經觀汽車

辰華/文

4月初的一個凌晨，一輛由武漢發往上海的9.6米廂式貨車，緩緩駛入閔行的一處物流園內，經現場工作人員引導，停靠在指定位置等待卸貨。與此同時，遠在千里之外的北京，數字貨運平臺福佑卡車的數據監控大屏上，迅速彈出一個提示窗口，可以看到該運單狀態顯示為等待卸貨，車輛位置等信息也已同步更新。

該公司大數據負責人劉尉良介紹，數智化決策中樞系統會實時跟蹤每一趟貨物狀態、車輛位置、行駛路線等關鍵數據，通過特定的算法模型，對車輛晚點、路線偏移等異常情況，迅速識別并自動預警，確保整個運輸過程可視、可查、可控、可追溯。

這只是數據要素在貨運物流領域廣泛應用的一個縮影。4月2日，在國家數據局舉辦的“數據價值化我們在行動”系列新聞發布會上，國家數據局黨組成員、副局長陳榮輝表示，我國擁有超過1.8億經營主體，企業數據資源開發利用是數據要素市場化價值化的“主陣地”，必須要發揮好企業的主體作用。

實際上，拓展企業數據資源的深層次開發利用，已經被列為2025年數據工作的重點。去年12月底，國家數據局聯合中央網信辦、工業和信息化部、公安部、國務院國資委印發了《關于促進企業數據資源開發利用的意見》，目標很明確，意在“充分釋放企業數據資源價值，構建以數據為關鍵要素的數字經濟”。

而在黨中央、國務院強調全社會物流降本的背景下，物流數據資源的開發利用首當其沖。就在該意見出臺的前一天，首家數據科技央企中國數聯物流在上海成立，由國務院國資委直接管理，將以公路、鐵路、水路、航空、口岸等領域數據資源共享和開發利用為核心，整合物流與信息流、資金流，構建國家級物流大數據平臺，以數字技術提升產業運營效率，服務實體經濟發展，有效降低全社會物流成本。

業內人士表示，數據要素是推動貨運物流行業從過去的“重規模擴張”走向未來“重效益質量”的核心動能，數據要素的充分利用，將為行業帶來效率提高、成本降低、服務優化等諸多積極影響，對行業高質量可持續發展具有重要意義。

天風證券分析師亦曾指出，商貿供應鏈、貨運物流、交通運輸等已經形成成熟的數據產業鏈，經過長期的業務積累沉淀了海量的數據資源，同時下游應用場景豐富，需求不斷被驗證，包括供應鏈管理與服務、運營能效提升、數據分析與預警、保險理賠等均已有成熟應用，具備規模化推廣的先發優勢。

作為傳統貨運與互聯網結合的物流新業態，數字貨運平臺在數據要素積累和開發利用上都走在前列。據了解，福佑卡車平臺有超過160萬名貨車司機，在日常運營過程中，積累了200億數據的全鏈條數據庫，涵蓋貨源分布、運力分布、運價指數、司機畫像等多維度數據，這些數據已經被廣泛應用在車輛調度、線路優化等貨運場景。

在海量數據支撐下，數據資產化成為福佑卡車的探索方向之一。公開資料顯示，去年9月，該公司首批5項數據資產在北京國際大數據交易所完成登記，包括司機群體畫像數據、區域運力分布數據、快遞快運分布數據、交通運輸行業線路價格指數、交通運輸行業碳減排量研究報告集等，是同期公路貨運行業數量最多的一批數據資產登記。

作為物流作業場景的“第一手數據”，物流數據要素除了應用于企業自身外，也在為上下游產業鏈進行價值賦能。劉尉良介紹，供應鏈數字化在工業生產制造中扮演著至關重要的角色，面對越來越多企業數字化轉型需求，福佑卡車提供數字化跨城運輸解決方案，在快消、家電、汽車等生產制造企業與物流承運者之間，搭建緊密協同的數字橋梁，幫助其實現供應鏈迭代升級和降本物流成本。

此外，福佑卡車正在探索多元化數據要素利用路徑，尤其在風控、信用評估體系建設等方面，取得了一定成效。“平臺基于對歷史運單數據的多源融合和分析建模，形成公路運輸風險完整畫像，利用風控模型識別貨主、運力、路線、天氣、貨物品類等風險因子并進行量化，解決了供應鏈金融領域的信息不對稱、風險評估難、評價標準缺失等難題，目前已經應用在保理、增信、融資租賃、保險理賠等場景。”

據悉，未來福佑卡車將深化與自動駕駛公司、新能源主機廠、金融保險機構等之間的合作，促進物流數據跨行業、跨場景、跨主體應用，進一步釋放數據價值。

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