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图片来源@视觉中国

文丨智能相对论，作者丨陈选滨

成立不到一年，数字合同物流服务商「带车聘」便完成了数千万元人民币的天使轮融资，物流行业的数字化转型再度引发市场热议。
据企查查数据显示，「带车聘」成立于2020年8月，是一家以科技为驱动、以算法为核心的公路物流中短途数字化合同物流服务商。
据“智能相对论”进一步了解，该平台的基础业务模式类似于货拉拉，通过信息撮合来帮助货运司机和货主企业完成物流市场的供求对接，也就是接单、找车等服务。其中，在这个过程中，采用互联网及IoT技术保证交易全过程数字化、可视化，实现监管。
由此可见，「带车聘」的商业模式并不难理解，其核心大致可以总结为信息撮合以及技术监管。这样的模式在滴滴、美团、饿了么以及货拉拉等数字化服务平台很是常见，但是运用在合同物流行业仍在被验证。
近年来，我国的物流行业市场规模高速增长。据据中国物流与采购联合会统计数据显示，2019年，我国社会物流总额达到298.0万亿元，从增速看，全年社会物流总额可比增长5.9% 。2020年，社会物流总额300.01万亿，按可比口径计算，同比增长3.5% 。
不断增长的行业规模与市场需求刺激着物流行业的数字化变革，但是对于物流行业而言，数字化的转型升级并不只是推出一个类似货拉拉的平台即可。目前，京东物流、菜鸟、日日顺等巨头旗下等物流品牌也在致力于物流的数字化变革，而这场变革显然要比我们所认知的物流数字化要更具颠覆性。
物流困局，已成围城物流的形态是多条产业链构成的网络体系，错综复杂且节点众多，又牵扯信息流、商流、车流以及资金流的交互，期间所涉及的仓储、货运、监管、结算、保险等多项环节的处理。因此，对于物流行业而言，其数字化升级导向并不是单线的重构，而是整体网络体系的调整以及协同。
目前，所摆在物流行业面向的困局是一座在各个环节都呈现出来的痛点所构筑的“围城” 。

全链路不透明，无法构建科学的顶层设计体系。

在完整的物流链路上，周期长，涉及的主体多，并缺乏必要的数据支持，很难构建起科学的顶层设计体系。这种不透明的过程也直接加剧了物流行业的管理难度。
一般来说，物流透明包含三个层面，一是车和货的状态信息透明，二是运单流转及流程作业的信息透明，三是产业需求链的信息透明。在无法完全打通三个层面的透明情况下，物流行业很难构建起科学的顶层设计体系，来对物流全链路进行管理，也就加剧了物流环节各自为政的困局。

节点与节点之间割裂严重，存在差异性痛点。

如果我们把物流的各个节点标志出来，节点与节点之间存在迥异的痛点，形成较为严重的割裂情况，很难进一步统筹物流行业的一体化管理。
物流的节点包括人、车、货、单据、流程、工具、设施、场地、道路、企业、用户等等，连接起来就继续涵盖了仓库内部流转、仓库到货车之间的装卸、货车到目的地之间的运输、目的地所在城市内的一公里问题，等等。每一段之间存在的问题几乎不在同一领域内，因此很难推行统一管理。

人为风险较为显著，难以实现量化管理。

在物流行业，人为风险是非常显著的，而且人也伴随着物流链条的延长而移动，很难进行量化管理。比如，仓库的员工与货运的司机、目的地的负责人等都不是同一批次的人，更不是同一个组织下的人，传统模式下很难跨组织、跨流程进行管理，就会出现在不同的环节出现暴力挑拣、暴力装卸、丢件、货物损失等情况。因此，仅从人的角度来考虑，物流的量化管理是很难开展的。