杨洋表示，美国的核心策略为高度市场化和多式联运，德国的核心策略为工业4.0和供应链数字化，日本的核心策略为JIT（准时制）模式和产业集群。基于供应链的物流组织方式的优化，是降低全社会物流成本的重要途径。

　　如何基于供应链优化物流组织方式？杨洋表示，要优化产业布局，实现产业集群化，减少跨区域运输，通过垂直整合，降低原材料物流复杂度。要加强供应链协同，如通过共同仓配，让多个品牌共享仓储，降低闲置率；如通过动态路由，实现基于实时订单数据的货运路线优化。要实现全流程数字化、可视化，用AI算法优化备货，货物从工厂到消费者全程可追踪。要进行体制机制改革，实现铁路运价市场化、多式联运“一单制”。

　　张晓东表示，要加强多式联运、多业联动、多方协同，打造“通道+枢纽+网络”的现代物流运行体系。加强联运组织对接、基础设施衔接，完善技术装备标准，联通信息数据，实现运行模式协同。

技术驱动，智慧物流将成投资风口

　　当前，煤炭物流正从降本增效走向价值重塑。蓝皮书指出，现代物流技术体系正加快煤炭物流的智慧化升级。

　　一方面，物联网与感知技术助力煤矿运输设备、仓储设施、作业环境等的全面感知与互联。另一方面，大数据与人工智能技术赋能煤炭物流路径优化、仓储调度、故障预测等核心场景。无人化与自动化运输技术在露天煤矿和大型煤炭物流园区加快落地，包括无人驾驶矿卡、自动导引车（AGV）、智能皮带运输系统等，逐步构建以智能终端、自主协同、多点联动为特征的现代煤炭物流作业系统。

　　“智慧物流系统正成为下一个投资风口。”孙守仁说。

　　商务部等8部门于今年3月印发的《加快数智供应链发展专项行动计划》提出，到2030年，形成可复制推广的数智供应链建设和发展模式，在重要产业和关键领域基本建立深度嵌入、智慧高效、自主可控的数智供应链体系，培育100家左右全国数智供应链领军企业，进一步提升我国产业链供应链韧性和安全水平。

　　北京物资学院物流学院院长姜旭指出，智慧物流主要体现为技术数字化、管理数字化、服务数字化。其中，数字技术包括物联网技术、大数据技术、智慧系统、人工智能技术等。数字管理主要为运输管理、仓储管理。数字服务即提供数字货运解决方案，打造数字物流服务平台。

　　杨洋表示，和传统管理信息化相比，当前以数字化为主要特征的煤炭智慧物流体系在技术深度与集成度、数据价值挖掘、组织模式变革、商业价值延伸等方面存在显著差异。例如，传统信息化以单点工具（如财务软件、仓储管理系统）为主，煤矿使用独立的运输调度系统，与财务系统数据不互通。数据用于报表生成和事后分析，如月度运输成本统计等，现有管理流程固化。而智慧物流体系强调技术融合，通过“AI算法优化运输路径+区块链溯源+物联网设备监控”形成闭环，通过区块链智能合约自动结算运费，通过共享经济模式整合社会运力。

　　已有煤炭企业在探索建立煤炭智慧物流体系方面先行一步。在陕西煤业化工集团红柳林矿业公司，首个工业互联网架构的智能矿山正在建设，已建成智能主运输、智能辅助运输、智能汽车装车、智能火车装车等20多个智能应用系统。在淮北矿业集团，智慧物流系统涵盖运输监控与物资运输两大核心模块，可实时追踪矿车位置，井下物资申请、审批、装运以及车辆回收等各环节全部实现数字化管理。在国家能源集团，物流平台衍生出新服务，如开展碳资产管理、数据资产标准和评估、绿色产品认证等，不断提升商业价值。

　　杨洋指出，在数字经济推进过程中，煤炭物流体系升级面临多重现实困境，尤其在数据治理、算力国产化、人工智能业务融合三大关键领域存在突出矛盾。

　　在数据治理方面，存在数据孤岛、数据权属争议、数据资产化瓶颈等问题。例如，煤矿、铁路、港口等主体数据标准不统一，工业互联网平台数据整合成本高，大部分煤矿的设备数据未被有效利用，缺乏数据中台和AI分析能力。

　　在算力国产化方面，国产GPU（通用处理器）存在算力缺口。另外，国产操作系统与国外物流仿真软件兼容性差，煤矿数字孪生项目被迫采用混合云架构，大大提高了运维成本。

　　在人工智能业务融合方面，90%的煤矿仍保留纸质运单与电子系统并行，双重操作反而增加了工作量。一些通用人工智能算法在煤炭物流场景“水土不服”，且人工智能投入产出周期长，更多企业决策层倾向于投资短期信息化项目。

　　“从长期来看，对于煤炭物流等关键领域，应尽早采用国产算力训练人工智能模型，避免未来因技术封锁导致的业务中断风险。”杨洋建议，只有通过标准先行、生态共建、组织变革三维联动，才能突破“有数字化无转型”的怪圈。这既需要企业改变“重硬件、轻算法”的投资逻辑，也依赖政策在数据要素市场、国产化替代等领域的制度创新。