数字经济下智慧物流平台协同运作与效率提升路径

数字经济下智慧物流平台协同运作与效率提升路径 谢凝 作者简介：谢凝（1994.6-），女，汉，福建龙岩人，硕士研究生，助教，闽南理工学院，研究方向：物流管理方向     【摘要】在数字经济蓬勃发展的浪潮下，智慧物流平台成为行业关注焦点。本文首先梳理了智慧物流平台及协同运作机制的理论基础，随后构建了涵盖主体、业务、资源等多维度的协同运作机制。最后，从技术赋能与模式创新两方面，提出了智慧物流平台效率提升的具体路径，旨在推动智慧物流平台实现高效协同与可持续发展。     【关键词】数字经济；智慧物流平台；协同运作机制；效率提升路径     一、智慧物流平台相关理论基础     （一）智慧物流平台的理论基础     1. 智慧物流的概念与构成要素     智慧物流平台的理论基础源于现代物流管理理念与数字技术的深度、系统性融合。其本质在于借助先进的信息感知技术，实现物流全流程信息的实时采集与互联互通，并运用智能算法对数据进行处理、分析和优化决策，进而达成物流系统的智能化运行。智慧物流平台的核心构成涵盖四个关键层面：技术层作为基础支撑，集成了物联网、云计算、大数据与人工智能等关键技术；数据层通过整合全链路信息形成统一资源池，构成平台的核心资产；功能层基于数据分析能力，提供智能仓储、路径优化、供需匹配及全程可视化等服务；主体层则明确了包括物流需求方、服务提供方、基础设施运营商与监管机构在内的多元参与主体。     2. 智慧物流平台的功能与架构设计     智慧物流平台功能的实现依赖于其科学合理的架构设计。其架构通常呈现为一个多层次模型，包括基础设施层、平台层与应用层。基础设施层负责提供计算、存储与网络通信能力，是平台运行的物理基础。平台层作为核心，整合各类物流软件系统与算法模型，封装成可调用的服务接口，构建起平台的服务中台与数据中台。应用层则面向最终用户，提供具体的管理工具与交互界面，如货主使用的发货系统、司机使用的接单应用程序等。这种分层解耦的架构设计确保了平台具有可扩展性、灵活性与稳定性。     （二）协同运作机制的理论基础     1. 协同理论及其在物流领域的应用     协同运作机制的理论根基在于协同理论。协同理论强调，一个开放的系统内部各子系统之间通过非线性的相互作用，能够产生超越各要素功能简单相加的整体协同效应，即“1+1>2”的效果。将协同理论应用于物流领域，其研究对象便是将整个供应链物流网络视为一个复杂系统，聚焦于平台如何作为序参量，支配和引导物流资源、信息、流程等子系统从无序走向有序，进而实现系统整体效率的最优化。协同物流的目标在于打破传统物流活动中普遍存在的“信息孤岛”与“组织壁垒”，通过建立有效的协调规则，促使分散的决策主体采取一致行动。     2. 协同运作机制的构成与运行原理     基于协同理论，智慧物流平台的协同运作机制是一个由多维度构成的动态框架。该机制的构成可从主体协同、资源协同、流程协同与信息协同四个维度进行解析。在主体协同机制方面，平台设计规则（如信用评价、利益分配、冲突解决），以此激励并约束多元参与主体，促使其开展战略合作、保持行为一致。     资源协同机制以平台化共享为核心，实现运力、仓储、设备等物流资源在不同所有者之间按需调配与高效利用，大幅提升资源周转率。     流程协同机制致力于无缝衔接原本相互割裂的订单处理、仓储作业、干线运输、末端配送等环节，构建一体化的物流服务链条。 信息协同机制是所有协同的基础。它通过统一的数据标准和开放接口，保障全链路信息实时、透明、对称地流动，为其他层面的协同提供决策依据。     二、智慧物流平台协同运作机制构建     （一）主体协同机制     1. 平台企业与货主方的利益共享与风险共担机制     平台企业与货主方的利益共享机制以数字技术为纽带，借助数据透明化实现利益分配的公平性与合理性。