经观汽车

辰华/文

4月初的一个凌晨，一辆由武汉发往上海的9.6米厢式货车，缓缓驶入闵行的一处物流园内，经现场工作人员引导，停靠在指定位置等待卸货。与此同时，远在千里之外的北京，数字货运平台福佑卡车的数据监控大屏上，迅速弹出一个提示窗口，可以看到该运单状态显示为等待卸货，车辆位置等信息也已同步更新。

该公司大数据负责人刘尉良介绍，数智化决策中枢系统会实时跟踪每一趟货物状态、车辆位置、行驶路线等关键数据，通过特定的算法模型，对车辆晚点、路线偏移等异常情况，迅速识别并自动预警，确保整个运输过程可视、可查、可控、可追溯。

这只是数据要素在货运物流领域广泛应用的一个缩影。4月2日，在国家数据局举办的“数据价值化我们在行动”系列新闻发布会上，国家数据局党组成员、副局长陈荣辉表示，我国拥有超过1.8亿经营主体，企业数据资源开发利用是数据要素市场化价值化的“主阵地”，必须要发挥好企业的主体作用。

实际上，拓展企业数据资源的深层次开发利用，已经被列为2025年数据工作的重点。去年12月底，国家数据局联合中央网信办、工业和信息化部、公安部、国务院国资委印发了《关于促进企业数据资源开发利用的意见》，目标很明确，意在“充分释放企业数据资源价值，构建以数据为关键要素的数字经济”。

而在党中央、国务院强调全社会物流降本的背景下，物流数据资源的开发利用首当其冲。就在该意见出台的前一天，首家数据科技央企中国数联物流在上海成立，由国务院国资委直接管理，将以公路、铁路、水路、航空、口岸等领域数据资源共享和开发利用为核心，整合物流与信息流、资金流，构建国家级物流大数据平台，以数字技术提升产业运营效率，服务实体经济发展，有效降低全社会物流成本。

业内人士表示，数据要素是推动货运物流行业从过去的“重规模扩张”走向未来“重效益质量”的核心动能，数据要素的充分利用，将为行业带来效率提高、成本降低、服务优化等诸多积极影响，对行业高质量可持续发展具有重要意义。

天风证券分析师亦曾指出，商贸供应链、货运物流、交通运输等已经形成成熟的数据产业链，经过长期的业务积累沉淀了海量的数据资源，同时下游应用场景丰富，需求不断被验证，包括供应链管理与服务、运营能效提升、数据分析与预警、保险理赔等均已有成熟应用，具备规模化推广的先发优势。

作为传统货运与互联网结合的物流新业态，数字货运平台在数据要素积累和开发利用上都走在前列。据了解，福佑卡车平台有超过160万名货车司机，在日常运营过程中，积累了200亿数据的全链条数据库，涵盖货源分布、运力分布、运价指数、司机画像等多维度数据，这些数据已经被广泛应用在车辆调度、线路优化等货运场景。

在海量数据支撑下，数据资产化成为福佑卡车的探索方向之一。公开资料显示，去年9月，该公司首批5项数据资产在北京国际大数据交易所完成登记，包括司机群体画像数据、区域运力分布数据、快递快运分布数据、交通运输行业线路价格指数、交通运输行业碳减排量研究报告集等，是同期公路货运行业数量最多的一批数据资产登记。

作为物流作业场景的“第一手数据”，物流数据要素除了应用于企业自身外，也在为上下游产业链进行价值赋能。刘尉良介绍，供应链数字化在工业生产制造中扮演着至关重要的角色，面对越来越多企业数字化转型需求，福佑卡车提供数字化跨城运输解决方案，在快消、家电、汽车等生产制造企业与物流承运者之间，搭建紧密协同的数字桥梁，帮助其实现供应链迭代升级和降本物流成本。

此外，福佑卡车正在探索多元化数据要素利用路径，尤其在风控、信用评估体系建设等方面，取得了一定成效。“平台基于对历史运单数据的多源融合和分析建模，形成公路运输风险完整画像，利用风控模型识别货主、运力、路线、天气、货物品类等风险因子并进行量化，解决了供应链金融领域的信息不对称、风险评估难、评价标准缺失等难题，目前已经应用在保理、增信、融资租赁、保险理赔等场景。”

据悉，未来福佑卡车将深化与自动驾驶公司、新能源主机厂、金融保险机构等之间的合作，促进物流数据跨行业、跨场景、跨主体应用，进一步释放数据价值。