如果把煤礦比喻為“工業(yè)糧食”，那么對于信息化社會(huì )來(lái)說(shuō)，大數據就像是蘊藏能量的煤礦，誰(shuí)掌握了數據，誰(shuí)就掌握了主動(dòng)權。

那么，在航運大數據領(lǐng)域，數字化的供應鏈要解決什么問(wèn)題？其演變的模式和路徑是什么？上海國際航運研究中心航運信息研究所所長(cháng)徐凱從技術(shù)、數據和模式等三個(gè)方面給出了答案。

數字化供應鏈要解決什么問(wèn)題？

首先，徐凱認為，存在與數字化供應鏈之外，應該有一個(gè)數字技術(shù)鏈條。該技術(shù)鏈條從數據采集、數據傳輸、數據存儲、數據分析、數據展示到數據應用形成完整的閉環(huán)后，構成了如今人們所熟知的如5G、AI等前沿科技要素。

“但所有技術(shù)的應用都不應該以技術(shù)本身的應用為目標，而應該提升供應鏈業(yè)務(wù)?！毙靹P表示，這些業(yè)務(wù)應該包括透明、高效、集成、標準化、誠信、可控的。

他舉例說(shuō)，物流技術(shù)有一個(gè)不可逃避的O2O問(wèn)題，即線(xiàn)上、線(xiàn)下的問(wèn)題。即使將貨物流、信息流、資金流全部搬到線(xiàn)上，但物流或者供應鏈實(shí)際發(fā)生在線(xiàn)下，由此也引發(fā)了在線(xiàn)達成的協(xié)議線(xiàn)下能否有效執行、線(xiàn)上與線(xiàn)下能否保持監控一致性、統計學(xué)與人工智能的分水嶺在哪兒等問(wèn)題。

而航運大數據就是指航運業(yè)務(wù)、管理、監管等領(lǐng)域產(chǎn)生的海量數據，以及圍繞這個(gè)數據規模有效的融合、存儲、加工、查詢(xún)（可視化）、分析相關(guān)技術(shù)和解決方案的統稱(chēng)?！皵底只溇褪且鉀Q決策完善和決策支撐的問(wèn)題，幫助探索解決現實(shí)困境的方式?！毙靹P說(shuō)。

在研究航運大數據的實(shí)踐中，上海國際航運研究中心總結出做大數據分析的三個(gè)境界。

“在感知階段，從歷史數據中學(xué)習規律和知識，并且在實(shí)踐中運用知識；在預見(jiàn)階段，實(shí)時(shí)或在極小的延遲下迅速做出相應的判斷；在掌控階段，對未來(lái)進(jìn)行預判或預警，再通過(guò)行為改變結果?！毙靹P介紹。

他從集裝箱角度舉例，“感知”層面，以2018年全球集裝箱運能數據分析為支撐，2018年第三季度約有5200艘集裝箱船舶航行在全球417條航線(xiàn)上，而通過(guò)巴拿馬運河和掛靠中東地區的大型船舶明顯增多。此外，集裝箱大型運力向大洋上轉移，太平洋航線(xiàn)和大西洋航線(xiàn)11000—13500TEU傳播數量明顯增加?！邦A見(jiàn)”層面，通過(guò)分析過(guò)去幾年每一個(gè)航線(xiàn)的持續增量的變化趨勢和目前運力保有量，可從中篩選出未來(lái)可能熱點(diǎn)的航線(xiàn)。此外，通過(guò)分析全球417條航線(xiàn)上的集裝箱船運營(yíng)績(jì)效指數，還可以幫助班輪公司改變其運力配置。同時(shí)，按照船型和航線(xiàn)細分軌跡數據，分船型建立航行模型，再根據模型幫助貨主預測抵港時(shí)間，目前該模型可以把誤差控制在四小時(shí)以?xún)??！罢瓶亍睂用?，則可以解決貨主訂艙決策中的船期選擇問(wèn)題。

演變的模式和路徑是什么？

徐凱認為，目前航運電商競爭領(lǐng)域只有集裝箱貨運物流平臺和散貨運輸電商平臺。

“我們研究的問(wèn)題不外乎貨物和船，貨物和船在港口和口岸產(chǎn)生交集，而貨物延伸到聯(lián)運，最后形成貿易，船延伸到傳播服務(wù)，形成船舶業(yè)?！毙靹P說(shuō)。

他指出，散貨運輸船舶雖然也為貨主服務(wù)，但實(shí)際其議價(jià)能力低。在劣幣驅逐良幣的市場(chǎng)環(huán)境下，散貨運輸電商平臺通過(guò)降低價(jià)格來(lái)競爭，而非以服務(wù)質(zhì)量的優(yōu)劣來(lái)競爭。因此，短期內需求端利潤空間不大，但在后市場(chǎng)，即船舶服務(wù)、船舶貿易端未來(lái)發(fā)力的可能性極大。

“一切的技術(shù)都是為了幫助貨主做決策?！毙靹P總結說(shuō)。