随着5G、大数据、物联网等技术手段的加速发展，物流行业也迎来了数字化发展的快速增长期。物流数字化将在物流行业全领域呈现大趋势，把握住数字化机遇，充分发挥数字经济的新优势，已经成为了时代的使命。这其中，企业如何进行数字化转型升级成为行业共同关注的焦点。

物流行业相比其他行业，拥有着更多未实现的潜力。随着数字经济的发展以及客户多样化的需求变化，都在不断地推动着物流行业的快速发展，也让物流行业的主体意识到数字化的重要性。那么该如何将数字化应用于物流呢？这需要物流企业率先而为。通过现代物联网，人工智能和重要的数据创新，来实现自身的改造与升级。

但是在科技应用方面，物流行业还处于相对落后的状态。据数据显示，只有28％的运输和物流公司在数字化方面认为自己是“先进”的，而且还有研究发现，只有35％的托运方认为3PL服务商能支持其大数据计划，仅26％的托运方对目前行业中的数据分析能力感到满意。

这些数据都在说明物流行业的数字化程度仍然处于初级阶段，而且物流行业本身信息非常分散，资源个体众多，而且不同的物流主体使用自己的系统和数据标准，这让物流行业建立统一的标准困难重重，无法实现行业之间的数据互通，从而也影响物流业的规模化发展。

对“数字化转型”认识与理解

数字化转型是顺应新一轮科技革命和产业变革趋势，不断深化应用云计算、大数据、物联网、人工智能、区块链等新一代信息技术，激发数据要创新驱动潜能，打造提升信息时代生存和发展能力，加速业务优化升级和创新转型改造提升传统动能，培育发展新动能，创造传递获取新价值，实现转型升级和创新发展的过程。

数字化转型不仅仅是颠覆或技术。它是关于价值、人员、优化以及通过智能使用技术和信息在需要时快速适应的能力。

数字化转型是一个具有多个相互关联的目标的过程，最终，在一个超连接时代，努力实现跨流程、部门和商业生态系统的无处不在的优化，在这个时代，建立正确的桥梁(前端和后台、来自“事物”和决策的数据、人员、团队、技术、生态系统中的各种参与者)在这一过程中发挥作用是成功的关键。

数字化转型战略旨在创造能力，在未来以更快、更好和更具创新性的方式充分利用新技术的可能性和机遇及其影响。数字化转型之旅需要一种具有清晰路线图的分阶段方法，涉及各种利益相关者，超越孤岛和内外部限制。该路线图考虑到最终目标将继续发展，因为数字化转型实际上是一个持续的过程，变革和数字创新也是如此。

1、本质内涵：数字化转型是信息技术引发的系统性变革

2、根本任务：数字化转型根本任务是价值体系重构

3、核心路径：数字化转型的核心路径是新型能力建设

4、驱动要素：数字化转型的关键驱动要素是数据

从传统模式到数字化升级是大势所趋

相较于欧美市场，我国公路货运市场存在着诸多特点：

1.  国内整车运输市场结构更加分散，90%的市场由长尾个体卡车司机组成。跑整车运输门槛较低，个体司机一次性投入购买/租赁卡车后，通过挂靠车队即可获取资质上路。

2.  合同性市场占比有限，主要为非合同/即时需求市场。中小企业的运输需求波动性较大，同时也缺乏成熟度签订运输合同，因此运输关系多为临时寻找，或通过与熟车司机非正式口头协定的形式存在。

正因为个体司机缺乏足够的资源、信息渠道，加上分散、临时的运输关系，司机跑完单程后，面临着回程无货可拉、空驶的难题。考虑回程空驶和闲置后，整体卡车利用率仅为约60%。车货信息匹配难是困扰市场多年的问题。

在过去，各方选择了简单直接的线下场景：多数线下物流园聚集了数以百计的信息部发布货源，每天吸引了成千名司机前来“找货”。这种方法虽然给了司机和货主一个撮合的场所，改善了匹配难，但因为缺乏透明度（例如信息部多手买卖货源信息）和高度依赖人力（司机可能花费数日待在物流园找货等货），整体效率依然有极大提升空间。

2020年4月，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》正式印发，首次将数据列为市场化配置的要素，这意味着数据将成为各方包括物流企业在内发展的重要资产之一。但与传统生产要素不同的是，数据的无限性、非竞争性与非排他性、虚拟性、多样性、时效性、法律属性和权属界定等并不明确，且其价值不存于数据本身，而是需要通过聚合挖掘才能凸显。

这对于多数还囿于传统管理思维下的物流企业而言，无疑对其数据资产的有效配置提出了新挑战。尤其是在大数据环境下，数据的合规与可信、隐私与安全、质量与治理，都需要有不同于传统要素资源的理念、方法、技术与手段。而这些对非数字原生且不具有互联网基因的物流企业而言，挑战难度不言而喻。

当下，我国物流业发展已经步入供应链管理时代，供应链上下游企业间、生态圈内功能互补企业间以及企业内部沟通与外部衔接，都需要数据信息互联互通、实时交互和多方共享。数据赋能与金融赋能服务日益兴旺，可信可靠的数据流成为大数据环境中风险识别管理与控制的基础与关键。复杂多变的内外部环境下，用数据说话、让数据说话的理念，成为物流企业合规经营管理、精益成本控制与项目收益管理的普遍共识与基本方法。

从市场规模上看，数字化改革不断崛起，持续赋能车队管理，数字化给整个公路货运市场带来的效率提升相当于700亿到1000亿的利润再分配空间，预计由超大货运经营者管理的车辆数占比将提升约1%—2%，而微货运经营者和个体司机管理车辆数占比预计各会缩减5%，原来的中小货运经营者进一步扩张，规模提升至大中货运经营者级别，依旧是公路货运市场的中流砥柱。

