数据化程度较高但发展短板凸显 发展智慧物流如何扬长避短

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跨境数据链连接不足、终端智能化水平低、数据基础设施建设不完善已成为智能物流发展的三大难题。

一方面，应加强国际合作，建立统一的数据通信网络，通过智能封装算法技术提高终端智能水平；另一方面，要建立先进的车货匹配系统，完善贸易流通基础设施建设

去年对中国智能物流的发展来说是具有里程碑意义的一年。自国务院常务会议部署和推进“互联网+高效物流”以来，以现代信息技术为标志的智能物流成为物流业供给侧结构改革的先锋。3月27日，菜鸟网、交通部科学研究院和阿里研究院联合发布了《中国智能物流大数据发展报告》，建立了中国第一个“智能物流大数据发展指数”，为行业的数据和智能水平提供了一个量化的评价体系。

根据该报告和该指数，2016年全年国内物流明细数据的完整度指数为84.8，表明物流静态数据的程度达到了较高水平。2016年12月，行业数据度增长27%，近两年国内物流数据度增长迅速。然而，我国智能物流目前存在跨境数据链连接不足、终端智能有待加强、数据基础设施建设不足等问题。

如何弥补这三个缺点？菜鸟网首席技术官王文斌认为，不足之处不仅可以“互相拆台”，也是物流业的一个机遇。“首先，除了物理线路，数据链路还必须有通信协议来控制这些数据的传输。下一步应充分发挥我国物流监管部门的主动性，加强与国际电信组织和其他相关组织的合作，开辟数据链，建立统一的数据通信网络；为了解决终端智能化的问题，我们可以推广数据业务。通过数据产品的开发，我们可以将大数据应用到具体的业务中，如智能包装算法技术，合理安排箱子类型和提供合理的摆放方案，在仓库中开发机器人并将其投入分拣作业，开发和推广智能自动化仓库，解决物流带来的资源浪费和环境污染问题。在数据基础设施建设方面，可以在全国部分县市开展便民邮寄、县域商品流通、智能路由和设备技术等领域的试点项目。通过建设先进的车货匹配系统，建设县内贸易流通基础设施。该数据系统组织了全国各地快递和物流公司的能力，以建立一个更密集和更深入的分销网络。”王文斌分析道。

报告显示，2016年跨境物流详细数据完成率呈波浪式上升趋势，但指数仅为13.5，因为跨境涉及多方合作，数据难以获取。此外，物流云已成为近年来智能物流的发展重点之一，它不仅可以大大降低企业信息化建设的成本，还可以解决数据水平低的问题。然而，根据企业样本的统计，2016年12月物流云在中国快递行业的渗透率为25.4%，数据基础设施处于起步阶段。

该指数显示，2016年12月的终端协同率为9.4，快递终端网点重复建设客观上造成了资源浪费、效率低下、过度竞争、交通拥堵等问题。2016年1月，电子面板的普及率为63，12月增至82，达到了较高的普及水平。快递企业使用后，运输环节的差错率平均下降了40%，意味着每年节省纸张消耗约12亿元，提高了物流的绿色环保水平。“事实证明，2016年推出的电子面板创新方法非常有效，今年可以进一步推广。”中国交通运输协会副会长王德荣表示，未来中国智能物流的发展水平将由四个方面决定:一是协同创新和资源共享能力；第二，所有数据业务和所有业务数据；第三，人工智能和物联网(人工智能、净值、信息)；第四，节能减排和绿色发展。(经济日报记者崔国强)

(编辑:刘鹏)