近日中办、国办联合发布《有效降低全社会物流成本行动方案》，目标是13.5%，作为物流专项政策，涉及20条举措，其中就有推进物流数据开放互联，那么，目前的数据互联情况如何，影响物流成本有多大，怎样推进互联互通呢？

　　一、数据成孤岛

　　物流业是基础性产业，是供应链的核心环节，不仅负责物品的存储和运输，还涉及到信息流、资金流等多种数据的交互，从而汇聚商贸流通、生产制造、第三方服务、消费者的海量数据，按来源分为三个维度：个人数据、企业数据、国家数据。

　　“数据”已成为新型的生产要素，是与土地、劳动力、资本、技术等并列的生产要素之一。物流数据已成为我国智慧物流建设的关键基础要素，反过来，智慧物流发展推动信息技术在物流业的实践应用，通过对运输、仓储、包装、配送等物流全周期进行数字感知，从而准确，全面的收集数据。

　　不可否认，快递龙头企业能够依靠自己的数据平台支撑起像“双十一”这样的海量货物运输，但因为数据孤岛问题，并未让企业间的纵向合作或横向联盟更为顺畅和有效，

　　其实，数据就是资产，马云曾表示过：“我们是通过卖东西收集数据，数据是阿里最值钱的财富。“据有关机构评估，京东的数字资产价值超过3000亿。

　　物流企业已充分认识到了这一点，这就是形成数据孤岛的主观原因，不仅不想分享，还出现恶性的物流数据竞争事件，比如顺丰与阿里就因为数据翻脸，在政府有关部门的协调之下，才消弥了二者之间的战火。

　　数据是新的生产要素，物流数据不仅是物流企业的基础性资源，更是其重要生产力，这将导致不同经营主体间为数据控制权激烈博弈，担心其运营数据会被竞争对手获得而取得业务优势。物流巨头们谁拥有更多数据，谁便能在市场立于不败之地，这使数据互联互通受阻，孤岛更为明显。

　　同时，我们要看到数据资产的价值由于具有不确定性和时效性，会受数据本身的质量、可用性以及市场需求、应用场景等因素的影响，采用数据清洗、验证和修复等技术手段，可以提高数据质量。

　　目前的情况是数据的有效收集、利用不足。物流企业信息化水平参差不齐，采集、归纳利用数据的能力也有很大区别，比如通过将传感器、RFID标签、GPS设备等嵌入到物流设备和货物中，能够实时监控和收集物流过程中的各种数据，但有些企业没有完成数字化转型，不具备先进装备，使得企业难以完成对物流数据的收集和利用。

　　传感技术是物联网的核心组成部分，各种类型的传感器可以获取不同的环境数据，并将这些数据传输到中央系统进行处理和分析，比如压力传感器可以检测货物在运输过程中的震动和压力数据，可帮助优化包装和运输方案。

　　没有数据，企业的经营分析就无从做起，物流企业数据建设包括给数据分类，以便更好地进行数据分析，并能够从中提炼出建设性的建议；建立数据之间的关联，找到提升效率的空间，更好地指导物流运营和管理。

　　从个体上来说，数据有效利用不足，从行业来说，各运营主体数据不能及时交换，导致物流各方普遍无法对物流链上的实时、准确信息进行掌握。更进一步，通过物流数据分析制造业产业结构、交通运输布局、区域经济发展短板等深层次决策信息，在这一点上还有较大的差距。

　　通过推动物流数智化发展，提高全社会物流实体硬件和物流活动数字化水平，推进传统物流基础设施数字化改造。现在中国的生产端也将进入到智能时代，沉淀海量供应链各环节的”人、车、货、场“数据，未来物流行业的动力源不是柴油和汽油，而是数据，数据，不再是社会生产的“副产品”，而是可被二次乃至多次加工的原料，从中可以探索更大价值。

　　因此，《方案》要求建立健全企业物流数据采集、提取、应用、保护等机制，促进企业物流数据要素市场化流通，面对隐性壁垒，物流业作为流通领域的重要组成部分，应进一步完善数据资源的确权、交易、应用等规则，强化对物流数据等类型数据资源的开发利用。