数字化时代的到来是公路货运市场规模化发展的一次重要机遇，随之带来的效率提升和精细化管理使公路货运市场实现缓慢整合，货运经营者只有在技术、资金等各方面打下扎实的基础，注重细节，长期积累，将科技赋能与政策管控有效结合，强化运输效率，吸引资本的关注和密集进场，才能在此次数字化革命中收获资本和市场的双重红利。

物流数字化到数智化

对那些非数字原生且不具有互联网基因的物流企业而言，它们数字化思维普遍缺失、数字化意识相对淡薄、数字化人才奇缺。但由于受各种媒体与网络宣传影响，它们对数字化的作用与大数据潜在价值又有朦胧的认识，导致决策者虽有投资的冲动，但又方向不明或害怕顾此失彼而裹足不前。于是造成投资大手笔，却又转型不成功；投入数年，团队终解散；起初设想系统轻量化、响应敏捷化，但实际系统越来越臃肿，开销越来越大，最终成为企业的“鸡肋”或“累赘”。此等现象常有发生，这些都不利于物流产业数字化发展与物流企业数字化转型。

其中，物流企业常见的数字化转型认知误区主要包括：

一是将信息化简单等同于数字化。在“数字化”成为热点之前，基于业务流程再造与优化的“信息化”在物流企业中已经开展多年，传统的OA审批、MIS企业内部管理、TMS、WMS、CRM、SRM、财务结算等在物流企业的应用皆是如此，它们是企业实现精益管理的支撑手段。“数字化”是依靠新兴数字与智能技术与云服务，通过网络协同、资源链接、流程重组、数据智能、组织赋能、交易处理，融入数字经济，不断推进企业服务创新、管理变革、金融嵌入，转变服务与管理方式，实现更好的客户体验、更优的服务品质、更强的竞争优势、更高的经营绩效、更广的客群覆盖、更可持续发展的进步与提升的过程，信息化并不等于数字化。

二是不同企业数字化路径与策略不尽相同。自建或加入数字化平台是物流企业根据自身能力与发展战略以及服务客群需要而进行的战略选择，二者发展路径与发展策略不尽相同，企业在战略层面规划时需要谨慎选择，适合的就是最好的。

三是简单地认为数字化是一种轻资产。数字化人才队伍培养建设、数字化基础设施投入与运营、计算能力的提升与维护等，需要大量的资金和持续的投入，数字化是重资产。

四是对数据的理解过于片面。其实，数据质量、数据隐私、数据安全以及数字化人才队伍是基础，是关键，更是未来。可信与合规的数据是物流企业数字化转型与发展以及基于数字化增值服务得以展开的基础与关键，对物流企业而言，数字化人才队伍是企业顺利实现数字化转型与可持续发展的基础与关键，它们决定了物流企业数字化的质量与未来。

不同类型的物流企业将具备鲜明的角色及价值定位：物流平台企业在供应链环节中将以“计划者”及“整合者”的定位为核心，在全局上整体提升供应链的协同效应及释放规模效应。物流运输企业将回归“运输专家”的角色定位，力求在提升物流交付时效、稳定性的同时，有效降低运输成本。而物流基础设施企业则进一步体现“赋能专家”的角色定位，通过最优的仓网布点及柔性、敏捷的物流科技研发提升各节点的运营效率。

在数字化转型的过程中，还应主要以下几点：

1、物流行业数字化主要包括两部分内容：一是数字化软件；二是数字化硬件。在软件方面，物流运输过程中的每个重要节点都可以通过数字化手段进行优化；在硬件方面，公司可通过与外部公司合作，让前沿科技在物流实际运营场景中落地，无人驾驶汽车、无人叉车、智能量房等前沿技术的应用正在助力不同企业提高运营效率。对物流企业来说，数字化转型是个系统工程，目前已全面建立起来这套系统的物流企业可能不及20%。这需要一个逐步发展的过程。

2、针对数字化转型方向，明确转型目标，就是赋能传统物流企业，在业务开展过程中帮助物流企业提升运营效率、节约成本，在数据管理方面更加高效、智能，为客户带来更好的体验，提高物流企业竞争力。精细化管理每个物流环节，大力发展现代物流，提高客户服务水平，进一步优化流程，降低物流成本，提高企业利润。

3、中小物流企业进行数字化转型，需要从以下几个方面考虑：关注核心业务，选择合理的物流运营模式，充分利用第三方物流平台服务，提高企业数据采集能力，提高数据分析和运用能力，整合电子商务、物联网等资源，加快终端自动化水平，使物流业务数字化、可视化、规范化运营。

数字化赋能可为物流产业链上的企业解决很多现实问题，不过对于很多中小物流企业的数字化转型仍任重道远。中小企业对物流管理缺乏系统化建设，物流过程机械化、自动化水平较低，人工消耗多、效率低、损耗大，客户满意度和体验差。管理人员大多是凭借个人管理经验开展工作，缺乏专业的物流管理技术和能力，对现有的物流体系和业务流程缺乏优化和改进方向，缺乏资金投入。

数据技术能力是企业的立身之本，但数据从哪里来，数据的精确性、全面性、时效性如何保障，则似乎是更接近本源的问题。同时，当代国内的企业还在数据思维建立的初期，即便部分先行者业已通过数据挖掘出新的价值，教育市场依然任重道远。在这样的背景下，由免费到收费的商业模式也自然需要相当的时间被人们接纳。此外，如何增强大数据对物流场景的渗透，开发更多高附加值的衍生服务，形成更为完备的盈利模式?

来源：网络货运平台指南