近日中辦、國辦聯合發布《有效降低全社會物流成本行動方案》，目標是13.5%，作為物流專項政策，涉及20條舉措，其中就有推進物流數據開放互聯，那么，目前的數據互聯情況如何，影響物流成本有多大，怎樣推進互聯互通呢？

　　一、數據成孤島

　　物流業是基礎性產業，是供應鏈的核心環節，不僅負責物品的存儲和運輸，還涉及到信息流、資金流等多種數據的交互，從而匯聚商貿流通、生產制造、第三方服務、消費者的海量數據，按來源分為三個維度：個人數據、企業數據、國家數據。

　　“數據”已成為新型的生產要素，是與土地、勞動力、資本、技術等并列的生產要素之一。物流數據已成為我國智慧物流建設的關鍵基礎要素，反過來，智慧物流發展推動信息技術在物流業的實踐應用，通過對運輸、倉儲、包裝、配送等物流全周期進行數字感知，從而準確，全面的收集數據。

　　不可否認，快遞龍頭企業能夠依靠自己的數據平臺支撐起像“雙十一”這樣的海量貨物運輸，但因為數據孤島問題，并未讓企業間的縱向合作或橫向聯盟更為順暢和有效，

　　其實，數據就是資產，馬云曾表示過：“我們是通過賣東西收集數據，數據是阿里最值錢的財富。“據有關機構評估，京東的數字資產價值超過3000億。

　　物流企業已充分認識到了這一點，這就是形成數據孤島的主觀原因，不僅不想分享，還出現惡性的物流數據競爭事件，比如順豐與阿里就因為數據翻臉，在政府有關部門的協調之下，才消彌了二者之間的戰火。

　　數據是新的生產要素，物流數據不僅是物流企業的基礎性資源，更是其重要生產力，這將導致不同經營主體間為數據控制權激烈博弈，擔心其運營數據會被競爭對手獲得而取得業務優勢。物流巨頭們誰擁有更多數據，誰便能在市場立于不敗之地，這使數據互聯互通受阻，孤島更為明顯。

　　同時，我們要看到數據資產的價值由于具有不確定性和時效性，會受數據本身的質量、可用性以及市場需求、應用場景等因素的影響，采用數據清洗、驗證和修復等技術手段，可以提高數據質量。

　　目前的情況是數據的有效收集、利用不足。物流企業信息化水平參差不齊，采集、歸納利用數據的能力也有很大區別，比如通過將傳感器、RFID標簽、GPS設備等嵌入到物流設備和貨物中，能夠實時監控和收集物流過程中的各種數據，但有些企業沒有完成數字化轉型，不具備先進裝備，使得企業難以完成對物流數據的收集和利用。

　　傳感技術是物聯網的核心組成部分，各種類型的傳感器可以獲取不同的環境數據，并將這些數據傳輸到中央系統進行處理和分析，比如壓力傳感器可以檢測貨物在運輸過程中的震動和壓力數據，可幫助優化包裝和運輸方案。

　　沒有數據，企業的經營分析就無從做起，物流企業數據建設包括給數據分類，以便更好地進行數據分析，并能夠從中提煉出建設性的建議；建立數據之間的關聯，找到提升效率的空間，更好地指導物流運營和管理。

　　從個體上來說，數據有效利用不足，從行業來說，各運營主體數據不能及時交換，導致物流各方普遍無法對物流鏈上的實時、準確信息進行掌握。更進一步，通過物流數據分析制造業產業結構、交通運輸布局、區域經濟發展短板等深層次決策信息，在這一點上還有較大的差距。

　　通過推動物流數智化發展，提高全社會物流實體硬件和物流活動數字化水平，推進傳統物流基礎設施數字化改造。現在中國的生產端也將進入到智能時代，沉淀海量供應鏈各環節的”人、車、貨、場“數據，未來物流行業的動力源不是柴油和汽油，而是數據，數據，不再是社會生產的“副產品”，而是可被二次乃至多次加工的原料，從中可以探索更大價值。

　　因此，《方案》要求建立健全企業物流數據采集、提取、應用、保護等機制，促進企業物流數據要素市場化流通，面對隱性壁壘，物流業作為流通領域的重要組成部分，應進一步完善數據資源的確權、交易、應用等規則，強化對物流數據等類型數據資源的開發利用。

