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长安大学运输工程大数据管理与应用系主任付鑫:大数据视角下疫情影响


日期:2021-04-25
来源:中交协物流技术装备委
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长安大学运输工程大数据管理与应用系主任付鑫

(以下内容来源现场速记稿)

长安大学付鑫主任:

各位领导,非常高兴有机会和大家交流,可能今天我演讲的主题应该是所有的演讲当中距离产业界最远的,但是我看了一下我应该是唯一一个来自于学校的。学校参加行业的会本来是比较少的,但是为什么要分享,是因为去年我们跟交通部写的报告:公路货运受到新冠疫情的影响以及在复工复产中的作用。沿着这个报告,尤其是后疫情时代的相关东西,上午的会议很多领导和嘉宾提到了大数据人工智能在物流领域的作用,我分享的就是这个例子。

一共四个方面,第一个方面,我们的疫情到底是什么程度,第二个是疫情对公路货运从去年12个月时间轴来看的话,从行业角度来说发生了什么,第三是公路货运做了什么贡献,第四个是疫情常态化会过得更好还是更艰难的问题。这种常态下,我们是什么样子,作为企业速度的问题。

第一个防疫态势,这个图是昨天晚上截的不需要看很多数字,光看点的多数和大小就看出来了。右下角黄颜色也非常值得大家关注,是每天的病例数量,从去年1月份到现在将近快400天的时间。如果放大图看,由于我们的差异化防控政策导致全球态势出现非常严重的失衡。所以在这种失衡下,疫情防控下我们自己能解决内忧的时候,没必须完全解决外患。

其实全球的差别策略,对我们影响是非常大的,中国控制得好不好,对各行各业的影响不能光看中国自己。这三个图也是最新的,这里面有一个非常重要的事情,看刚才的时间。如果看现在的图,北美和英国病例数都在大幅下降。疫苗不是治疗的药物,所以我刚才举手的时候特意响应一个主题,我想的了我们的流感,我们的流感疫苗只能对应其中的四五种,新冠疫情也是这样。

作为中国来说,我们确实采取了全世界独一无二的事情,尤其是去年年底开了表彰大会,用了2个月左右的时间基本上全部结束了这场全国性战争,用了3个月时间解决了局部问题。但是大流行后的反复中谈到了很多内容,比如说应对公共卫生事件,应急物资保障和城乡治理体系,这些离我们的物流城配非常近。

当然我们在疫情当中也确实出现了很多新的技术,各位可能可以看到右下角我们用了大概一年多的东西,现在每个人手机有了。大数据这个事情,如果放到疫情物流这么一个背景下,我特意用红色的框,从武汉出现病例开始,很早的时候大数据已经介入了。所以我们的后疫情时代会变得更好还是更坏,我是非常乐观的态度,大数据的应用对行业来讲也是一样的,后面我会讲到冷链问题。

我们的大数据在运输、物资、追踪等方面,都做了很多贡献,以上是疫情发展的背景。

第二个方面是疫情对公路货运的影响,我们知道公路现在有个非常重要的职能,我们的地区间联系的纽带末端全部是靠公路完成的。我们所处的位置可以说是承上启下的位置。当然,如果我们把所有的活动行为全部都用大数据还原到中国国土空间上的时候,当然这两个图,一个是腾讯一个新浪做的,是基于人的活动。当然这两个企业在防疫中发挥了非常大的作用。这是客运的,那货运呢?

这是我们学校团队使用的数据,大家都是从业者,这个平台大家都在上传数据,所有货运数据目前基本上能够都到一个大数据平台上发现一些原来数据没有汇总之前看不到的东西。所以我们有一个观点,货车反应了货运,货运反应了物流,物流反应的是经济。

总体上有个时间划分,大家可以看一下左边是最终国土疫情的分布情况,这个和刚才的图不一样,和美国相比我们肯定基本没有。但如果把的病例放到我们自己国家状况,差别还是很大。这个其中看下,如果看构想数据,2019年和2020年,公路货运总规模到底是什么样,4月和5月的时候,黄色超过了蓝色,大家是从业者应该感觉到了。但是如果我们从整个全国的详细的以天为单位看一下,两个完全不同的图,蓝色是2019年,黄色是2020年的,2020年的爬升速度基本是相似的,但是湖北显著延迟了。当然我们算了很多精确数字,72天,基本上是72天,这个行业就恢复到了去年同期水平。节后22天损失最大,超过了22%,节后50天内湖北车辆活跃率大概是5%,全国基本恢复正常。后面四月到4月20号基本是10%以下,这是非常强势的控制手段。

我们能走出这样的曲线,而且没有任何波动,我们的防控手段是非常显著。下一个问题如果把货运流量划分到全国各个显示,蓝线的还没恢复流量,红线是已经超过去年同期,这个很重要,到5月的时候已经超过了同期水平。从这个角度来讲,我们的整个管控策略和我们的疫情发展以及货运行业自身变化反应了一个事实:货运行业非常敏感。这是我们说的这方面的东西,当然这个效果可能不是特别的清楚。左边是2019年1、2、3月和2020年4、5月份,货运领域我们看出来相当敏感。

