苗丽丽

(大港油田原油运销公司，天津 300280)

摘要：数字经济的深化使数据成为企业核心生产要素，同时正在重塑物流产业链的运作逻辑。本文系统分析数字经济对物流产业链的三重驱动机制，即从经验决策到数据驱动、从线性链条到网络协同、从单点应用到全程智能。在此基础上，本文构建出四条协同推进的数字化转型路径，即车货匹配平台与智能调度系统、数字孪生与自动化仓储、路径优化算法与末端共享网络、区块链电子单证与供应链金融平台。以期通过四维路径协同演进，推动物流产业链从信息孤岛走向可信生态，为物流企业的数字化战略与产业转型提供了一定的实践参考。

关键词：数字经济；物流产业链；数字化；转型路径

一、引言

数字经济的迅速发展正深刻改变着全球经济格局。物流产业链是联系生产与消费、支撑国民经济运转的战略性产业，它的数字化转型既关系到自身效率的提高和成本的降低，又对制造业、零售业、农业等上下游产业协同发展能力产生影响。在此背景下，对物流产业链数字化转型路径进行系统的研究，有重要的现实意义。目前我国物流产业链总体上呈现大而不强、快而不优的特征，存在诸多痛点，阻碍了整个物流产业链效率的提高。本文以数字经济为背景，从驱动机制和现实痛点出发，提出车货匹配平台、数字孪生仓储、路径优化算法和末端共享网络、区块链供应链金融这四个方面的转型路径。

二、数字经济对物流产业链的驱动机制

（一）从经验决策到数据驱动的决策范式转变

数字经济把数据当作企业的核心生产要素。物流企业的订单、库存、路线等海量数据经过物联网传感器和业务系统实时采集，通过大数据平台整合和分析，变成可以指导企业决策的行动指南。以需求预测为例，传统的物流决策很大程度上依靠管理者的个人经验，运力调度、库存补货等环节都处在经验决策模式之下，面对复杂的现代物流环境，经常会出现响应滞后、预测偏差、成本失控等状况^[1]。使用机器学习的时间序列模型结合历史订单、天气、节假日等多维数据，可以使得预测准确率大大提高。实质就是决策权由人向算法进行转移，再根据算法表现、设定优化目标、处理异常边界。决策范式由经验驱动向数据驱动转变，这是物流产业数字经济驱动的第一种机制。

（二）从线性链条到网络协同的组织形态重构

数字平台出现之后打破了企业之间的边界。首先，传统的物流产业链是以货主、第三方物流、干线承运商、末端配送构成的线性结构，信息逐级传递存在失真的现象，资源在各个企业之间封闭运行，面对需求变化的时候很容易造成资源错配^[2]。数字化车货匹配平台可以汇集数百万司机的实时位置、空闲运力和货主货源，用算法匹配使得个体司机可以承接跨企业订单，大大降低返程空驶率；数字化物流云平台把仓库管理系统、运输管理系统、订单管理系统等集成到云端，中小企业可以按需订阅，实现全链路数字化。其次，数字平台产生出多边生态网络。车货匹配平台周边产生ETC充值、司机信贷等增值服务；在物流云平台附近集聚了算法服务商、设备租赁商和金融科技公司。产业链由原来的链状结构变为网状结构，节点之间存在着资源共享、价值共创的生态系统，从而大大提高了物流产业链的韧性与弹性，这是物流产业数字经济驱动的第二种机制。

（三）从单点应用到全程智能的能力跃升

数字技术融合之后，物理世界经由数字接口被感知。物流信息化过去二十年大部分是停留在单点应用的阶段，仓储管理系统和运输系统不能连通，财务和业务系统也出现分离。该模式虽然可以提高局部的效率，但是不能产生系统的数智资源。目前5G提供高带宽、低延时传输，人工智能具有判断能力，区块链可以建立机器的信任。当感知、传输、计算、信任这四条能力在全链条贯通之后，物流作业就由局部自动化变成全程智能化。以冷链运输为例，在发货时将传感器与货物绑定上链；在运输过程中如果出现温度异常，边缘计算节点会发出预警，并且会自动调节温控；最后在签收时，把完整的温控记录当作履约证明，智能合约会自动判定是否需要赔偿。全程不需要人工干涉，实现了“感知即响应、响应即存证”。数字能力的提升使得物流产业链具有了自感知、自决策、自优化的特点，这是数字经济驱动的第三种机制。

