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作為一種先進的運輸組織和管理形式， 集裝箱多式聯運是現代物流體係的一個重要組成部分

，也是物流企業降低物流成本、提(ti)高(gao)物(wu)流(liu)效(xiao)率(lv)的(de)有(you)效(xiao)手(shou)段(duan)。但(dan)在(zai)中(zhong)國(guo)，集(ji)裝(zhuang)箱(xiang)多(duo)式(shi)聯(lian)運(yun)卻(que)難(nan)以(yi)推(tui)廣(guang)普(pu)及(ji)。盡(jin)管(guan)國(guo)家(jia)陸(lu)續(xu)出(chu)台(tai)了(le)多(duo)項(xiang)推(tui)進(jin)多(duo)式(shi)聯(lian)運(yun)的(de)政(zheng)策(ce)，然(ran)而(er)時(shi)至(zhi)今(jin)日(ri)
，集(ji)裝(zhuang)箱(xiang)海(hai)鐵(tie)聯(lian)運(yun)僅(jin)僅(jin)占(zhan)全(quan)國(guo)港(gang)口(kou)吞(tun)吐(tu)量(liang)的(de)1.5%


，集裝箱公鐵聯運也隻占貨運總量2.9%。

“中國製造”向來以低成本、低價格和組織優勢聞名於世
，但在全社會物流成本控製
、特別是在集裝箱多式聯運這個高效的貨運組織方式上，“中國物流”的運行模式卻難以取得進步
，關鍵因素可能是隱含的結構型產業結構與文化衝突。

學者們分析集裝箱多式聯運運行不暢的主要原因，在於基礎設施建設不足、技術標準不夠統一

、經營主體各自為戰、信息共享難以推行、運輸組織方式陳舊等。但究其本源，就是傳統的管理方式導致物流企業在多式聯運的運行體製機製上存在衝突。

美國鐵路曾因貨運上下遊經營主體分離的問題經曆了長達50年的衰落，1970年其破產線路的裏程甚至達到當時鐵路總裏程的21%。直到1991年，美國出台了《1991聯合運輸地麵運輸效率法（ISTEA）》
，批準多種運輸方式的企業進行並購，允許一級鐵路公司可以通過並購擁有自己的汽運公司和水運公司
，並發展運輸代理製，實現“一單到底”，才使得集裝箱海鐵多式聯運得到了快速發展。2016年，集裝箱多式聯運已經成為美國鐵路的第一大收入來源。

而在我國，由於曆史原因，提供貨運服務的鐵路總公司
、船公司、港口和汽運公司等都難以越過體製障礙，更難在短期內實現經營主體的融合統一
，盡管中遠海運和招商局（中外運）等船公司憑借規模優勢並購了眾多國內和國際的港口，但離真正能在海鐵之間和公鐵之間實現多式聯運無縫連接的距離還比較大。

當物流服務橫跨多個經營主體時
，“一票到底”模(mo)式(shi)就(jiu)很(hen)難(nan)實(shi)現(xian)。因(yin)為(wei)，當(dang)物(wu)流(liu)過(guo)程(cheng)的(de)責(ze)權(quan)利(li)分(fen)離(li)時(shi)，各(ge)經(jing)營(ying)主(zhu)體(ti)都(dou)不(bu)願(yuan)意(yi)為(wei)難(nan)以(yi)控(kong)製(zhi)的(de)其(qi)他(ta)運(yun)輸(shu)或(huo)倉(cang)儲(chu)過(guo)程(cheng)擔(dan)責(ze)
，因(yin)而(er)在(zai)追(zhui)求(qiu)數(shu)據(ju)集(ji)成(cheng)時(shi)，因(yin)跨(kua)界(jie)共(gong)享(xiang)的(de)信(xin)息(xi)平(ping)台(tai)難(nan)以(yi)實(shi)施(shi)，恰(qia)恰(qia)讓(rang)各(ge)經(jing)營(ying)主(zhu)體(ti)間(jian)的(de)數(shu)據(ju)形(xing)成(cheng)各(ge)個(ge)數(shu)據(ju)孤(gu)島(dao)。

數據共享是發展趨勢。2015年9月，國務院就出台了《促進大數據發展行動綱要》；2016年12月，工信部又出台了《大數據產業發展規劃（2016-2020年）》
，在國家層麵持續推動大數據技術創新

，特別是在政務信息上，以數據集中和共享為途徑，打通信息壁壘
，形成了覆蓋全國、統籌利用、統一接入的數據共享大平台，但也僅僅在政務信息共享上取得了一定的突破。

物流體係也越來越依賴大數據，通過物流數據的相關性來突破認知極限
，實現大數據的收集、傳輸、存儲、計算

、展示、擴展、重組和再利用，形成物流企業的數字資產。目前，亞馬遜物流的雲計算平台AWS配送周期可以縮短到1小時至48小時；菜鳥網絡有效地支持了淘寶和天貓電商平台的快速配送以及“雙11”購物節“以儲代運”的前置倉模式；京東物流則通過基於大數據的青龍係統支持智慧物流的遞進升級。

然而
，物流大數據並未讓物流企業間的縱向合作與橫向聯盟更為順暢
、有效和便捷。2017年6月

，本已結成聯盟的順豐速運與菜鳥網絡開始在“數據接口”的問題上“互懟”；6月下旬，因沃爾瑪私下要求供應商停止使用AWS平台，亞馬遜控告沃爾瑪
，稱這是沃爾瑪利用其采購權限進行的霸淩行為。

