陈富豪  

（云南省康旅控股集团有限公司，云南 昆明  ‌650000）

摘要：随着数字经济的全面到来，传统物流产业面临信息不对称、资源浪费严重等问题，难以满足现代商业对高质量、低成本、高可视性的物流服务需求。物流产业智慧化成为解决这些问题的关键路径，其发展不仅关乎物流效率的提升，更对经济高质量发展具有重要推动作用。因此，研究如何通过数字化、智能化技术实现物流产业的全面升级，成为当前亟须解决的核心问题。对此，本文探讨了数字经济时代物流产业智慧化的发展路径，分析其驱动要素及转型方向，包括加强数字基础建设、促进供应链升级、加强技术创新应用、实施绿色智慧物流，旨在为物流产业升级提供理论指导和实践参考。

关键词：数字经济；物流产业；驱动要素；智慧化发展路径

数字经济时代的全面到来，深刻改变了全球产业布局和价值链生态，作为从生产端到流通端的核心节点，物流产业智慧化发展正在释放越来越多的优势效能，并成为经济高质量发展的核心驱动。特别是随着新一代数字化、智能化技术的成熟应用，传统物流产业发展面临着全新的机遇和挑战，以数字驱动、智能决策、生态协同为核心特点的智慧物流成为产业升级转型的核心路径。近年来，我国政府先后出台了《“人工智能＋交通运输”实施意见》《物流企业数字化通用要求》等政策文件，为物流产业智慧化发展指明了方向。对此，本文立足实际，从数字经济转型发展的大背景入手，对物流产业智慧化的驱动要素和发展路径进行系统研究，希望能够为后续改革实践提供有益指导，推动物流产业的全面升级转型，深层释放其在驱动经济高质量发展方面的优势作用，这也是本文研究的根本出发点与落脚点。

一、基本概述

（一）数字经济

数字经济就是以数字化知识、信息为核心要素，以现代化信息网络为重要载体，以信息通信技术的下沉应用为推动结构优化的关键的一系列经济活动。数字经济时代语境下，数字资源成为核心生产要素，通过对其采集、整合、分析与利用，能够创造更多效益与价值。另外，以大数据、区块链、物联网、人工智能等为代表的数字化、智能化技术，成为数字新质生产力的核心构成，从根本上改变了生产模式和商业生态。整体来讲，数字经济具有较强的创新性、渗透性、场景性，催生了许多新模式、新业态、新场景，成为新时代经济转型发展的新动能。

（二）物流产业

物流产业就是货物流动产业，是集仓储、包装、运输、装卸、信息反馈等为一体的服务产业，具有较强的综合性，也是数字经济时代的核心产业构成。传统物流产业基本依赖于人工模式和物理设施，受诸多因素影响，普遍存在信息不对称、运作不协调、资源浪费严重等问题。而随着全球化经济发展的持续深入，以及消费市场的整体升级，物流产业边界得到全面延展，供应链生态不断完善，而其现代化水平也成为国家综合实力的重要评价标准。

（三）数字经济时代物流产业智慧化

数字经济时代物流产业智慧化，就是依托数字化、智能化技术优势，对物流系统进行全面深入的改造升级，形成数据驱动决策机制，从根本上改变物流产业的逻辑路径，提高自动化、可视化、智能化水平。更具体来讲，就是要通过数据驱动重构物流业务流程，形成自主感知、智能学习、高效决策、协同执行的现代化物流体系。

一方面，就概念内涵来讲，物流产业智慧化并不是浅层次的技术升级迭代，而是将数智化技术深度渗透到各个产业节点和业务场景，促进物流产业由传统劳动密集型向知识密集型转型，全面涵盖物流设施数字化、运营管理自动化、商业模式智慧化等维度。