三、物流产业链的现状与痛点

（一）运输环节：运力调配效率低下

企业运输环节的费用占物流总费用的主要部分，其效率损失也比较大。我国公路货运车辆平均空驶率长期偏高，每年由于燃油浪费造成的损失大约有上千亿元^[3]。而运力调配低效的根本原因在于信息高度分散，我国公路货运市场长期以来存在着小、散、乱的特点，数量庞大的中重型卡车分散在个体司机和中小车队手里，车源信息被碎片化地存放在微信群、信息部等渠道里，货源也被大量的中小货主和中介所分割。供需双方没有有效的、透明的对接渠道，造成车货不匹配。即使车货匹配平台迅速发展，仍然有大量的线下交易采用非结构化的方式进行，匹配效率低。

中小车队数字化管理能力弱化，加重了上述问题。在拥有10辆以下卡车的微小物流企业里，专业运输管理系统使用率极低。大多数车队依靠表格文档或者纸笔来记载调度信息，司机的位置只能通过电话询问的方式得知，途中状态无法被观察到。当订单发生变更或者出现突发路况的时候，调度员不能够立刻知晓车辆的位置以及剩余的运力，响应时间达数十分钟。该种滞后模式对于电商、冷链等高波动的业态来说是无效的。除此之外，我国的制造业区域分布也不平衡。东部货源集中，中西部和东北地区去程重载、返程空载的现象长期存在，单靠市场调节很难从根本上解决，需要平台化匹配和网络化协同来解决。

（二）仓储环节：空间利用率与作业自动化不足

仓储属于物流产业链里资产最重、数字化渗透程度最不均衡的环节。头部企业已经建成无人仓储的模式，但是全国大部分仓库仍然停留在传统平库或者露天堆场上，空间利用率和作业效率远远低于国际先进水平^[4]。其主要的痛点之一就是库存数据不能实时。我国中小企业仓库管理基本上是手工记账，专业仓库管理系统普及程度较低。每日出入库和盘点都靠人工录入，数据滞后数小时到一天，容易发生错漏。

空间利用率低也是另一个突出问题。传统的平库库位规划靠经验，热销产品和滞销商品混放，单次拣选路径一般大于200米。传统仓库立体空间利用率普遍不高，而自动化立体库可以大幅提高到较为理想的水平。但是自动化设备前期投入大，仅一套轮式移动机器人系统动辄上百万元，立体货架单位成本更是普通货架的倍数。年营收在较低水平的中小企业难以承受，投资回收期较长，使得企业陷入想转型却不敢转的困境。

作业自动化不足还表现在劳动力供给趋紧的背景下。仓储作业一直依靠大量体力劳动者，搬运、盘点、打包等环节劳动强度大、工作环境单调，年轻人从业意愿低。全国仓储行业一线操作工的流失率一般都比较高，招工难、留人难成了常态。因此企业只能在提高自动化水平和增加人力成本上涨之间作出选择，大部分中小企业选择了保守模式，缺少主动转型的意愿。

（三）配送环节：末端成本高企、时效与可追溯性难以兼顾

末端配送是单位成本最高、客户体验最敏感、技术穿透最薄弱的环节。末端配送成本一般占物流总成本的很大比重，在即时配送、生鲜冷链等场景中占比甚至更高。例如，广州到北京快件的干线成本大约是2元，而北京市内派送成本高达1.5到2元，几乎和干线持平。而成本高昂的原因在于模块化的分散配送方式，各个快递公司各自建立末端网络，同一个小区每天被不同的品牌快递车多次访问，车辆空驶率、人员闲置率、场地重复建设率均较高^[5]。

