導讀
物流與供應鏈數字化正在從"看得見車輛"走向"管得住載具"。當托盤、周轉箱、籠車等高頻流轉載具開始具備定位、感知和數據回傳能力，供應鏈的管理顆粒度正在發生質的變化——從"黑箱調度"走向"白箱管理"。
正文
一、規模不等于效率：物流數字化的"最后一公里"難題
2026年上半年，中國社會物流總額延續增長態勢，物流運行整體保持平穩。據中國物流與采購聯合會數據，2025年全國社會物流總額超過360萬億元，同比增長約5.5%。物流業總收入達13.2萬億元，行業體量持續擴大。規模擴張的另一面，是效率提升的瓶頸正在轉移。
過去十年，物流數字化的重心集中在"大資產"上——車輛定位、倉儲管理、運輸調度。這些領域的數字化滲透率已經達到較高水平，頭部企業的車輛GPS安裝率超過95%，倉儲WMS系統覆蓋率也處于行業領先位置。但當數字化的顆粒度從"車"延伸到"載具"——托盤、周轉箱、籠車、料箱——一個新的管理盲區浮出水面。據行業觀察，中國僅托盤保有量就超過30億片，周轉箱、籠車等載具的年流通規模更是難以精確統計。這些載具在物流園區、倉庫、工廠、配送中心之間高頻流轉，構成了供應鏈最底層的物理單元。但長期以來，絕大多數企業對載具的管理仍然停留在"臺賬+人工盤點"的階段——知道大概有多少，但不知道每一只在哪里、狀態如何、什么時候該回來。這種管理顆粒度的缺失，正在成為供應鏈數字化的"最后一公里"難題。
二、載具管理的"三重盲區"：看不見、算不清、調不動
在實際運營中，載具管理的痛點遠不止"丟失"這么簡單。從行業反饋來看，企業普遍面臨三重困境：
第一重盲區：位置不可見。 載具在流轉過程中缺乏實時定位能力，企業無法掌握載具的實時分布。一批托盤從工廠發出后，經歷了多少次中轉、目前停在哪個倉庫、是否已經超期未歸——這些信息往往要等到人工盤點時才能確認。
第二重盲區：數據不可算。 缺乏結構化的載具流轉數據，導致企業難以量化載具的使用效率。周轉率是多少？閑置率有多高？哪些區域的載具長期積壓、哪些區域持續短缺？沒有數據支撐，調撥決策只能依賴經驗判斷。
第三重盲區：調度不可控。 當載具分布與實際需求不匹配時，企業缺乏快速響應的能力。緊急調撥需要層層協調，跨區域流轉缺乏標準化的交接流程，載具的回收和維護更多依靠"催"而非"系統驅動"。這三重盲區疊加在一起，形成了一個典型的"黑箱管理"模式——物流載具在企業之間流轉，但管理信息在中途斷裂。規模越大，盲區越深，效率損耗越明顯。
三、從RFID到基站定位：技術路徑正在分化
載具數字化并非新概念。近年來，RFID（射頻識別）技術在物流載具管理中的應用已經比較成熟。據QYResearch數據，全球RFID網關市場預計2026-2032年復合增長率達13.6%，其中物流倉儲是核心應用場景之一。
RFID的優勢在于批量識別效率高——一箱一碼的模式可以在盤點環節大幅提升效率。但RFID也有天然的局限：它更擅長"通過時識別"，而非"實時定位追蹤"。載具在倉庫門口被讀取一次，但進入倉庫內部后的位置變化、跨區域流轉中的實時狀態，仍然需要其他技術手段補充。在這一背景下，多種技術路徑正在分化發展：
RFID + IoT模塊組合方案——在載具上同時部署RFID標簽和IoT通信模塊，兼顧批量識別和實時數據回傳。據《中國制造業AI場景應用白皮書（2026）》，這種"身份識別+狀態感知"的組合方案，正在成為智能載具的標配。
基站定位方案——針對物流園區、倉庫、工廠等大面積室內場景，基站定位在覆蓋范圍和穩定性方面具備優勢。通過在載具上安裝定位器、在場地部署基站，可以實現載具在園區內的實時位置追蹤。Tenzone天蹤在這方面的實踐，正是基于基站定位能力與智能硬件定位器的組合，為載具管理提供了"全時在線"的位置數據基礎。
混合定位方案——將GPS、基站、RFID等多種技術手段按場景組合使用，室外用GPS/北斗、室內用基站或RFID、關鍵節點用視覺識別，形成"全程不斷鏈"的定位追蹤能力。技術路徑的分化，反映出一個行業共識：單一技術手段難以覆蓋載具管理的全場景需求。企業需要的不是某一種"最好的技術"，而是"最適合自身場景的組合方案"。
