摘 要
产业互联网的时代已经到来，互联网对物流行业的影响日益凸显。根据国家对物流行业的发展规划，铁路作为我国现代综合交通体系中的骨干，依托产业资源优势开发京铁云智慧物流平台，推动新一代信息技术与铁路深度融合赋能赋智，大力推进多式联运发展，全面提升物流全生命周期智慧化水平。
关键词：互联网+、物流平台、多式联运
基于“互联网+物流”的多式联运技术与服务模式创新研究
清华大学互联网产业研究院产业学者、中国铁路北京局集团有限公司京铁物流中心主任、京铁物流有限公司总经理
在国家大力发展现代物流业的背景下，我国也已经进入物流转型阶段，同时互联网信息技术的发展正在不断助力产业结构升级。我国物流业在互联网+的背景下迅速发展，新技术、新服务不断涌现，随之在物流行业得到广泛应用。其中，物流行业与互联网新技术深度融合的创新产物之一则是物流平台。因此，京铁云智慧物流平台应运而生，它以铁路拥有的资源优势为依托，联合社会物流资源，形成以铁路为主导的多式联运新业务模式。
京铁云平台是以资源共享为依托的综合协同平台。以拥抱所有货源、串联所有运力、服务所有客户为宗旨，以集成线上数据，整合线下资源，推进多式联运一单制运输为手段，以发展门到门全程物流和“外集内配、绿色联运”新型物流为主营业务；以大数据运用深挖数据价值、探索发展数字经济。实现“天网+地网”的融合发展。
京铁云智慧物流平台（以下简称云平台）利用 AI、VR、大数据分析、云计算、物联网、区块链等多种信息技术手段，以铁路资源为依托，联合公路、海运、仓储等区域多方物流资源，为客户提供集多式联运、仓储、装卸等全程物流解决方案。由云平台串联“业务流+数据流”。实现云平台订单全生命周期管理，为客户提供“一次提报，全程无忧”的发运新体验。
客户在 PC 端或 APP 端提出全程物流需求，平台通过大数据算法，将货源池、运力池、仓储池进行匹配优化，自动设计不同的运输方式组合、以及多种运到时限、物流价格的方案供客户自行选择，满足客户不同的运输需求。
云平台利用 GPS、北斗导航、无线视频传输等技术，对多式联运全物流过程进行全程监控，实现货物、车辆全流程可视化。云平台通过 PC 端、 APP 端将物流作业中各个环节产生的信息进行实时采集、分析、传递，并向客户提供物流状态查询、物流过程跟踪、物流客户关系管理、物流决策支持等服务，并对平台多式联运订单进行全生命周期管理。客户可以随时随地掌握订单进展情况。关键物流环节还可根据需求直接推送到客户的手机中。云平台将铁路列车轨迹、公路车辆北斗轨迹、海运船次轨迹数据进行串联。在地图中形成多式联运整体运输轨迹，客户在 PC 端和 APP 端均可查询多式联运订单的物流轨迹。
云平台为客户提供全程物流追踪服务的同时，还可通过对历史订单物流信息进行大数据分析，利用算法进行数据预测。为客户预测多式联运订单全程时效和分运输方式时效。云平台可实现已完成的物流事件随时调阅查询，正在进行的物流事件实时提醒，未来发生的物流事件大数据预测，全面优化客户多式联运发运体验。
云平台对多式联运的物流和信息流进行全方位的管控，以图示化的方式展现每笔订单状态，便于运营管理人员更集中、更直观的掌握云平台多式联运订单状态，及时掌握异常订单情况，提高平台运营管理效率。平台按货物品类进行专业物流板块化管理，目前划分多个板块，结合运营人员和管理人员日常管理需求，建立业务板块数据中台，盯控运输过程，实时分析掌控各板块业务运营状态。
云平台可自动将合同—订单—利润数据关联，自动生成财务数据，系统完成每笔订单的毛利和财务分析，实现合同自动提取、业务自动匹配、财务自动生成。订单一次提报，全程无人为因素干预，实现管理链条真实、透明、可控。云平台服务于公司经营决策，变定向决策为数据决策，提升决策的科学性。
平台提供订单数据自定义多维度分析，可以按照不同的条件，如收发货人、订单状态、时间周期等共 10 项数据维度。根据数据分析需求随意组合分析订单数据内容。提高物流统计分析效率。平台可根据需求自动生成业务类、财务类和经营分析类报表，为企业提供智能化大数据分析。
京铁云智慧物流平台通过系统多维应用，内部数据积累、外部数据对接，逐步形成货源池、运力池、仓储池、资金池、诚信池、信息池六大资源池。依托铁路资源优势，掌握铁路物流环节所有数据。对外与政府、行业、大型企业、第三方物流企业数据平台对接，获取企业、个人、公路、海运等数据。通过常态化运营，积累客户、物流、资金数据，逐步壮大自身数据池，形成云平台独立完整的数据库，充分发挥平台服务与数据价值。
