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释放数据价值 激发物流活力
发布时间:2024/12/25 16:30:35 来源:中国交通新闻网

       12月19日,中国数联物流信息有限公司在上海成立,成为我国首家数据科技央企。数据是数字时代的基石,已经成为推动经济发展的新引擎。近年来,各物流企业纷纷布局这一新兴领域,在物流数据要素开发,物流数据要素资产化等方面开展了相关探索。目前进展如何?推进过程中又遇到了哪些堵点?记者进行了采访。

       反哺行业实现降本增效

       12月7日,来自安徽阜阳的货车司机朱师傅刚刚将一车火龙果运送至目的地,便熟练地打开运满满App寻找货源。“打开手机App,输入想跑的线路,通常不到10分钟就能匹配到货源。放在10年前,找货至少需要一两天时间。”他说。

       这边,货主企业发布需求;那头,货车司机即时接单……随着数字技术与交通物流深度融合,网络货运新业态蓬勃兴起。通过网络货运平台,发运人与承运人“无缝衔接”,货物和运力实现精准匹配。相关调查显示,与传统配货方式相比,网络货 货运平均配货等待时间由1到3天缩短至6到8小时,物流交易成本可降低6%至8%。

       网络货运平台正是物流数据要素充分应用的一个缩影。物流运输过程中,往往涉及托运人、承运人、收货人等多种角色。从货主下单、车辆调度到在途管控、交付结算,每一个环节都会产生大量数据。而这些数据通过有效开发利用,可以反哺物流行业,从行车安全、运营效率提升等多方面提供支持与保障。

       近年来,相关物流企业正将物流数据应用于行业自身运营过程中,通过建设高质量数据集,借助AI、大数据等工具,赋能货运物流作业环节场景,从而实现物流降本提质降本增效。

       以中国物流集团旗下的智慧物流企业中储智运为例,针对多式联运体系不完善,全链条运行效率低、成本高问题,其凭借自身海量一手数据资源,研发出SaaS(软件运营服务)化的智慧多联系统,实现汽运、铁运、水运、空运等多种运输方式组合,通过智慧组网路由算法从“时效优先、价格优先”多维度为用户提供端到端的智慧物流解决方案。

       近日,京东物流全面升级基于大模型的数智化供应链技术全景“京东物流超脑”,将AI、大数据、运筹学等数智化技术与物流各环节深度融合,聚焦从智能规划到智能仓储与运配,再到智能客服与营销的全链路降本增效,实现辅助决策、运营优化和商业增值。据了解,借助“京东物流超脑”,今年“双11”期间,京东物流订单全链路履约时间同比缩短超12%,末端配送站点人效同比提升23%。

       挖掘数据复用价值

       今年1月,国家数据局等17个部门联合印发《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》提出要挖掘数据复用价值这一重点方向。在福佑卡车品牌公关负责人丁聪看来,推进车辆行驶数据、司机画像数据等物流行业高质量数据集跨行业复用,能够为产业链上下游参与主体提供有效服务,既可以为差异化信贷、保险服务等衍生场景提供数据支撑,也能为自动驾驶等新兴产业提供数据赋能,从而降低物流综合运输成本。以自动驾驶产业为例,数据复用可以打通自动驾驶公司、主机厂、数字货运平台等主体间的数据壁垒,构建全流程数据管理体系,实现多源数据融合应用,推进自动驾驶创新发展和商业化运营。

       如何深入挖掘数据的复用价值?其中,数据要素的资产化格外重要。国家信息中心原常务副主任、粤港澳大湾区大数据研究院理事长杜平曾表示,数据作为一种特殊的资产,数据资产化是资源在市场经济条件下的逻辑结果。只有当数据资源转化为资产时,价值才能得到充分释放。

       在他看来,数据作为生产要素,需要实现使用价值和商品价值两个层面。我国企业在数据的使用价值方面做得非常好,数据的收集、采集和存储已经成为企业生产和管理的一部分,极大提高了企业效率和社会竞争力。然而,数据的商品价值则需要在商品社会中通过流通和交易来实现。

       近年来,一些物流企业围绕实现数据复用价值也正在积极开展物流数据要素资产化的探索。丁聪介绍,今年8月底,福佑卡车首批5项数据资产已在北数所完成登记,包括整车运输司机群体画像数据、区域运力分布数据、整车快递快运分布数据、交通运输行业线路价格指数、交通运输行业碳减排量研究报告集等。福佑卡车也成为北数所物流生态项目中首家全面数据资产化和数据流通交易试点的企业。

       满帮集团党委书记、高级副总裁徐强向记者透露,目前企业在数据资产化方面在进行一些前期的探索和准备。企业已经有专业的数据管理团队,利用先进的数据分析工具,对数据进行深入分析,挖掘数据价值,将分析结果应用于决策支持、运营优化、市场预测等方面。此外,企业正致力于制定数据标准和质量控制流程,确保数据的质量。建立数据安全管理机制,保护数据隐私和安全性。

       产权归属仍需明确

       据了解,目前物流企业在数据资产化应用方面仍处于初级探索阶段,距离形成合规、可靠、规模性的服务模式仍有一定差距。不少物流企业负责人向记者反映,当前我国关于数据资产化的法律法规尚不完善,数据的产权归属、交易规则等缺乏明确的法律依据;数据资产化的市场机制尚未成熟,缺乏统一的数据资产评估标准和交易市场。这些问题影响着数据供给方的积极性,也是当前需要突破创新的重点。“就目前而言,把物流各个环节产生的数据分离出来,并进行独立销售变现,是众多物流企业面临的堵点问题。”维天运通(路歌)董事长冯雷介绍。

       丁聪表示,企业在推进物流数据要素资产化过程中,数据确权是最亟待解决的问题。物流数据的产生、收集、处理、存储涉及多个环节和多个主体,包括平台方、货主企业、货车司机等,这些主体在数据产生和流通过程中各自扮演不同角色,数据的权属很难得到明确,其中还涉及数据隐私、数据安全等很多问题。

       针对这些问题,交通运输部科学研究院青年首席研究员杨勇建议,相关行业管理部门要不断完善政策法规与标准,制定和完善物流数据相关的法律法规,明确数据的产权归属、使用规则和安全保护要求等,同时,建立统一的数据标准和规范,如数据格式、分类编码、接口规范等,促进物流数据的规范化采集、存储和共享。

       “各方还应建立符合实际的公共数据授权运营机制。”交通运输部公路科学研究院中路高科大数据中心副主任(主持工作)刘冬梅认为,现阶段,行业可考虑按业务主题进行授权,并将数据加工使用方与数据产品经营方分离,以激活市场潜力。

       而针对数据安全隐私问题,徐强表示,相关行业协会应制定行业自律规范,引导企业合法、合规地采集、使用和共享物流数据,加强行业自律,维护市场秩序,推动物流数据要素市场的健康发展。“行业企业也应建立健全数据安全管理制度,加强对物流数据的访问控制、加密存储和传输等安全防护措施,防止数据泄露、篡改和滥用,保护企业和客户的隐私信息。”徐强建议。

       12月12日,《中共中央办公厅 国务院办公厅关于加快建设统一开放的交通运输市场的意见》(简称《意见》)印发。《意见》提出要完善各种运输方式数据采集、交换、加工、共享等标准规范,推进数据分类分级管理,编制行业重要数据目录。建立健全全流程数据安全管理制度,加强交通运输系统平台网络安全、数据安全和个人信息保护管理,定期开展安全排查和风险评估。该意见的发布将对物流数据要素开发产生重要意义。


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