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领导动态丨李锦莹出席全国物流信息管理标准化技术委员会物流大数据工作组第二次工作会议并讲话

发布时间：2025年10月15日15:03 中物联大数据分会

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在“全国物流信息管理标准化技术委员会物流大数据工作组第二次工作会议”上的讲话

taptap下载正版物流规划研究院院长

taptap下载正版大数据分会秘书长

全国物流信息管理标准化技术委员会物流大数据工作组组长

李锦莹

2025年9月28日

各位同仁大家上午好！

感谢物流数据工作组成员今天到场参会，感谢各位专家企业家关心关注数据标准。今天，我们齐聚一堂，探讨物流行业未来发展。近年来，国家密集出台政策，将焦点汇聚于人工智能在各领域的应用上。在物流行业，我们看到了无人仓、智能路径优化、未来需求预测等等。但今日我想请大家更向下探寻，去关注应用的基石——数据，更准确地说，是数据标准。

我的核心观点是：没有统一、高质量的数据类标准，物流人工智能的发展必将受到限制甚至步履维艰。

我们可以将AI模型想象成一个天才少年。给他杂乱无章、错误百出的信息，他只会得出荒谬的结论。而给他结构清晰、准确规范的知识，他才能成长为真正的专家。数据标准，正是将杂乱数据转化为“规范知识”的必要基石。

当前，物流行业在数据层面正面临三大挑战，而这正是数据标准必须攻克的堡垒：

第一，数据孤岛之困。一个包裹从发货人到收货人，要经过商家、快递公司、干支线运输、分拨中心、末端网点等多个环节。每个环节、每个主体都有自己的信息系统，数据定义千差万别。比如，一个“状态更新”，在A系统叫“已揽收”，在B系统叫“仓库接收”，在C系统可能叫“在途”。AI要理解全局再做进一步优化，首先得理解这些术语的统一含义。没有标准，AI面对的就是一座座信息孤岛，无法实现全链路的智能协同与透视。

第二，数据质量之殇。 AI的预测和决策高度依赖数据的准确性、完整性和及时性。试想，如果在仓库库位编码混乱、商品尺寸重量信息缺失或错误，地址信息不标准的情况下，AI驱动的各类平台、机器非但无法高效工作，甚至会不断的出现纰漏，造成更多损失。低质量的数据输入，必然导致低智能甚至“伪智能”的输出。数据标准，正是保障AI获取的数据质量的“度量衡”和“质检仪”。

第三，数据交互之障。未来的物流是生态的竞争，是多个企业、多种智能系统之间的协同作战。不同的仓库管理系统如何与不同的运输管理系统的AI算法无缝对接？平台的订单数据是否能被物流商的AI预测模型直接调用？这需要底层所有数据接口、格式、协议的标准化。就像不同国家的人交流需要一种共同语言，数据标准就是物流数字生态的“通用语言”，是释放AI跨系统协同价值的钥匙。

那么，数据标准如何具体支撑物流AI的发展？我认为主要体现在三个层面：

第一、为AI模型训练提供“高质量粮食”。统一的标准确保了数据的一致性、规范性和可解读性，大大降低了数据清洗和预处理的成本，让数据科学家和算法工程师能专注于模型本身，而非将大量时间于精力都用于“整理数据”。这能够直接加速了AI应用的研发和迭代速度。

第二、为AI应用落地打造“即插即用”的环境。当数据接口、设备通信协议标准化后，新的AI模块（如视觉识别、语音交互）可以像乐高积木一样，快速接入现有物流系统，极大降低了集成复杂度和成本，促进了AI技术的普惠化。

第三、为AI生态协同构建“信任基石”。基于共同标准的数据交换，意味着规则透明、权责清晰。这为不同主体间利用AI进行深度协同提供了信任基础，能够催生出更多跨企业的创新商业模式。

同仁们，推动物流数据标准化，绝非一朝一夕之功，它需要政、产、学、研工作组、企业各方形成合力。

总而言之，物流的智能化竞赛，也是是数据标准的竞赛。我们憧憬的无人驾驶车队、自适应供应链、智慧物流大脑，这些宏伟的AI图景，都必须绘制在“数据标准”这张统一的蓝图之上。

而将蓝图变为现实，需要我们脚踏实地的工作。这也正是我们召开本次“第二次工作会议”的核心目的：我们将重点聚焦于两大关键基础——“物流大数据标准体系”的框架构建与“物流数据资源目录”系列标准的具体内容。目前完成这两项基础工作，是打通数据血脉、激活AI潜能最直接的“施工图”。

让我们共同努力，夯实数据基石，畅通数据血脉，为物流人工智能的茁壮成长，培育一片肥沃的标准土壤！

谢谢大家！

责任编辑：中物联大数据分会