时效和透明化之间的矛盾同样突出。生鲜、医药等品类对于温度有严格要求，但是现有的末端网络缺少实时温湿度追踪以及异常预警的功能。大多数冷链仍然使用出货记录、到货读取的方式，发现问题时货物已经不可逆受损。发生货损的时候，承运方和发货方会因为数据的可信度而产生争议，追查和维权的成本较高。另外末端配送也存在最后一百米的难题。写字楼、高校、大型社区等场所人员密集，快递员不能直接上楼送达，智能快递柜容量小、大件不能存放，代收点营业时间与居民需求不匹配。由此而产生的矛盾造成反复投递、客户投诉、丢件纠纷频发，从而加大了隐性成本。

（四）信息与金融服务环节：供应链金融信用传导受阻

物流产业链金融需求旺盛但是供给严重不足。我国物流行业供应链金融市场的总规模超过10万亿元，但实际渗透率较低。中小物流企业以及上下游货主普遍存在着融资难的问题，年化融资成本远高于大中型企业基准贷款利率。根本原因就是数据的割裂。物流、商流、资金流、信息流分布在不同主体的异构系统当中，并没有统一的编码以及接口规范。银行不能以低成本、高效率的方式对企业的交易真实性、应收账款可靠性和库存的控制能力进行验证，只能依靠纸质材料和现场检查，单笔尽调费用达到数万元。同时，电子单证普及率低又加重了以上问题。虽然交通运输部门大力推广电子运单，但公路货运领域仍然以纸质运单为主，容易伪造、容易丢失、难以核验，不能作为可靠的融资质押物^[6]。电子仓单的推广更为滞后，许多仓库没有生成合法电子仓单的能力，更不用说上链存证。

所以运输、仓储、配送、金融这四个环节的痛点逐层传递，即运输效率低导致库存成本高、仓储数据不准造成配送计划混乱、末端成本高导致利润受损、金融瓶颈导致中小型企业不能投入数字化，只有系统性的设计数字化转型路径才能摆脱困境。

四、数字经济背景下物流产业链的数字化转型路径

（一）构建车货匹配平台与智能调度系统，破解信息孤岛与运力错配

第一，创建区域性的车货匹配平台。平台建设不能追求全国性平台的宏大目标，而应该采取区域试点、行业复制、互联互通的渐进式发展策略。在区域选择上，以公路货运密度高、货类集中的长三角、珠三角、京津冀等城市群为重点，由地方政府或者行业协会牵头，联合区域内龙头物流企业及货主企业共同建设。在数据汇聚方面，平台要支持各种接入方式。大型企业通过应用程序编程接口直接连接运输管理系统，中小车队用平台提供的小程序上报位置和运力，个体司机用车载定位终端自动回传数据。为了保证数据的真实性、时效性，应该采用发单即验真的方式，即货源方发布订单时需要上传营业执照、历史交易记录等资质，平台通过第三方接口核验；运力方注册时需要提供车辆行驶证、保险单等，并与交通运政数据库进行比对。

第二，用算法来实现最优匹配。车货匹配的核心是带有约束的双边匹配问题。算法要同时考虑车辆空驶距离最小化、订单满足率最大化、等待时间最小化、均衡区域运力分布等问题^[7]。实践中可以采用分层求解的方法。首先利用地理编码技术把运力和货源按照同城、同省、跨省进行粗筛；其次，在候选集合中使用带权重的匈牙利算法进行一对一匹配；对于剩下的没有匹配到的订单，则转入动态定价加竞价模式，用价格信号来引导运力流向需求集中的地方。头部平台的实践证明，算法匹配可以把平均匹配时间由数小时缩短到几分钟，返程空驶率显著降低。