　　云計算提供了強大的數據存儲和計算能力，使得物流公司能夠高效地處理海量數據，通過將數據和應用部署在云端，企業可以隨時隨地訪問和分析數據，快速響應市場變化和客戶需求，云計算還支持物流企業實現資源的彈性擴展。

　　我們注意到，作為處理“數據”的算力基礎設施的代表，大數據中心逐漸在重點城市建立起來，基于物流產業大數據中心，實現海量數據聚集、多元要素融通、應用場景創新、產業要素鏈接，推動“物流+”融合新模式。

　　物流大數據資源池包括物流行業、制造行業、商貿行業等跨行業物流數據，政府部門、物流企業、物流園區等跨主體物流數據，運輸、倉儲、配送等跨環節物流數據。

　　對于物流企業來說，率先挖掘“數據商機”這一切都要以建立和提高數據的收集、挖掘、處理和應用能力為前提，現實是，互聯網大數據時代，各物流企業在數字化上都做了大量投入，發展日漸精進。

　　二、互聯很重要

　　近日發布的《有效降低全社會物流成本行動方案》是中辦、國辦首次聯合發布的物流專項政策，其中要求以公路、鐵路、水路、航空、海關等部門和單位公共數據資源共享和開發利用為核心，整合物流與信息流、資金流，建立部門物流數據資源動態互聯機制。

　　只有互聯，才能共享。這里的互聯指的是相關部門之間、各種運輸方式之間、企業行業之間信息互聯，打通物流業的信息壁壘，整合社會資源，降低物流成本，提升物流效率。

　　通過提高物流數據的開放共享程度，加以匯聚分析，能夠從中得到各類貨物的流向流量和流動效率，對國家統籌規劃聯運體系、物流網絡、倉儲設施等提供數據支撐。推動物流數據開放共享，完善我國智慧物流建設體系，對降低全社會物流成本至關重要，因此，數據開放互聯共享，需要從政策、市場、技術等多個維度去破解。

　　破解物流業數據孤島，實現互聯互通的困境在哪里？目前在數據互聯互通、開放共享方面存在不少堵點、難點，面臨著基礎數據難獲取、多環節多主體信息壁壘難破除、數據資源共享機制未建立、資源整合利用率低等問題。

　　一直以來，數據對接，對各家企業來講，都是商業競爭的“底線”和“紅線”，哪怕是有限定條件的對接，也很難實現，除非有重大合作或者利益捆綁。物流數據的權利邊界模糊，部門間、企業間、政企間的物流信息交互明顯不足，從而導致共享不暢，物流參與主體各自為戰，從而對貨物資源優化配置、物流資源利用效率產生了顯著負面影響。

　　其實，早在2019年6月，國家郵政局和商務部便共同出臺了指導意見，要求建立完善電子商務與快遞物流數據保護、開放共享規則，推進電子商務與快遞數據互聯互通和有序共享，共同提升配送效率。然而，貫徹的情況似乎不僅如人意，并且電子商務和快遞產業的數據互聯共享規范并不能全面提升物流業的數據開放共享水平。

　　還有，我國多式聯運踏步不前的原因之一就是，物流技術標準不統一和數據共享活動的匱乏，多式聯運橫跨多個運營主體，各環節的權責分離使得各主體不愿意為其他運輸或倉儲環節的過程擔負數據共享責任。

　　兩辦《方案》支持各類經營主體數據對接共享，那么，出路在哪里？我們要知道，數據具有天然的流通性與共享性，如果處理好共享與權利的矛盾，是會取得較好的效果的，物流數據的市場競爭不能通過阻礙開放共享來取得勝利。

　　強化數據互聯互通，旨在破除主體間的“數據孤島”，擴大數據的使用價值，防止數據控制者對數據的壟斷和其他不正當競爭行為，因此，權益保護和市場價值的平衡將成為一大難題，因此，出路在于積極保護參與主體在數據共享中的數據權益。

　　建立行業統一的數據標準和規范，促進物流企業之間的數據交流和共享，有業務必須有數據、有數據必須有通道、有通道必須有系統、有系統必須有對接，推進標準互認和服務互補，實現“標準互認、收益分配”的機制保障，這樣，有限定條件的數據對接與互聯互通，比較有利于保護各物流快遞企業的隱私與商業秘密，也有利于充分發揮市場競爭作用。

　　首先要建立物流公共數據資源開放互聯機制，加強安全風險防范，完善數據授權管理和運營機制，加快統一編碼標準和上下游企業間數據接口標準，在數據流動的不同環節建立統一的數據標準和訪問方式，同時，不斷創新物流信息的交互模式，適應于日新月異的我國物流業的數字化發展水平。