另一方面，就产业特征来讲，物流产业智慧化以数据驱动、开放协同、智能敏捷和绿色发展为核心特征。具体来讲，物流产业所有构成环节每时每刻都会生成数据，成为后续智慧决策的重要基础，而供应链内部各主体可以依托技术和平台进行实时共享，在消除信息孤岛风险的同时，促进内部资源高效流通、精准配置。在此基础上，利用算法模型可以进行前瞻预测、提前介入、灵活调整，进而增强决策灵活性、可行性。在此过程中，通过系统优化、路径改进、冗余消除等可以持续降低能耗，减少碳排放，进而助力绿色经济发展，实现多方效益的统一。

总之，物流产业智慧化发展是数字经济时代物流产业升级改造的重要方向，旨在通过数智化技术手段解决传统物流产业中的问题，提高全链路运作效率，优化物流服务体验，打造高度契合数字经济发展诉求的全新物流生态系统。

二、数字经济时代物流产业智慧化的驱动要素

（一）政策要素

数字经济时代物流产业智慧化发展的首要驱动要素就是政策要素，国家通过顶层设计、政策引领，可以为物流产业智慧化发展提供关键外部驱动，创造良好制度环境。近年来，我国先后制定了一系列的政策文件，明确了新时代物流产业的发展方向、任务目标，要求分阶段、按步骤地推进“人工智能+交通运输”战略实施，争取到2030年实现人工智能技术深入渗透交通运输所有场景的目标诉求。《加快数智供应链发展专项行动计划》再次明确了农业、制造业、零售业等重点领域实施数智供应链的具体路径，要求持续降低物流成本，打造领军企业及中心城市。相关政策内容通过统一标准、政策扶持、开放场景等方式，为物流产业智慧化发展提供了重要的制度支撑。另外，在政策引领与制度保障方面，通过政府联动、政企协作、校企合作等方式，持续提高应用场景丰富程度，增强物流产业智慧化创新合力。这种立体化、协同化的政策支持体系，将有效促进优质资金资源流向物流产业智慧化领域，有利于加快整个改革进程。

（二）数据要素

物流产业智慧化发展中的另一大驱动要素就是数据要素，数据要素作为全新的生产要素，是当前产业升级转型的核心驱动力。物流过程中生成的诸多数据，通过采集、清洗、筛选、整合与利用，能够快速沉淀转化为数据资产。其不仅可以优化物流运作结构，如通过历史订单数据分析预测需求、通过实时定位数据优化物流路线等，有利于提高物流运作效率，而且能够催生出新的商业模式和服务场景，如供应链金融、数据增值服务等，有利于进一步拓宽物流产业的价值边界。在物流产业智慧化发展中，必须形成高质量的数据集，通过多方共享、协同利用，积极构建交通运输公共数据授权运营体系，提高公共数据资源的开发水平和利用效率，进而依托完善的数据要素市场进一步促进物流产业智慧化的创新发展。

（三）技术要素

物流产业智慧化发展的另一大驱动要素就是技术要素，如大数据、区块链、物联网、机器学习等，形成物流产业智慧化的技术底座。区块链技术可以凭借去中心化、不可逆性等优势，形成分布式账本、智能合约，有利于形成高度透明、合理的信任机制、追溯机制；物联网技术可以利用各类传感设备对物流要素进行动态化、全方位感知与反馈，有利于深层次达成各主体、各要素的协同建构；人工智能技术可以利用机器学习、深度学习等，完成前瞻预测、自主决策、自动学习等；边缘计算技术可以实现数据生成后的即时处理，进而全面增强物流场景赋能的实时性。当然，这些技术要素并非独立的，而是相互依存、融合应用，共同促进物流系统的升级演进。尤其是随着技术的成熟应用，引进成本、技术门槛都将得到显著降低，届时将进一步实现物流产业智慧化规模落地。可以说，技术要素的融合应用，将从根本上重塑物流产业生态系统，促进物流系统向更加开放、协同、智能、高效的方向发展。

