推进物流产业数字化转型升级

构建全域感知与智能协同的物流数字基础设施。数字技术与基础设施的深度融合已成为物流产业转型升级的关键要点，不仅能够打破信息孤岛现象、提高物流网络透明度，还可为高级别智能化应用提供数据支持，促使物流网络从“盲目管理”“被动响应”转变为“透明运作”“主动优化”。为充分细化落实这一融合要求，各类实体设施的数字化改造不可或缺。其一，推进运输工具智能化。可在城市货运车辆、铁路货运车厢、内河船舶等运输工具上加装具备北斗定位、行驶状态监控、货物状态感知等多种功能的智能终端，充分发挥5G技术优势，实现车辆与云端的连接，以及车辆与道路、车辆与车辆之间的数据实时交互。其二，推动仓储设施数字化。可在仓库内设置传感器网络，同时部署烟雾传感器、AI摄像头等设备，对仓储环境的湿度、温度进行实时监测。进一步强化仓储要素整合的基础服务运作能力，以数字化夯实创新根基。其三，建立物流数据枢纽与交换平台。物流企业与货主企业可联合构建统一的物流数据中台，有效整合订单管理、运输管理、仓储管理等多项数据，打破部门间壁垒，促进信息流通与共享，驱动物流全产业链协同升级。

深化人工智能与自动化技术于核心场景的应用。人工智能与自动化技术在物流产业核心运营场景的应用，可将大量人力从重复性、高强度的体力劳动中解放出来，使其投身于更具创造性的工作。其一，在货物分拣环节引入视觉识别机器人(16.290, 0.00, 0.00%)。借助机器人智能识别传送带上不同包裹的标签信息，并依据标签引导高速交叉带分拨至相应格口，提高分拣精准度。其二，提升运输和配送环节智能化程度。在港口、矿山、工业园区等特定场景部署自动驾驶卡车，用于集装箱短距离运输、原料运输等。在政策许可的区域内，投放无人配送车，预先设定线路，使配送车携带货物从配送站运送至社区或智能快递柜，并通过短信、应用程序等形式通知客户取货，有效降低人力成本。其三，在供应链管理环节嵌入“AI大脑”。整合企业内部销售数据、外部市场发展态势、网络社交媒体舆情、宏观经济指标等多方面数据，在此基础上构建多维预测模型，为采购、生产、库存计划等提供科学依据。还可利用AI系统实时监测各节点的库存水平、在途货物数量以及未来需求等，动态调整安全库存，优化补货策略，有效降低滞销风险，提高资金周转率。

培育开放、共享与共赢的物流平台经济生态。数字化平台不仅能够整合海量且分散的物流资源、提高资源利用效能，还可提供标准化技术工具，切实降低物流企业数字化转型门槛。其一，构建功能互补的平台体系。对于网络货运平台，运用机器算法，先解决“是否有可用车辆”的问题，再匹配最为合适的车辆，同时提供在途跟踪、线上支付、票务开具等服务。对于供应链平台，可打造深度垂直的产业互联网，有效连接上下游企业，使采购、生产、仓储、分销等环节透明可视。其二，建立数据流通与价值交换机制。借助区块链技术，打造电子运单，并制定统一的电子运单数据标准，使其高效流转。在保障数据安全和尊重个人隐私的基础上，探索物流数据的确权、定价、交易等机制。整合工商、司法、平台交易履约、用户评价等多方面数据，建立信用档案，推动信用评价结果与交易机会、优先服务等相关联，有效激励诚信行为。其三，利用平台创新增值服务生态。如绿色物流、碳普惠等，通过开发碳足迹计算模型，核算每次运输任务的碳排放量，鼓励企业采用更为环保的运输方式。

（作者单位：南通理工学院商学院；本文系“十四五”工商管理江苏省重点学科项目〈项目编号：SJYH2022-2/285〉研究成果）