　　當然，物流企業具有主動與所有利益相關者和監管部門進行合作的意愿，才能順利開展數據開放共享，這需要前期做大量的思想動員工作，有效的產業政策，會激勵物流企業開展數據開放共享。

　　物流數據蘊含企業利益的企業數據以及關乎隱私安全的個人信息，安全合規是其開放共享必須要解決的核心問題。對個人數據來說，存在著過度采集，我們常常收到的眾多垃圾廣告信息，就是這種過度采集的結果，更為嚴重的會涉及對個人隱私產生侵害；對于企業數據來說，開放共享會可能會發生敏感數據泄露，數據違規操作訪問、數據異常流轉，影響企業市場競爭能力。

　　特別是智慧物流涉及較為敏感的基礎設施數據、地理位置數據、交通數據等，不加區別的開放共享可能直接影響國家安全和公共利益，因此，對數據進行分級互聯共享，才能保證在安全合規的情形下合理利用數據。

　　對于多來源、多類型的原始數據資源進行清洗、分析、加工，形成多級數據指標體系，并以數據分級分類為基礎，建立覆蓋數據生命周期全過程的安全管理體系。

　　細化物流數據分級分類標準，對不同類別和級別的數據制定相應的訪問權限，公開數據，可引入無訪問限制模式，而敏感的數據，存在的商業價值的數據，則需要制定訪問級別，或可借鑒歐美國家，引入保密協議機制。

　　要建立合理有效的數據權利制度，為相關數據財產權益提供有效制度保障，做到既要保證物流數據中的主體權利不受數據開放共享行為的侵害，又要確保在開放共享中推動物流數據的財產價值最大化。

　　數據開放共享，需要新技術的賦能，比如針對物流數據開放共享中存在的個人隱私問題，可引入數據匿名化技術。所謂的數據匿名化是指去除物流數據的可識別的個人信息或競爭信息，具體地說，就是使用數據庫工具進行數據脫敏。

　　通過電子數據交換EDI ，可以顯著提高數據交互的效率，實現數據的快速傳輸和處理，EDI采用標準化格式，減少了數據轉換和解釋的錯誤，提高了數據交互的準確性。同時減少紙質文檔的使用，降低企業的運營成本和環境負擔。

　　區塊鏈等新一代信息技術能夠提供更加有效和安全的數據共享機制，因為區塊鏈技術通過其去中心化、不可篡改和可追溯的特性，實現了數據的真實性和安全性，其方法是每一筆物流交易和操作記錄都會生成一個區塊，并按時間順序連接成鏈，確保數據的透明和不可篡改，隨著技術的不斷進步和應用的深入，物流行業的數據交互將更加廣泛和深入。

　　有些城市建設的物流大數據中心，打破了物流行業信息孤島，從跨層級、跨系統、跨區域、跨行業四個維度打通物流產業數據，從多環節、多主體、多場景、多設備四個維度利用物流產業信息資源，打造智慧物流數據互聯應用場景，鏈接全域產業要素，構建物流產業數據生態。

　　總之，數據互聯共享扮演著至關重要的角色，能夠極大地提升物流效率、降低成本、提高客戶滿意度。

　　三、降本見成效

　　降低全社會物流成本是提高經濟運行效率的重要舉措，因此，《方案》提出的目標：到2027年，社會物流總費用與國內生產總值的比率力爭降至13.5%左右，實現這一目標，宣傳多維度的舉措，其中之一就是通過物流數據開放互聯，以顯著降低社會物流成本，這是可行的，也是需要努力的，釋放數據要素價值，開發利用數據要素，可推動物流降本的乘數效應。

　　不同物流方式涉及的主體數量龐雜、差異較大，物流數據的不開放，導致物流信息不對稱、不透明，限制了物流效率提升；反之，打通系統間數據壁壘，開放共享，可實行物流成本的下降。

　　阿里最初的菜鳥網就是以數據為紐帶的，而2022年7家快遞企業以線上簽約的方式簽署《“快遞進村”工程郵快合作數據對接協議》，強調要切實做好數據對接，深入推進郵快合作，加快建設農村寄遞物流體系。

　　去年，國家數據局成立，圍繞著數據要素市場化配置改革，通過聯合發起“數據要素×”行動，推動數據在多場景應用，創造新產業新模式，激發數據要素潛力，以更好賦能新質生產力發展。

