明树数据获2026年度中国物流与采购联合会“科技进步一等奖”

近日，2026年度中国物流与采购联合会科学技术奖评审结果正式公示，交通运输部公路科学研究所、同济大学、深圳大学与明树数据科技有限公司（以下简称"明树数据"）联合申报的"面向物流降本增效的高速公路差异化收费智能决策关键技术及应用"项目，经过初评、复评、会评等多轮角逐，最终荣获2026年度中国物流与采购联合会科学技术奖“科技进步一等奖”。

01. 项行业之问：政策有要求，实践有痛点

2021年，交通运输部、国家发展改革委、财政部联合印发《全面推广高速公路差异化收费实施方案》，明确了分路段、分车型、分时段、分方向等多种差异化收费模式。

然而，政策落地的"最后一公里"始终面临深层难题：传统差异化收费普遍采用普惠性折扣，虽然引流效果较好，但会造成存量通行费收入的"刚性流失"，适用于通道流量较多、高速流量较少的情况，灵活度较差，政策实施风险相对较高。2021年全国收费公路收支缺口6278.8亿元，部分地区亏损严重。高速通行费占干线运输企业成本30%，制约经济活力，优化收费模式实现“引流增收”成为行业高质量发展必然选择。

02. 明树数据作答：大数据+AI，"以量定价"破局"普惠让利"

明树数据给出的答案是“以量定价”——基于用户通行里程或通行次数的累积效应，设定阶梯式优惠规则，仅对超出基准通行量的部分给予差异化折扣。这套逻辑的精妙之处在于：“刚性客户按原价计费、增量部分享受优惠”，从机制根源上实现了"增量让利、存量保收"的平衡。

在这套模式背后，是明树数据多年沉淀的技术能力：

多源数据融合：打通北斗定位、收费数据、ETC通行数据、地图导航数据等多维数据源；

精准用户识别：融合用户通行数据，精准定位高频货运车辆、弹性出行私家车等引流群体；

方案自动生成：基于不同出行群体的出行行为特征，自动输出个性化优惠方案，保证引流效果的同时不损失存量收入；

路网仿真推演：在方案出台前对调流效果、收入影响进行事前量化评估；

AI智能核算：通过大数据与AI算法模型，自动完成每辆车的应收金额、优惠金额、返现金额核算。

这些能力并非纸上谈兵——明树数据已将这些能力产品化，落地为"高速畅行"数字化运营平台，并在多省高速公路开展实际应用。平台针对个体司机会员制和针对运输企业大客户营销两大场景，搭建了"手机APP+Web管理端"的全渠道服务体系，覆盖数据整合核算、多方协同管理、全渠道用户服务、运营效果监测等全链条功能。目前该APP已在华为、苹果、小米各大应用商店上架。

03. 行业实践：从"经验定价"到"数据定价"

本次获奖项目由交通运输部公路科学研究所、上海明树数据科技有限公司、同济大学、深圳大学四方联合完成，项目从"政策研究—理论基础—产品实践—算法落地"形成完整创新链条，实现科研成果与产业需求精准对接。

本项目的核心价值，恰恰在于将差异化收费方案制定过程"倒置"：在方案出台之前，就通过货车出行行为建模和多智能体路网仿真引擎，对不同收费方案的调流效果、通行费收入变化和社会物流成本影响进行系统性推演，从而让决策从"事后验证"走向"事前最优"。这一转变的背后，是一套完整的分析方法论——它们共同构成了一套可量化、可复制、可验证的科学决策框架。

差异化收费不只是简单的通行费让利，更是依托数据、模型支撑的科学决策工作。本次项目获奖，印证大数据与人工智能技术在交通基础设施运营管理领域的应用价值。明树数据将持续发挥数据要素能力，为国内公路物流降本增效提供智能化技术支撑。