DHL發布《2018/19物流趨勢雷達》(Logistics Trend Radar)報告中指出，未來5-10年，有28個關鍵趨勢影響著物流業的發展，數字化將成為行業變革的最大驅動力。新的物流趨勢是以客戶為中心，不斷創新的需要。
數據是賦能的魔法，尤其是物流大數據應用，使物流企業能夠提高效率，降低成本，并尋求新的商機，可以說，大數據正在成為物流行業最大的福利。聯想到這幾年物流行業的快速發展，處處可見的大物流、大流通、新物流、新渠道、新零售、無界零售等等，成立的前提都是數據應用，是數據的變現與數據沉淀的結果。
A、數據的價值
2018年是云鳥科技提出“用數據驅動供應鏈交付”的第四個年頭，發展至今，云鳥科技已擁有100萬專業司機的運力池，服務了1.6萬家企業貨主，業務覆蓋全國18個省、22個一二線城市、77個地級以上城市，并輻射周邊550公里的城市圈。云鳥科技創始人兼CEO韓毅在最近由云鳥科技主辦的“新經濟 新城配——2018中國綠色智慧城市物流峰會”上表示：“未來3年，云鳥科技的主要發展方向全部都會指向新能源自營運力和車后市場，打造全新的商業生態，而這新生態的基礎就是數據，包括數據的采集、數據的處理、數據的算法。”
大數據技術能夠讓我們對經濟領域的事物進行更加科學準確地評估。近些年，由于計算機、軟件和網絡技術的進步，出現大數據、共享數據、云統計、云計算，人們可以對訂單、消費和物流進行精確統計和安排。
在航運業，中國大數據平臺建設目前可知的有海事系統的“船舶自動識別系統信息服務平臺”;航運管理方面信息系統有“國際運輸船舶運力登記管理系統”、“海運集裝箱運價備案系統”和“中國船舶交易網”等;政府主管部門現階段具有的行業大數據平臺只有運價備案受理系統，是《國際海運條例》和《國際海運條例實施細則》實施以來建立的首個第一手的大數據平臺。該平臺的建設、安全運行、輔以運價檢查，已為國際海運市場規范有序、公平競爭發揮了積極的作用。
可以說，大數據已經滲透到物流領域的各個環節之中，其作為一種新興技術，它給物流的發展帶來了更多的機遇。對物流企業而言，合理地運用大數據技術，對企業的管理、客戶關系維護、資源配置等方面都將起到積極的作用，使物流決策更加高效與準確。2014年，中國物流大數據應用市場應用規模為2.92億元，預計到2020年將達到188.23億元。
“數據帶來的好處顯而易見”，云鳥科技運力副總裁汪正偉說：“它能更好地感知世界，比如能迅速厘清物流各個環節都發生了什么事，這是數據的價值。”
近年來，我國國家層面出臺支持物流大數據進步的政策不少，包括：《第三方物流信息服務平臺建設案例指引》、《商貿物流標準化專項行動計劃》、《物流業發展中長期規劃(2014-2020年)》、《關于推進物流信息化工作的指導意見》等等，都將大數據、信息化處理方法作為物流行業轉型升級的重要指導思想。
日前，在第二屆中國智慧物流科技創新發展論壇上，中國信息協會副會長朱玉感慨道：“中國物流行業的發展春天來了!”朱玉認為，智慧物流已經成為“互聯網+高效物流”的核心要點，物流行業正在進入一個新的發展時代。
在順豐科技有限公司大數據算法與策略部總監金晶看來，處在云計算、大數據、人工智能等信息技術高速發展變革的時代，物流業作為供應鏈的一部分，為經濟的高質量發展起到了舉足輕重的作用。
中國物流與采購聯合會副會長兼秘書長崔忠付表示，物流的新舊動能的轉化進一步加速，其中之一就是物流新理念不斷興起，比如菜鳥網絡提出的新物流概念。新物流就是“大數據+智能+協同”，服務于新零售。
大數據和人工智能已經把物流業從肩扛手提的傳統模式，帶入了科技驅動的新物流時代。
B、數據支撐共享貨運
共享是現在社會經濟的一個熱詞。共享經濟作為一種新型商業模式，對交通運輸業的賦能被業界看好，共享貨運就是其中一個亮點。
