0 引言
在这一背景下，作为激发航空企业创新活力、带动民航业高质量发展的有效途径，数字化转型受到全球航空业的广泛重视[3]。目前，全球民航业都在抢抓数字化转型的战略机遇期，以期通过运用人工智能、大数据、云计算、物联网等新一代信息科学技术，实现行业转型升级[4-5]。美国联邦航空管理局（Federal Aviation Administration, FAA）将数字化技术作为支撑民航各领域优化与创新的核心要素，并将数字化系统和技术应用列为主要研究方向[6-7]。欧盟在“欧洲单一天空”（Single European Sky, SES）框架下持续推动民航数字化转型，并将“通过数字创新增强空中交通管理”作为欧洲空中交通管理改革转型的两项关键任务之一[8]。欧洲航空安全局（European Union Aviation Safety Agency, EASA）先后发布了《EASA人工智能路线图1.0》和《EASA人工智能路线图2.0》，计划在飞机生产、运行、维护、空中交通管理、安全风险管理等方面引入人工智能技术，从而提高行业整体效率与安全性，降低成本和碳排放[9-10]。我国民航领域也在积极推动数字化转型。2018年，民航局发布《新时代民航强国建设行动纲要》，提出要“形成安全、高效、智慧、协同的现代化空中交通管理体系”[11]。《“十四五”民用航空发展规划》明确提出“十四五”期间要“显著提升民航数字化水平”“提升行业数字化处理、数字化响应和数字化决策支撑能力”[12]。2022年，民航局发布《智慧民航建设路线图》，提出要“推动物流全流程、全要素数字化，建设多层级航空物流信息服务平台，推广电子运单，实现物流各环节可追溯、全过程动态跟踪”[13]。
航空物流作为民航业的重要组成部分，在数字化转型方面已做出不少积极的探索。前期研究中，相关成果集中在理论和框架研究，重点分析了航空物流数字化转型面临的机遇和挑战：何黎明[14]指出，我国智慧物流领域发展面临多方面的机遇，包括政策环境持续改善，物联网基础逐步形成，物流大数据得到利用，人工智能逐步融入物流环节等，进而明确智慧物流加快转型升级将成为必然趋势。况漠等[15]分析指出，智慧物流的建设将进一步引导行业向平台化、短链化、无界化、智慧化方向发展。柳建民等[16]认为，数字化转型是企业在新时期的核心能力，通过运用数字要素，能形成供应链上更广泛的链接和协同，可提升与经营环境、业务伙伴的协同共生能力。在理论和框架研究的基础上，部分企业开始在单一场景和领域进行与数字化转型相关的探索：陈军等[17]对区块链在航空物流合约监管和信息防伪等场景的落地应用进行了有针对性的设计与尝试；焦巍巍等[18]也尝试将区块链技术应用在多式联运单证中，从而解决多式联运中信息共享难、单证可信度难以保障等问题；南航集团（中国南方航空集团有限公司）集成多种传感器、手持终端、条码自动识别和射频识别技术（Radio Frequency Identification, RFID），搭建智慧物流云平台，运用人工智能技术实现航材全生命周期的数字化、智能化管理[19]。近年来，随着在单一领域的尝试不断增多，航空物流企业和相关机构的研究开始向更深层次、更宽领域拓展，逐步发展为面向全链条、多业务、多环节的数字化转型规划与应用研究：徐青等[20]指出，在我国打造“数字中国”、建设“智慧民航”的时代背景下，应以全链条周期性视角推进民航产业链与科学技术的高度融合，从政策环境、产业链协同发展、生态体系等方面，加速实现民航关键要素产业链数字化转型的战略目标；卢婵[21]针对航空物流企业当前所处的环境和阶段，结合数字化转型的战略目标，提出当前航空物流企业数字化转型的主要方向，涉及实现物流数据整合共享，应用自动化与智能化技术提高运输效率，实现供应链的可视化管理和货物追溯能力，以及提升用户体验和服务质量；张凌峰[22]提出了一种面向航空物流企业的数字化转型思路，设计了一种自上而下，包含顶层设计、中层支撑、底层保障的数字化转型范式，将航空物流企业数字化转型由宏观到微观拆分为相对独立的3层；彭璇[23]则进一步引入TOGAF（The Open Group Architecture Framework）框架，构建一种航空物流企业数字化转型的路径。通过明确战略目标、梳理业务流程、设计数据架构、建立数据平台、构建知识体系，最终实现航空物流企业的数字化转型。
