在现代化物流运输体系中，车载称重系统与GPS路径规划的协同应用正成为行业技术升级的关键突破口。传统运输管理往往将称重数据与路径规划割裂处理，导致运输效率低下、成本居高不下。本文提出的智能关联算法，通过多维度数据融合技术，实现了两大系统的深度协同。

核心技术架构包含三个层级：数据采集层通过物联网传感器实时获取车辆载重、轴重分布及货物重心数据；数据处理层采用边缘计算技术对原始数据进行滤波和特征提取，消除路面颠簸等干扰因素；决策层通过改进的Dijkstra算法，将载重数据作为动态权重因子嵌入路径规划模型。实验数据显示，该算法可使重载车辆减少8%-12%的行驶里程，同时降低15%以上的急转弯频次。

典型应用场景中，系统会依据实时载重自动规避坡度大于5%的山区路段，当载重超过核定值80%时，优先选择路面承重等级较高的主干道。某物流企业实测案例表明，在300公里运输半径内，算法优化使平均油耗降低7.3%，轮胎磨损率下降22%。

该技术的创新性体现在三个方面：首先建立载重-路况关联矩阵，将传统二维路径规划升级为三维决策模型；其次开发自适应学习机制，能根据历史数据动态调整不同载重区间的路线偏好；最后集成云端协同计算，支持车队级的多车路径协同优化。

未来发展方向包括引入5G车联网实现毫秒级数据交互，以及结合碳足迹模型开发绿色运输路线方案。该技术的推广应用将显著提升特种运输、危化品物流等领域的运营安全性和经济性。