來源丨中國煤炭報

　　有效降低全社會物流成本背景下，如何讓煤炭物流更加高效暢通？近年來，全行業推動煤炭物流高質量、可持續發展的探索從未止步。

　　“煤炭物流作為煤炭行業發展的關鍵支撐力量，正處于深刻變革與轉型升級的重要階段。”中國煤炭工業協會副會長、物資流通分會會長孫守仁表示。

　　天津大學教授、中國物流學會副會長劉偉華指出，煤炭物流產業鏈涵蓋了從生產設備供應到煤炭開采及加工再到終端使用的整個過程，構成了一個成熟且復雜的系統。這個產業鏈分為上游的生產設備供應、中游的煤炭開采及加工以及下游的運輸和需求三個主要環節。

　　中國煤炭工業協會發布的《2025煤炭行業物資裝備與現代物流產業發展藍皮書》（以下簡稱藍皮書）指出，現代煤炭物流體系正向集約化、智能化方向演進，產業效益逐步提升，煤炭物流服務年平均利潤率為9.2%。

直面問題，未來發展方向明晰

　　孫守仁表示，目前，煤炭物流市場總規模已達1.5萬億元，山東能源集團、開灤集團、濟寧能源集團等大型企業物流產值規模已占據各自產值的“半壁江山”。

　　作為煤炭物流的核心子系統，煤炭運輸在我國能源運輸體系中占據重要地位，并已構建起多方式協同發展、相輔相成的運輸格局。

　　藍皮書指出，2024年，全國鐵路煤炭發運量達28.2億噸，同比增加5600萬噸。其中，大秦線作為我國西煤東運的重要動脈，2024年煤炭運輸量3.9億噸。2024年，我國煤炭公路運輸量約10.73億噸，占全國煤炭運輸總量的22%左右。

　　盡管煤炭物流發展成效顯著，但在安全、高效、綠色、智能等方面仍面臨諸多挑戰。藍皮書指出，當前煤炭物流尚存五方面問題。

　　一是流通成本高，盈利水平下降。煤炭物流鏈條長、重量大、品類復雜，涉及采購、運輸、倉儲、調配等多個環節，固定成本高、運營難度大。近年來，受人工、能源、運費等成本上漲影響，企業物流費用普遍維持在較高水平。中小企業缺乏規模化調度能力，面臨原材料價格波動與供應成本上升的雙重壓力。

　　二是基礎設施短板突出，鐵路專用線利用效率低。煤炭運輸高度依賴鐵路，鐵路專用線是提升運輸直達率、降低綜合成本的核心設施。但當前行業普遍存在基礎設施能力與運行效率雙重不足的局面。一方面，中西部煤炭主產區部分礦區尚未接入鐵路專用線，仍大量依賴公路運輸；另一方面，接入鐵路專用線的礦區，其專用線空車率居高不下。數據顯示，全國多地鐵路專用線返程運力利用率偏低，空車率常年在30%到40%之間。

　　三是上下游協同能力不足，缺乏鏈式響應體系。煤炭物流供應鏈涉及煤炭企業、制造商、供應商、物流商等多個主體，但當前上下游之間多以“合同交付”而非“信息聯動”方式對接，協同能力嚴重不足。當前行業急需構建標準化、可視化、平臺化的協同系統，以提升供應鏈整體韌性與響應速度。

　　四是人才與技術資源不足，基層轉型支撐乏力。煤炭物流體系智能化升級對人才結構提出了更高要求，不僅需要掌握礦用設備工況特性的人才，而且需要具備物流管理、數據建模、平臺運維、系統開發等能力的復合型專業人才。但目前高校和職業院校培養的人才與企業實際需求存在差距，企業內部培訓體系不完善，導致人才供應不足，制約了產業升級。

　　五是市場標準缺失，生態發展基礎薄弱。煤炭物流平臺化推進過程中，統一的數據標準、接口規范、質量控制體系尚未建立，企業在數字化、智能化轉型過程中，面臨技術標準不統一、系統兼容性差等問題。各企業系統“各自為戰”，數據編碼、物資目錄、合同管理等缺乏互認機制，導致系統集成困難、成本上升、效率下降。

