2020 年 9 月，中国政府提出了 2060 年前实现碳中和的目标，此后，这一概念的热度节节攀升。「碳达峰」和「碳中和」也正式写进了 2021 年的《政府工作报告》，成为两会期间最热门的议题。
从目前的排放总量来看，中国已是全球碳排放第一大国。处于经济上升期、排放达峰期的现况让我们必须兼顾能源低碳转型和经济转型，统筹考虑约束碳排放和保持社会经济发展增速需求之间的矛盾。为了实现碳中和目标，各行各业都在为之努力。
为了推动物流业绿色低碳发展，近日，中物联发起物流行业绿色低碳发展行动倡议，邀请相关物流产业上下游企业和机构参与行动。
在举国打响“碳中和”战役、加强生态文明建设的背景下，数据宝将通过国有数据赋能物流产业上下游企业践行绿色发展，助力落实国家2030年前碳达峰、2060年前碳中和战略目标，通过大数据营造绿色物流文化氛围，促进物流业绿色转型升级和高质量发展，从而助力构建现代物流体系并带动上下游企业发展绿色供应链。
在对话国际金融报中，数据宝总裁汤寒林先生与主持人讨论“绿色经济”、“碳中和”与大数据之间的关联中表示：“大数据产业其实一直在为绿色经济赋能。我们所做的近七成场景都在提升企业的运营效率，减少企业无效的碳排放。通过大数据力量帮助传统企业从传统制造走向智能制造，这种的效率提升即在践行对绿色经济支持。”
以物流行业为例，在物流活动中不直接或者间接产生经济效益的环节都可以称为浪费。以“货车空载”来说，空载是运输过程中常见的浪费。造成空载的原因，有市场的供给因素，就是车多货少;也有信息不对称的因素，有运输需求的货主找不到车，有车的车主找不到货源。减少空载，还是得从解决货源信息与运力信息的不对称方面入手，以实现均衡配载。 还有“运输调度”浪费，货物的实际运输路线与理论上的最优路线不同。这不仅会导致时间上的滞后，还会浪费有效资源。在规划物流路线时，理论上的最优运输路线并不一定是最优效率的，必须考虑路况、堵车、不可避免的过路费、运输安全等情况。在服从时效要求的情况下，综合考虑运输成本。
“无意义且不必要的等待”也是需要优化的问题，生产线节奏不稳定，时快时慢，会导致物流等待的现象发生。例如生产节奏过快，会造成某些环节拥挤，影响物流环节，同时给仓库带来压力；而生产节奏过慢则会使人员和设备处于过程时间的等待中。最终影响物流效率。物流中常见的等待现象是车等货，以及货等车;人在等任务，以及任务在等人。时间、资源往往是在等待中浪费掉了。如何解决这些等待的问题，需要应用均衡配载原则的原理。
还有“劳动力调配”、“呆滞库存”、“仓储空间闲置”等问题，这些都是物流浪费，这些物流浪费间接或者直接导致增加碳排放，企业应该改善这种浪费情况，才能保持良性运转，竞争力才会提升。
减少物流浪费，减少碳排放，为物流行业降本增效控风险。数据宝基于直连国家权威机构，推动高速大数据的开放共享，通过对高速大数据的挖掘加工，研发出货车风险评估、货车运力画像等产品，可以应用在物流场景里，帮助网络货运平台更好地掌握车辆运载情况，起到优化物流的作用。高速大数据还能够帮助网络货运平台更好地掌握货车满载、空载、路线等情况，进而优化物流需求，最大限度做好货物和司机的撮合匹配，空载率减少了，路线优化了，效率提高了，碳排量自然也就减少了。
对物流企业而言，合理地运用大数据技术，对企业的管理、客户关系维护、资源配置等方面都将起到积极的作用，使企业决策更加高效与准确，也使整个行业也越来越体现标准化、信息化和智能化的特点。如今，我国物流货运行业被喻为中国经济的一匹“黑马”。之前的“黑”在于高速增长的业务量，而今后要继续保持就需融入更多科技元素，坚持智慧物流的发展。
长期以来，数据宝一直践行数据为核心，安全为后盾，助力企业降本增效为目标的发展道路，并将坚持用数据助力物流行业信息化，打破“信息孤岛”，共同挖掘数据背后的价值，为物流行业提供更规范的信用体系，共创更智慧、更高效、更安全的绿色物流新生态。 未来，数据宝将紧跟产业步伐和时代要求，充分利用大数据、云计算、人工智能等新兴技术，促进自身产品与服务创新发展的同时，践行自身的企业责任，为我国物流货运行业的转型升级、智慧物流、绿色物流的发展贡献自己的力量！
( 深圳市绿色低碳科技促进会 www.szdt.com ) |
