齐向春

QI Xiang-chun

（中国铁道科学研究院集团有限公司 科学技术信息研究所，北京 100081）

(Scientific & Technical Information Research Institute，China Academy of Railway Sciences Corporation Limited，Beijing 100081，China)

铁路 2017 年接取送达量为 1.25 亿 t，约占铁路货场到发量的 21%。在业务实际运作中，铁路接取送达运力的 94% 是通过线下整合实现的，该种方式整合效率较低，而且不方便可视化调度和网络化管理。为了降低铁路投资成本和风险，通过采用“互联网+”的思路，整合社会分散物流资源，打造铁路物流车货匹配平台。2017 年 8 月 7 日，国务院办公厅印发《关于进一步推进物流降本增效推进实体经济发展的意见》(国办发 [2017] 73 号)[1]明确提出加快物流信息平台建设，通过“互联网+”车货匹配打造物流资源整合信息平台，实现物流供需信息实时共享和智能匹配；2017 年 10 月 5 日，国务院办公厅印发《关于积极推进供应链创新与应用的指导意见》(国办发 [2017] 84 号)[2]指出，供应链是以客户需求为导向，以资源整合为手段，实现产、运、仓、配一体化运作的新型流通模式；铁路作为综合交通体系的骨干，传统的“站到站”干线运输模式已不适应新形势下物流服务需求。2017 年 11 月 20日，国家发展和改革委员会印发《铁路“十三五”发展规划》(发改基础 [2017] 1996 号)[3]指出铁路“最后一公里”集疏体系仍然存在短板，限制铁路物流发展。在此背景下，依托“互联网+”国家行动计划，采用供应链的管理理念，打造铁路物流车货匹配平台，弥补铁路物流两端接取资源短板，提升铁路物流一体化服务能力。全球第七的物流企业。罗宾逊公司依托其强大的信息平台，整合了 6.3 万家承运商和 4.6 万家货主企业[4]，该平台主要包括承运商端的 TMS 及货主端的Navisphere 两大核心信息系统。货主通过 Navisphere系统进行注册并提报需求，包括价格、服务、车型、时限等，Navisphere 通过利用 API 技术对资源进行分类和管理，并为货主推荐多种供应链解决方案；与此同时，通过 Navisphere 与 TMS 无缝对接，使货主的需求迅速真实地反馈给被选择的承运商，承运商依靠 TMS 系统将订单需求转换为优化的运输执行计划，货主不仅可以实现全程透明化，还可以通过 TMS 系统实现电子化、自动化，实现各种显性和隐性的费用节省。美国罗宾逊物流信息平台运作模式如图1 所示。

图1 美国罗宾逊物流信息平台运作模式Fig.1 The operation mode of American Robinson logistics information platform

1 国内外物流车货匹配平台现状

目前国内外多家社会物流企业建立了车货匹配平台，整合海量货物资源和车辆资源，截至 2017年底，车货匹配平台型企业接近 50 家，典型代表有美国罗宾逊全球物流有限公司 (以下简称“罗宾逊公司”) 和上海卡行天下供应链管理有限公司 (以下简称“上海卡行天下”)。为此，借鉴社会物流平台企业发展经验，结合我国铁路物流信息化建设现状，提出我国铁路物流车货匹配平台建设思路。

（1）美国罗宾逊物流信息平台。罗宾逊公司于1905 年在美国明尼苏达州成立，目前是全美第一、

（2）上海卡行天下物流交易平台。上海卡行天下成立于 2010 年，通过卡行天下物流交易平台整合众多小微专线物流公司，建设覆盖全国的公路集约化运输网络，打造线上线下深度融合的无车承运商。目前该平台提供全程物流、采购、信息、金融等服务。卡行物流交易平台在运营过程中形成了信息化、产品化、标准化的成功发展模式，信息化是指平台提供统一的智能信息系统，统一结算体系，打通各个运输成员的信息流与资金流；产品化是指平台与成员打造的服务产品“直通车”，整合资源的价格更具优势；标准化是指平台统一的服务标准，在每个节点量化后，导入信息系统自动执行跟踪统计并作为考核依据。卡行天下物流交易平台运作模式如图2 所示。