數據已經成為新的生產要素，它不僅是基礎性資源和戰略性資源
，更是重要的生產力，而且數據資源可以形成能“場景變現”的數據資產，特別是在“以消費者為中心”deshidai，yukehuxiangguandeshujuzichancaishichangjingbianxiandehexinjiazhi。ercongshujuzichandaochangjingbianxiandejudaqiwang
，daozhibutongjingyingzhutijiandejilieboyi
，liruyunmanmanjiuzengyihuochebangshiyongwangluopachongruanjianfeifaqinruyunmanmanjisuanjixitongweimingyi，jianghuochebangdegaoguansongjinlejuliusuo。

即ji便bian是shi在zai可ke以yi保bao證zheng數shu據ju安an全quan的de情qing況kuang下xia
，也ye很hen少shao有you商shang業ye企qi業ye願yuan意yi將jiang具ju有you商shang業ye價jia值zhi的de自zi有you數shu據ju資zi源yuan拱gong手shou讓rang出chu。以yi互hu聯lian網wang社she交jiao平ping台tai為wei例li，與yu盛sheng行xing歐ou美mei的deFacebook相似的人人網，在中國隻能流行於沒有太多隱私的校園
；而微信的月活躍數已經達到9.80億人
，這是因為微信倡導“熟人才社交”
，對外人隔離的保密屬性讓其在中國得以流行。

因此，在數據共享之前

，不僅僅要確認數據安全，還需要一個實現數據保密的過程。藥品全程冷鏈物流的成功就得益於“雙盲物流”，即貨物數據與物流大數據的有效隔離。

鐵路總公司、中(zhong)遠(yuan)海(hai)運(yun)等(deng)諸(zhu)多(duo)企(qi)業(ye)乃(nai)至(zhi)行(xing)業(ye)機(ji)構(gou)都(dou)在(zai)試(shi)圖(tu)建(jian)立(li)統(tong)一(yi)的(de)數(shu)據(ju)共(gong)享(xiang)平(ping)台(tai)，整(zheng)合(he)對(dui)方(fang)的(de)數(shu)據(ju)，即(ji)讓(rang)其(qi)他(ta)企(qi)業(ye)數(shu)據(ju)放(fang)在(zai)自(zi)己(ji)控(kong)製(zhi)的(de)信(xin)息(xi)平(ping)台(tai)上(shang)共(gong)享(xiang)，但(dan)按(an)這(zhe)種(zhong)思(si)路(lu)開(kai)發(fa)的(de)數(shu)據(ju)共(gong)享(xiang)成(cheng)功(gong)概(gai)率(lv)極(ji)低(di)，運(yun)行(xing)的(de)周(zhou)期(qi)更(geng)是(shi)漫(man)長(chang)無(wu)期(qi)，必(bi)須(xu)要(yao)構(gou)建(jian)具(ju)有(you)足(zu)夠(gou)保(bao)密(mi)功(gong)能(neng)的(de)技(ji)術(shu)支(zhi)持(chi)才(cai)能(neng)得(de)以(yi)突(tu)破(po)。

天然具有保密性且去中心化的區塊鏈技術和IOTA量(liang)子(zi)糾(jiu)纏(chan)技(ji)術(shu)
，都(dou)可(ke)以(yi)直(zhi)接(jie)利(li)用(yong)技(ji)術(shu)手(shou)段(duan)打(da)破(po)多(duo)個(ge)經(jing)營(ying)主(zhu)體(ti)的(de)保(bao)密(mi)性(xing)需(xu)要(yao)，直(zhi)接(jie)植(zhi)入(ru)到(dao)物(wu)流(liu)及(ji)供(gong)應(ying)鏈(lian)的(de)大(da)數(shu)據(ju)中(zhong)。也(ye)就(jiu)是(shi)說(shuo)
，每(mei)一(yi)個(ge)物(wu)流(liu)運(yun)營(ying)者(zhe)看(kan)到(dao)的(de)數(shu)據(ju)和(he)信(xin)息(xi)僅(jin)僅(jin)是(shi)完(wan)成(cheng)該(gai)流(liu)程(cheng)業(ye)務(wu)所(suo)需(xu)要(yao)的(de)全(quan)部(bu)必(bi)要(yao)數(shu)據(ju)和(he)信(xin)息(xi)
，而(er)關(guan)於(yu)貨(huo)物(wu)及(ji)原(yuan)始(shi)客(ke)戶(hu)及(ji)其(qi)他(ta)大(da)數(shu)據(ju)
，對(dui)於(yu)該(gai)運(yun)營(ying)者(zhe)來(lai)說(shuo)
，隻(zhi)是(shi)一(yi)個(ge)數(shu)據(ju)黑(hei)箱(xiang)而(er)已(yi)。這(zhe)樣(yang)，供(gong)應(ying)鏈(lian)全(quan)流(liu)程(cheng)上(shang)的(de)多(duo)個(ge)運(yun)營(ying)主(zhu)體(ti)即(ji)可(ke)充(chong)分(fen)享(xiang)受(shou)到(dao)大(da)數(shu)據(ju)共(gong)享(xiang)的(de)運(yun)營(ying)便(bian)利(li)，實(shi)現(xian)“一票到底”，又不用擔憂自身獲取的資源數據演變為其他企業場景變現的數據資源。

欲速則不達，對物流業來說，成功的數據共享需要先有有效的數據保密技術支持才行。

（作者為清華大學互聯網產業研究院副院長）

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