（四）产业要素

物流产业智慧化发展的驱动要素除了上述三个之外，还包括产业要素，或者说是产业发展内在需求，这是推动其转型发展的重要驱动。特别是随着电商经济的崛起，以及智能制造的全面推进，企业对物流服务的质量、成本、可视性等都提出了全新要求。而传统物流模式因自身局限，显然已经无法满足上述要求，特别是现代商业快速响应、精准反馈、定制服务、多方协同的需求。另外，产业边界愈加模糊，以及要素融合日益深入，使得物流产业与制造产业、金融产业、贸易产业等的交织日益深入、复杂，所以要求物流系统必须具备较强的渗透性和开放性。可见，无论是市场竞争的现实诉求，还是客户需求的服务压力，都促使物流企业不得不通过数智化技术应用丰富物流场景，提升核心竞争力。但客观来讲，虽然我国物流产业产值增速不断提高，市场规模持续扩大，但整体物流自动化水平还有较大的上升空间，特别是相比于西方发达国家差距依然显著。明显的市场差距和巨大的发展潜力，无疑吸引了大量优质资金资源的涌入，为物流产业智慧化发展创造了更加有利的环境。可以说，上述产业发展内外部环境的变化，共同形成了物流产业智慧化发展的市场拉力，在市场需求、竞争压力、升级需要等因素的作用下，物流产业智慧化已经成为必然选择，也是企业全面适应数字经济时代的核心路径。

三、数字经济时代物流产业智慧化的发展路径

在明确数字经济与物流产业智慧化内涵价值、逻辑关系，以及物流产业智慧化发展驱动要素的基础上，相关主体要及时转变角色定位，采取系统性策略手段积极寻求有效的转型路径，以充分发挥优势效能，助力各方进步，夯实经济高质量发展基础。

（一）加强数字基础建设

首先，加强物流基础设施数智化升级改造。主要是从顶层设计层面入手，统一智慧物流基础设施的建设标准、流程机制，在实际推进中，要重点加强物流园区、仓储中心、枢纽节点等的数智化升级改造，积极引进5G基站、物联网、智能监控等数字设施，形成立体化、全覆盖、精准触达的物流感知网络。当然，在具体建设过程中，一定要摆脱简单的硬件设备更新这一局限，而是要积极开发配套系统、更新相关功能、整合相关系统，形成高效协同的物流基础设施数智化体系。如此一来，不仅能够快速实现物流作业环境、设备状态、运输信息等的动态感知，而且能够夯实后续智能物流决策的数据基础。

其次，构建现代化、高效化的算力服务体系。该体系需要结合物流业务规范性、时效性、可靠性等的具体需要，构建层级化、分布式的算力架构。具体来讲，对于自动驾驶动态决策、仓储机器人调配等时效性要求较强的物流任务，可以依托边缘计算设施快速完成本地化处理；对于物流路径选择、需求预测分析等任务，则可以利用云计算技术进行深层次、专业化计算，为任务执行提供强有力的算力支持；对于智能移动终端设备则要优化端侧计算能力，提高端对端数据流通效率，以及移动端智能化水平。如此一来，就可以形成云端、边缘、移动端的全面衔接，通过协同算力服务充分满足智慧物流差异化需求，有利于增强智慧物流系统运行的稳定性、持久性。

最后，构建标准化、交互化的数据资源体系。该体系建设要从数据管理与治理标准规范入手，就是要打造数据采集、清洗、整合、存储、分析与利用的完整闭环。具体来讲，要统一数据格式、接口标准、安全协议等，保证不同环节、不同系统所生成的数据可以实现自由流通、共享利用。另外，还要构建完善的数据质量管理体系，通过专业清洗、多维校验等方式，增强数据完备性、精准性。例如，某企业结合自身需求推出“数联产聚”项目，定向打造针对大宗物流经营的数据中台，全面整合了发票、合同、资金流等12类数据，形成了高达800个的专业数据集，全面消除了大宗物流供应链内部的数据壁垒，不仅深层挖掘释放了数据要素的资产价值，而且为后续数据智能应用提供了有力支持。