2 铁路物流车货匹配平台设计

2.1 建设思路

借鉴美国罗宾逊公司、上海卡行天下等国内外典型车货匹配平台企业，在资源整合、智能撮合、方案设计、大数据分析等方面的成功运营经验，发挥铁路货源、路网和信誉等优势，建设铁路物流车货匹配平台。铁路物流车货匹配平台利用现代信息技术整合社会零散资源，打造海量运力资源池；利用供需撮合技术高效匹配车货信息，破解物流供需信息不对称问题，提高资源利用效率；利用需求传递技术设计供应链解决方案，优化供应链运作环节。

图2 卡行天下物流交易平台运作模式Fig.2 The operation mode of Shanghai KXTX logistics trading platform

（1）近期依托铁路内部货源，建成面向铁路接取送达业务找车平台。针对铁路物流两端运力不足，铁路既有货运信息系统不具备资源整合、车货匹配功能的问题，联合铁路相关企业建设铁路接取送达找车平台，近期建设运力资源管理、物流服务交易、物流服务过程管理 3 大功能，运力资源管理主要实现对整合运力的标准化管理和统一化调度，物流服务交易主要实现货源信息实时发布、客户需求及时响应、需求订单标准化处理等，物流服务过程管理主要实现货物在途信息盯控、客户信息反馈及服务评价。

（2）中期向社会货源开放，建成面向多式联运业务的物流供需交易平台。在铁路接取送达找车平台基础上，进一步向社会货源全面开放，增加车货智能匹配、订单追踪服务、支付结算服务等功能。车货智能匹配主要解决多网点、多区域车货匹配问题，设计车主竞价、平台指派、车主抢单等功能；订单追踪功能解决货物在途信息可视化查询的问题，设计订单追踪、异常报警等功能；支付结算功能解决客户多样化结算和多渠道融资的问题，设计在线支付、物流保险、垫付运费等功能。

（3）远期向物流金融、商贸拓展，建成面向综合物流业务的大数据服务平台。远期铁路物流车货匹配平台应向金融化、商贸化方向拓展，打造综合物流大数据服务平台。联合相关政府部门提供诚信评价服务，通过大数据分析技术为客户提供综合物流方案推荐服务，最后为客户提供物流金融和商贸交易等服务。

为了充分利用铁路货源足、信用好、风险低的优势，借鉴社会企业车货匹配平台成功发展经验，建设铁路物流车货匹配平台，带动社会车、货资源逐步向平台聚集，在弥补铁路接取送达服务短板的同时，提升铁路全链条服务能力。

2.2 平台功能定位

铁路物流车货匹配平台是为了打通铁路多式联运全程物流服务链，利用现代信息技术和智能技术，主要解决铁路货源与社会车源之间的信息不对称问题，实现降低铁路全程物流成本、提高保障时效、提升服务质量的目的，进而推动我国物流体系降本增效。铁路长期形成的“站到站”干线运输组织模式，导致客户需要分段对接多个承运主体，不仅操作复杂、拼接成本高，而且由于承运商间运作标准、装备设施差异较大，降低了全程服务质量。铁路物流车货匹配平台通过整合社会零散资源，打造海量运力资源池；利用供需撮合技术高效匹配车货信息，破解物流供需信息不对称问题，提高资源利用效率；利用需求传递技术设计供应链解决方案，优化供应链运作环节，降低社会物流成本。铁路车货匹配平台一方面纵向拓展铁路物流全程服务链条，另一方面横向实现铁路与其他运输方式的融合发展，进而推动铁路供应链管理体系发展。

2.3 功能模块设计

借鉴社会车货匹配信息平台企业的运营经验，结合铁路物流车货匹配平台的功能定位，设计由运力资源整合、物流交易撮合、智能物流服务 3 大模块组成的铁路物流车货匹配信息服务平台，铁路车货匹配物流信息平台功能模块如图3 所示。

