聚焦智慧民航｜“数”“智”发力 航空物流降本增效

  近日，中国物流与采购联合会发布的多个方面数据显示，2024年前3个季度，我们国家社会物流总费用13.4万亿元，同比增长2.3%；社会物流总费用与GDP的比率为14.1%，较上半年下降0.1个百分点，较上年同期下降0.2个百分点。这一些数据说明，我们国家社会物流成本稳步下降，为实体经济发展创造了有利条件。

  物流业一头连着生产，一头连着消费，是畅通国民经济循环的重要一环。大大降低全社会物流成本，对促进产业体系调整和区域协调发展、培育经济发展新动能、提升国民经济整体运行效率具备极其重大意义。本期《云中焦点》聚焦“‘数’‘智’发力促物流降本增效”主题，邀请业内专家畅谈如何通过科技的力量，使航空物流产业更好实现降本增效。

  物流是实体经济的“筋络”，物流成本下降可以为实体经济发展创造有力条件。2023年底召开的中央经济工作会议明白准确地提出，大大降低全社会物流成本。请问，降低航空物流成本应该从哪几个方面进行突破？

  李胜：从“降低物流成本”到“降低全社会物流成本”体现了物流行业向产业链供应链深度融合、协同发展的趋势。其核心在于通过技术赋能与流程优化，促进企业间资源共享和协同作业，实现全链条效率提升，推动物流业从单一环节优化向全社会系统性降本增效转变。

  就航空物流来说，降低成本可以从三方面入手：首先，从结构性角度降低航空物流成本，推动航空物流与产业融合发展。完善航空物流供应链服务，与制造业、战略性新兴产业等深度融合，形成覆盖产业原材料到产品供应、生产、运输、仓储等环节的全流程物流集成服务。其次，从系统性角度降低航空物流成本，一方面深入推进多式联运提质扩面，推动空铁、公空等航空物流联运，形成高效、协同的多式联运物流体系；另一方面，提升国际物流供应链服务保障能力，积极拓展国际航线网络，加快建设覆盖“一带一路”沿线国家和地区、北美、欧洲、东北亚、大洋洲、非洲的空中通道。再次，从技术性角度降低航空物流成本，加快推进多式联运信息互联共享。打破货站、货代等多个系统间的数据壁垒，汇集海运、空运、陆运、口岸各类物流数据，打造大数据底座，搭建海陆空多种联运方式融合的信息共享平台。

  石学刚：降低全社会物流成本是物流提质降本增效的“升级版”，从有效降低物流成本到有效降低全社会物流成本，一方面，要求物流行业通过优化区域生产布局、促进产业链供应链深度融合、发展新质生产力等方式做大做优经济总量；另一方面，要求物流行业以鼓励共享物流、加强产业协同等方式做小做精物流成本，推动物流行业朝着企业集中、链路协同、生态集群的方向发展。

  降低航空物流成本可以从以下几个方面做突破。首先，优化供应链管理，通过与供应商建立长期合作关系和合理规划仓储与分销网络降低物流成本。其次，利用先进技术如物联网、大数据分析和人工智能增加物流透明度，减少延误，降低库存成本，提升客户服务体验和运营效率。再次，将航空物流与其他运输方式结合起来，实现货物无缝转移，减少中转次数和时间，降低整体运输成本，或通过与航空公司合作获得更低的运输价格，降低单位运输成本。此外，还可以通过使用轻便包装材料、优化内部支撑结构等方式降低包装及装载成本。最后，推动航空物流企业实现规模化、网络化、专业化发展，打造完整的物流产业链，创新航空货运产品体系和业务模式，提升市场竞争力。

  金真：当前，国内物流市场正在由增量市场竞争进入存量市场竞争阶段，单一物流企业之间的竞争已经转变为不同物流企业和供应链之间的竞争。同时，随着世界发展格局的变化，物流已成为支撑经济社会发展的基础性、战略性产业。