　　云计算提供了强大的数据存储和计算能力，使得物流公司能够高效地处理海量数据，通过将数据和应用部署在云端，企业可以随时随地访问和分析数据，快速响应市场变化和客户需求，云计算还支持物流企业实现资源的弹性扩展。

　　我们注意到，作为处理“数据”的算力基础设施的代表，大数据中心逐渐在重点城市建立起来，基于物流产业大数据中心，实现海量数据聚集、多元要素融通、应用场景创新、产业要素链接，推动“物流+”融合新模式。

　　物流大数据资源池包括物流行业、制造行业、商贸行业等跨行业物流数据，政府部门、物流企业、物流园区等跨主体物流数据，运输、仓储、配送等跨环节物流数据。

　　对于物流企业来说，率先挖掘“数据商机”这一切都要以建立和提高数据的收集、挖掘、处理和应用能力为前提，现实是，互联网大数据时代，各物流企业在数字化上都做了大量投入，发展日渐精进。

　　二、互联很重要

　　近日发布的《有效降低全社会物流成本行动方案》是中办、国办首次联合发布的物流专项政策，其中要求以公路、铁路、水路、航空、海关等部门和单位公共数据资源共享和开发利用为核心，整合物流与信息流、资金流，建立部门物流数据资源动态互联机制。

　　只有互联，才能共享。这里的互联指的是相关部门之间、各种运输方式之间、企业行业之间信息互联，打通物流业的信息壁垒，整合社会资源，降低物流成本，提升物流效率。

　　通过提高物流数据的开放共享程度，加以汇聚分析，能够从中得到各类货物的流向流量和流动效率，对国家统筹规划联运体系、物流网络、仓储设施等提供数据支撑。推动物流数据开放共享，完善我国智慧物流建设体系，对降低全社会物流成本至关重要，因此，数据开放互联共享，需要从政策、市场、技术等多个维度去破解。

　　破解物流业数据孤岛，实现互联互通的困境在哪里？目前在数据互联互通、开放共享方面存在不少堵点、难点，面临着基础数据难获取、多环节多主体信息壁垒难破除、数据资源共享机制未建立、资源整合利用率低等问题。

　　一直以来，数据对接，对各家企业来讲，都是商业竞争的“底线”和“红线”，哪怕是有限定条件的对接，也很难实现，除非有重大合作或者利益捆绑。物流数据的权利边界模糊，部门间、企业间、政企间的物流信息交互明显不足，从而导致共享不畅，物流参与主体各自为战，从而对货物资源优化配置、物流资源利用效率产生了显著负面影响。

　　其实，早在2019年6月，国家邮政局和商务部便共同出台了指导意见，要求建立完善电子商务与快递物流数据保护、开放共享规则，推进电子商务与快递数据互联互通和有序共享，共同提升配送效率。然而，贯彻的情况似乎不仅如人意，并且电子商务和快递产业的数据互联共享规范并不能全面提升物流业的数据开放共享水平。

　　还有，我国多式联运踏步不前的原因之一就是，物流技术标准不统一和数据共享活动的匮乏，多式联运横跨多个运营主体，各环节的权责分离使得各主体不愿意为其他运输或仓储环节的过程担负数据共享责任。

　　两办《方案》支持各类经营主体数据对接共享，那么，出路在哪里？我们要知道，数据具有天然的流通性与共享性，如果处理好共享与权利的矛盾，是会取得较好的效果的，物流数据的市场竞争不能通过阻碍开放共享来取得胜利。

　　强化数据互联互通，旨在破除主体间的“数据孤岛”，扩大数据的使用价值，防止数据控制者对数据的垄断和其他不正当竞争行为，因此，权益保护和市场价值的平衡将成为一大难题，因此，出路在于积极保护参与主体在数据共享中的数据权益。

　　建立行业统一的数据标准和规范，促进物流企业之间的数据交流和共享，有业务必须有数据、有数据必须有通道、有通道必须有系统、有系统必须有对接，推进标准互认和服务互补，实现“标准互认、收益分配”的机制保障，这样，有限定条件的数据对接与互联互通，比较有利于保护各物流快递企业的隐私与商业秘密，也有利于充分发挥市场竞争作用。

　　首先要建立物流公共数据资源开放互联机制，加强安全风险防范，完善数据授权管理和运营机制，加快统一编码标准和上下游企业间数据接口标准，在数据流动的不同环节建立统一的数据标准和访问方式，同时，不断创新物流信息的交互模式，适应于日新月异的我国物流业的数字化发展水平。