滿幫集團聯席總裁、貨車幫首席執行官羅鵬說，我國擁有全球最大的公路物流市場，但貨運行業參與者極其分散，產業鏈條長、環節多，導致流通效率低、成本高，實現存量資源的社會化轉變與閑置車輛最大化利用，成為迫切的需求。
大數據作為技術底子，為共享貨運風口到來做足準備，第三方平臺就是一個最好的實踐成果。第三方平臺運用大數據可以為物流公司、發貨企業或個人車源、貨源等提供一個高效的業務對接，在提高物流行業服務的同時降低物流成本。
在貨運行業，中交興路是一家擁有扎實的基礎大數據平臺和全面先進數據服務的物流企業，負責運營的全國道路貨運車輛公共監管與服務平臺覆蓋了全國95%以上的重載型貨車，積累了數據量高達10PB的海量貨運大數據，數據范圍涵蓋重載卡車的動態和靜態數據，車主、司機相關數據以及物流企業“用油、ETC、金融”數據三大類，每日新增數據量超8TB。這個平臺將多維、實時的智能大數據疊加在物流場景中，形成了一幅以“人、車、企、貨”多維度的數據拼圖，由此展開多元化的數據應用服務，打破了物流業傳統的發展僵局。
“以前常蹲守在批發市場、小區門口等貨，現在坐在家里頭抱著手機就能談好一票運單。”家住北京十里河的貨運司機劉寶生，做建材拉貨生意，幾年前加入貨運平臺后，他的工作模式從線下苦苦“趴活”轉為線上一鍵“搶單”了。
業界人士分析，物流平臺基于先進的物流信息網絡數據，實時跟蹤每輛貨車的多余空間，并將其智能共享給需要的客戶，在保證客戶貨物安全高效運抵目的地的同時，減少貨車空跑，充分實現運力效益最大化。
交通運輸部公路科學研究院聯合G7智慧物聯網公司最近發布的《基于大數據的中國公路貨運行業運行分析報告(2017)》顯示，我國主要城市間貨車通行效率正在逐步提升;公路貨運車輛平均油耗下行;智能化技術應用將有效實現成本節約。報告認為，隨著數字技術加持、龍頭企業帶動，中國公路貨運行業正朝著安全、高效、綠色、經濟的趨勢發展，整個物流業智慧化、數字化的前景可以預見。
C、數字牽引行業提檔升級
借助技術驅動和數字牽引，蘇寧智慧物流發展成績斐然。截至2018年3月末，蘇寧物流及天天快遞擁有倉儲及相關配套合計面積近700萬平方米，擁有快遞網點達到21904個，蘇寧物流社會化營業收入(不含天天快遞)同比增長84.84%。而基于大數據分析的智能包裝推薦、路由網絡優化、綠色快遞盒投放與回收等系統上線，使得蘇寧物流運營效率與成本管控能力顯著增強。
大數據時代的到來為物流業轉型升級指出了新方向、提供了新動力，為物流行業賦能升級。多年來，物流行業“多、小、散、亂”及信息不對稱等問題，始終制約著物流行業的發展。中國物流成本占GDP的比重是15%，發達國家是7%到8%，我國物流效率仍有較大的提升空間。數字經濟作為革新傳統物流的新方式，數據成為基礎戰略資源，特別是大數據，使物流行業變得更加智能，也更加高效。
運滿滿的全國干線物流智能調度系統，基于云計算、大數據、移動互聯網和人工智能技術，以復雜事件檢測分析和處理技術、大數據智能分析決策技術創新為重點，運用先進的算法模型，實現了智能車貨匹配、智能實時調度、智能標準報價，對物流信息全程追蹤和可視化。僅2015年、2016年兩年，運滿滿平臺上司機的月行里數由9000km提高到12000km，平均找貨時間從2.27天降低為0.38天。
運滿滿有關負責人表示，車貨匹配平臺企業最核心的競爭力是具有絕對優勢的用戶數，以及每日沉淀的貨運大數據。
專注于城際整車運輸的互聯網交易平臺福佑卡車，擺脫了直接做車貨匹配信息平臺的思維，開辟了經紀人競價模式，并依托交易過程中積累的大量數據，運用大數據和人工智能技術，開發了圖靈智能報價系統。圖靈智能報價系統根據市場供需、貨源品類、車型、線路、天氣等要素推算運價，并及時進行報價，生成整車運輸價格表。貨主企業在福佑卡車平臺發貨平均節省了8%的運輸成本，請車和詢價時間減少了1個小時以上。