（1）运力资源整合模块。运力资源整合模块主要解决整合路内外零散运力资源的问题，整合对象涉及公路、航空、水运、铁路等，以运力资源整合为主，向仓储、装卸、设备等资源延伸，设计的关键是掌握运力资源动态管理与实时更新技术。在具体资源整合时，应结合铁路物流资源的特征分步整合，首先解决铁路在两端接取送达、节点仓储等领域存在明显的资源短板，采用信息网络整合模式优先整合接取运力资源；其次随着铁路物流基地的逐步建成，采用平台积聚模式整合社会仓储、设备资源；最后随着铁路混合所有制改革的实施，铁路投资与运营市场将逐步向社会开放，铁路可以采用资本互动模式，吸引外部资本入路。

（2）物流交易撮合模块。物流交易模块包括供需交易撮合模块和智能订单子模块，其中供需交易撮合主要解决物流供需信息的提报、审核、发布及智能匹配，在智能匹配时应采用车主竞价、车主抢单和平台指派的混合模式，设计的关键技术是掌握多对多模式下供需信息的智能匹配算法；智能订单管理主要解决订单动态追踪和实时监控问题[5]，设计的关键是通过对订单所在车辆轨迹进行追踪，掌握订单异常报警技术。

（3）智能物流服务模块。智能物流服务模块包括物流方案设计、物流金融服务、用户评价管理和辅助决策等子模块，其中物流方案设计主要解决客户需求模块处理、结构化分解和物流解决方案生成，设计的关键技术是智能化的多目标物流方案设计算法；物流金融服务主要解决在线支付、保险服务，以及个性化的物流金融增值服务的问题，设计的关键技术是构建与银行、证券、保险等金融机交易接口；用户评价管理主要解决司机骗货、货主随意取消订单的问题，设计的关键是构建完善的评价考核体系；辅助决策主要需要实现市场需求调查与监测、物流信息跟踪等功能。

图3 铁路车货匹配物流信息平台功能模块Fig.3 The function modules of railway shipper-carrier matching and logistics information platforms

2.4 逻辑架构布置

平台逻辑架构的优劣性决定平台运转效率和后期延展性，在总体架构设计时，重点设计前期开发模块，合理预留未来拓展模块[6]。从系统组成来看，铁路物流车货匹配平台由核心系统、中间系统、外部系统组成，其中核心系统包括铁路物流车货信息搜索系统、发货人 APP、收货人 APP 和司机APP，中间系统包括统一物流订单接口、统一物流运单接口，外部系统包括中国铁路 95306 网、铁路接取送达系统、物流企业运力系统、仓储系统等。从交互关系来看，铁路物流车货匹配平台以车货信息搜索系统为核心，同时兼容抢单、指派、竞价 3种车货匹配模式，通过统一物流订单接口实现与货主生产系统对接，通过统一物流运单接口实现与承运商生产系统对接。从平台角色来看，铁路物流车货匹配平台主要包括发货人、承运商、收货人等。铁路物流车货匹配平台总体逻辑架构如图4 所示。

图4 铁路物流车货匹配平台总体逻辑架构Fig.4 The overall logic structure of railway shipper-carrier matching and logistics information platforms

2.5 平台建设关键技术

掌握车货匹配平台开发的关键技术是铁路提升货运信息化水平的关键，是保障平台生命力和竞争活力的决定性因素，通过从货源保障、供需撮合、服务质量评价 3 个方面，探讨铁路物流车货匹配平台建设关键技术。

（1）货源保障技术。获得稳定的货源保障，是建设铁路物流车货匹配平台的基本前提。据统计2015 年上线的车货匹配 APP 超过 300 个，而近 2 年尚在运营的不足 30 家，主要原因是大部分平台缺乏稳定的货源支撑。铁路发展车货匹配业务应利用好铁路货源足、信誉好的优势。