客户线下多式联运物流组织通常面临物流方案不优化，结合部效率低，跨区域运力难以串联衔接等痛点。云平台充分发挥数据库优势，调用资源池等海量数据，为客户设计最优多式联运方案，包含仓储、装卸等物流环节，服务企业供应链管理。
在多式联运过程中，利用数据算法合理匹配运力、装卸、仓储等资源，压缩结合部时间损耗。畅通信息各个物流环节的信息，提高结合部运输组织效率，为客户降本提效。此外，云平台还利用大数据分析为客户提供个性化、行为管理和淡旺季分析等。通过平台互联、规模化经营、减少客户用工岗位等手段，为客户降低综合物流成本。通过技术和服务，持续在多式联运链条中挖潜提效，推动多式联运业务功能更强、服务更优，成为支撑云平台发展的强引擎。
京铁云智慧物流平台利用大数据、云计算等技术，调动六大池数据，通过数据分类、聚类分析、清洗等手段，为客户对物流通道能力、竞争环境、物流供给与匹配，物流资源优化等方面进行数据分析，有助于客户调整经营决策策略，降低生产和物流成本。为客户生产经营提供数据支撑，充分挖掘平台数据价值。
云平台在探索数据分析的基础上也融入硬件数据采集和数据处理设备。利用移动互联技术将智能手机作为物流信息采集的重要工具，应用于平台重点物流环节。此外，在货源企业、铁路发到站、收货企业等场景使用专业信息采集硬件设备。利用边缘计算、AI、无线视频传输等技术提高重点物流环节数据采集效率。
云平台通过常态化运营，持续应用积累自身数据，形成庞大的数据库，进而逐步探索数据湖应用。通过新技术和数据分析应用，可以了解以铁路为主导多式联运的市场规律、发展情况。为宏观产业政策制定、物流市场分析、企业运营提供科学决策依据。根据大数据分析，提供物流指数，产品供需指数等，进而为政府部门提供可靠的市场监管数据。
京铁云智慧物流平台通过技术创新和服务创新打造多式联运物流生态圈。以发运新体验引领运输需求持续扩大。加快人、货、车、场等全要素全过程高效匹配，提供全企业、全运输方式物流服务。秉承共享理念，融合全社会物流资源，实现以铁路为主导的全链条多维度服务。未来将持续对数据进行深入挖掘，让数据“连起来、跑起来、用起来”。深化数据智慧化应用，打造出更具个性化、专业化、系统化高端物流需求信息交流、资源共享、大数据应用的京铁云智慧物流平台。全面融入以物流为基础的国产化大数据信息产业，服务铁路行业科技化、现代化转型发展，进入智慧物流的新生态。
[1]国务院印发《物流业发展中长期规划(2014-2020年)》[J].综合运输,2014(10):93.
[2]李森彪.我国产业互联网的发展演进及趋势展望[J].未来与发展,2021,45(01):6-11.
[3]任保平.我国产业互联网时代的新特征及其发展路径[J].人民论坛,2021(01):66-68.
[4]陈志业.我国铁路发展现代物流对策探讨[J].铁道运输与经济,2017,39(01):33-35+45.
清华大学互联网产业研究院产业学者，2002年本科毕业于北京物资学院，2012年获得西南交通大学工商管理硕士学位，2017年获得清华大学工程硕士学位。曾任北京铁路局双桥站副站长、北京铁路局北京货运中心副主任、中国铁路北京局集团有限公司货运部副主任，现任中国铁路北京局集团有限公司京铁物流中心主任、京铁物流有限公司总经理。2014年晋升高级工程师。
长期从事货物运输工作，具备扎实的理论基础，较强的业务能力以及出色的创新意识，在货物运输管理、市场营销、现代物流、信息科技等方面取得诸多成绩。参研的软件《基于大数据的铁路集团公司货运营销资源策划平台V1.0》，获得国家软件著作权；参研的“一种用于卷状货物运输的集装箱”、“卷状货物运输装置”、“一种用于铁路运输中敞车、敞顶箱箱门密封的密封装置”获得国家实用新型发明专利；参研的《铁路货运与其他交通方式融合发展技术与政策体系研究》，获得中国交通运输协会科技进步奖一等奖；参与《建设用砂》、《建设用卵石、碎石》、《城市轨道交通牵引电能车载计量器具功能要求》等国家标准、行业标准的制订，实施后规范了行业标准，促进了生产标准的规范。作为核心成员提出“外集内配，绿色联运”的公铁联运城市配送新体系思路和方案，并推动写入国务院办公厅印发的调整运输结构三年行动计划通知中（国办发[2018]91号）。
