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。