（二）促进供应链升级

首先，加强物流供应链深度数字化改造。物流企业要站在供应链整体高度，将数字化、智能化技术及关联工具，下沉应用到订单处理、仓储管理、运输监管等核心环节，对业务流程进行全面重塑重构，而并非简单地停留于表层应用。换句话说，物流企业要充分发挥技术优势，全面审视物流作业流程，精准剔除非增值环节，持续提高业务流程标准化、自动化水平。另外，还要构建统一的数据传输标准体系，避免数据传输过程中出现数据丢失、遗漏、遭篡改等问题，这样不仅可以提高单个环节运作的安全度、透明度，而且能够形成高效流通的全链路数据流，进而促进物流供应链深度数字化改造，提高物流产业智慧化驱动要素的协同整合与深层应用。

其次，打造智能化供应商协同平台。物流企业及关联企业之间要加强合作交流，基于统一的数据标准及接口规范，将各方参与主体进行全面对接整合，包括供应商、制造商、零售商等。如此一来，就可以在参考各方实际需求的基础上，采取有效措施精准优化用户体验，优化操作体验，丰富功能模块，包括订单跟踪、物流反馈、绩效评价等，有利于提高用户满意度，以及整个供应链竞争能力。例如，某物流企业通过一体化协同平台深度嵌入区域性跨境电商产业带，实现了跨境电商物流的透明化，并通过与各方主体的协同共享，进一步提高了跨境物流系统运作效率，切实降低了运营成本，并间接促进了供应链的结构优化。

最后，构建智能化供应链决策与优化机制。该机制要在数据驱动决策的基础上，依托人工智能、运筹优化算法，打造具有自主学习、自主优化功能的供应链智能决策中枢。具体来讲，就是要通过数据对比分析，针对性打造智能需求预测模型，对不同区域、不同时段的物流需求进行精准预测。同时，还要开发动态库存优化功能，可以结合需求预测结果及实际供应能力，自动生成和动态调整库存方案。另外，还要设计智能路径规划算法，自行采集和分析交通状况、气候条件、天气变化等因素，快速调整运输方案。例如，某物流企业构建了集智能调控、全程可视、精益控制的数字物流体系，实现了运输需求、运输调度、资源配置、全程监控、验收结算的全链路动态管理，极大地提高了配送及时率、闭环率。这种智能化供应链决策与优化机制，可以结合最新数据和预测结果，快速调整供应链运作策略，有利于增强供应链韧性，提高物流企业的市场适应与响应能力。

（三）加强技术创新应用

首先，加强人工智能技术在物流核心场景的深度应用。物流企业要全面聚焦整个物流产业转型发展中的关键痛点，尽快实现仓储智慧管理、客户智能服务等场景的延展突破。就仓储智慧管理来讲，要重点加强机器视觉技术及工具的应用，通过智能分拣、仓储机器人等提高仓储管理自动化、智能化水平。就客户智能服务来讲，要重点加强智能客服、智能推荐等技术的优化，尽快突破智能客服短板，提高用户满意度。例如，某物流企业自主开发了一套智慧物流算法模型，并重点设计了智能地址、智能地图、智能分拣、智能路由、智能预测五大模块，为快递流程、配送的持续优化提供精准指导，完全摆脱了以往人工模式、经验主义的束缚，极大地提高了物流效率，丰富了物流数字化、智能化场景。

其次，加强物流人工智能基础设施建设，促进物流产业智慧化规模化落地。物流企业要积极响应国家号召，积极参与“人工智能+交通运输”战略规划，全面推进物流大模型体系的规模建构。在此过程中，要积极台研所协同开发模式，通过产业联盟整合物流产业优质资源、创新要素，打造高质量行业语料库，共享算例资源，加快实现技术攻关，为物流产业智慧化提供更多技术驱动。随后，要结合具体的物流需求，加强大模型在智能调度、文档处理、路径规划等方面的迭代应用，充分发挥机器学习、知识图谱等技术优势，进一步提高物流智能化水平。此外，还要加强大模型与现有系统的整合构建，在保证物流系统稳定运行的基础上，增强整个系统的兼容性、延展性。