　　面對問題和挑戰，中國煤炭工業協會物資流通分會副會長徐亮表示，煤炭物流的未來發展方向是清晰明確的，將圍繞安全物流保障、高效物流建設、綠色物流轉型、智能物流發展四個維度協同推進，以創新為驅動、以協作為基礎、以人才為核心、以綠色發展為目標。

成本重構，提高物流組織化水平

　　去年11月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《有效降低全社會物流成本行動方案》，提出到2027年，社會物流總費用與國內生產總值的比率力爭降至13.5%左右。

　　“從目前的14.1%降至13.5%左右，比率調整對應著約1萬億元的降本空間，其本質是推動物流組織方式革命性升級。”中國礦業大學（北京）管理學院副院長楊洋說，“因此，我們需要突破傳統‘降低運費’思維，著眼供應鏈全流程成本重構。”

　　北京交通大學交通運輸學院物流工程系主任張曉東表示，我國社會物流成本偏高，與產業結構、實物貨運量、地理環境等客觀因素有關，也受組織性、結構性、體制性因素影響。關鍵要解決好我國物流發展不充分、不平衡的問題。重點要優化物流資源配置，打通“公轉鐵”“公轉水”多式聯運堵點、卡點，提高物流與供應鏈的組織化水平。

　　如今，越來越多的業內人士認識到，局部優化無法解決系統性浪費問題。

　　以物流基礎設施建設為例，高速公路、鐵路、港口、物流園區等，能夠在一定程度上降低全社會物流成本，但其作用存在明顯的邊際遞減效應和結構性限制。

　　數據顯示，2000年至2010年，我國每新增1萬公里高速公路，物流成本降低5%。2020年后，我國每新增1萬公里高速公路，物流成本僅降低1%。

　　“當前，我國物流成本與GDP的比值已進入平臺期，單純靠基建，物流成本難以實現大幅下降。”楊洋說，產業結構調整對降低物流成本的作用同樣有限。過度服務業化，甚至會損害物流效率，出現制造業外遷、基礎設施閑置、區域經濟失衡等問題。

　　藍皮書指出，當前我國煤炭物流成本結構為：運輸費用占比55%，倉儲費用占比18%，管理費用占比15%，資金占用占比9%，損耗及其他費用占比3%。

　　“稅費、審批等制度成本，占物流成本的5%到10%。即使制度成本降低20%，對總成本的影響也只有1%到2%。”楊洋說，物流是供應鏈的“執行層”，如果上游（生產計劃）和下游（銷售預測）不協同，再高效的運輸也難降成本。

　　國家發展改革委數據顯示，2024年，我國社會物流總費用與GDP的比值為14.1%，為歷年最低。參考歐美國家，美國社會物流總費用與GDP的年均比值為8%，德國為7.8%，日本為9%。

　　楊洋表示，美國的核心策略為高度市場化和多式聯運，德國的核心策略為工業4.0和供應鏈數字化，日本的核心策略為JIT（準時制）模式和產業集群。基于供應鏈的物流組織方式的優化，是降低全社會物流成本的重要途徑。

　　如何基于供應鏈優化物流組織方式？楊洋表示，要優化產業布局，實現產業集群化，減少跨區域運輸，通過垂直整合，降低原材料物流復雜度。要加強供應鏈協同，如通過共同倉配，讓多個品牌共享倉儲，降低閑置率；如通過動態路由，實現基于實時訂單數據的貨運路線優化。要實現全流程數字化、可視化，用AI算法優化備貨，貨物從工廠到消費者全程可追蹤。要進行體制機制改革，實現鐵路運價市場化、多式聯運“一單制”。

　　張曉東表示，要加強多式聯運、多業聯動、多方協同，打造“通道+樞紐+網絡”的現代物流運行體系。加強聯運組織對接、基礎設施銜接，完善技術裝備標準，聯通信息數據，實現運行模式協同。