（2）智能供需撮合技术。掌握智能供需匹配算法，是建设铁路物流车货匹配平台的技术支撑。铁路物流车货匹配平台需兼容运行车主抢单、平台指派和车主竞价 3 种匹配模式，每种模式具有复杂的匹配策略和撮合环节。以车主抢单模式为例，车主与货主之间为多对多的匹配关系，每个订单从信息发布至交易完成，需要经历 14 个撮合环节[7-8]，在每个撮合环节中双方均有可能出现终止交易的行为，交易终止后订单将从自动循环下一个匹配流程。设计科学的匹配策略和合理撮合环节，可以提高平台运行效率、减少客户等待时间。在掌握供需资源智能匹配算法的基础上，还需要解决供需资源信息标准化、诚信体系建设等关键技术。

（3）服务质量评价技术。奖惩机制能促使承运商主动改进服务质量，有效保障平台的良性发展和竞争活力。基于承运商的关键监控指标，按照分级管理思路，引进赠送积分、提升承运级别、增加业务量等奖励措施，以及降低承运级别、扣减业务量、取消承运资格等惩罚措施，构建优胜劣汰的奖惩机制，实现对承运商的动态考核与管理。同时，建立统一认证的货主诚信度监管体系，有效解决货主随意取消订单等现象。

3 结束语

依托“互联网+”国家行动计划，整合线下物流资源，打造线上线下联动发展、多交通方式融合发展的物流车货匹配平台，是铁路提升服务质量的有效途径。铁路物流车货匹配平台不仅能够合理整合社会零散运力资源和分散货源，同时也能够打通铁路多式联运全程物流服务链，有效解决铁路货源与社会车源之间的信息不对称问题。按照平台功能模块和逻辑架构设计方案，以及平台建设关键技术，目前已开发了铁路物流车货匹配平台 V1.0 系统，初步实现了需求提报、货源发布和供需交易撮合等基本服务，将来将依托中国铁路 95306 网，更好地完善平台功能。

[1] 国务院办公厅. 关于进一步推进物流降本增效推进实体经济发展的意见 (国办发 [2017] 73 号) [EB/OL]. (2017-08-07)[2018-03-19]. http∶//www.gov.cn/zhengce/content/2017-08/17/content_5218207.htm.

[2] 国务院办公厅. 关于积极推进供应链创新与应用的指导意见 (国办发 [2017] 84 号) [EB/OL]. (2017-10-13) [2018-03-19]. http∶//www.gov.cn/zhengce/content/2017-10/13/content_5231524.htm.

[3] 国家发展与改革委员会. 关于印发《铁路“十三五”发展规划》的通知 (发改基础 [2017] 1996 号) [EB/OL]. (2017-11-20)[2018-03-19]. http∶//www.ndrc.gov.cn/gzdt/201711/t20171124_867822.html.

[4] 丁小东，刘启钢，王 言，等. 铁路物流车货匹配信息平台竞价博弈研究[J]. 铁道货运，2017，35(12)：15-17.DING Xiao-dong，LIU Qi-gang，WANG Yan，et al. Research on the Railway Logistics Wagon and Goods Matching Platform based on Bidding Mode[J]. Railway Freight Transport，2017，35(12)：15-17.

[5] 牟向伟，陈 燕，高书娟，等. 基于改进量子进化算法的车货供需匹配方法研究[J]. 中国管理科学，2016，24(12)：166-176.MU Xiang-wei，CHEN Yan，GAO Shu-juan，et al. Vehicleand Cargo Matching Method based on Improved Quantum Evolutionary Algorithm[J]. Chinese Journal of Management Science，2016，24(12)：166-176.

[6] 艾文凯. 铁路现代物流发展对策探讨[J]. 铁道运输与经济，2017，39(10)：17-20.AI Wen-kai. Tentative Study on the Solutions for Modern Railway Logistics[J]. Railway Transport and Economy，2017，39(10)：17-20.

[7] XU Xiao-feng，ZHANG Wei，LI Ning，et al. Abi-level Programming Model of Resource Matching for Collaborative Logistics Networkin Supply Uncertainty Environment[J].Journal of the Franklin Institute，2015，352 (9)：3873-3884.

[8] WANG Ling，LI Ling-po. An effective hybrid quantuminspired evolutionary algorithm for Parameter Estimation of Chaotic Systems[J]. Expert Systems with Applications，2010，37(2)：1279-1285.