第三，部署车载物联网终端和路径优化引擎。仅仅完成了线上匹配还不能解决运输效率的问题，还要对在途车辆进行动态可视化管理。建议接入平台的车辆安装标准车载智能终端，可对车辆的位置、速度、油耗、发动机工作状态及驾驶行为进行实时采集并上传。在调度中心一侧布置路径优化引擎，路径优化引擎依靠实时路况、车辆限行政策、驾驶员剩余驾驶时长等动态约束，给每辆车制订最佳行驶路线。当系统检测到道路被封闭的时候，就会自动向司机发出备选路线；当车辆偏离预定路线达到一定距离的时候，就会发出预警并且通知调度员进行处理。另外，路径优化引擎还要具有动态拼单功能，当系统发现某辆已经装货的车辆行经路线和新的订单起止点高度重合的时候，可以向司机发送顺路带单的建议，用额外收益来激励司机接受，从而提高车辆实载率。

（二）部署数字孪生与自动化仓储体系，实现库存精益与空间增效

第一阶段实行仓储管理系统云化普及。对还没有使用过任何仓储管理系统的中小企业来说，采用软件即服务模式的云仓储管理系统是最便宜的选择。云仓储管理系统一般具有按年付费、支持移动端扫码作业等特点，主要功能有入库单生成和条码打印、上架库位推荐、拣货任务分配、库存盘点、效期预警等。只需这一步就可以把出入库效率显著提高。对已经使用传统的本地部署仓储管理系统的企业来说，应该采用混合云的模式来完成系统的升级工作，以便后续与上下游系统进行对接。

第二阶段用数字孪生技术对库位进行优化，并且对流程进行仿真。数字孪生的价值就在于不改变布局的情况下找到仓库运营的最佳方案^[8]。具体实现过程就是用3D激光扫描技术建模物理仓库，再把仓储管理系统的历史订单数据输入模型，模拟出不同的存货单位出库频率、关联购买关系、季节波动规律；然后运行库位优化算法，把高频出库的商品自动分配到离出货口最近的最佳库位，把关联商品放在相邻的库位里，减小拣选路径；最后将优化后的库位映射方案下发到仓储管理系统以及现场作业人员执行。对于计划引入自动分拣线的仓库，数字孪生可以起到重要的设备选型和布局设计作用，在仿真比较不同品牌移动机器人的调度策略、不同分拣线速度下吞吐量的时候，防止出现采购了设备但是不适用的风险。

第三阶段就是逐渐投入自动化的物流设备。考虑到中小企业资金的承受能力，不应该强求一步到位。建议按照投资回收期来排列顺序，先引进周转快的轻型设备。例如引进自动分拣线，可以大幅减少分拣人工成本，投资回收期相对较短；引进搬运机器人，单台移动机器人可以取代多名理货员，投资回收期也比较合理；引进多层穿梭车和立体货架，其投资回收期稍长。在自动化装备部署之后要和云仓库管理系统、数字孪生系统进行集成，从而实现任务下发、设备执行、状态回传、虚实同步的闭环。

（三）应用路径优化算法与末端共享网络，平衡成本、时效与透明化

第一，采用动态路径规划算法来改进配送路线。末端配送的路径问题属于带时间窗、动态需求、多车型的车辆路径问题变体，求解难度大。业界已经形成了比较成熟的解决方案，例如对于每天固定的线路可以使用先聚类后排序的两阶段启发式算法，即将订单按照地理位置分组为若干簇，然后对每个簇内的订单使用遗传算法求解最短哈密顿路径。对即时配送场景使用强化学习法或者在线优化算法，车辆出发之后仍然可以接收到新的订单并实时调整路线^[9]。实时路况的加入是提高算法实用性的关键，可以调用高德、百度地图的实时交通程序编程接口，把拥堵系数作为惩罚项加入目标函数。

第二，建设城市共配中心和末端驿站共享网络。末端配送成本高的原因在于模块分散，共享配送是降低成本的核心途径。具体模式就是物流园区建设共配中心，该中心是区域快件的集散和分拨节点。各快递公司将到达本市的快件送到共配中心，中心扫描面单后按末端配送网格进行合流分拣，将同一个网格的快件装入同一个集包袋，再由共配车辆统一运往网格内的末端驿站。末端驿站可以采取自营结合加盟的形式建设，驿站具备包裹代收、暂存、自提、寄件等服务功能，还可以提供零售、洗衣等附加服务来提高收益。推行此模式之后，城市配送车辆单车装载率大幅提升，配送员的末端派送成本明显降低。

