“双碳”背景下公路货运领域智慧发展路径探析

文/夏丽丽

0.前言

“碳达峰”、“碳中和”战略目标的提出，为绿色交通运输体系的发展指明了方向，“交通运输绿色低碳行动”被作为独立章节列入《国务院关于印发2030年前碳达峰行动方案的通知》，交通碳减排是交通运输可持续发展的重要子议题，其中公路货运是交通碳减排的重点领域。货运领域利用RFID、定位追踪、无线传感、大数据、云计算、物联网等智慧物流技术，可以有效降低公路货运空驶概率，提升货车实载率，降低货车闲置时间，降低货运事故率，可以有效推进货物运输行业绿色化、智慧化发展之路，进而促进绿色交通运输体系的发展。

1.货运领域涉及到的智慧物流技术简介

1.1 智慧物流感知识别技术。智慧物流感知识别技术解决了物流过程中货物、设备、人、环境等信息的自动化识别、采集等功能，是智慧物流的起点，主要包括条码技术、射频识别技术、无线传感技术、跟踪定位技术等。其中，条码、射频识别技术等能够为货物运输领域的数字化管理问题提供解决方案；各种定位跟踪技术能够全程追踪货物运输状态，解决透明化管理的问题问题；无线传感技术、物联网技术能够实现货运过程中各因素的互通互联，保障货运安全[1]。

1.2 智慧物流通信网络技术。智慧物流通信网络技术能够及时反馈并传递信息，是智慧物流的神经传导系统，可以满足多场景、多样化的通信需求，主要由传输网、接入网、数据交换技术三部分构成。其中传输网主要包括电信网、移动互联网等，主要技术有IPv6、车联网技术等；接入网主要有光纤、无线、以太网以及卫星接入，主要技术有Wi-Fi和WiMAX、蓝牙、ZigBee等；数据交换技术主要实现数据的快速交换，代表技术为电子数据交换（EDI）。

1.3 智慧物流数据处理与计算技术。智慧数据处理与计算技术可以集聚大量数据并进行分类、分析、处理以及为物流管理企业提供预测、优化决策、建模、仿真、智能控制等服务，是智慧物流中的关键处理系统，主要包括大数据技术、智能控制技术、数据挖掘技术等等。大数据技术为物流领域中的各种决策、分析、资源匹配等提供技术支持；云计算具有强大的数据处理和存储能力，为智慧物流的应用发展提供了坚实的平台，基于云计算技术构建物流信息平台可以实现供应链成员信息互通共享的需求，使链条上的信息能够及时、准确、可靠地传递并处理，为实现物流环节中涉及到的各个产业链的协同发展提供了保障。智能控制技术主要应用于物流管理的优化、物流需求预测、物流决策支持、物流系统及问题的建模和仿真、全球化物流管理等方面；数据挖掘技术可以从大量的数据中挖掘隐含的有用信息，为物流决策、仓储管理、运输管理、配送管理等提供有力支持；智能视频分析技术具有视频图像的自动智能分析、自动锁定跟踪、自动预警、自动告警、自动录像、自动上传等功能，可完成视频异常检测，强光、移动、遮挡、干扰以及图像识别、文字识别等功能，主要应用于货物追踪、仓库安防、智能停车管理等方面[2]。

2.“双碳”背景下公路货运领域中存在的问题

2.1 交通拥挤，交通事故率高。在货运体系结构中，公路货运依然占据主要地位，交通设施建设投入资金大，且使用该领域整体事故风险高。交通事故率居高的主要原因一方面是因为企业管理、监控方面不到位以及司机自身原因等内外因素，另一方面在于道路负荷重、基础设施配套不足、监管力度不到位等外在因素。

2.2 运力结构松散，管理水平差异大。我国公路运力结构中，中小型货运企业以及个体运营者所占比例远超出大型货运企业，由于运力分散，运输市场同质化竞争严重，缺少有效的运营管理方式，运输效率低下，同时货运司机长期以来存在的劳动强度大、社会地位低、利益难以保障等问题都难以解决。

2.3 货运领域碳排量控制任重道远。在国家“碳中和”、“碳达峰”的战略目标指引下，交通运输行业低碳化发展意义重大，而在交通领域中，公路运输的碳排放量占总排放量的80%以上，公路货运一直是备受争议的一种货运方式，其带来的尾气排放对环境带来了极大的污染，其中，二氧化碳排放占比最多的是作为主要承担长途运输同时也是公路货运主要支撑载体的中重型卡车。

2.4 物流园区粗放式管理导致货运效率低下。很多大型企业都拥有自己建设的物流园区，每天进出园区的货车成百上千，司机流动量大，物流园区的信息化水平低，信息化建设主要由入驻的企业各自完成，没有统一的平台进行管理，造成各个运作环节所涉及的信息流、物流、商流、资金流等出现紊乱、断层现象，以致运营中问题层出不穷，客户满意度低，且园区业务同质化，缺少竞争力，无法实现预期盈利目标，没有充足的资金引用智慧物流技术改造粗放式经营管理模式。

