建立跨部門跨區域的行業信用體系平臺-利雅得空運
| 作者：飛時達國際快遞公司 | 2022-03-30 11:50:34 閱讀數：815 |
細化數據分級分類標準。對物流行業來說，數據分級分類要把握好度。建議在國家層面明晰治理機構，進一步細化物流行業重要數據、核心數據的范圍，公道分級分類，在保證安全可控的基礎上，促進數據流通。
來源：人民日報、億興華辰、人民政協報等
關于數據開放共享協同。委員們建議，搭建國家公共物流數據服務平臺，推進多部分共同參與，制定公共服務清單、規范使用協議。在鐵路、公路、水運、航空等重點領域推動政務信息交互共享，提供一站式綜合服務窗口。加快制定數據安全法實施細則，推動數據確權，探索制定數據交易規則，培育數據要素市場，為聰明物流供給鏈數據共享協同打好基礎。
法國貨運公司“運輸物流服務91”負責人塞德里克·卡洛納表示，推進綠色轉型、發展綠色經濟已成為大多數國家的共叫。各國政策的導向以及聰明物流裝備企業的發展，將推動建設一個以綠色低碳為基礎的數字化聰明物流體系。
另外，物流企業的相關業務融進儲存、運輸和配送等不同環節，不同的業務環節所產生的數據種類也不同，數據信息的內收留種類豐富、復雜多樣也給數據采集增加了難度。
聰明物流是現代物流發展方向，它在多個環節實現信息化、自動化和智能化處理，能大幅進步物流效率，空運報價海運價格，降低物流本錢，促進產業低碳化發展。全球聰明物流行業正迎來重要發展機遇期。我國聰明物流該如何發展？
比如，在電子商務高度普及確當下，龐大的用戶群體產生的消費軌跡差異性較大，不同的客戶數據信息種類繁多，同時由于數據規模當前已經達到 ZB級，在數據采集過程中難度較高。
比如，相比國外的同一的聰明物流模式，我國物流企業數目多且多數企業規模小，在全國范圍內分布不平衡。在缺乏有效治理的條件下，資源配置難以優化，無法形成同一、開放、有序的市場。
阿聯酋2021年11月啟動了“迪拜無人機運輸計劃”。迪拜硅綠洲治理局將規定一個創新應用試驗區，供全球創新者和相關實體開發、測試無人機解決方案，并進一步制定相適應的法律規范。該局副主席兼首席執行官穆罕默德·扎魯尼表示，該計劃將為社會提供更高效、更可持續的物流供給鏈服務。
多國加大政策扶持力度 發展遠景可期
物流數據采集難度較大。很多物流企業缺少完善的數據采集工具，同時海量的數據信息難以進行有效的儲存，導致數據信息丟失、遺漏等題目頻發，部分時效性的數據也會由于企業采集滯后題目影響應用價值。
數據分析環節薄弱。現階段只有大型的物流企業或電商公司，會根據數據分析的需求建立專門的工作部分或小組，很多小型企業難以普及。
而當大量物流企業投進資金建設相關聰明物流體系，會導致物流業總本錢偏高，況且中小物流企業本身能力不足，也難以吸收大數據云計算相關的溢出技術。
缺乏同一、完善、標準化的信息平臺。在大數據云計算技術發展成熟的背景下，物流企業為了提升自身的競爭力不得不緊跟時代步伐，建設屬于自身的聰明物流體系，但市場上缺乏同一、完善、標準化的信息平臺。
發展總體不平衡 尚存諸多堵點
1月14日，全國政協召開網絡議政遠程協商會，就如何加快聰明物流發展，召開網絡議政遠程協商會。委員們發表了自己的看法。
法國《企業家》雜志以為，隨著物聯網等新技術的使用，物流行業正在發生深刻變化。一方面，物流行業更加智能化，不但降低了本錢，還能優化供給鏈治理，豐富消費者的線上購物體驗。另一方面，聰明物流可以更好地優化配置資源設施，降低能源消耗和排放水平，綠色低碳運輸成為物流行業的趨勢。
歐盟委員會2020年12月公布的《可持續與智能交通戰略》提出，要依靠數字技術創建一個全面運營的跨歐洲多式聯運網絡，為鐵路、航空、公路、海運聯運提供便利。規劃特別夸大了5G網絡和無人機在智能交通系統中的作用，計劃到2025年在歐洲主要陸路交通線上實現不間中斷的5G網絡覆蓋，并推進整個交通運輸網絡的5G部署，為智能運輸創造技術條件。
委員們提出，當前我國聰明物流發展總體還不平衡，還存在諸多堵點。要認真貫徹習近平總書記關于大力發展聰明物流的指示精神，國家要完善聰明物流頂層設計，制定整體規劃，制修訂有關法律法規，扎實筑牢聰明物流發展基礎，推進聰明物流健康協調發展。
兩會期間，全國政協委員、交通運輸部科學研究院副院長王先進建議，要強化數據確權促進物流發展。他表示，數據是聰明物流的基礎要素，制約數占有序活動和公道交換的關鍵因素是確權。我國聰明物流發展較快，但數據確權進程緩慢，權責利關系模糊，部分間、政企間信息開放、共享不足。
做好頂層設計 筑牢發展基礎
賀盛瑜建議，以聰明物流建設為契機，加快彌補鄉村物流基礎設施短板。增強前瞻性規劃，利用先進的信息技術和網絡技術改造傳統農產品物流模式，建立覆蓋縣城、鄉鎮、村落的三級配送體系，推動聰明物流與鄉村電商協同發展。給予鄉村聰明物流政策支持，加大對鄉村聰明物流企業的扶持力度。要加強培養能扎根鄉村的本土物流人才。針對欠發達地區出臺專門的物流人才優惠政策，讓懂物流技術、愿扎根本土的專門人才成為聰明物流在鄉村發展的中堅氣力。
