物(wù)流業數據共享的前提是數據保密

        作爲一(yī)種先進的運輸組織和管理形式， 集裝箱多式聯運是現代物(wù)流體(tǐ)系的一(yī)個重要組成部分(fēn)，也是物(wù)流企業降低物(wù)流成本、提高物(wù)流效率的有效手段。但在中(zhōng)國，集裝箱多式聯運卻難以推廣普及。盡管國家陸續出台了多項推進多式聯運的政策，然而時至今日，集裝箱海鐵聯運僅僅占全國港口吞吐量的1.5%，集裝箱公鐵聯運也隻占貨運總量2.9%。
        “中(zhōng)國制造”向來以低成本、低價格和組織優勢聞名于世，但在全社會物(wù)流成本控制、特别是在集裝箱多式聯運這個高效的貨運組織方式上，“中(zhōng)國物(wù)流”的運行模式卻難以取得進步，關鍵因素可能是隐含的結構型産業結構與文化沖突。
        學者們分(fēn)析集裝箱多式聯運運行不暢的主要原因，在于基礎設施建設不足、技術标準不夠統一(yī)、經營主體(tǐ)各自爲戰、信息共享難以推行、運輸組織方式陳舊(jiù)等。但究其本源，就是傳統的管理方式導緻物(wù)流企業在多式聯運的運行體(tǐ)制機制上存在沖突。
        美國鐵路曾因貨運上下(xià)遊經營主體(tǐ)分(fēn)離(lí)的問題經曆了長達50年的衰落，1970年其破産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聯合運輸地面運輸效率法（ISTEA）》，批準多種運輸方式的企業進行并購，允許一(yī)級鐵路公司可以通過并購擁有自己的汽運公司和水運公司，并發展運輸代理制，實現“一(yī)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爲美國鐵路的第一(yī)大(dà)收入來源。
        而在我(wǒ)國，由于曆史原因，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(tǐ)制障礙，更難在短期内實現經營主體(tǐ)的融合統一(yī)，盡管中(zhōng)遠海運和招商(shāng)局（中(zhōng)外(wài)運）等船公司憑借規模優勢并購了衆多國内和國際的港口，但離(lí)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(lí)還比較大(dà)。
        當物(wù)流服務橫跨多個經營主體(tǐ)時，“一(yī)票(piào)到底”模式就很難實現。因爲，當物(wù)流過程的責權利分(fēn)離(lí)時，各經營主體(tǐ)都不願意爲難以控制的其他運輸或倉儲過程擔責，因而在追求數據集成時，因跨界共享的信息平台難以實施，恰恰讓各經營主體(tǐ)間的數據形成各個數據孤島。
        數據共享是發展趨勢。2015年9月，國務院就出台了《促進大(dà)數據發展行動綱要》；2016年12月，工(gōng)信部又(yòu)出台了《大(dà)數據産業發展規劃（2016-2020年）》，在國家層面持續推動大(dà)數據技術創新，特别是在政務信息上，以數據集中(zhōng)和共享爲途徑，打通信息壁壘，形成了覆蓋全國、統籌利用、統一(yī)接入的數據共享大(dà)平台，但也僅僅在政務信息共享上取得了一(yī)定的突破。
        物(wù)流體(tǐ)系也越來越依賴大(dà)數據，通過物(wù)流數據的相關性來突破認知(zhī)極限，實現大(dà)數據的收集、傳輸、存儲、計算、展示、擴展、重組和再利用，形成物(wù)流企業的數字資(zī)産。目前，亞馬遜物(wù)流的雲計算平台AWS配送周期可以縮短到1小(xiǎo)時至48小(xiǎo)時；菜鳥網絡有效地支持了淘寶和天貓電(diàn)商(shāng)平台的快速配送以及“雙11”購物(wù)節“以儲代運”的前置倉模式；京東物(wù)流則通過基于大(dà)數據的青龍系統支持智慧物(wù)流的遞進升級。
        然而，物(wù)流大(dà)數據并未讓物(wù)流企業間的縱向合作與橫向聯盟更爲順暢、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(kāi)始在“數據接口”的問題上“互怼”；6月下(xià)旬，因沃爾瑪私下(xià)要求供應商(shāng)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爲。
        數據已經成爲新的生(shēng)産要素，它不僅是基礎性資(zī)源和戰略性資(zī)源，更是重要的生(shēng)産力，而且數據資(zī)源可以形成能“場景變現”的數據資(zī)産，特别是在“以消費(fèi)者爲中(zhōng)心”的時代，與客戶相關的數據資(zī)産才是場景變現的核心價值。而從數據資(zī)産到場景變現的巨大(dà)期望，導緻不同經營主體(tǐ)間的激烈博弈，例如運滿滿就曾以貨車(chē)幫使用網絡爬蟲軟件非法侵入運滿滿計算機系統爲名義，将貨車(chē)幫的高管送進了拘留所。
        即便是在可以保證數據安全的情況下(xià)，也很少有商(shāng)業企業願意将具有商(shāng)業價值的自有數據資(zī)源拱手讓出。以互聯網社交平台爲例，與盛行歐美的Facebook相似的人人網，在中(zhōng)國隻能流行于沒有太多隐私的校園；而微信的月活躍數已經達到9.80億人，這是因爲微信倡導“熟人才社交”，對外(wài)人隔離(lí)的保密屬性讓其在中(zhōng)國得以流行。
        因此，在數據共享之前，不僅僅要确認數據安全，還需要一(yī)個實現數據保密的過程。藥品全程冷鏈物(wù)流的成功就得益于“雙盲物(wù)流”，即貨物(wù)數據與物(wù)流大(dà)數據的有效隔離(lí)。
        鐵路總公司、中(zhōng)遠海運等諸多企業乃至行業機構都在試圖建立統一(yī)的數據共享平台，整合對方的數據，即讓其他企業數據放(fàng)在自己控制的信息平台上共享，但按這種思路開(kāi)發的數據共享成功概率極低，運行的周期更是漫長無期，必須要構建具有足夠保密功能的技術支持才能得以突破。
        天然具有保密性且去(qù)中(zhōng)心化的區塊鏈技術和IOTA量子糾纏技術，都可以直接利用技術手段打破多個經營主體(tǐ)的保密性需要，直接植入到物(wù)流及供應鏈的大(dà)數據中(zhōng)。也就是說，每一(yī)個物(wù)流運營者看到的數據和信息僅僅是完成該流程業務所需要的全部必要數據和信息，而關于貨物(wù)及原始客戶及其他大(dà)數據，對于該運營者來說，隻是一(yī)個數據黑箱而已。這樣，供應鏈全流程上的多個運營主體(tǐ)即可充分(fēn)享受到大(dà)數據共享的運營便利，實現“一(yī)票(piào)到底”，又(yòu)不用擔憂自身獲取的資(zī)源數據演變爲其他企業場景變現的數據資(zī)源。
        欲速則不達，對物(wù)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。