　　当然，物流企业具有主动与所有利益相关者和监管部门进行合作的意愿，才能顺利开展数据开放共享，这需要前期做大量的思想动员工作，有效的产业政策，会激励物流企业开展数据开放共享。

　　物流数据蕴含企业利益的企业数据以及关乎隐私安全的个人信息，安全合规是其开放共享必须要解决的核心问题。对个人数据来说，存在着过度采集，我们常常收到的众多垃圾广告信息，就是这种过度采集的结果，更为严重的会涉及对个人隐私产生侵害；对于企业数据来说，开放共享会可能会发生敏感数据泄露，数据违规操作访问、数据异常流转，影响企业市场竞争能力。

　　特别是智慧物流涉及较为敏感的基础设施数据、地理位置数据、交通数据等，不加区别的开放共享可能直接影响国家安全和公共利益，因此，对数据进行分级互联共享，才能保证在安全合规的情形下合理利用数据。

　　对于多来源、多类型的原始数据资源进行清洗、分析、加工，形成多级数据指标体系，并以数据分级分类为基础，建立覆盖数据生命周期全过程的安全管理体系。

　　细化物流数据分级分类标准，对不同类别和级别的数据制定相应的访问权限，公开数据，可引入无访问限制模式，而敏感的数据，存在的商业价值的数据，则需要制定访问级别，或可借鉴欧美国家，引入保密协议机制。

　　要建立合理有效的数据权利制度，为相关数据财产权益提供有效制度保障，做到既要保证物流数据中的主体权利不受数据开放共享行为的侵害，又要确保在开放共享中推动物流数据的财产价值最大化。

　　数据开放共享，需要新技术的赋能，比如针对物流数据开放共享中存在的个人隐私问题，可引入数据匿名化技术。所谓的数据匿名化是指去除物流数据的可识别的个人信息或竞争信息，具体地说，就是使用数据库工具进行数据脱敏。

　　通过电子数据交换EDI ，可以显著提高数据交互的效率，实现数据的快速传输和处理，EDI采用标准化格式，减少了数据转换和解释的错误，提高了数据交互的准确性。同时减少纸质文档的使用，降低企业的运营成本和环境负担。

　　区块链等新一代信息技术能够提供更加有效和安全的数据共享机制，因为区块链技术通过其去中心化、不可篡改和可追溯的特性，实现了数据的真实性和安全性，其方法是每一笔物流交易和操作记录都会生成一个区块，并按时间顺序连接成链，确保数据的透明和不可篡改，随着技术的不断进步和应用的深入，物流行业的数据交互将更加广泛和深入。

　　有些城市建设的物流大数据中心，打破了物流行业信息孤岛，从跨层级、跨系统、跨区域、跨行业四个维度打通物流产业数据，从多环节、多主体、多场景、多设备四个维度利用物流产业信息资源，打造智慧物流数据互联应用场景，链接全域产业要素，构建物流产业数据生态。

　　总之，数据互联共享扮演着至关重要的角色，能够极大地提升物流效率、降低成本、提高客户满意度。

　　三、降本见成效

　　降低全社会物流成本是提高经济运行效率的重要举措，因此，《方案》提出的目标：到2027年，社会物流总费用与国内生产总值的比率力争降至13.5%左右，实现这一目标，宣传多维度的举措，其中之一就是通过物流数据开放互联，以显著降低社会物流成本，这是可行的，也是需要努力的，释放数据要素价值，开发利用数据要素，可推动物流降本的乘数效应。

　　不同物流方式涉及的主体数量庞杂、差异较大，物流数据的不开放，导致物流信息不对称、不透明，限制了物流效率提升；反之，打通系统间数据壁垒，开放共享，可实行物流成本的下降。

　　阿里最初的菜鸟网就是以数据为纽带的，而2022年7家快递企业以线上签约的方式签署《“快递进村”工程邮快合作数据对接协议》，强调要切实做好数据对接，深入推进邮快合作，加快建设农村寄递物流体系。

