冯雷公开谈网络货运数据价值

8月14日上午，2026（第十八届）物流与供应链数字化发展大会在安徽省合肥市如期举行。合肥维天运通信息科技股份有限公司董事长冯雷出席全体大会，并发表《网络货运的数据价值》的主题演讲。

目前，网络货运行业的监管思路早已全面转向数据监管。我对比研究了两版网络货运管理办法，发现新规中对数据价值、数据监管的定位和权重大幅提升。2026年《网络货运承运平台经营管理办法》以数据为监管的必选依据，要求涉税资料（运单/结算/轨迹等）留存不少于10年，同步税务部门，同时以“全流程线上化”+“交通+税务”数据联动，实现穿透式监管抓手。值得重点关注的是，现行网络货运管理办法由交通运输部、国家税务总局联合发布，这也明确释放出强烈信号：行业监管不仅聚焦运输合规，更深度融入了以数治税的监管逻辑。同时，国务院此前明确出台平台交易数据、涉税数据报送相关要求，标志着数据监管、数字合规已经成为全社会、全行业的统一共识，业务数据成为监管的重要依据，高质量数据是“以数治税”转向的基石。

网络货运作为标准化、规范化的数字化行业，已然走在数字化管理转型的前列。在物流行业数字化变革中，数据已经成为网络货运行业最最具价值的资产成果。

首先，验证业务的真实性，靠的就是数据。2026版办法新增“不得虚构运输交易”、“车证一致、人证一致”的监管要求，指出数据合规上传是验证业务真实性的唯一标准，也是“反向开票”、“以数治税”落地的前置条件；其次，基于穿透式监管而言，数据即为载体。办法要求全量、全要素数据上报，覆盖全链路业务环节，数据越规范完整，合规企业的发展空间越充足；最后，行业转型同样离不开数据基础。2019版办法提出“规模化、集约化运输生产”，而2026版办法更进一步，要求“资质合规、运营可控、税务合规、权益保障”，这四个目标全部依赖数据驱动实现。

十余年来，平台数据逐渐成为网络货运行业发展的核心优势。当前，交通部门和税务部门两大核心监管体系均以平台真实业务数据为核心监管依据。基于此，我们可以清晰地看到，我国社会治理、行业监管正在逐步向实质化统一监管方向高速转型。

网络货运天然符合“实时、全量、多维”的监管要求，从底层支撑“能监管、管得住”。网络货运依托实时数据支撑，平台可天然串接全作业场景，数据随业务流程即时产生；平台拥有全量数据支持，可满足行业全量数据上传要求，覆盖完整业务链路；同时，网络货运可赋能多维共享应用，平台可实现交通部门监管数据、平台企业业务数据、银行资金数据的多源交叉验证，保障数据流通风险规避与使用安全。

回望行业转型的起点，2013年是路歌转型入局的关键节点，也是行业监管变革的起步阶段。彼时，路歌从传统软件研发转型平台运营，首次深度接触货运行业税收监管的核心问题。此前，交通运输行业监管实行多证合一审核模式，对企业场地、运输车辆、业务合同、行车单据等资料进行形式化核验。随着增值税制度全面落地，此类监管无法满足业务、票据、数据、资金全链条真实统一，基于此，实质化监管模式成为行业发展的必然趋势，而这一监管模式的核心支撑，正是真实、完整、连续的业务数据。

2022年，安徽省搭建网络货运服务平台，路歌成为第一家上线的企业，将业务全流程数据上传至服务平台，配合推动政府部门实现数字化监管。随着监管实践的落地，数据造假成本大幅抬高，造假破绽易暴露，监管查验成本显著降低，同时，路歌结合人工智能算法实现智能监管，进一步压缩监管成本、提升监管效率。

立足数字化发展维度，行业数字化建设也在经历迭代升级，数字化发展已经迈入全新阶段，从人工赋能的数字化，转向数据累积驱动的人工智能行业赋能。

人工智能应用的本质是从数据中获取知识，网络货运持续积累的高质量数据集，蕴含着对企业运营优化、供应链效率提升极具价值的行业知识，是AI落地的重要资产。若企业AI转型落地困难，往往意味着数据质量不足、应用思路存在偏差。网络货运行业十余年沉淀的全场景业务数据，为AI落地应用提供了得天独厚的基础。当前，绝大多数网络货运企业都已布局AI战略，但战略落地效果参差不齐。企业AI转型能否成功落地，核心取决于是否拥有高质量数据集。只有基于高质量数据集，企业才能提炼出专属的业务知识，搭建适配自身业务的AI模型和智能运行体系，真正实现AI搭建落地成效，驱动企业数字化、智能化升级。

