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學者們分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、技術標準不夠統一、經營主體各自為戰、信息共享難以推行、運輸組織方式陳舊等。但究其本源，就是傳統的管理方式導致物流企業在多式聯運的運行體制機制上存在沖突。

 

美國鐵路曾因貨運上下游經營主體分離的問題經歷了長達50年的衰落，1970年其破產線路的里程甚至達到當時鐵路總里程的21%。直到1991年，美國出臺了《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為美國鐵路的第一大收入來源。

 

而在我國，由于歷史原因，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制障礙，更難在短期內實現經營主體的融合統一，盡管中遠海運和招商局（中外運）等船公司憑借規模優勢并購了眾多國內和國際的港口，但離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還比較大。

 

當物流服務橫跨多個經營主體時，“一票到底”模式就很難實現。因為，當物流過程的責權利分離時，各經營主體都不愿意為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臺難以實施，恰恰讓各經營主體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，國務院就出臺了《促進大數據發展行動綱要》；2016年12月，工信部又出臺了《大數據產業發展規劃（2016-2020年）》，在國家層面持續推動大數據技術創新，特別是在政務信息上，以數據集中和共享為途徑，打通信息壁壘，形成了覆蓋全國、統籌利用、統一接入的數據共享大平臺，但也僅僅在政務信息共享上取得了一定的突破。

 

物流體系也越來越依賴大數據，通過物流數據的相關性來突破認知極限，實現大數據的收集、傳輸、存儲、計算、展示、擴展、重組和再利用，形成物流企業的數字資產。目前，亞馬遜物流的云計算平臺AWS配送周期可以縮短到1小時至48小時；菜鳥網絡有效地支持了淘寶和天貓電商平臺的快速配送以及“雙11”購物節“以儲代運”的前置倉模式；京東物流則通過基于大數據的青龍系統支持智慧物流的遞進升級。

 

然而，物流大數據并未讓物流企業間的縱向合作與橫向聯盟更為順暢、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始在“數據接口”的問題上“互懟”；6月下旬，因沃爾瑪私下要求供應商停止使用AWS平臺，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凌行為。

 

數據已經成為新的生產要素，它不僅是基礎性資源和戰略性資源，更是重要的生產力，而且數據資源可以形成能“場景變現”的數據資產，特別是在“以消費者為中心”的時代，與客戶相關的數據資產才是場景變現的核心價值。而從數據資產到場景變現的巨大期望，導致不同經營主體間的激烈博弈，例如運滿滿就曾以貨車幫使用網絡爬蟲軟件非法侵入運滿滿計算機系統為名義，將貨車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，也很少有商業企業愿意將具有商業價值的自有數據資源拱手讓出。以互聯網社交平臺為例，與盛行歐美的Facebook相似的人人網，在中國只能流行于沒有太多隱私的校園；而微信的月活躍數已經達到9.80億人，這是因為微信倡導“熟人才社交”，對外人隔離的保密屬性讓其在中國得以流行。

 

因此，在數據共享之前，不僅僅要確認數據安全，還需要一個實現數據保密的過程。藥品全程冷鏈物流的成功就得益于“雙盲物流”，即貨物數據與物流大數據的有效隔離。

 

鐵路總公司、中遠海運等諸多企業乃至行業機構都在試圖建立統一的數據共享平臺，整合對方的數據，即讓其他企業數據放在自己控制的信息平臺上共享，但按這種思路開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中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的保密性需要，直接植入到物流及供應鏈的大數據中。也就是說，每一個物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，而關于貨物及原始客戶及其他大數據，對于該運營者來說，只是一個數據黑箱而已。這樣，供應鏈全流程上的多個運營主體即可充分享受到大數據共享的運營便利，實現“一票到底”，又不用擔憂自身獲取的資源數據演變為其他企業場景變現的數據資源。

 

欲速則不達，對物流業來說，成功的數據共享需要先有有效的數據保密技術支持才行。