航运供应链一站式服务解决方案——浩瀚智运

一、运行模式

在内河水运市场中，以大宗商品的干散货船舶运输为主，单个水运物流业务涉及众多参与方，且整个运输周期较长，同时涉及的运输业务模式较多且差异性较大（如混装、江海联运、水路联运、多港装卸货等），企业和个人面临的管理难度较大、运输风险难控制、事后溯源困难多等诸多问题，且大宗商品的价格波动性对运输节点和周期管控较为严格，货主和货代企业往往依赖管理成本和风险转嫁、传统风控和管理工具来进行整个物流业务的运营和管理。

规模货主、货代企业的业务体量和复杂程度导致的管理和物流成本居高不下，迫切需求进行企业物流业务的系统化、数智化建设。 目前市场存在各类航运数字化服务商，所提供的主要的技术服务类型分为综合性船舶管理、单一物流业务管理、综合业务管理，其中：

  第1类：服务供应商专业化要求高，数量较少，且基本均为较早进入市场，已然占据市场优势；

  第2类：服务商数量较多，门槛低竞争激烈，企业盈利模式落后，很难形成优势竞争力；

  第3类：服务供应商极少，且存在较高门槛（技术门槛、业务门槛），一般为专业综合水运物流科技企业，或传统公路物流科技企业或传统大型第3方软件开发企业在业务延伸下才会介入此类服务。

彦思科技成立初所依赖的东汇储运，为传统综合水运物流企业，业务涉及整个水运产业链（大宗商品贸易、航运物流、港口码头），具备了较高的行业认知、业务运营管理经验，且从第2类成功转型第3类，积累大量客户资源、软硬件研发资源和技术沉淀，且具备一定行业知名度和影响力，与大量货主企业和货代企业有着良好的合作经历。 在市场竞争中，公路物流科技企业、大型传统软件开发企业在业务咨询、产品设计乃至行业应用技术上缺乏实操经验，同时又无法提供建设运营一体化的服务，乃至服务收费模式的灵活性较差，彦思科技在具体服务的专业性上、在项目合作的延展性上、在项目投入成本控制往往更具优势。

（一）推广模式

1、行业生态合作：

彦思科技依托安徽东汇储运等股东资源，深度绑定内河航运产业链上下游，例如与港口运营商、大型物流企业（如中储智运）建立战略联盟，通过资源互换与联合推广扩大市场覆盖。

2、定制化解决方案：

针对南方水泥等大型企业，浩瀚智运提供模块化+定制化服务，例如对接企业ERP系统、适配多式联运业务流程，确保系统与现有IT架构无缝融合。

3、政策驱动与示范项目：

受益于《数字中国建设整体布局规划》等政策支持，浩瀚智运参与政府主导的智慧物流示范工程（如长江经济带航运数字化试点），通过政策补贴与标杆效应加速市场渗透。

（二）市场空间

1、建材行业数字化刚需：

  建材物流成本占产品售价比例高达20%-30%，传统模式下信息不对称、效率低下等问题亟待解决。浩瀚智运聚焦内河航运这一“成本洼地”，覆盖水泥、煤炭等大宗物资运输，市场规模超千亿元。仅南方水泥所属的新天山水泥集团，年水泥产能超3亿吨，水路运输需求庞大。

2、技术延伸与跨行业拓展：

浩瀚智运的核心能力（如智能调度、数据融合）可复制至钢铁、矿产等领域。彦思科技已服务超100家企业，涵盖建材、能源、物流等行业，未来计划向珠江流域及全国内河延伸，打造 “中国内贸航运供应链一站式平台”。

3、行业增长预测：

根据行业报告，2025-2030年建材流通领域数字化平台渗透率将突破85%，智能物流市场规模年复合增长率达18%-20%。浩瀚智运凭借技术先发优势与头部客户背书，有望占据细分市场20%以上份额。

（三）社会效应与可持续性

1、产业协同升级：

浩瀚智运推动建材行业从“分散低效”向“集约化、网络化”转型，例如通过平台整合中小船东运力，形成规模化运输网络，提升行业整体议价能力。

2、数据要素价值释放：

平台积累的航运大数据（如船舶轨迹、货物流量）可服务于行业分析、金融风控等场景。彦思科技正探索“数据服务 + 金融服务”模式，例如基于运输数据为中小企业提供供应链融资，拓展盈利空间。

3、政策合规与风险防控：

浩瀚智运通过标准化数据接口与监管平台对接（如海事局、环保部门），帮助企业满足合规要求（如碳排放监测、货物溯源），降低政策风险。

 

4、可靠性论证

“浩瀚智运”历经6年的时间打磨，不断地技术重构和稳定、安全性测试。经过30多次的版本迭代，已经完全满足有水运物流业务或者需求的货主、货代、船主，融合水运场景下的AI技术和船联网技术，具备全程可视、智能监测、智能调度特征的运输管理和高度自动化、信息化特征的业务管理，支持基于业务数据、运输数据的大数据分析和决策，同时实现水路运输的多参与方的协同管理，系统覆盖水运供应链全场景，系统包含运力管理系统、运输管理系统、业务管理系统和数据分析与决策系统。在水运业务方面系统趋于成熟和完整。

