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细化数据分级分类标准。对物流行业来说,数据分级分类要把握好度。建议在国家层面明晰治理机构,进一步细化物流行业重要数据、核心数据的范围,公道分级分类,在保证安全可控的基础上,促进数据流通。






来源:人民日报、亿兴华辰、人民政协报等

行业标准制定进程缓慢。众所周知,聪明物流对物流终端信息的依靠显而易见,不仅需要参与其中的物流软件、全球定位系统、物品条形编码等来实现标准化治理,而且对数据交换、数文件格式以及信息接口等都有着同一的要求,如此才能实现数据传输快捷正确。
关于数据开放共享协同。委员们建议,搭建国家公共物流数据服务平台,推进多部分共同参与,制定公共服务清单、规范使用协议。在铁路、公路、水运、航空等重点领域推动政务信息交互共享,提供一站式综合服务窗口。加快制定数据安全法实施细则,推动数据确权,探索制定数据交易规则,培育数据要素市场,为聪明物流供给链数据共享协同打好基础。
法国货运公司“运输物流服务91”负责人塞德里克·卡洛纳表示,推进绿色转型、发展绿色经济已成为大多数国家的共叫。各国政策的导向以及聪明物流装备企业的发展,将推动建设一个以绿色低碳为基础的数字化聪明物流体系。
另外,物流企业的相关业务融进储存、运输和配送等不同环节,不同的业务环节所产生的数据种类也不同,数据信息的内收留种类丰富、复杂多样也给数据采集增加了难度。


聪明物流是现代物流发展方向,它在多个环节实现信息化、自动化和智能化处理,能大幅进步物流效率,空运报价海运价格,降低物流本钱,促进产业低碳化发展。全球聪明物流行业正迎来重要发展机遇期。我国聪明物流该如何发展?
比如,在电子商务高度普及确当下,庞大的用户群体产生的消费轨迹差异性较大,不同的客户数据信息种类繁多,同时由于数据规模当前已经达到 ZB级,在数据采集过程中难度较高。
比如,相比国外的同一的聪明物流模式,我国物流企业数目多且多数企业规模小,在全国范围内分布不平衡。在缺乏有效治理的条件下,资源配置难以优化,无法形成同一、开放、有序的市场。

阿联酋2021年11月启动了“迪拜无人机运输计划”。迪拜硅绿洲治理局将规定一个创新应用试验区,供全球创新者和相关实体开发、测试无人机解决方案,并进一步制定相适应的法律规范。该局副主席兼首席执行官穆罕默德·扎鲁尼表示,该计划将为社会提供更高效、更可持续的物流供给链服务。
多国加大政策扶持力度 发展远景可期

物流数据采集难度较大。很多物流企业缺少完善的数据采集工具,同时海量的数据信息难以进行有效的储存,导致数据信息丢失、遗漏等题目频发,部分时效性的数据也会由于企业采集滞后题目影响应用价值。
数据分析环节薄弱。现阶段只有大型的物流企业或电商公司,会根据数据分析的需求建立专门的工作部分或小组,很多小型企业难以普及。

而当大量物流企业投进资金建设相关聪明物流体系,会导致物流业总本钱偏高,况且中小物流企业本身能力不足,也难以吸收大数据云计算相关的溢出技术。
缺乏同一、完善、标准化的信息平台。在大数据云计算技术发展成熟的背景下,物流企业为了提升自身的竞争力不得不紧跟时代步伐,建设属于自身的聪明物流体系,但市场上缺乏同一、完善、标准化的信息平台。


发展总体不平衡 尚存诸多堵点
1月14日,全国政协召开网络议政远程协商会,就如何加快聪明物流发展,召开网络议政远程协商会。委员们发表了自己的看法。




法国《企业家》杂志以为,随着物联网等新技术的使用,物流行业正在发生深刻变化。一方面,物流行业更加智能化,不但降低了本钱,还能优化供给链治理,丰富消费者的线上购物体验。另一方面,聪明物流可以更好地优化配置资源设施,降低能源消耗和排放水平,绿色低碳运输成为物流行业的趋势。
欧盟委员会2020年12月公布的《可持续与智能交通战略》提出,要依靠数字技术创建一个全面运营的跨欧洲多式联运网络,为铁路、航空、公路、海运联运提供便利。规划特别夸大了5G网络和无人机在智能交通系统中的作用,计划到2025年在欧洲主要陆路交通线上实现不间中断的5G网络覆盖,并推进整个交通运输网络的5G部署,为智能运输创造技术条件。
委员们提出,当前我国聪明物流发展总体还不平衡,还存在诸多堵点。要认真贯彻习近平总书记关于大力发展聪明物流的指示精神,国家要完善聪明物流顶层设计,制定整体规划,制修订有关法律法规,扎实筑牢聪明物流发展基础,推进聪明物流健康协调发展。
两会期间,全国政协委员、交通运输部科学研究院副院长王先进建议,要强化数据确权促进物流发展。他表示,数据是聪明物流的基础要素,制约数占有序活动和公道交换的关键因素是确权。我国聪明物流发展较快,但数据确权进程缓慢,权责利关系模糊,部分间、政企间信息开放、共享不足。



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做好顶层设计 筑牢发展基础





贺盛瑜建议,以聪明物流建设为契机,加快弥补乡村物流基础设施短板。增强前瞻性规划,利用先进的信息技术和网络技术改造传统农产品物流模式,建立覆盖县城、乡镇、村落的三级配送体系,推动聪明物流与乡村电商协同发展。给予乡村聪明物流政策支持,加大对乡村聪明物流企业的扶持力度。要加强培养能扎根乡村的本土物流人才。针对欠发达地区出台专门的物流人才优惠政策,让懂物流技术、愿扎根本土的专门人才成为聪明物流在乡村发展的中坚气力。