平台依托大数据分析货主方的物流需求特征（如运输频次、货物类型、时效要求等），结合自身服务成本与市场定价规律，构建动态利益分配模型，将货主方因物流优化产生的物流成本节约额、效率提升收益按预设比例与平台共享。同时，通过区块链技术记录利益分配过程，确保数据不可篡改、分配可追溯，避免利益分配纠纷。风险共担机制则聚焦于物流全流程中的潜在风险（如货物破损、延误、信息泄露等），平台与货主方通过智能合约明确风险承担比例。平台利用物联网设备实时监控货物运输状态，建立风险预警系统。当风险发生时，系统自动触发赔付流程，货主方可依据智能合约快速获得补偿。平台则通过风险准备金池与保险合作分散自身风险，形成“风险预警—快速响应—损失补偿—风险分摊”的闭环，减少单一主体的风险承担压力，增强双方合作的稳定性。     2. 多边用户之间的竞争合作关系和治理机制     针对货运企业、个体司机、仓储服务商等多边用户，平台通过规则设计与数字工具，平衡其竞争合作关系，避免恶性竞争与资源内耗。一方面，建立信用评价竞争约束机制，依据服务质量（如准时率、货物完好率、客户满意度）、履约能力、合规经营情况等进行评分，将评分与资源分配（订单优先级、定价优惠）挂钩，引导良性竞争。另一方面，搭建合作撮合系统，针对大额复杂物流需求，通过大数据分析用户的资源优势，自动匹配互补用户组成联盟，按贡献度分配收益，并以智能合约规范运作，明确权责与争议解决方式，形成“竞争促优、合作提效”的格局。     （二）业务协同机制     1. 智能匹配与调度优化机制     智能匹配机制依托大数据与人工智能算法，实现物流供需的精准对接。平台整合货主方的物流需求数据（如货物重量、体积、目的地、时效要求等）与服务提供方的资源数据（如运力类型、位置、承载能力、服务范围等），构建多维度匹配模型。该模型不仅考虑供需双方的基础属性匹配，还纳入历史合作记录、信用评分、成本效益等因素，自动筛选最优匹配方案，减少人工匹配的主观性与滞后性。调度优化机制则基于实时数据动态调整物流方案，平台通过物联网设备获取运输车辆的实时位置、行驶状态、路况信息等，结合货主方的时效要求，利用路径优化算法生成最优运输路线，同时考虑车辆装载率、燃油消耗等成本因素，实现“时效最优—成本最低”的双重目标。     2. 全程一体化服务与流程无缝衔接机制     全程一体化服务机制打破传统物流中运输、仓储、配送、信息跟踪等环节相互割裂的状态，为货主方提供“一站式”物流解决方案。平台整合各业务环节的服务资源，构建覆盖“订单发起—货物仓储—干线运输—末端配送—信息反馈”的全流程服务体系。货主方可通过平台统一入口发起需求、查询进度、获取凭证，无需与多个服务商单独对接。流程无缝衔接机制则通过数据互通与标准统一实现各环节的顺畅流转，平台建立统一的数据接口与业务标准，将仓储管理系统、运输管理系统、配送管理系统、客户关系管理系统的数据实时同步。当货物从仓储环节转移至运输环节时，系统自动推送货物信息、仓储出库凭证至运输系统，运输系统生成的运输计划同步反馈至仓储系统，避免因数据重复录入与信息不对称导致的流程卡顿。     三、数字经济背景下智慧物流平台效率提升路径     （一）技术赋能路径：深化数字技术应用以夯实效率基础     1. 应用人工智能与机器学习优化算法模型     人工智能与机器学习技术通过对物流全链条海量数据的深度处理，优化智慧物流平台核心算法模型，提升决策精准度与动态适配能力。平台依托机器学习算法搭建需求预测模型，整合历史订单、区域产业数据、季节特征、气象变化等多维度信息，通过持续迭代训练优化预测参数，提高不同区域、时段物流需求规模与结构的预判准确率，为运力、仓储等资源提前调度提供数据依据，减少需求波动引发的资源闲置或短缺。