终点出现偏差，进而影响整个运输路线的准确性和合理性。

三、推荐路线与实际需求适配性欠佳：系统智能推荐路线有时难以完全契合企业的实际运输需求。部分企业运输的货物具有特殊性质，如对运输过程中的震动、倾斜度有严格要求，需要避开某些地质不稳定区域；或者企业在运输时间上有特殊安排，例如在特定时段要经过某些区域以便与其他运输环节衔接。然而，“智能选线”系统目前可能无法充分考虑到这些复杂的个性化需求，推荐的路线与实际需求存在差异。需要企业花费一定时间和精力对路线进行微调，增加了企业的使用难度和时间成本。

为更好地应对实际应用中的问题，江苏交通大件许可“智能选线”系统未来应从以下多方面展开改进：

一、强化数据收集与更新机制：拓宽数据采集渠道，除现有的历史通行信息外，积极与更多数据源展开合作。与公安交通管理部门建立实时数据共享接口，获取最新的交通管制、事故多发路段等信息；与气象部门合作，收集恶劣天气预警及不同天气状况下道路通行影响数据，比如暴雨、暴雪对山区道路通行的影响程度，以便“智能选线”系统在规划路线时能充分考虑这些动态因素。

二、加快数据更新频率：投入更多资源用于数据维护团队建设，缩短数据更新周期。对于道路施工、桥梁隧道维修改造等信息，力争实现实时更新，确保系统推荐路线始终基于最新路况。建立数据质量监测反馈机制，当运输企业在使用过程中发现数据与实际不符时，能便捷地提交反馈，数据维护团队及时核实并更新，保障系统数据的准确性和时效性。

三、优化智能算法模型：针对特殊车货数据缺失无法推荐的问题，开发基于规则推理和案例推理相结合的混合算法。当系统遇到无历史数据的超宽、超高、超长或超重车货时，依据道路设计规范、桥梁承载标准等专业规则，初步筛选出理论可行路线；同时，搜索类似类型车货运输案例，借鉴其成功经验对路线进行优化调整，生成合理推荐方案。不断引入新的特殊车货运输案例，对算法模型进行训练和优化，提升模型对特殊情况的适应能力和路线规划准确性。

四、提升模型自适应能力：利用机器学习技术，使“智能选线”系统能够根据实时路况、季节变化、突发状况等因素，动态调整路线规划策略。在节假日等交通流量高峰时段，优先考虑交通通畅度，避免推荐拥堵路段；在雨季，自动避开易积水、泥石流风险较高的山区道路。通过持续学习和自我优化，让算法模型更贴合复杂多变的实际运输环境，为企业提供更具灵活性和实用性的路线推荐。

五、完善用户交互体验：对系统的路线微调功能进行优化设计，采用更直观的图形化操作界面。企业用户可通过简单的点击、拖拽等操作，对推荐路线进行局部调整，系统实时显示调整后的路线详情及各项参数变化，如预计运输时间、成本、风险等级等，方便用户快速评估调整效果。同时，提供详细的操作指南和视频教程，降低企业学习成本，使微调功能更易于掌握和使用。

六、增强定位精准度：与高精度地图供应商合作，提升系统地图的定位精度和地点信息准确性。针对各地地点表述标准不一的问题，建立统一的地点信息数据库，对各类地点名称进行标准化处理，并提供模糊搜索和智能联想功能。当企业用户输入地点名称时，系统能快速准确匹配到对应的位置，并通过卫星图像、街景地图等辅助信息，帮助用户确认定位是否准确，确保运输起讫点定位无误，为“智能选线”提供可靠基础。

七、深化行业协同合作：由交通部门牵头，联合运输企业、物流科技公司、科研机构等相关方，共同打造大件运输行业数据共享平台。鼓励企业上传特殊车货运输路线规划经验、实际运输过程中的路况反馈等数据，对贡献数据的企业给予一定政策优惠或奖励。通过整合各方数据资源，扩大“智能选线”系统的数据样本量，提升系统对特殊情况的处理能力和路线规划的科学性，实现行业内数据资源的互通有无和互利共赢。

尽管存在一定局限性，但总体而言，江苏交通大件许可“智能选线”功能在运输企业的实践成效斐然。随着技术的不断发展与完善，以及使用记录的日益丰富，智能选线功能有望进一步优化，为运输企业提供更精准、高效、个性化的服务，持续推动江苏大件运输行业向更加智能化、规范化方向迈进，助力地方经济高质量发展。（赵禹振）