  从《物流业降本增效专项行动方案（2016-2018年）》，到2023年全国两会政府工作报告提出“实施降低物流成本行动”，再到《交通物流降本提质增效行动计划》，可以看到国家降低全社会物流成本的决心。从“有效降低物流成本”到“有效降低全社会物流成本”，反映了我国物流行业从单一企业优化向全社会整体优化的趋势，体现了我国物流行业从传统运输到智能供应链的跃迁，物流行业规模化、集约化、融合化、网络化、数智化发展未来可期。

  航空物流是现代物流的重要组成部分，具有高效、准时、可靠的特点。在面临全方位系统性变革的当下，航空物流应以加快“空中丝绸之路”建设为契机，构建全球物流和供应链服务体系，以全价值链优化、资源效率提升、科技赋能数字升级多视角，深层次探索降低社会物流成本路线图。在这方面，国内企业已经进行了不少有益探索。例如，鄂州花湖机场建立空空中转新模式，开辟跨境物流新路径，提时效、降成本；浙江的小件包裹被拼成大件，轻松“飞”全球；郑州探索“一单到底”的智慧物流联运服务体系，促进航空物流提质降本增效……

  当前，物流行业整体面临单一环节成本低、全链条运行成本高，物流资源配置效率低、流通循环效率低等问题。请问，聚焦民航领域，航空物流能否通过新技术、新设备降低全链条运行成本？

  李胜：航空物流在运行过程中主要面临安全与效率的矛盾。一方面，要提高运行效率，以满足快速增长的运输需求。尽管单一环节（如单向运输或仓储）可以通过服务供应商的技术升级和管理模式优化提升运行效率、降低自身成本，但在全链条运行中，各环节之间的衔接问题仍然存在。另一方面，为确保货物运输过程安全可靠和权责清晰，通常需要增加必要的流程或采取冗余措施，防范潜在风险，这反而导致效率降低和整体成本增加。因此，如何在确保安全运行的前提下降本增效，是行业亟待解决的问题之一。

  近年来，业务保障系统、电子运单、信息服务平台等数字化改造系统强化了各环节之间的信息串联。这些系统能够实时归总业务数据，减少冗余流程和安全管理要求对效率的负面影响，从而有效降低全链条运行成本。此外，无人化装备逐步在库区和机坪投入使用，人脸识别、OCR（光学字符识别）、人工智能等技术也正在融入传统业务流程。这些新技术不仅减少了人为差错，还提升了各环节的协作效率。虽然部分技术仍处于磨合阶段，但它们未来将进一步推动整体效能提升和成本降低，为航空物流降本增效提供有力支持。

  石学刚：在航空物流资源配置方面，首先，要优化货运航线网络布局。目前，我国货运航线相对较少且主要分布在东部地区，导致一些货物无法通过空运直达，需要中转，增加了资金成本和时间成本。其次，要优化运力分配。大型航空公司拥有绝大部分运力，而中小航空公司难以获得足够的运力支持，导致市场竞争不充分，成本难以降低。最后，要提升流通循环效率，制定有利于航空物流发展的包装、装卸和安检等规定，优化航空物流多主体间的沟通机制，提升各环节衔接效率，减少相关成本。

  目前，一些新技术、新设备的应用在降低航空物流成本上卓有成效。例如，无线射频识别技术（RFID）可以实时追踪货物位置，精细化管理库存，还可以通过感应卡口让国际转国内货物在库内直接中转，降低库存成本和时间成本；5G技术能够支持更加高效的自动分拣和装卸系统，同时还可以结合其他技术（如物联网、人工智能等）进行智能仓储管理，提高效率，降低成本。同时，自动化分拣设备（如智能分拣机器人等）通过提高分拣效率、减少人工干预等功能显著降低了航空物流运行成本；无人运输设备（如无人牵引车、无人叉车和自动导航运输机器人等）在机场的运用大大提高了货物装卸、搬运效率，同时降低了人工成本。