技術驅動，智慧物流將成投資風口

　　當前，煤炭物流正從降本增效走向價值重塑。藍皮書指出，現代物流技術體系正加快煤炭物流的智慧化升級。

　　一方面，物聯網與感知技術助力煤礦運輸設備、倉儲設施、作業環境等的全面感知與互聯。另一方面，大數據與人工智能技術賦能煤炭物流路徑優化、倉儲調度、故障預測等核心場景。無人化與自動化運輸技術在露天煤礦和大型煤炭物流園區加快落地，包括無人駕駛礦卡、自動導引車（AGV）、智能皮帶運輸系統等，逐步構建以智能終端、自主協同、多點聯動為特征的現代煤炭物流作業系統。

　　“智慧物流系統正成為下一個投資風口。”孫守仁說。

　　商務部等8部門于今年3月印發的《加快數智供應鏈發展專項行動計劃》提出，到2030年，形成可復制推廣的數智供應鏈建設和發展模式，在重要產業和關鍵領域基本建立深度嵌入、智慧高效、自主可控的數智供應鏈體系，培育100家左右全國數智供應鏈領軍企業，進一步提升我國產業鏈供應鏈韌性和安全水平。

　　北京物資學院物流學院院長姜旭指出，智慧物流主要體現為技術數字化、管理數字化、服務數字化。其中，數字技術包括物聯網技術、大數據技術、智慧系統、人工智能技術等。數字管理主要為運輸管理、倉儲管理。數字服務即提供數字貨運解決方案，打造數字物流服務平臺。

　　楊洋表示，和傳統管理信息化相比，當前以數字化為主要特征的煤炭智慧物流體系在技術深度與集成度、數據價值挖掘、組織模式變革、商業價值延伸等方面存在顯著差異。例如，傳統信息化以單點工具（如財務軟件、倉儲管理系統）為主，煤礦使用獨立的運輸調度系統，與財務系統數據不互通。數據用于報表生成和事后分析，如月度運輸成本統計等，現有管理流程固化。而智慧物流體系強調技術融合，通過“AI算法優化運輸路徑+區塊鏈溯源+物聯網設備監控”形成閉環，通過區塊鏈智能合約自動結算運費，通過共享經濟模式整合社會運力。

　　已有煤炭企業在探索建立煤炭智慧物流體系方面先行一步。在陜西煤業化工集團紅柳林礦業公司，首個工業互聯網架構的智能礦山正在建設，已建成智能主運輸、智能輔助運輸、智能汽車裝車、智能火車裝車等20多個智能應用系統。在淮北礦業集團，智慧物流系統涵蓋運輸監控與物資運輸兩大核心模塊，可實時追蹤礦車位置，井下物資申請、審批、裝運以及車輛回收等各環節全部實現數字化管理。在國家能源集團，物流平臺衍生出新服務，如開展碳資產管理、數據資產標準和評估、綠色產品認證等，不斷提升商業價值。

　　楊洋指出，在數字經濟推進過程中，煤炭物流體系升級面臨多重現實困境，尤其在數據治理、算力國產化、人工智能業務融合三大關鍵領域存在突出矛盾。

　　在數據治理方面，存在數據孤島、數據權屬爭議、數據資產化瓶頸等問題。例如，煤礦、鐵路、港口等主體數據標準不統一，工業互聯網平臺數據整合成本高，大部分煤礦的設備數據未被有效利用，缺乏數據中臺和AI分析能力。

　　在算力國產化方面，國產GPU（通用處理器）存在算力缺口。另外，國產操作系統與國外物流仿真軟件兼容性差，煤礦數字孿生項目被迫采用混合云架構，大大提高了運維成本。

　　在人工智能業務融合方面，90%的煤礦仍保留紙質運單與電子系統并行，雙重操作反而增加了工作量。一些通用人工智能算法在煤炭物流場景“水土不服”，且人工智能投入產出周期長，更多企業決策層傾向于投資短期信息化項目。

　　“從長期來看，對于煤炭物流等關鍵領域，應盡早采用國產算力訓練人工智能模型，避免未來因技術封鎖導致的業務中斷風險。”楊洋建議，只有通過標準先行、生態共建、組織變革三維聯動，才能突破“有數字化無轉型”的怪圈。這既需要企業改變“重硬件、輕算法”的投資邏輯，也依賴政策在數據要素市場、國產化替代等領域的制度創新。