在全球化供应链和电子商务快速发展的背景下，多式联运作为高效、低碳的物流模式日益受到重视。然而，多式联运涉及公路、铁路、水路等多种运输方式的协同，路径规划复杂且动态性强。数字孪生技术的出现为这一难题提供了创新解决方案。

数字孪生通过构建物理物流网络的虚拟映射，能够实时模拟和预测运输全流程。物流企业可基于历史数据和实时信息，在虚拟环境中测试不同路径组合，评估时间、成本、碳排放等关键指标。例如，当某港口出现拥堵时，系统可快速生成替代方案，比较铁路中转或邻近港口切换的优劣。

具体实施中，首先需建立涵盖基础设施、运输工具、货物属性的三维数字模型。通过物联网设备采集位置、温湿度、载重等实时数据，驱动虚拟模型动态更新。人工智能算法则不断优化路径策略，如平衡运输时效与成本，规避天气或交通管制风险。某国际物流集团的实践显示，数字孪生使其欧洲区多式联运准点率提升23%，燃油消耗降低15%。

值得注意的是，技术落地需解决数据标准化和系统集成问题。不同运输方式的数据格式各异，需建立统一的数据中台。此外，数字孪生的价值不仅在于路径规划，还能延伸至仓储调配、运力预测等场景，形成端到端的智能决策体系。

未来，随着5G和边缘计算普及，数字孪生将实现更精细化的模拟。物流企业应逐步构建"物理-数字"双轮驱动模式，将多式联运从经验主导转向数据驱动的智慧运营，最终实现降本增效与绿色发展的双重目标。