福佑卡車運營負責人顏潮在福佑卡車的運營中體會最深刻的是：“當下無論是對于信息平臺還是交易平臺，數據都是最核心的競爭力。對于交易型平臺而言，數據是提高交易精準度和建立信用評價體系的關鍵。”
“物流+大數據”的運用還有很多，像菜鳥電子面單的推廣，打印速度能提升四到六倍，使得發貨效率至少提高了30%，還可以提高快遞人員的打印效率和分揀效率，在環保以及保護個人隱私方面都有一定的成效，深得消費者的青睞。
“大數據+物流”的到來，為智慧物流開啟了新的運營模式，既是順應時代的發展，也是智慧物流必走的路徑，“未來的物流公司成長要靠數據、技術和人才”，馬云在2017全球智慧物流峰會上如是說。
相信，在未來，“大數據+物流”的結合，還會帶來意想不到的驚喜。
D、大數據產業尚在起步階段
據了解，物流大數據行業的生命周期比較長，一般要在5-8年，前期的數據積累和沉淀耗時耗力耗財。目前，中國物流大數據產業正處于起步階段，專家預測未來5年有望快速發展，率先實現大數據增值。
當下，我國物流大數據行業還存在著信息壁壘、收集繁復等痛點。
業內人士反映，目前貨車司機的涉案數據、物流企業在銀行的黑名單數據、貨車司機罰款頻次、超載頻次、交通違章頻次，這些數據尚未互聯互通，一定程度上影響了共享貨運平臺所能提供服務的質量。
“平臺企業希望能與相關行政機構合作推動數據的互通共享，據此平臺可以更好地掌握司機的情況從而提供更個性化的服務，司機的相關權益也更有保障。”羅鵬說。
新零售時代的物流，要求更精準地預測銷量，調撥庫存，以更高的效率、更低的成本、更優質的服務體驗將商品送至客戶手中。供應鏈管理下的物流依賴于對大量信息、數據的采集、分析、處理和及時的更新。物流企業和供應鏈中任何一個節點之間都需要信息溝通，而這些信息可能會存在于不同架構的平臺之中。因此，“在實現精益供應鏈管理的過程中，數據的整合是重中之重。”多位物流業界人士都有著上述共識。
中國物流與采購聯合會主辦的第十屆中國物流信息大會上，百世集團高級副總裁、車輛研究院院長郭蕾認為，對于企業來說，要做到物流的降本增效依舊面臨很多瓶頸，即便是面對當前大數據、云計算、物聯網帶來的新機遇，要想從中把握發展機會，實現降本增效并不容易。例如，很多車企、大車隊、車主以及各類設備廠商，運力數據可以實時獲取，但業務運營數據卻難以擁有。在當下以前端消費影響后端生產的狀態下，要想更好地降低物流成本，提高運營管理效率，還需多方探索。
不僅公路貨運存在大數據運用的瓶頸，海運業也是如此。據悉，海運業在整個物流體系中占有的鏈條最長，航運產業鏈其他環節，特別是全國性的無船承運人資信評估體系建設，需要航運大數據平臺的強有力支撐。“海運企業有民營與國營之分，有獨資與合資之分，有聯營與中外之分，紛繁復雜，造成了海運企業數據的割裂難以聯通。高效、有序、透明的國際航運服務需要市場航運業資信評估等誠信體系建設，因此迫切需要動態更新的航運大數據平臺的支撐。”航運業界的一位專家呼吁。
金晶強調，數據的準備對于智慧物流的發展至關重要，“整體上來說中國物流行業缺乏科技感，公司積累的數據量雖然很大，但這些數據更多是存在于一些報表之中，其形態不足以支撐大數據分析、人工智能等方面的應用。”
數據是智慧物流精確化運營的基礎，也是智能決策的先決條件。在智慧物流時代，數據收集要越來越精準，“我們要做的不僅是收集核心數據，還要收集更精細化的數據，有了這些數據才能做規律性的分析，了解到客戶多樣化的需求，才能做到最優化的商業決策，也就是‘智能決策’。”金晶說
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