全國政協委員、西昌學院院長賀盛瑜則提出，加大聰明物流賦能鄉村振興力度。
關于政府監管方式。委員們建議，進一步發揮部際聯席會議作用，探索數字化監管的新模式，增強部分統籌，創新治理方式。建立跨部分跨區域的行業信用體系平臺，營造公平競爭的市場環境。加強政策區域協同，打破物流區域壁壘，補齊鄉村物流、冷鏈物流短板。
明確數據價值開發和共享規則。物流行業數據來源復雜，在守住數據主權、數據安全和隱私保護的條件下，通過流通把數據用起來才能創造新的價值。同時依法嚴防和打擊數據壟中斷、竊取等不正當競爭行為。
專家們表示，當前我國聰明物流發展總體還不平衡，還存在諸多堵點。
法國在“物流2025”國家戰略提出，要通過鞏固本國及歐洲物流基礎設施網絡，依靠數字化轉型，助力物流領域實現領先發展。2021年10月，法國政府又提出加速綠色和智能物流發展戰略，將拿出2億歐元用于建設自動化、互聯和低碳的運輸服務基礎設施，另有9000萬歐元用于建設“物流4.0”項目，加強送貨機器人、無人機等物流方式的硬件設施配套建設。
近年來，聰明物流賦能鄉村振興，四川涼山彝族自治州的很多農民成為“新農人”，手機成為“新農具”，直播帶貨成為“新農活”。但從調研情況看，國際貨運空運價格，仍存在規劃布局前瞻性不夠，聰明物流基礎薄弱，物流與鄉村電商協同性不強等題目。
2021年5月，韓國政府公布加速聰明物流服務模式開發和貿易化路線圖，提出將建立示范綜合體，以測試自動包裹遞送和自動化物流中心治理系統等服務。韓國國土交通部表示，已在全國范圍內選定6個基礎設施建設和服務模式示范項目，進一步開發聰明物流系統。
從運輸到倉儲、包裝等環節，未來物流行業的綠色環保水平都有看得到進一步提升。在德國，敦豪等快遞企業之間紛紛展開合作，通過共享信息，減少重復車輛運送路線，進步車輛滿載率，以降低運輸途中的碳排放；在韓國，物流企業將封箱用的塑料膠帶換成了紙質膠帶，運輸生鮮用的化工冰袋也改成環保冰袋，袋中的水可反復使用；在馬來西亞，吉隆坡國際機場的數字自由貿易區物流關鍵，可通過大數據等技術制定最佳、最快的運輸路徑，本土及外國電商企業與物流企業直接進行對接，進步了存儲和運輸效率。
為促進物流業朝著集約、高效、綠色、智能方向轉型，不少國家加大了政策扶持力度，提出了長遠規劃，支持企業積極創新應用場景。
他建議強化三類主體聯動共治。政府數據權屬回國家，要體現公共性，應加至公共數據開放力度。行業數據要體現自律性，行業協會要發揮好主體作用，協調各方在共同遵守底線要求、共享利用數據價值方面達成共叫。企業數據要體現流通性，引導企業加快推進數據資產治理體系建設。
近日，隨著投資3.5億元的智能分揀中心設備陸續安裝到位，武漢豐泰產業園進進最后掃尾階段。一個多月后，這個順豐目前國內運營面積最大的聰明物流基地將正式投進運營，屆時將同鄂州花湖機場聯動形成二級配送，成為華中地區領先的智能供給鏈服務基地。
關于健全標準體系建設。委員們建議，統籌聰明物流標準體系建設工作，對反映突出的各類硬件、軟件等標準缺乏和不同一題目，要對接國際標準，加快制定修訂，補齊標準短板。發揮骨干企業帶頭示范效應，加大貫標力度，推動形成聰明物流產業鏈條。
但從目前發展情況來看，我國聰明物流行業尚處于發展初期，對聰明物流的認知還有待深化，包括政府相關治理部分和標準化治理部分還沒有形成聰明物流標準化體系，致使物流行業出現了比較突出的各自為政現象，終極導致行業標準制定進程緩慢。
德國多個政府部分2019年聯合推出“物流2030創新計劃”，提出加強建設“面向未來且靈活可拓展”的數字物流基礎設施、數據處理和平臺解決方案、數字供給鏈等，促進物流聰明化、低碳化。計劃包括推進“智能貨車”項目為貨運列車數字化和自動化轉型提供支持、加大對聰明物流系統尤其是人工智能領域的研發資助等。
關于新型基礎設施建設。委員們建議，將聰明物流納進財政扶持范疇，多方參與設立引導資金，鼓勵開展物流金融服務，推進物流保險發展。推動高速公路、港口碼頭、鐵路場站、航空機場、物流園區等物流關鍵數字化改造，買通多式聯運的體制障礙。研發建立集公路、鐵路、水路、航空為一體的綜合性網絡貨運平臺，全面進步物流供給與需求的匹配水平。
關于技術應用和人才培養。委員們建議，研究設立國家科技專項，支持聰明物流技術創新與成果轉化，打造物流領域的聰明應用場景。鼓勵頭部物流企業和平臺示范應用新技術，對無人機、無人車、無人倉等相對成熟的物流科技，要進一步加快運營、擴寬市場。加強聰明物流基礎和應用理論研究，打造一批現代物流教學示范院校，加快培養和引進高端聰明物流人才。
除此以外，物流企業在具體數據分析過程中，存在對數據信息分析軟件應用不足的題目，對現代化的數據分析手段把握較差，難以運用有效的數據分析方法對企業的數據進行分析。這種現狀普遍存在于沒有專門的數據分析平臺的物流企業中。
