錨定“五開放”破解梗阻，勾勒物流數字新基建全路徑

“從單點突破到系統協同，“五開放”為物流行業數智化轉型注入強勁動力。

當前，我國物流行業正處于數智化轉型攻堅突破與高質量發展的雙重戰略機遇期，降低全社會物流成本，提升產業鏈供應鏈韌性，正成為行業發展的核心使命。

近期在中國數聯首屆科技創新暨生態伙伴大會技術開放共享論壇上，中國數聯與招商局集團、中國信通院、華為、順豐等17家行業領軍企業及單位，共同發起“五開放”倡議，以實際行動踐行“全鏈要素共享，共啟物流行業開源開放新篇章”的發展愿景。

作為致力于打造國家級物流數字生態的主體，中國數聯始終將數字化轉型視為行業提質增效的關鍵，而物流數字基礎設施則是這場變革的核心基石。

中國數聯物流科技創新部總經理沈旸指出，“五開放”倡議并非單一維度的開放舉措，而是以真實業務場景為牽引，打通數據、標準、工具、知識與生態接口的系統性開放底座，為行業從“單點突破”向“系統協同”轉型提供清晰指引，也為物流行業數智化轉型的深入推進注入強勁動力。

物流數字新基建推進

仍存多重梗阻

沈旸指出，在當前物流行業數智化轉型進程中，數字新基建建設雖備受重視，但仍面臨多重核心挑戰，這些梗阻不僅制約了數字基礎設施效能的充分釋放，更影響著行業協同發展與高質量轉型的步伐。

在數據層面，“信息孤島”與“數據煙囪”問題尤為突出。物流行業涉及多主體、多環節，不同企業、不同系統間的數據割裂現象普遍存在，跨主體數據流通不暢成為制約協同效率提升的關鍵瓶頸。

這一問題直接導致物流全鏈條數據價值難以釋放，無法為物流數字新基建的規模化應用提供堅實的數據支撐，亟需通過可信共享技術突破數據流通的壁壘。

AI技術落地困難是另一大核心挑戰。當前物流領域的AI應用尤其是大模型應用，仍存在諸多痛點。通用AI模型難以適配物流行業復雜的垂直場景需求，導致應用精準度不足；同時，大模型本身作為概率模型，存在“模型幻覺”等問題，加之行業內缺乏統一的評估標準與驗證場景，使得模型效果難以精準衡量。

此外，小數據場景下的模型優化、多智能體之間的協同效率低下等問題，進一步阻礙了AI技術在物流數字新基建中的深度落地。

對此，沈旸認為，摒棄對通用AI的過度依賴，構建“AI+行業知識”的組合模式，結合物流仿真、數字孿生等技術，打造真實實踐環境，通過場景約束提升模型精準性。

在國際化拓展維度，物流數字新基建同樣面臨嚴峻考驗。“一帶一路”沿線國家數字化發展水平參差不齊，對物流數字基礎設施的適配性提出了更高要求；同時，不同國家的安全合規標準存在差異，給跨區域物流數字基建的云部署、技術輸出等帶來諸多限制，需要針對性開展本地化適配工作，平衡技術推廣與合規要求。

沈旸表示，這些挑戰的破解需要系統性思維，需以“五開放”倡議為指引，通過開放基礎平臺、技術工具、數據資源等核心要素，構建協同共治的生態體系，為物流數字新基建突破瓶頸、實現高質量發展提供支撐。

中國數聯以數據賦能

破局物流困境

作為國家首個數據型科技央企，中國數聯的成立承載著以數字化手段破解物流行業痛點、降低全社會物流成本的重要使命，其核心定位是專注數據服務而非實體物流，通過構建國家級物流大數據平臺，打造行業協同發展的數字底座。

沈旸強調，當前我國物流成本占GDP比重達14%，行業“多散雜長”的特點導致運輸方式分割，經營主體分散，形成大量“信息孤島”和“數據煙囪”，數據無法自動流轉的問題嚴重制約全鏈條協同效率。

國家設立中國數聯這一創新舉措，正是希望通過數據要素的創新應用，從根本上解決行業割裂問題，推動全國統一大市場建設，同時保障國家產業鏈供應鏈的韌性和安全。

在核心定位上，中國數聯最鮮明的特質是“數據型科技央企”的屬性與中立角色。與傳統實體央企不同，中國數聯不涉足具體物流運營業務，能夠以客觀中立的姿態整合行業資源，團結順豐、京東等各類市場主體，避免利益沖突，為全行業提供普惠性數據服務。

這種定位打破了商業平臺的競爭壁壘，為構建開放共享的行業生態奠定了基礎。談及差異化優勢，沈旸認為中國數聯的數據平臺主要體現在三個維度：

其一，開放性與兼容性兼具的平臺架構。中國數聯不依賴單一工具，而是構建聚合平臺，兼容開源與商業各類工具，打造“物流數據一張網”，目前已整合3000項數據產品，覆蓋730萬輛重載貨車、219家船公司集裝箱動態等關鍵信息。