在路径规划算法层面，人工智能技术融合实时路况、车辆能耗、货物时效要求等变量，构建多目标优化模型，在保障配送时效的同时降低运输成本，相较于传统静态规划，该模型可依据突发路况、临时订单等实时数据动态调整路线，减少运输延误。供需匹配算法通过机器学习分析供需双方历史合作记录、信用评分、服务偏好等信息，构建个性化匹配机制，实现“需求—资源”精准对接，降低人工匹配的时间成本与误差率。     2. 利用物联网技术实现物理世界的深度感知     物联网技术通过部署RFID 标签、GPS 定位器、温湿度传感器等感知设备，实现对物流物理环节（货物和车辆）的实时、全面感知，破解传统物流“信息黑箱”难题，为平台高效运作提供实时数据支撑。在货物监控环节，物联网设备实时采集货物位置、温湿度、振动状态等数据，通过无线通信传输至平台云端，平台可全程监控货物运输状态，当出现温度超标、路线偏离等异常情况时，系统自动触发预警，及时通知相关主体采取干预措施，减少货物损耗与安全风险。车辆管理方面，GPS 定位器与车载传感器实时采集车辆位置、行驶速度、油耗、车况（发动机状态、轮胎压力）等数据，平台通过数据分析实现车辆动态管理，包括实时监控行驶轨迹、预判设备故障、优化调度方案，减少车辆故障导致的运输中断。     （二）模式创新路径：优化商业模式以释放协同效应     1. 发展共同配送、众包物流等集约化模式     共同配送模式通过整合多个货主的零散订单，实现“多订单—单线路”集中运输，减少运输车辆空驶率与运输次数，提升运输效率。智慧物流平台作为整合主体，分析不同货主订单目的地、货物类型、配送时间要求等信息，对订单进行合并与线路优化，安排统一车辆配送，相较于传统分散配送，该模式可显著降低单位货物运输成本，同时减少道路运输压力与碳排放。末端配送环节，共同配送通过在社区、商圈设立集中配送点，统一接收与分发货物，减少末端配送的重复路线与等待时间，提升末端效率，适用于订单分散、配送范围广的城市末端场景。众包物流模式通过整合个体司机、兼职配送员等社会闲散运力，构建弹性运力池，满足平台高峰期需求，相较于传统全职运力模式，该模式可依据需求波动灵活调整运力规模，减少非高峰期运力闲置成本。     2. 探索“平台+ 生态”的开放式发展路径     “平台+ 生态”模式通过打破智慧物流平台运作边界，整合制造业、零售业、金融业、信息服务业等上下游资源，构建多元化协同生态，推动平台从单一物流服务向“物流+ 增值服务”转型，提升综合效率与价值创造能力。平台通过开放数据接口与服务能力，吸引上下游企业入驻，实现物流、信息流、资金流深度融合。与制造业协同方面，平台整合制造企业生产计划、库存数据，实现“生产—物流”协同运作，依据生产进度动态调整物流方案，减少原材料与成品库存，提升供应链效率；在与零售业协同层面，整合零售企业销售数据、门店库存数据，提供“销售—补货”精准物流服务，减少缺货风险与库存成本。     四、结语     在数字经济蓬勃发展的背景下，智慧物流平台的协同运作机制与效率提升路径研究显得尤为重要。本文通过构建协同运作机制，并提出技术赋能与模式创新两大效率提升路径，为智慧物流平台的发展提供了有力支撑。未来，随着技术的不断进步和模式的持续创新，智慧物流平台将实现更高效、更协同的发展。 参考文献 [1] 李宏. 浅析智慧物流网络平台体系的框架设计与实施路径[J].全国流通经济,2025,(09):12-15. [2] 徐士芳. 基于全社会视角下的智慧物流平台建设分析[J]. 中国物流与采购,2025,(08):80-81. [3] 一体化供应链智慧物流服务平台的构建与应用[J]. 中国石油企业,2025,(01):81-84. [4] 周永刚. 基于信息化技术的智慧物流管控平台设计与应用[J].冶金自动化,2024,48(03):110-116.