　　去年，国家数据局成立，围绕着数据要素市场化配置改革，通过联合发起“数据要素×”行动，推动数据在多场景应用，创造新产业新模式，激发数据要素潜力，以更好赋能新质生产力发展。

　　在物流行业，由营运货车产生的物流大数据，通过有效开发利用，可反哺公路货运，从行车安全、运营效率提升等方面提供支持与保障，立足于物流数据要素价值的进一步激活和释放，能持续拓展应用价值边界。“数据要素×”交通运输案例中，就有多式联运数据贯通促进物流降本增效的案例。

　　我们常说大数据，大数据就是对数据进行分析利用，只有实现了数据的互联互通，才能构建大数据底座，打造多样化数据产品服务，从而实现降本增效。

　　在物流行业互联互通中，每天都会产生海量的数据，如何有效地处理和分析这些数据，成为提升物流效率、降低物流成本的重要挑战，大数据技术通过对海量数据的收集、存储、分析和挖掘，能够从中提取出有价值的信息和规律。

　　比如通过对历史运输数据的分析，物流公司可以预测未来的运输需求，优化车辆调度和路线规划，减少空驶率和运输成本，同时，大数据分析还可以帮助识别物流过程中的瓶颈和薄弱环节，提出改进措施，提高整体运营效率。

　　比如，利用大数据驱动信息化建设，物流车队的整体油耗，车船的位置信息、行程轨迹、运行周期等空间地理数据都能通过系统进行智能化处理，更好地实现精简流程、提高效率、降低成本的目标。

　　再比如，建立“让车企数据用起来”的机制，保密脱敏后，通过大数据分析，可以解决商用车主机厂传统业务中靠人力和经验无法真正解决的痛点问题，以实际数据来验证、评价、预测商用车相关业务，实现“从数据，到场景”的业务转化能力。

　　具体到企业，百世汇通尝试运用大数据来管理、分析和判断加盟网点的运营行为，通过网点在系统内的足迹建立数据分析模型，成功地预测了几次网点的异动，使工作方式由被动式变为主动式。

　　大数据的分析和应用，正助力物流业完成从粗放、低效、高耗的传统业态向集约、高效、环保的现代物流转型。当然，还有区块链技术，能够提升供应链的透明度和协作效率，通过区块链技术，供应链各方可以共享统一的数据信息，实时了解货物的状态和位置，减少信息传递的滞后和误差。

　　制造企业可以通过区块链平台与供应商、物流服务商实时共享生产和库存数据，优化供应链管理，减少库存积压和供应短缺，提高生产和物流的协同效率。总之，大数据，区块链，人工智能等技术可以分析现有的物流交互数据，预测物流需求、优化运输路线、提高物流效率和资源利用率。

　　其实，智慧物流的稳定运转，核心是获取上下游企业运转过程中所产生的信息数据，并利用互联网技术对已有数据进行进一步整理、分析和挖掘的综合管理过程。智慧物流以数据为依托，加速物流产业链上下游企业之间的互联互通深度及协同共享，因此，智慧物流能在提高物流效率、降低物流成本的同时，提升物流服务品质，满足客户个性化需求。

　　物流数据是物流降本的的基础要素，也是实现智慧物流的重要手段，当前对物流数据的有效利用不足仍然制约着物流业的全面发展和降本增效，所幸的是在政策的引导，政府鼓励下，有条件的城市已开始建设智慧物流大数据中心。汇集物流运输、仓储、搬运、装卸及流通加工各个环节产生的数据，从而进行挖掘、分析和应用，提取有价值的信息提供优化决策，提高效率、降低成本，同时，实现数据的开放共享和合作，促进物流企业间的合作与协同。

　　比如贵阳智慧物流数据中心，对遵义辣椒经销商通过传统配货方式运到贵阳进行优化，采用物流大数据中心推荐的路港快线，每吨可节约物流成本50至100元，效果显著。

　　因此，有人说，物流行业中的数据交互是驱动未来的关键力量，数据交互已经成为推动物流行业创新和发展的关键力量，将进一步打破不同产业及不同企业的边界，深化物流运作流程中的分工，实现社会物流资源最大化利用。

　　结语：数据革命的浪潮正潜移默化地影响着经济社会的各个方面，包括作为基础性服务产业的物流业及其细分领域，为了降低社会物流成本，迫切需要推动物流数据的开放共享。