《Digital Business》：A systematic literature review on Web3 applications in trucking logistics: Impacts and emerging trends in logistics 5.0
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为解决传统卡车物流业化石燃料依赖高、运营碎片化、环境影响大等挑战，并探索其在向以人为本、可持续、有韧性的物流5.0范式转型中的潜力，研究人员开展了关于Web3（人工智能AI、区块链、物联网IoT、元宇宙等）技术在卡车物流中应用的系统文献综述。研究发现，当前人工智能AI和物联网IoT主导应用，主要支持车队管理、路线优化与风险预防，而区块链应用有限，元宇宙方案多局限于培训场景。该研究提出了一个将Web3技术映射到卡车物流领域、投资优先级及物流5.0目标的概念框架，为物流服务提供商LSP从物流4.0向5.0过渡提供了行动指南。
物流行业正处在一个由技术创新和可持续发展目标共同驱动的变革阶段。想象一下，每天有成千上万辆重型卡车在全球公路上穿梭，它们是全球供应链的动脉，但也带来了高昂的化石燃料消耗、显著的温室气体排放以及因运营分散导致的效率低下问题。与此同时，工业界正从强调自动化和数字化的“工业4.0”向一个更宏伟的愿景——“工业5.0”演进，后者倡导将人的因素、可持续性和系统韧性置于核心位置。相应地，“物流5.0”概念应运而生，它被视为物流4.0的进化，旨在超越单纯的技术效率，整合以人为本、环境可持续和系统韧性的原则。
然而，现实是骨感的。尽管“Web3”技术——这个象征着下一代去中心化、用户主导互联网的术语，涵盖了区块链、人工智能(AI)、物联网(IoT)和元宇宙等颠覆性技术——被寄予厚望，声称能通过去中心化、安全、智能的系统来推动物流业变革，但学术界和业界对于如何系统性地利用这些Web3技术来促进物流5.0，特别是在卡车物流这个关键而棘手的领域，理解仍然非常有限。现有研究大多聚焦于单项技术的应用，缺乏一个能整合多项技术、应对行业广泛需求的整体框架。卡车物流，这个严重依赖化石燃料、占全球物流排放大头的行业，其转型路径迷雾重重。
为了拨开迷雾，Daniel ?ale, Jo?o C. Ferreira, Ana Madureira和Carlos Coutinho四位研究人员决定开展一项系统性的梳理工作。他们的核心问题是：“Web3技术在卡车物流中应用的现状如何，以支持向物流5.0过渡？” 为了回答这个问题，他们进行了一项严格的系统文献综述(SLR)，并最终将成果发表在了《Digital Business》期刊上。
研究方法概览
研究人员遵循了系统综述和荟萃分析的首选报告项目(PRISMA)方法，以确保综述的全面性和可重复性。他们检索了2018年至2024年间发表在Scopus、Web of Science核心合集、IEEE Xplore和ACM数字图书馆四个权威数据库中的同行评议期刊文章。文献筛选聚焦于卡车物流领域，并排除了与电动/自动驾驶车辆（因当前市场渗透率低）以及范围不符的文献。通过系统的检索、去重、筛选流程，最终有74篇文献被纳入定性综合分析。研究团队从这些文献中提取了研究类型、物流领域、应用的Web3技术、数据来源、研究目标和解决方案类型等多维度信息，以描绘该领域的整体图景。
研究发现与结果
通过对74篇符合条件文献的深入分析，本研究揭示了Web3技术在卡车物流中的应用现状、侧重点及与物流5.0原则的关联。
1. 当前技术应用分布不均，人工智能和物联网占主导