  金真：民航业是推动全球经济发展的重要引擎，降低航空物流成本需要从中国民航实际和航空物流产业特点及发展阶段出发。首先，改革开放40多年来，中国民航已发展成为全球第二大航空运输市场。其次，航空物流产业属于重资产、高壁垒、高集中度的服务产业，具有明显的波动性、周期性、产业关联性与规模效应等特点。最后，我国航空物流正在进入垂直整合的成熟阶段，与实现国际化供应链蜕变还有一定距离。

  当前，航空物流在运行过程中面临市场规模大、枢纽机场和航空公司国际竞争力小，空港物流基础建设强、对新业态保障能力弱，客机腹舱货量占比高、全货机货量占比低，航空货运企业多、航空快递企业少，航线开通政策性补贴高、网络连通性及中转率低，跨境电商与航空货运协同性强、枢纽与临空产业关联性弱，大型航企信息化智慧化进程加快、小型航企数字化转型艰难等矛盾。因此，航空物流降本增效不仅需要从单一环节降本向系统性降本、结构性降本、制度性降本、技术性降本转变，还要从注重空港硬联通建设向软硬联通协同发力转变，从单一降低空运成本向临空产业链综合降本转变，从更多注重畅通国内向促进内外高效联通转变。

  科技赋能航空物流产业需要以供应链为中心进行智慧化、集聚化、融合化的范式创新，利用物联网、大数据、人工智能等技术，提升航空物流的自动化和智能化水平；以大数据、云计算等技术为手段，在特定区域或平台上集中资源、技术和服务，建成具有规模效应和协同效应的航空物流园区、货运枢纽机场和多式联运中心等产业集群或服务网络。

  袁婷：通过新技术实现物流运行降本增效主要有数字化、网络化和智能化三个途径。

  数字化即物流状态的数字化。通过物联网等技术实现到货检验、入库出库、调拨、移库移位、库存盘点等作业环节的数据自动化采集、传输与集成，实现物流全流程跟踪，使货物运输过程可视、可测、可控、可响应。网络化即物流信息的网络化。重点在于打通物流全链条各主体、各运输节点采集到的物流数据，通过企业和行业多层级的航空物流信息服务平台，实现单一节点、单一主体物流数据“连点成线、连线成网”，真正支撑网络化的航空物流运行全链条数据互联。

  智能化即物流运行的智能化。通过人工智能、智能装备等技术，实现对人力的解放和智能辅助决策。例如，通过智能分拣、智能装载、智能仓储等提升物流设施自动化水平，通过智能判图等技术提高货物查验效率和精准辨识能力，通过自动驾驶车辆、无人航空器等提升货站作业、物流配送效率，通过资源智能调度算法实现各类物流运力资源与需求的精准匹配。

  传统产业数字化转型是培育新质生产力的途径之一，这必然需要数据要素的支持。请问，航空物流降本增效需要构建怎样的数据体系？在推动航空物流实现产业链、供应链数字化的过程中，有哪些因素亟须重视？

  李胜：航空物流降本增效需要建立覆盖产品、运价、交易、收货、组装、仓储等物流全流程，包含航班、集装器、托盘、拖车、仓库、运单、货物等全物流对象的数据体系，通过构建人效、设备资源利用率、活动时序统计分析模型，致力于提高人效、合理配置资源、制定高质高效的操作流程，实现降本增效。同时，高效推动数据要素流动则需要从加强绩效管理、工作考核和人效考核等方面入手，推动内部数据要素流动，推进运单、托书、技术鉴定报告等外部业务交接无纸化，从而推动航空物流发展。

  在推动航空物流产业链、供应链数字化的过程中，首先，行业监管单位要重视数据标准的制定、优化和推广，特别是产业链上下游的数据交换标准，包括电子运单、电子托书、电子技术鉴定报告等。其次，政府相关部门要支持第三方专业数据服务商进入市场和发展，减少政府代替市场（免费的政府数据服务平台）的不可持续投入方式。最后，推动自动化设备和数字终端供应商与航空物流数据服务商合作，提升一线生产数据的采集能力。