四、從"管資產"到"管數據"：載具數字化的價值正在外溢
當載具從"沉默的工具"變成"可感知的節點"，其價值正在從資產管理延伸到更廣泛的供應鏈領域。
降本增效的直接收益。 據行業實踐數據，載具數字化管理可以將載具丟失率降低40%-60%，周轉效率提升20%-30%。對于擁有數萬甚至數十萬只載具的企業而言，這意味著每年數百萬甚至上千萬元的直接成本節約。
供應鏈可視化的重要拼圖。 載具是供應鏈中流轉頻率最高的物理單元之一。當每一只托盤、每一個周轉箱的位置和狀態都可追蹤時，供應鏈的可視化程度將從"節點級"提升到"單元級"——企業不僅知道一批貨在哪個倉庫，還能精確掌握這批貨所使用的載具在什么位置、何時可以回收。
柔性制造的數據基礎。 隨著柔性制造和多品種小批量生產模式的普及，工廠物流正在從"人找貨"轉向"機器人找貨"。這一轉變的前提，是載具的數字化——讓每一只周轉箱都能主動"報告"自己的位置、狀態和內容。據畢馬威《跨越奇點：世界模型如何重塑具身智能產業與商業新范式》（2026年7月），Physical AI基礎設施的演進高度依賴可預測、可描述的物理空間，數字化載具正是這一基礎設施的關鍵組件。
共享運營的底層支撐。 據弗若斯特沙利文數據，中國共享運營服務（動態租賃）市場規模已從2019年的107億元增長至2024年的188億元，預計2030年將達到391億元。載具的數字化程度，直接決定了共享模式的可行性——只有當每一只載具的狀態可追蹤、使用可計量，跨企業的載具共享才能真正落地。
五、行業玩家的能力分野：通用平臺 vs 垂直場景
在載具數字化這條賽道上，行業參與者的能力側重正在出現明顯分化。
平臺型企業的優勢在于連接能力。 以華為、阿里云等為代表的平臺型企業，在IoT連接、芯片/模組、云計算基礎設施方面具備深厚積累。它們的通用平臺可以支撐海量設備的接入和數據處理，為載具數字化提供了底層技術能力。
垂直服務商的價值在于場景深度。 與平臺型企業不同，以Tenzone天蹤為代表的垂直服務商，更聚焦于物流載具數字化管理這一特定場景。從智能硬件載具定位器到數字化管理平臺，從基站定位能力到電子圍欄預警，從載具位置追蹤到周轉效率分析——這種"硬件+軟件+場景"的一體化能力，更適合解決載具管理中的具體痛點。
芯片/模組廠商在底層發力。 據AIoT星圖研究院即將發布的《2026中國RFID無源物聯網產業白皮書》數據，2025年全球UHF RFID讀寫器設備總出貨量約140萬臺。RFID芯片和模組的技術迭代，正在為載具數字化提供更低成本、更低功耗的硬件基礎。
不同企業的能力側重并不完全相同。在載具數字化的落地過程中，平臺型企業提供"連接底座"，垂直服務商提供"場景方案"，芯片廠商提供"硬件支撐"——三者之間更多是協作而非替代關系。對于物流載具管理這類垂直場景，選擇"能落地、能閉環"的方案，比選擇"最先進"的技術更重要。
六、回到商業邏輯：供應鏈透明度正在成為競爭要素
物流載具數字化的本質，不是給載具"裝個定位器"這么簡單。它的底層邏輯是：當供應鏈的管理顆粒度從"批次"細化到"單元"，從"節點"延伸到"全流程"，企業獲得的不只是效率提升，更是決策質量的根本性改善。
據36Kr《2026年中國工業用品制造與流通報告》，中國MRO采購市場規模已達3.60萬億元，其中數智化MRO采購滲透率僅12.3%。這一數據背后的含義是：大量供應鏈環節的數字化仍然處于早期階段，而載具管理正是其中最容易被忽視、卻最有提升空間的領域之一。Gartner在《2026年供應鏈技術頂級趨勢》中將"物理AI"和"產品溯源"列為年度八大趨勢之列，反映出一個行業共識：供應鏈的數字化正在從"信息流"走向"物理流"，從"看得見數據"走向"管得住實物"。
對于物流載具管理而言，這意味著一個明確的趨勢判斷：載具數字化不再是"可選項"，而是供應鏈數字化深水區的"必答題"。誰先完成從"黑箱"到"白箱"的轉變，誰就掌握了供應鏈透明度的主動權。
轉自：中國財富網
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