全国政协委员、西昌学院院长贺盛瑜则提出,加大聪明物流赋能乡村振兴力度。
关于政府监管方式。委员们建议,进一步发挥部际联席会议作用,探索数字化监管的新模式,增强部分统筹,创新治理方式。建立跨部分跨区域的行业信用体系平台,营造公平竞争的市场环境。加强政策区域协同,打破物流区域壁垒,补齐乡村物流、冷链物流短板。
 

明确数据价值开发和共享规则。物流行业数据来源复杂,在守住数据主权、数据安全和隐私保护的条件下,通过流通把数据用起来才能创造新的价值。同时依法严防和打击数据垄中断、窃取等不正当竞争行为。


专家们表示,当前我国聪明物流发展总体还不平衡,还存在诸多堵点。
法国在“物流2025”国家战略提出,要通过巩固本国及欧洲物流基础设施网络,依靠数字化转型,助力物流领域实现领先发展。2021年10月,法国政府又提出加速绿色和智能物流发展战略,将拿出2亿欧元用于建设自动化、互联和低碳的运输服务基础设施,另有9000万欧元用于建设“物流4.0”项目,加强送货机器人、无人机等物流方式的硬件设施配套建设。
近年来,聪明物流赋能乡村振兴,四川凉山彝族自治州的很多农民成为“新农人”,手机成为“新农具”,直播带货成为“新农活”。但从调研情况看,国际货运空运价格,仍存在规划布局前瞻性不够,聪明物流基础薄弱,物流与乡村电商协同性不强等题目。
2021年5月,韩国政府公布加速聪明物流服务模式开发和贸易化路线图,提出将建立示范综合体,以测试自动包裹递送和自动化物流中心治理系统等服务。韩国国土交通部表示,已在全国范围内选定6个基础设施建设和服务模式示范项目,进一步开发聪明物流系统。
从运输到仓储、包装等环节,未来物流行业的绿色环保水平都有看得到进一步提升。在德国,敦豪等快递企业之间纷纷展开合作,通过共享信息,减少重复车辆运送路线,进步车辆满载率,以降低运输途中的碳排放;在韩国,物流企业将封箱用的塑料胶带换成了纸质胶带,运输生鲜用的化工冰袋也改成环保冰袋,袋中的水可反复使用;在马来西亚,吉隆坡国际机场的数字自由贸易区物流关键,可通过大数据等技术制定最佳、最快的运输路径,本土及外国电商企业与物流企业直接进行对接,进步了存储和运输效率。

为促进物流业朝着集约、高效、绿色、智能方向转型,不少国家加大了政策扶持力度,提出了长远规划,支持企业积极创新应用场景。
他建议强化三类主体联动共治。政府数据权属回国家,要体现公共性,应加至公共数据开放力度。行业数据要体现自律性,行业协会要发挥好主体作用,协调各方在共同遵守底线要求、共享利用数据价值方面达成共叫。企业数据要体现流通性,引导企业加快推进数据资产治理体系建设。

近日,随着投资3.5亿元的智能分拣中心设备陆续安装到位,武汉丰泰产业园进进最后扫尾阶段。一个多月后,这个顺丰目前国内运营面积最大的聪明物流基地将正式投进运营,届时将同鄂州花湖机场联动形成二级配送,成为华中地区领先的智能供给链服务基地。


关于健全标准体系建设。委员们建议,统筹聪明物流标准体系建设工作,对反映突出的各类硬件、软件等标准缺乏和不同一题目,要对接国际标准,加快制定修订,补齐标准短板。发挥骨干企业带头示范效应,加大贯标力度,推动形成聪明物流产业链条。
但从目前发展情况来看,我国聪明物流行业尚处于发展初期,对聪明物流的认知还有待深化,包括政府相关治理部分和标准化治理部分还没有形成聪明物流标准化体系,致使物流行业出现了比较突出的各自为政现象,终极导致行业标准制定进程缓慢。



德国多个政府部分2019年联合推出“物流2030创新计划”,提出加强建设“面向未来且灵活可拓展”的数字物流基础设施、数据处理和平台解决方案、数字供给链等,促进物流聪明化、低碳化。计划包括推进“智能货车”项目为货运列车数字化和自动化转型提供支持、加大对聪明物流系统尤其是人工智能领域的研发资助等。
关于新型基础设施建设。委员们建议,将聪明物流纳进财政扶持范畴,多方参与设立引导资金,鼓励开展物流金融服务,推进物流保险发展。推动高速公路、港口码头、铁路场站、航空机场、物流园区等物流关键数字化改造,买通多式联运的体制障碍。研发建立集公路、铁路、水路、航空为一体的综合性网络货运平台,全面进步物流供给与需求的匹配水平。
关于技术应用和人才培养。委员们建议,研究设立国家科技专项,支持聪明物流技术创新与成果转化,打造物流领域的聪明应用场景。鼓励头部物流企业和平台示范应用新技术,对无人机、无人车、无人仓等相对成熟的物流科技,要进一步加快运营、扩宽市场。加强聪明物流基础和应用理论研究,打造一批现代物流教学示范院校,加快培养和引进高端聪明物流人才。
除此以外,物流企业在具体数据分析过程中,存在对数据信息分析软件应用不足的题目,对现代化的数据分析手段把握较差,难以运用有效的数据分析方法对企业的数据进行分析。这种现状普遍存在于没有专门的数据分析平台的物流企业中。

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