最后，加强新兴技术的创新实践。物流企业在智慧化建设实践中，要重点加强数字孪生、自动驾驶等新兴技术的前沿动态，并结合实际情况进行适时引进、创新应用，不断发挥技术要素的驱动效能。例如，在数字孪生技术应用上，要重点打造属于自己的物流虚拟映射空间，通过物流运营系统虚拟仿真和模拟优化，为决策制定与调整提供更多支持。而就自动驾驶技术来讲，则要重点加强其在干线运输、末端配送场景的创新应用，积极探索无人化物流模式。如此一来，不仅能够为物流产业智慧化发展持续注入创新动力，不断丰富物流智慧化场景，而且能够避免陷入技术应用盲区，促进系统深层优化和持续创新。

（四）实施绿色智慧物流

首先，将绿色发展理念深层应用到智慧物流系统建构与运营管理中。具体来讲，物流企业及关联机构要从整体层面入手，将生态保护、绿色低碳作为核心考量因素，在智慧物流的系统设计、技术选择、功能优化等方面，构建严格且统一的环境评估标准，从根本上深化智慧化与绿色化的平衡统一。例如，在设施建设领域，要加强新一代环保材料、节能技术的应用，全面提高物流基础设施绿色化水平。另外，在设备引进领域，则要积极引进新能源车辆、节能设备等，减少碳排放。还有，在运营管理领域，要发挥数智化技术优势有意识地提高物流能效，构建动态化、全过程能耗监管体系。例如，某物流企业在物流产业智慧化实践中，专门设立了环保资金，积极推广防风防尘网、封闭式皮带机廊道、岸电装置等，显著降低了碳排放水平，实现了经济效益、社会效益和环境效益的共赢，在绿色智慧物流系统建设上提供了重要的范式借鉴。

其次，积极推行智慧化物流循环共享模式。物流企业及关联机构要发挥数字化技术优势，打造行业层面的资源共享平台，对闲散设备、仓储设施、运力资源、算力资源等进行整合共享，并设定需求整合、智能匹配、动态定价、信用评价等功能，结合具体需求进行定向精准的资源配置，促进整个物流产业的正向进步。另外，还要积极探索集约化运营模式，就是通过共同配送、循环取货等方式进一步提高行业内部资源流通与利用效率。例如，可以设立区域性的共同配送中心，依托智能路径规划功能进行统一配送，提高配送效率。还有，可以利用可循环使用的物流包装、物流载具，构建独立的物流回收与再利用体系，如此不仅可以有效降低物流运营成本，而且能够减少因资源闲置带来的严重浪费，有利于提高供应链竞争能力，以及实现经济效益和环境效益的统一。

最后，构建全链路绿色运营管理及持续改进体系。物流企业要充分发挥数智化技术优势，构建全过程、立体化环境监督与评估体系，对物流系统运营过程中的能耗、碳排放进行动态监测、智能分析，并配合相应的绩效考核，客观评估物流环保技术与措施的应用效果，及时发现问题并进行改进。另外，还要对物流运作的具体流程进行关键节点的监测、评估，及时发现漏洞不足，重点消除物流活动对环境产生的负面影响。同时，物流企业还要构建相应的环境管理培训体系，强化企业上下环保意识，提高环保技能，创设良好的绿色物流文化环境，为物流产业智慧化的持续发展提供思想保障。

综上所述，数字经济时代物流产业智慧化发展需要加强数字基础建设、促进供应链升级、加强技术创新应用和实施绿色智慧物流。这些路径能够有效解决传统物流产业中的问题，提高全链路运作效率，优化物流服务体验。通过数智化技术手段，物流产业可以实现自动化、可视化和智能化，从而推动经济高质量发展。政策、数据、技术和产业要素共同驱动物流产业智慧化发展，为后续改革实践提供有益指导。随着技术的成熟应用和成本降低，物流产业智慧化将进一步实现规模落地，重塑物流生态系统，促进物流系统向更加开放、协同、智能和高效的方向发展。

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