  石学刚：航空物流数字化转型需要构建完整的数据体系可以从以下三个方面着手。首先，整合航班调度、货物追踪等环节的数据，建立安全精准的数据体系。其次，利用区块链等智能技术，确保温度敏感型货物的运输数据透明、可追溯。结合智能设备监控，及时识别温度异常或货物损坏，建立智能的数据体系。最后，搭建开放的数据平台，实现航空公司、货运代理、机场等数据互联互通，构建联通的数据体系。

  高效推动航空物流数据要素流动需要建立全面的信息化平台，整合货物管理、航班动态、设施监控等信息，实现实时数据采集、传输与分析，提升透明度和可控性。同时，政府应强化航空物流监管，加强信息安全保障，实施数据加密和备份，防范泄露与网络攻击。遵守IATA One Record协议中的数据模型规范、API规范和安全规范，确保航空物流数据的标准化、安全性和互联互通。在推动航空物流产业链数字化方面，需要确保数据安全与隐私保护，尤其是在航空公司、货运代理和地面服务等环节的数据流动过程中，要严格遵守跨境数据传输法规以确保合规性。同时，在供应链数字化过程中，要特别关注跨境数据传输的合规性，确保在遵守国际法规的前提下，提升航空物流的全程可视化水平、可追溯性和透明度，增强实时监控能力，从而提升整个航空物流网络的效能及加快响应速度。

  金真：与传统生产要素相比，数据要素具有产权复杂性、交易多元化、技术依赖性强等特征。随着物流业向综合物流、一体化物流转变，数据驱动将成为物流业发展的新动力。

  物流数据的应用包括但不限于物流成本控制、供应链风险管理以及物流配送优化等方面。宏观上需要进行以共建“一带一路”为基础的全球物流和供应链服务体系建设，大数据体系建设要从基础层、数据层、服务层、应用层四个层次，促进共建“一带一路”各经济实体间物流业务灵活对接，实现国内国外市场联通互动的智慧化。在中观层面需要实现智慧物流云平台“物流一张单”，集成货、箱、车、船、空、铁、驳、仓、关、港等多维度物流大数据，推动多式联运数据贯通，推进货运寄递数据、运单数据、结算数据、保险数据、货运跟踪数据等共享互认。在微观层面需要借助大数据、人工智能技术，构建基于大数据的航空物流成本管理系统，不仅要大大降低显性成本，还要着力降低隐性成本，通过实时、可回溯的信息管理实现对各类隐性成本的有效计量，从而降低产业链、供应链的整体成本。

  袁婷：航空物流数据体系建设需要考虑数据如何“管起来”“活起来”“用起来”三方面问题。

  物流数据“管起来”，需要将政策机制与技术条件结合起来，改变当前物流数据分散的现状。其中，政策机制方面，可以在民航局“1+3+4+N”数据管理框架下制定一套物流数据标准，统一关键物流数据的业务定义、采集标准、交互接口等，为物流数据融通奠定基础。技术条件方面，通过行业级的物流信息服务平台，汇聚各单位物流信息服务平台数据，支撑行业物流数据的共享共治共用。

  物流数据“活起来”，需要明确数据要素产权，确保数据交互安全，保护数据收益权利，高效推动数据要素流通。其中，产权方面，按照数据持有权、使用权、经营权的产权运行机制，防止过度纠结于“数据归谁所有”而导致数据无法流通。安全方面，利用隐私计算、使用控制、区块链等技术，建立数据来源可确认、流通过程可追溯、安全风险可防范的可信流通体系。收益方面，按照“谁投入、谁贡献、谁受益”原则，让数据采集、加工、流通、应用全链条各环节各主体均能受益。

  物流数据“用起来”才能推动数据全面赋能业务转型，这需要充分挖掘业务场景并进行多源数据碰撞。一方面，要从物流运力精准匹配、运行资源智能调度、载运风险预警等业务场景入手，基于一个个的场景驱动数据价值全面释放；另一方面，基于物流运行全链条各环节、各方多源数据的模型训练，解决单一数据源带来的知识训练局限问题，发挥数据碰撞的乘积效应。（中国民航报 记者王艺超）