2.5 车货匹配度低，车后市场缺失。物流行业潜规则下物流业务层层转包，导致货运交易过程复杂、交易周期长，各环节信息阻塞，一方面司机和货主之间的链接出现重重障碍，运力无法有效及时匹配货物，车等货、货等车时间长，货车利用率低，货车空驶率高，运输效率低下，带来极大的环境污染；另一方面，缺少信息化平台有效打通保险公司、加油站、维修站、金融机构等互联互通的横向产业链，汽车后市场综合服务体系缺失，不利于资源的集约化利用，进一步影响了货运行业的进化升级。

2.6 运输过程管理粗放，“黑盒”现象难以消除。公路运输市场个体户经营占比最大，中小运输企业占比次之，公路货运市场行业集中度低，低价竞争、粗放经营的局面依旧存在，缺少精细化管理和数字化运作。由于缺少有效的现代化管理手段，货运领域普遍存在“效率黑盒”、“安全黑盒”、“成本黑盒”等现象，例如货物运输途中缺少对车辆运行状态、司机工作状态、货物完好状态的管控，无法做到运输线路的最优规划，无法及时排查安全隐患……加上在途各种费用的控制、统计以及结算都成为运输中难以解决的问题。

3.公路货运领域智慧发展路径探析

3.1 构建智慧交通管理平台。一是加强政府层面的智慧运输管理平台的构建，建立标准化的数据通道；二是推动智慧交通配套体系的建设如智慧公路的建设、智慧交通控制等，提升车路协同能力；三是发展“互联网+物流”的组织新模式，打通物流链上的各个环节，构建“一站式”、“单式”物流服务体系，在长途货运、城市配送等各个环节推动智能化、自动化设施设备的应用，并实现设施设备的互联互通，提升整个物流过程的作业效率和管理水平[3]。

3.2 政企共享数据，实时联动。政府在建立开放的云平台中，应该围绕交通运输过程中人、车、路、事件等要素，将图像、视屏、定位等自动采集技术以及自动识别技术应用于动态交通信息、数据的收集中，汇集大量交通管理数据，接入全国各省市交通主管部门以及企业，通过信息服务接口，开放交通运输公共信息，共享数据，实现跨区域、跨行业的信息共享共用。例如交通运输部通政府和企业合作的方式建立的“云平台”，2018年已经接入25家省市交通运输主管部门、43家企业和机构。

3.3 加强数据研究与政策支持，助力智慧货运发展。一是加强运输行业宏观决策、执法监管、政务服务等领域的大数据的运用与研究，为货运行业提供一站式的网上政务服务；二是通过交通信用、执法信息的跨区域、跨部门互通共用，加大失信与违规的惩罚力度；三是重视并鼓励车联网技术、环保型营运车辆的研究与运用，倡导“绿色交通”理念，促进运输市场的智能化、网络化发展。

3.4 数字化驱动智慧物流园区建设，构建智慧货运的框架。利用云计算、大数据、物联网等智慧物流技术，围绕货物运输过程中的人、车、货、路、油、钱、票、园区、场站等要素，构建数字化网络平台，完成智慧物流园区中关于智慧货运的整体架构，改变粗放式的运营管理方式，打造全链条的数字化运营，量化、追踪、管理运输过程中的所有要素[4]，提升物流园区的作业效率。

3.5 完善平台服务功能，构建产业物联网。以网络货运为发展契机，以运输业务过程管理为主线，一是完善平台的车货匹配功能，构建完善的车货匹配指标，按照“供需呼应”的原则从平台数据库中为用户筛选出与需求相匹配的车辆或者货物信息并提供给用户，加强车货匹配度，促进供需平衡，推广“甩挂运输”、“卡航”等新型运输模式，进而为司机和货主提供优质服务。二是连接货运需要的更多生态资源，寻找横向产业链上的能源型企业、物流装备企业、保险公司、餐饮业、零售业等，为平台用户提供更多的更便利的增值服务，形成产业物联网，促进资源的集约化。

3.6 引用智慧物流技术管控整个货运过程。货运企业可以运用数字化、智能化的管控技术和手段降低货运全流程的事故率，提升货运效率，降低货运成本。例如出车前可以通过历史数据对车辆进行风险评估，并根据风险等级合理配备数字化安全设备，同时根据司机状态检测数据有针对性地进行司机的培训和运输任务的匹配；运输途中，以车联网、GIS、GPS等技术为基础，实时进行路径的优化和管控，运用视觉感知技术实时监控司机驾驶状态并即时干预和预警。在日常运营过程中，利用条码技术、RFID技术、无无线传感技术等智慧物流的感知识别技术实现各种数据的实时记录和更新，运用大数据、云计算、数据控制等智慧物流数据处理与计算技术对海量的数据进行分析、复盘、调整，实现营运流程的在线化、可视化、透明化，配合运营环节标准化的制定和实施，进而进行优化货运环节，提升管理效率。

4.结束语：

“双碳”战略目标的提出，迫切需要货运领域加快智慧物流技术的深度运用。在货物公路运输领域，加强车联网技术的开发和应用，大力推广智能货车、新能源等节能环保型营运车辆，将大数据、云计算、物联网等智慧物流技术广泛运用于货运领域的各个环节中，实现政府、企业、公众、运营商等产业链成员之间信息的互通共享、协同发展，从而构建绿色低碳交通系统，促进货物运输市场朝着信息化、智慧化方向发展，利用技术实现降低能源消耗、实现节能减排的目标。C