平台通过体系化、标准化的信息安全风险评估，积极采取各种安全管理和安全技术防护措施，落实信息安全等级保护相关要求，提高信息系统安全防护能力。从技术与管理上提高云平台的网络与信息系统安全防护水平，防止信息网络瘫痪，防止应用系统破坏，防止业务数据丢失，防止企业信息泄密，防止终端病毒感染，防止有害信息传播，防止恶意渗透攻击，确保信息系统安全稳定运行，确保业务数据安全。系统采用微服务架构和分布式部署，提高负载均衡能力和并发能力，目前系统采集船舶轨迹数据达到亿级，运输动态数据千万级。在大数据治理方面运用“理采存管用”的方针，保证数据与系统运行的稳定性。并且成功服务海螺、中建材、南方、湘煤等大型企业。

 

二、企业应用价值

（一）核心技术

彦思科技拥有两大行业首创——船载智能硬件（智能行舟仪）、内河水运人工智能算法。

1、船载智能硬件（智能行舟仪）

基于对内河水路运输行业发展研判，数据分析与决策，彦思科技联合研发船舶空载识别算法，并自研行业首个具备定位、倾斜、风速、视频等多维度感知判断的船联网智能硬件。

 

2、内河水运人工智能算法

通过数字化智能平台与智能硬件业务的发展，彦思科技积累千万级水运物流场景图像数据、航线数据，进一步深化内河水运物流场景的 AI 识别技术应用，其综合识别率超 99%，并适配应用更多水运作业场景（百度AI连续两年报道）。

 

 

（二）应用案例

南方水泥（新天山水泥集团成员）的煤炭供应链优化：

2023年，新天山水泥集团旗下南方水泥通过浩瀚智运平台整合海轮、江轮、汽运等多式联运环节，实现煤炭采购物流的全链路数据互通。平台打通了赣江过驳、港口装卸与终端仓储的数据壁垒，实时监控煤炭库存与运输进度，避免因信息孤岛导致的资源错配。此外，通过移动端小程序覆盖煤炭主管、港口管理员等角色，实现计划接收、现场图文上报及数据追溯的高效协同，物流效率提升显著。

建材大宗物资水路运输智能化：

浩瀚智运以内河航运为核心场景，服务于水泥、砂石等大宗商品运输。例如，通过智能找船功能，平台可基于船型、载重、航线偏好等条件精准匹配承运船舶，缩短找船时间并降低空驶率；电子合约功能则确保合同签署的合法性与效率，减少纸质流程成本。             

公司推出“浩瀚智运”物流全链路管理平台。通过应用物联网、云计算、大数据等技术，结合公司研发的算法规则，监控标准，实现运输过程的全流程数据收集与分析，从发布货源到找船，到运输重全程监控，提高了水运物流运输效率和安全性。其核心功能包括：

1、全流程数字化管控：整合需求方（南方水泥）、承运方（船东、车队）、港口及监管部门，实现从订单生成、船舶调度、在途监控到结算的端到端可视化管理。

2、智能优化与决策支持：通过算法优化船舶配载、航线规划及库存策略，降低运输成本与资源浪费。在南方水泥的煤炭采购中，平台通过智能调度将平均库存从17天压缩至7天，同比下降60%。

3、风险预警与合规管理：实时监控货物状态、船舶航行轨迹及异常事件（如滞期、超载），通过水印快照、电子合约等技术确保数据真实可溯，减少矛盾与安全隐患。

4、定制化服务：为满足各企业、物流企业等个性化需求，“浩瀚智运”采用saas标准化产品和定制化服务。为企业提供需求解决方案，基于方案实行定制化服务和系统部署。

 

（三）经济效果

1、直接成本降低：

运输成本：通过智能配载与路径优化，南方水泥在煤炭运输中降低了船舶滞期费与燃油消耗。江西水泥案例中，全程物流途耗控制在 1%以内，较传统模式下降3-5个百分点。

仓储成本：库存周转率提升使南方水泥煤炭平均库存低于7天，减少资金占用与仓储管理成本。

人力与流程成本：移动端应用与自动化结算减少人工干预，例如江西水泥项目中通过微信小程序实现全员数字化操作，显著提升响应速度与数据精度。

2、间接效益提升：

供应链韧性增强：实时数据支撑下，南方水泥可快速响应市场波动（如煤炭价格变化），通过智能采购策略实现“全年煤炭价格跑赢市场”。

3、服务质量优化：

运输时效与货物安全的提升增强了客户满意度，例如通过全天候无死角监控与异常预警，减少货物损坏与延误风险。

  安徽彦思科技的浩瀚智运通过技术创新+模式创新，为南方水泥等建材企业提供了“降本增效、绿色智能”的数字化转型路径。其核心价值不仅在于提升单个企业的物流效率，更在于重构内河航运产业生态，推动传统行业向“数据驱动、全链协同”的高质量发展模式跃迁。未来，随着技术迭代与市场扩容，浩瀚智运有望成为中国内河航运数字化的标杆解决方案，并为“双循环”格局下的大宗商品供应链安全提供战略支撑。

2025年，彦思科技全面拥抱AI大模型，未来三年，将拟于高校合作成立“长江航运大数据研究院”，在航运物流产业开启深入研究与应用布局，旨在打造围绕航运智能调控，航运精准预测、航运风险防控、航运智能决策、航运BI等几个维度AI-agent(产业智能体)。推动发展智慧航运生态体系，推动内河水运物流产业向更高层次的智能化迈进，引领行业技术变革。