这里面其实也又出现新的状况,由于我们的大量管控策略,车速有明显的提升,大家可以看到2020年比2019年快很多,因为路上车少,所以速度快了很多。去年一段时间实现了高速公路免费,平时高速公路只占40.5%上升到了67.5%,但是恢复收费政策又迅速掉下来。我们当时特别关注,货运行业对政策的敏感度是什么样,5月6、5月7号是断崖式下跌,已经走了半年的高速公路,会不会留下来。结果发现还是回归到原来的方式,我们原来讲后疫情时代看会不会有很多东西改变,但是从基础的行业可以看到很多东西,可以联想到其它的行业、生活中的做法。

第三个方面,货运公路在复工复产的作用,我们对比了行驶里程和复工情况,我们可以看到疫情期间,运营里程平常是30公里,复工过程中,这是30%左右,非常高,后面有其它行业的对比。另外一个事情,回到地区,这个图关心的还是湖北,疫情期间,2019年的湖北车辆异地活跃度是蓝色,黄线是湖北的外地车辆,疫情期间湖北在外地运营的基本没有,但是省内也停下来,省外也停下来,我们是靠什么撑过了疫情?这个图是,当然疫情期间湖北省外生的比重,直接到70%,也就是湖北5个月的时间里,大量的运输基本是靠外省完成的。

这些事实确定一个事情,我们全国的货运相互之间也是非常敏感的。我们也通过还愿了大数据还愿了哪些省份是主要的救援省份,这是关于复工复产的作用。另外我们的主干道作用,我们原来想象的是如果武汉封城,高速公路是不是会断开,后来我们看到不是的,货运流量占到全国流量的28%,也就是我们的路网依然发挥重要的作用,将近28%的比例。单通道占全国的5%。这么重要的节点出了问题,但高速公路还发挥重要的作用,这是这方面。公路在疫情复工复产的作用。

第四是一些反思,大考过后做什么。刚才的很多数据反应一个现实,我们的货运行业非常敏感,但是20天左右基本波及到了整个国家的运输网络,50天基本恢复正常,那大家可以看右边,4月15号的时候,我们的公路货运恢复到去年同期了,相比之下,公路货运比其它的很多行业韧性非常的强,这是同比数字。下面是什么,这次的将近一年多疫情当中,我们反思或得到了什么,就我讲的这个,大数据已经成为重要的能够参与促进行业发展、提高治理能力的重要抓手。

我为大家举个例子,左下角是一张地形图,当然是美国的,其实中国也很容易做出这个图。如果仔细观察红色的,会发现很容易看到卡车池、仓配中心、维修,甚至不需要看到高清影响,只要看到形态就知道这个地方的货运水平怎么样。过去三年里我们一直跟交通部做行业检测的分析,其实用到了很多这样的社会。或一个省或一个企业,不光看到生产的事情,也能看到背后的一些事情。

去年下半年还有一个很重要的事情是冷链的问题,我们知道,去年下半年密集出现国外流进来的冷冻货物,我们反应很快,放了全国冷链运输示意图,哪些是重点线路,同时我们基于冷链图快速的和各个新闻匹配。但匹配完后我们的反思是什么,举个例子,左边是天津港流入流出的货运车辆血管图,大家发现可以跑很远。但是我们同时评估了所有的中国沿海港口到不同的圈层城市需要的时间。

依据这样的做法我们可以准确或基本准确的评估每一波冷链运输问题产生问题后有可能波及的节点有哪些。所以光有这个图还不行,我们还要有右边的图才可以结合大数据,对冷链来讲设计冷链防疫策略。当然后面交通部做了更详细的事情,跟踪到货物、跟踪到车。

最后一个问题,如何去建立企业的抗风险,我们经常说的话叫韧性,如果抗风险和抗打击,国外有非常多研究。这里面有个问题,刚才提到了,去年4到5月的时候超过了去年同期,去年上半年卡车的商用车销量是井喷式,我们正在编写2020年全年回顾蓝皮书,预计明年发行。怎么样评估一个产业,冷链也是供应链产业体系,它的供给效率是什么样的,它有多大抗风险能力,多大情况下抗打击,A线路断了我们有B线路,还有运输网络有多少可联通的程度,这些都是我们要关心的。

基于这个我们做了一个示例,依据平台上不同的类型,冷链的、普货的,这些唱白脸2019年、2020年上半年和2020年下半年表现如何,这几个图怎么看,通俗的看,如果每个图里面的形状基本一致就说明受打击比较小,如果三个时间段的形状差别比较大,就说明受到非常大的影响。所以我们说供应链体系受疫情影响怎么样,其实每个产业体系都不一样的,时间关系不一个一个讲。

以上就是我想今天分享的内容,可能与我们的很多装备技术主题不是特别相关,但希望用这样子例子告诉大家可以用大数据做很多事情,希望给大家参考,谢谢各位。