结合路歌自身的实践，我具体分享一下我们的AI落地应用思路与成果。从行业规范层面来看，《网络货运承运平台经营管理办法》及网络货运平台A级企业评估标准，均是以业务场景为核心开展评定与验收。但对企业发展而言，行业规范只是经营底线，企业服务客户的过程中不能局限于合规底线，必须依托全场景业务布局，为客户创造真实价值。

多年来，路歌持续打造全链路数字货运平台，业务场景全面覆盖货运行业从订单计划到货物交付的全流程，细分出十余类大类场景、二十余项细分场景。不同于传统软件服务局限于单一企业内部运营，货运行业的数字化场景贯穿多个运营主体与操作人员，承运环节更是依托社会个体车主完成，场景分散、主体多元是行业最大特点，这也是传统TMS系统无法适配道路运输行业发展的核心原因。

针对行业场景分散、主体多元化的痛点，路歌通过平台进行整体协调，贯穿全场景、全角色运营模式，依托数字化流程、平台专属服务、AI智能工具等体系，打通全链条业务闭环。平台运行过程中产生的海量数据及履约结果，以及通过履约结果对数据进行的高质量数据集标注，全部纳入AI智能体系，沉淀为入驻平台企业的专属业务知识。基于企业专属知识，路歌培育出多场景AI专家团、数字人员工，AI专家团依托落地企业人工支持兜底，结合一线人员作业习惯、经验知识、运营偏好，实现人机协同、精准落地，形成了一套成熟AI运营体系。

路歌从2023年初组建AI专项团队，全面布局智能化升级，目前相关AI解决方案已在数百个项目中落地推广、迭代优化。为了让大家更直观地理解AI赋能行业、规避风险的核心价值，我结合近期真实案例和大家分享，直面平台运营短板，复盘行业共性问题。此前，我们平台发生一起高价值货物运输纠纷案件，平台合作客户的一线操作人员，在作业过程中通过市场渠道对接了一名中间商，该中间商并非真实司机，而是行业诈骗人员。该中间商对接货源后，又在网络平台发布运输信息，招募真实司机承接运输业务，形成了“中间商造假、司机真实、车辆真实”的异常业务链条。运输途中，中间商私自变更运输指令、篡改收货信息，将两车高价值镍铁货物私自倒卖，涉案价值超200万元。事后我们深度复盘案件瑕疵，发现真实承运司机对应车辆早已在我们平台完成注册备案，运单生成时，系统可直接弹出真实的司机及车辆备案信息，无需二次核验。但一线操作人员因人为疏忽、流程偷懒，未按照平台规范完成现场信息核验，全程沿用中间商提供的虚假联系方式，未对接真实司机，最终导致诈骗事件发生。

基于此案件，我们总结出平台面临的虚假信息风险、安全意识风险、在途异常风险等多种风险场景。骗子可能伪装三方身份诈骗货车司机，通过套牌车等违法手段制作虚假证件，跟单员因缺少监控司机的有效手段而无法保障货物运输全链路安全。从数字化流程层面来看，标准化的流程规范无法杜绝人为偷懒、人为疏漏等问题。平台日均订单量庞大，单纯依靠制度约束、人工监管，无法彻底规避此类人为风险。而AI技术的落地，可以有效解决防飞骗货这一行业痛点。

针对此类案例，路歌针对性研发高货值行业防飞骗货AI解决方案。依托AI全天候、标准化、零疏漏的作业优势，自动完成全流程动态核验、轨迹跟踪、信息比对，彻底规避人工偷懒、人工疏漏带来的风险。路歌数字化+AI应用能力，引入套建车检测机制，AI智能识别虚假车辆信息，实时比对司机位置与车辆北斗定位，人车不符时主动预警，实现装货前将风险拦截，可有效识别并规避假车真人、真人假车；针对司机的安全意识培养，路歌采取线上闭环培养模式，强制须知学习与考试，结果与接单权限绑定，确保执行；针对在途异常风险搭建AI智能管控体系，依托7x24小时自动监测，对偏航、滑留等5类异常实时预警，从安全维度与效率维度有效提升客户价值。

下面，我将围绕网络货运行业如何产生高质量数据，阐述四条搭建核心思路：

（一）落实规范要求，坚守实质合规

AI是行业数字化的终极形态，数字化沉淀数据，数据孕育AI能力，数据是货运行业数字化实践承前启后、承上启下的核心环节。可以说，数据质量决定转型质量，数据真实性决定合规安全性。一旦数据失真，不仅企业AI转型无从落地，行业监管、税收合规也会出现系统性风险。