分析显示，在卡车物流领域，Web3技术的应用呈现明显的不均衡性。人工智能(AI)是应用最广泛的技术，在74项研究中有48项（约占65%）涉及。其中，机器学习(ML)是主力（31项研究），主要用于行程时间预测、驾驶员风险评分、调度和排放预测等任务；深度学习(DL)也有较多应用（11项研究），用于更高维的模式识别。物联网(IoT)是第二大常用技术（30项研究，约占41%），主要通过智能传感器和边缘计算实现车队实时监控、货物状态追踪和预测性维护。相比之下，区块链技术的应用非常有限，仅有8项研究（约占11%），且多集中在利用智能合约实现自动化结算、货物溯源等概念验证或框架设计，缺乏大规模实证部署。元宇宙(Metaverse)技术的探索则最为初步，仅有三项研究涉及，其中一项利用虚拟现实(VR)进行驾驶员培训，另外两项涉及数字孪生(Digital Twin)概念，总体上处于探索阶段，且局限于培训场景。
2. 研究集中于运输管理，人力因素关注不足
从卡车物流的业务领域来看，研究分布也很不均衡。运输管理（包括车队管理、路线优化等）是绝对的研究热点，占据了近66%的文献。仓储与配送约占18%，货运经纪约占11%，而最后一公里配送的研究最少，不足6%，这与该环节在电商时代日益增长的重要性形成了鲜明对比，表明存在显著的研究空白。
从物流5.0的三大核心原则（韧性、可持续性、以人为本）来看，现有研究与这些原则的关联度也差异巨大。超过一半（57%）的研究与“韧性”（如风险缓解、技术集成、适应性）相关，约三分之一（34%）的研究与“环境可持续性”（如碳中和、资源效率）相关。然而，与“人的因素”（如员工福祉、培训与发展、赋能与留任）直接相关的研究仅有9%。这凸显出现有技术应用在很大程度上仍延续了物流4.0对效率和自动化的追求，而对物流5.0所特有的人本维度重视不足。
3. 概念框架：连接技术、物流领域与5.0目标的路线图
基于以上分析，为了弥散现有知识，并为从业者提供清晰的行动指南，本研究最大的贡献之一是提出了一个概念框架。该框架系统地将四个物流领域（货运经纪、仓储与配送、运输管理、最后一公里配送）、五个改进目标（事故预防、浪费最小化、管理支持、风险评价、性能提升）与四大Web3技术（AI、IoT、区块链、元宇宙）联系起来，并指明了它们如何贡献于物流5.0的三大原则。
例如，框架指出：
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在货运经纪领域，为最小化浪费，可投资基于AI的客户购买周期预测模型；为改善管理，可评估基于区块链的平台以提高托运人与承运人之间的协作透明度。
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在运输管理领域，为预防事故，可开发集成IoT传感器的货运服务平台并利用元宇宙技术进行VR驾驶员培训；为最小化浪费，可应用AI优化路线以减少空驶和排放。
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在仓储与配送领域，为提升性能，可结合区块链与AI来预测仓库停留时间，增强可追溯性。
该框架共提炼出14个具体的应用建议，为物流服务提供商(LSP)在向物流5.0转型过程中，如何针对性地投资和应用Web3技术提供了结构化、可视化的决策支持工具。
研究结论与重要意义
这项系统文献综述清晰地表明，当前Web3技术在卡车物流中的应用处于快速发展但极不均衡的早期阶段。人工智能和物联网已成为提升运营效率和风险管理的实用工具，而区块链和元宇宙则大多停留在理论探索和有限场景试验中，其大规模商业化和与现有系统整合的可行性仍有待验证。研究同时揭示了三个关键的知识缺口：集成解决方案的稀缺（缺乏能协同运作多种Web3技术的方案）、对人本维度的忽视（未能充分体现物流5.0中人力赋能与合作的核心），以及真实场景中大规模实证验证的缺乏。
本研究的重要意义在于，它首次对Web3、卡车物流和物流5.0这三个交叉领域的研究进行了系统性的整合与梳理。它不仅回答了“现状如何”的问题，更重要的是通过提出的概念框架，为学术界指明了未来需要填补的研究空白（如加强最后一公里配送、人力因素、集成解决方案和实证研究），为行业决策者和物流服务提供商(LSP)提供了一份从物流4.0迈向5.0的、基于证据的技术投资与实施路线图。在日益复杂、动态且充满可持续性挑战的全球物流图景中，这项研究为利用下一代互联网技术构建更高效、更绿色、更具韧性且更以人为本的卡车物流体系，奠定了重要的知识基础。