第三，嵌入区块链溯源标签来达到全程温控以及节点存证的效果。生鲜、医药等高附加值的产品要达到客户的要求，并且符合法律的规定，必须达到一定的透明化、可追溯的程度。解决方案就是用物联网传感器和区块链双重锚定，货物包装上装低功耗蓝牙温湿度标签或者窄带物联网定位标签，每1-15分钟采集一次温度、湿度、振动、位置等数据。传感器数据经由网关传送到区块链节点当中，每一个数据块包含时间戳、设备编码、数值、上一区块哈希值等信息，从而构成一个无法被篡改的链式记载。发货方、承运方、收货方、监管方等都可以用私钥来访问某些数据段。另外把运输合同中的温控阈值编码成智能合约。一旦链上数据触发超温条件，系统就会自动把超温信息推送给司机、调度和收货方，还会记录下超温时长，给后续理赔留下不可更改的证据。

（四）建设区块链电子单证与供应链金融平台，构建可信信用链

第一，推进物流数据接口标准。统一的数据标准是互联互通的前提，建议按照全球统一标识系统的国际标准和交通运输部《物流信息平台数据接口规范》，统一电子运单、电子仓单、电子回单的数据结构和交互协议。首先，重点推进编码统一。推广使用系列货运包装箱代码、电子产品代码等作为货物唯一的标识。其次，进行接口规范。确定数据交换应用程序编程接口的请求和响应格式、鉴权方式以及错误码的定义^[10]。最后，进行语义对齐。建立物流状态的本体模型，统一将已揽收、在途、派送中、已签收、异常等状态进行定义。接口标准要公开、免费，降低企业的接入门槛。

第二，用区块链创建可信的数据共享网络。在标准化的基础上，创建物流行业的联盟链。不同于公链的低效率，联盟链通过实用拜占庭容错算法（PBFT）等共识算法，只准许那些经过认证的大企业、银行、监管机构等节点去参与记账，并且利用同态加密技术来守护商业隐私。关键应用场景有以下内容：第一，电子运单。从发货人创建运单开始，每一个状态的变化都会以新增区块的形式记录下来，形成完整的运单生命周期链，银行可以据此来验证应收账款的真实性和唯一性；第二，电子仓单。货物入库后生成电子仓单并上链，仓单可以拆分、转让，质押行为在链上留痕，杜绝一货多押；第三，电子回单。签收时利用电子签名生成回单上链，并和运单形成闭环。

第三，建立供应链金融平台，对接银行和保理公司。在可信数据基础上，平台可提供两类核心融资产品。第一，应收账款融资。物流企业将已经签收的电子运单和对应的发票数据在链上提交，平台会自动核验运单真实性、历史回款率以及客户信用等级，从而产生数字资产凭证。银行或者保理公司接入平台之后，可以在线审核并迅速放款，大幅缩短账期。第二，库存质押融资。货主把电子仓单在链上质押，平台利用仓库的物联网门禁和仓库管理系统数据对库存变化进行实时监控，当库存价值低于质押警戒线的时候就会发出预警。银行不再派专人到现场进行监管，监管成本可显著降低。

五、结语

物流产业链数字化转型，是数字经济时代产业升级的必然选择。研究表明，数字化转型并非简单的技术叠加，而应是一场涉及运营逻辑、组织形态与信用体系的全方位变革，具体表现为数据驱动决策、平台协同资源、智能优化路径、信用赋能交易四个维度的协同推进。唯有打通运输、仓储、配送、金融等环节长期存在的数据孤岛，构建起贯穿全链路的可信数字生态，才能真正实现降本增效与价值共创的目标。未来，应进一步关注中小企业的数字化包容性、跨区域数据互通能力、智能合约法律效力等问题，促使物流产业链不断向着高效、可持续的方向前进。

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