　　在物流行業，由營運貨車產生的物流大數據，通過有效開發利用，可反哺公路貨運，從行車安全、運營效率提升等方面提供支持與保障，立足于物流數據要素價值的進一步激活和釋放，能持續拓展應用價值邊界。“數據要素×”交通運輸案例中，就有多式聯運數據貫通促進物流降本增效的案例。

　　我們常說大數據，大數據就是對數據進行分析利用，只有實現了數據的互聯互通，才能構建大數據底座，打造多樣化數據產品服務，從而實現降本增效。

　　在物流行業互聯互通中，每天都會產生海量的數據，如何有效地處理和分析這些數據，成為提升物流效率、降低物流成本的重要挑戰，大數據技術通過對海量數據的收集、存儲、分析和挖掘，能夠從中提取出有價值的信息和規律。

　　比如通過對歷史運輸數據的分析，物流公司可以預測未來的運輸需求，優化車輛調度和路線規劃，減少空駛率和運輸成本，同時，大數據分析還可以幫助識別物流過程中的瓶頸和薄弱環節，提出改進措施，提高整體運營效率。

　　比如，利用大數據驅動信息化建設，物流車隊的整體油耗，車船的位置信息、行程軌跡、運行周期等空間地理數據都能通過系統進行智能化處理，更好地實現精簡流程、提高效率、降低成本的目標。

　　再比如，建立“讓車企數據用起來”的機制，保密脫敏后，通過大數據分析，可以解決商用車主機廠傳統業務中靠人力和經驗無法真正解決的痛點問題，以實際數據來驗證、評價、預測商用車相關業務，實現“從數據，到場景”的業務轉化能力。

　　具體到企業，百世匯通嘗試運用大數據來管理、分析和判斷加盟網點的運營行為，通過網點在系統內的足跡建立數據分析模型，成功地預測了幾次網點的異動，使工作方式由被動式變為主動式。

　　大數據的分析和應用，正助力物流業完成從粗放、低效、高耗的傳統業態向集約、高效、環保的現代物流轉型。當然，還有區塊鏈技術，能夠提升供應鏈的透明度和協作效率，通過區塊鏈技術，供應鏈各方可以共享統一的數據信息，實時了解貨物的狀態和位置，減少信息傳遞的滯后和誤差。

　　制造企業可以通過區塊鏈平臺與供應商、物流服務商實時共享生產和庫存數據，優化供應鏈管理，減少庫存積壓和供應短缺，提高生產和物流的協同效率。總之，大數據，區塊鏈，人工智能等技術可以分析現有的物流交互數據，預測物流需求、優化運輸路線、提高物流效率和資源利用率。

　　其實，智慧物流的穩定運轉，核心是獲取上下游企業運轉過程中所產生的信息數據，并利用互聯網技術對已有數據進行進一步整理、分析和挖掘的綜合管理過程。智慧物流以數據為依托，加速物流產業鏈上下游企業之間的互聯互通深度及協同共享，因此，智慧物流能在提高物流效率、降低物流成本的同時，提升物流服務品質，滿足客戶個性化需求。

　　物流數據是物流降本的的基礎要素，也是實現智慧物流的重要手段，當前對物流數據的有效利用不足仍然制約著物流業的全面發展和降本增效，所幸的是在政策的引導，政府鼓勵下，有條件的城市已開始建設智慧物流大數據中心。匯集物流運輸、倉儲、搬運、裝卸及流通加工各個環節產生的數據，從而進行挖掘、分析和應用，提取有價值的信息提供優化決策，提高效率、降低成本，同時，實現數據的開放共享和合作，促進物流企業間的合作與協同。

　　比如貴陽智慧物流數據中心，對遵義辣椒經銷商通過傳統配貨方式運到貴陽進行優化，采用物流大數據中心推薦的路港快線，每噸可節約物流成本50至100元，效果顯著。

　　因此，有人說，物流行業中的數據交互是驅動未來的關鍵力量，數據交互已經成為推動物流行業創新和發展的關鍵力量，將進一步打破不同產業及不同企業的邊界，深化物流運作流程中的分工，實現社會物流資源最大化利用。

　　結語：數據革命的浪潮正潛移默化地影響著經濟社會的各個方面，包括作為基礎性服務產業的物流業及其細分領域，為了降低社會物流成本，迫切需要推動物流數據的開放共享。