其二，社會價值優先的發展導向。平臺明確社會價值高于商業化目標，通過“五開放”體系向全行業開放基礎平臺、技術工具、數據資源等核心要素，尤其助力中小物流企業低成本實現數字化轉型，與純商業平臺形成顯著差異。

其三，場景驅動的定制化服務能力。平臺深度對接貨主企業與物流從業者兩類核心客戶需求，實現與企業內部系統的精準對接，如實時報價功能的無縫嵌入，同時圍繞港航、口岸、公路等幾大場景提供解決方案，讓數據服務真正落地見效。

沈旸認為，為破解數據共享中的安全隱私難題，中國數聯采用可信數據空間等技術，通過數據分級分類處理、脫敏共享等方式，在保障安全合規的前提下實現數據高效流通。未來，平臺將持續推動數據要素成為公共資源，讓數據價值惠及全行業，以技術與數據的深度融合驅動物流行業從“單點突破”向“系統協同”轉型。

讓數據成為

驅動行業變革的產品

沈旸認為，國家級物流數據基礎設施建設的核心方向是聚焦數據服務本質，推動數據從零散資源轉化為標準化、可復用的產品，以數據要素價值釋放驅動物流行業高質量發展。這一轉變不僅契合技術變革趨勢，更精準回應了行業破解痛點、提升協同效率的核心需求。

當前數據能夠成為產品的關鍵契機源于技術變革與行業需求的雙重驅動。從技術層面看，AI時代的到來徹底改變了數據的消耗與處理模式。過去人工加工數據的方式效率低下，且無法承載大規模數據處理需求。而AI對數據的消耗呈現出精準化、實時化、規模化的特征，80%的數據處理需求都圍繞AI應用展開，這為數據轉化為產品提供了核心動力。

從行業層面看，傳統物流行業“先建系統、再找數據”的模式，導致數據始終處于配角地位，形成大量“數據煙囪”。如今行業認知已發生根本轉變，意識到解決痛點的關鍵在于重構數據組織方式，讓數據從系統附屬品升級為核心產品。

在國家級物流數據基礎設施的建設路徑上，沈旸明確需遵循“先筑基座、再優場景”的分階段推進原則。基礎設施首先要搭建穩固的數據基座，完成數據盤點、治理、確權等全流程規范化操作，實現數據資源的集中整合與質量提升。

在此基礎上，結合貨主企業、物流從業者等不同客戶的實際場景，將數據加工為針對性的產品形態。例如針對口岸運營場景開發標準化數據產品，為企業實時報價、運力調度等決策提供直接支撐，讓數據產品真正服務于“獲取信息、采取行動”的核心需求，打破傳統系統的組織邊界與功能壁壘。

談及數據產品化的核心保障，沈旸重點提及安全合規與技術融合兩大關鍵。在安全合規方面，需建立分級處理機制，通過脫敏處理、可信數據空間點對點共享、公開數據平臺化等分層管理模式，構建“技術防護+管理審計”的全流程主動風控屏障，既保障數據安全流通，又為數據產品化應用消除合規顧慮。

在技術融合方面，要深度推進“AI+數據”專項行動，開發物流垂類大模型，同時構建仿真環境驗證AI方案，解決大模型“幻覺”問題，讓數據產品更精準適配物流細分場景需求。

沈旸表示，數據產品化的終極價值，是推動物流數據從被動的事后統計，升級為主動的決策前瞻工具，從輔助工具躍升為行業變革的核心引擎。通過國家級物流基礎設施的統籌推進，標準化的數據產品將實現“一次開發、多次復用”，不僅能降低中小物流企業數字化轉型門檻，更能構建全行業統一的數據語言體系，助力全國統一大市場建設。

未來，國家級數據基礎設施將持續完善數據產品體系，讓數據作為核心資產充分流通、高效復用，真正成為驅動物流行業協同升級、降本增效的核心力量。

從代碼開源到數據平臺

打造全方位的開放生態

在數字經濟時代開源開放成為核心發展趨勢的背景下，物流數字新基建的演進正迎來關鍵轉向——從單一的代碼開源深化為全方位的開放數據平臺，這一轉變不僅是技術模式的升級，更是破解行業痛點、構建協同生態的必然選擇，為物流行業數字化智能化轉型注入全新動能。

沈旸表示，物流行業長期受困于多系統割裂、協同效率低下等痛點，嚴重制約轉型進程。早期的開源實踐多聚焦于代碼層面的技術共享，雖在一定程度上降低了技術應用門檻，但未能觸及數據這一核心生產要素的流通壁壘，難以實現全產業鏈的深度協同。