当前，很多企业的经营思维，仍然停留在传统的形式化监管层面。部分企业认为，只要按照监管要求上报票据数据、业务资料，完成形式上的合规报备，就可以规避风险。但大家必须清醒认识到，当前税务、交通两大监管体系的数字化能力已经达到极高水平，全链条数据可追溯、可核验、可比对，自欺欺人的形式化合规，已经完全失效。

基于此，网络货运的实质合规，就是要以真实业务为基础，做实全流程业务规范，从业务源头保障数据真实性，确保全链条数据真实、完整、有效。此前多地出现的行业合规案件，不少企业负责人并非主观造假，而是在市场竞争中被动妥协，为适配市场需求默许、参与数据造假，最终引发合规风险。所以，要摒弃用单一软件后补数据的形式合规做法，目前这一点已经成为行业主流共识。

（二）全场景数字化串接，打通数据链路

路歌自2019年《网络平台道路货物运输经营管理暂行办法》之初，就率先提出第一生产现场数据理念，坚持所有业务数据必须来自一线作业现场、实时生成、真实留存，从源头杜绝事后补单、数据造假的可能。

行业数字化前期需要长期持续投入，几乎没有直接收益，海量真实数据的积累、高质量数据集的搭建，需要数年甚至十余年的沉淀。数字化价值的释放分为多个阶段，初期实现的数据统计、流程展示、数据考核等基础功能往往会被客户归因为自身业务运营成果，数字化服务的价值难以被认可。直至AI技术落地，实现数据创新应用与直接价值产生，行业数字化的真实价值才真正凸显。

网络货运企业真正的“上岸”，是在数字化、智能化能力下的数据应用能够持续为客户创造直接价值。目前，依托AI赋能，我们已经看到了行业数字化价值落地的清晰方向。

（三）围绕数字化运营，升级组织架构

从商业模式层面来看，网络货运的核心优势，是实现了数字化嵌入式服务。传统数字化服务大多独立于产业链之外，单纯为产业赋能，容易出现“有价值、难盈利”的问题。而网络货运新业态深度嵌入运输全链条，深度参与业务履约、交易结算全流程，彻底重构了行业数字化落地方法。

基于路歌长期实践，我们总结提炼出数字化落地方法论——DIO方法论。核心逻辑是依托物流第一工作现场数据（Data），从物流各个环节的第一现场数据找出关键运营指标（Index），锚定当期项目关键指标提供优化关键指标的能力。围绕客户的关键运营指标，分析影响指标达成的场景问题，持续进行方案的交付和运营，再实时生产、沉淀并应用第一工作现场数据，循环优化客户的关键指标，不断提升客户的管理能力与交付能力，彻底改变传统信息系统构建时的瀑布式开发、一把手工程的固化模式，实现自下而上的良性生长。

这套方法论在路歌企业内部实现全面落地。我们搭建了贯穿全公司的DDCS工作平台，重构企业组织架构与运营体系。平台依托多角色线上协同，优化客户体验，大幅提升方案落地的效率与质量。2023-2024年是路歌人员规模的用工峰值，我们依托数字化、智能化迭代管理动作，持续优化人员结构、精简用工规模，贯通前台与后台运营流程，实现降本增效、提质赋能。目前，企业从前台服务到后台管理，全部实现数据化运行、精细化迭代，前端服务也深度嵌入客户业务流程。面向AI新时代，我们提出全员岗位“蒸馏升级”理念，要求每一位员工、每一个岗位主动梳理岗位知识、沉淀岗位经验，依托AI让企业整体知识库持续迭代、不断增值升级。

（四）在运营中持续解决问题、积累知识

依托上述数字化落地方法论与组织架构搭建思路，企业可以进一步通过数字化运营持续解决客户实际问题，在业务迭代中沉淀行业知识，反哺客户能力提升，助力客户完成数字化转型与组织再造。同时，网络货运新业态从根本上解决了行业核心的数据产权难题。传统信息化服务中，业务数据归属于客户企业，服务商无法沉淀数据、迭代能力。而网络货运平台兼具甲方乙方合同的双重身份，是业务履约的核心主体，平台入链服务过程生成的业务数据产权清晰、归属明确，基于业务数据沉淀产生的行业知识与赋能能力，可以无壁垒地输送于合作客户，更高效地为客户提供个性化的业务运营与转型优化服务。

各位同仁，网络货运行业的数字化、智能化转型之路道阻且长但行则将至。未来，路歌愿与各位同行坚守合规底线、深耕数据价值、拥抱AI创新，共同推动行业高质量发展。

谢谢大家！