核心观点：

数据资产，开启价值重估新纪元：交运是一个数据资产足够丰富（公路、航运、航空、供应链领域中积累了多维海量数据），但数据价值挖掘不足的中游产业。AI 算法的进步与交运数据资产融合有望解决变现难题，未来数据资产的商业模式向B2B 订阅服务、B2G 公共服务及B2C 增值服务延伸，构建“数据即服务”新生态，推动行业从单一收入转向多元化数据变现。目前政策驱动下数据资源陆续入表开启价值重估通道，交运数据资产有望演绎由“沉睡资源”向“核心资产”的跃迁逻辑。

降本增效，重构运营效率与成本结构：AI 技术通过规划智能化、自动化替代与决策精准化三重路径重构交运行业运营逻辑，以算法驱动替代经验驱动，推动行业从高耗能粗放运营转向低边际成本精准运营。

设备层以无人车/自动化机械等突破人力效率天花板，流程层通过智能调度打通全链路协同，决策层依托深度学习模型实现资源最优配置，构建“数据-算法-执行”闭环的降本增效新范式。

技术赋能，加速多重应用场景落地：以车路云协同破解城市群交通效率难题，以智慧港口重构全球物流节点运营体系，以无人车/自动驾驶/智慧仓库打破供应链成本天花板。三大场景形成“基础设施智能化→运营效率指数级跃升→数据资产反哺生态”价值闭环，通过技术赋能将传统交运的“物理位移”能力升级为“智能连接”价值网络。

投资建议：建议关注两个方向，一是AI 降本增效边际影响最为显著的领域（无人驾驶、无人配送、智慧仓储、港口自动化等），如物流领域的顺丰控股、京东物流等，港口领域的上港集团、招商港口等，其中顺丰控股在配送、车队、仓储等方面均可能受益，推荐持续关注顺丰控股的基本面兑现情况。二是数据资产有望价值重估的企业，如山东高速、青岛港、物产中大、兴通股份等，关注数据资产入表以及入表后的价值重估机会。

风险提示：技术迭代风险；政策执行不及预期；数据安全与合规问题。