隨著行業對數字新基建“新”的認知不斷深化，各界已形成共識：新基建的核心在于以數據為核心生產要素，打破物理與企業邊界，實現“設施+數字”融合與全產業鏈生態協同，而這一目標的實現，離不開從代碼開源向開放數據平臺的進階。

開放數據平臺的構建，依托“五開放”議這一系統性開源框架展開。該倡議由17家行業領軍企業聯合發起，聚焦打通數據、標準、工具、知識與生態接口，其核心內涵正是通過開放基礎平臺、技術工具、數據資源等核心要素，打造全方位的開放生態。

沈旸強調，這一生態構建需精準對接多元主體需求：針對貨主企業，通過開放數據資源優化供應鏈布局，減少無效運輸；面向物流從業者，依托開放技術工具與數據支持提升運營效率；同時聯合滿幫、順豐等企業整合工具與場景，吸引科技廠商入駐平臺，縮短技術與業務的距離。

在推進路徑上，沈旸認為需以核心主體引領、多方協同共建為抓手，將開源技術與物流場景深度綁定。一方面，要聯合中國信通院等權威機構推進技術驗證測試，推動數據共享目錄與行業標準制定，為開放數據平臺構建標準化支撐。

另一方面，通過開放數據平臺實現數據要素的合規流通與高效復用，讓數據從零散資源轉化為協同價值，推動行業從“單點突破”向“系統協同”轉型。

這一過程中，開放數據平臺將打破傳統線性協作模式，構建供給方、需求方、服務商等多元主體共生的網絡生態，實現數據價值的網絡化倍增。

沈旸表示，從代碼開源到開放數據平臺的演進，是物流數字新基建的核心升級方向。未來，隨著“五開放”倡議的深入推進，更多行業伙伴將加入開源開放生態，以技術創新為引擎、以生態協同為紐帶，打破行業壁壘，共享優質資源，推動物流行業從“傳統模式”邁向“智能形態”，為有效降低全社會物流成本、建設全國統一大市場提供堅實支撐。

未來行動：

短期攻堅與長期進化并行

沈旸明確，物流數字新基建的未來推進需構建“短期攻堅+長期進化”的雙軌行動框架，以務實舉措破解當下痛點，以前瞻布局錨定轉型方向，確保建設進程既貼合行業需求，又契合國家戰略導向。

在短期行動層面，核心任務是迅速落地“百日計劃”，精準響應國資委AI戰略部署并發布細化實施方案。

沈旸指出，這一計劃將聚焦兩大關鍵抓手：一方面全力推進國家級物流大數據平臺的基座搭建，夯實數據盤點、治理、脫敏共享等底層能力，為后續數據流通與應用筑牢基礎；另一方面深度對接客戶場景需求，實現平臺與業務的精準掛鉤。平臺將通過開發插件等方式，打通與企業內部系統的鏈路，實現實時報價、運力調度等功能的無縫對接，解決此前技術工具與業務場景割裂的問題。

同時，平臺將秉持中立開放姿態，整合羚羊等各類主流數據工具，甚至通過限免等多元開放方式吸引工具入駐，縮短技術與業務的距離。為保障平臺建設的科學性，還將組建涵蓋科學家、開源領域專家的專家委員會，以周期性溝通機制吸納行業智慧，持續優化平臺結構設計。

長期發展維度，核心愿景是打造物流領域“AI原生數據平臺”，推動行業完成從系統為中心向數據驅動決策的根本性轉型。

沈旸強調，這一平臺將實現兩大核心突破：一是依托AI技術實現數據全流程自動處理，從數據獲取、脫敏清洗到分析建模、生成決策建議，全程無需大量人工干預，大幅提升數據處理效率與精準度。

二是構建智能調度體系，通過AI自動調度平臺整合的各類工具資源，實現技術能力的最優配置。

此外，長期行動還將重點布局海外市場，針對“一帶一路”沿線國家數字化水平參差不齊、溝通模式差異大、承運商數字化程度低等痛點，推進中國物流數字化經驗的海外輸出，同時結合不同國家的安全合規要求，開展本地化適配與云部署評估，破解跨境物流數字化難題。

未來行動需堅守社會價值優先的核心導向，區別于純商業平臺的發展邏輯，始終以降低全社會物流成本、提升產業鏈供應鏈韌性、助力全國統一大市場建設為核心目標。

對于AI技術的應用，需保持理性態度，將其視為提升效率的手段而非商業化核心，通過開源開放的姿態推動技術共享，同時依托完善的安全防護機制，破解數據安全與模型風險難題。

隨著短期攻堅的落地與長期布局的推進，物流數字新基建將逐步構建起“數據+標準+工具+場景+知識”的協同生態，為行業數智化轉型提供堅實支撐。