现有研究成果为进一步探索和深入研究航空物流数字化转型奠定了基础。然而，目前对航空物流数字化转型的研究中还存在一些讨论不多、亟待解决的问题：①对数字化转型范式的研究以宏观、通用的范式模型为主，缺少对不同规模、类型、运营环境的航空物流企业转型范式的差异化设计；②一些综合性、专业性、复杂度高的场景，缺少相应的实际案例剖析；③对数字化转型路径的探讨仍存在不足，尤其对面临的挑战和未来发展趋势分析不充分。针对以上问题，本文将结合不同航空物流企业的规模和数字化转型目标，比较分析了航空物流企业数字化转型的3种范式，进而梳理航空物流数字化转型的典型场景和当前面对的主要挑战，并对“十五五”期间航空物流数字化的发展进行展望，以期为航空物流企业数字化转型提供借鉴和参考。
1 航空物流企业数字化转型范式
表1 部分机构组织对数字化转型的定义及其侧重点 |
| 机构/组织 | 定义 | 侧重点 |
|---|---|---|
| Gartner | 数字化转型是指企业利用数字技术及其支撑能力来创造新的稳健商业模式[25] | 通过数字技术支持稳健商业模式的重构 |
| Accenture | 企业将技术嵌入其业务，以此推动根本变革的过程，以期提高效率、增强业务灵活性并最终解锁新价值[26] | 技术推动业务变革并创造新价值 |
| IBM | 数字化转型是一项将数字技术融入组织各个领域的业务战略举措，会对组织的流程、产品、运营和技术堆栈进行评估和现代化升级，以实现持续快速、客户驱动的创新[27] | 利用数字技术推动组织各领域战略升级，从而实现面向客户的快速创新 |
| 国家信息中心、 京东数字科技研究院 | 在新一代数字科技支撑和引领下，以数据为关键要素，以价值释放为核心，以数据赋能为主线，对产业链上下游的全要素进行数字化升级、转型和再造的过程[28] | 数字科技支撑的产业链全要素转型与再造，从而释放价值 |
| 华为 | 将新一代信息与通信技术作为新的生产要素，叠加到企业原有的生产要素中，从而引起业务的创新、重构[29] | 新兴技术作为新要素，与既有生产要素共同引领业务创新与重构 |
当前针对航空物流企业数字化转型的研究尚未形成具有跨领域、跨企业的普适性范式。其主要原因在于各企业的运营环境、资源配置等情况不同，数字化转型的范式和路径难以统一。但总体来看，企业规模、运营环境、资源配置水平相近的企业，通常可以采用一类范式作为数字化转型过程中的参考和指引。结合航空物流业务链条长、参与企业多、业务模式繁杂的特点，本文梳理并比选了3种具有典型参考价值的数字化转型范式，以满足不同规模、不同数字化转型目标企业参考借鉴的需求。
1.1 V字迭代模型
1）需求分析
①用户需求分析
明确数字化转型的顶层目标与业务价值。通过跨部门访谈、流程审计等多种方式识别现有业务的痛点并梳理汇总，结合行业发展趋势确定组织实施数字化转型预期实现的业务价值，形成数字化转型战略目标共识。根据战略目标匹配度、业务需求、业务价值、资源投入等因素建立需求优先级评价矩阵，从而将战略目标拆解为可量化、按优先级排序的任务。
②系统需求分析
对齐系统需求与业务目标。数字化转型不是单纯的技术变化，其本质是依托数据和技术的业务流程再造。企业应当首先对自身的数据资产进行盘点，分析匹配流程再造的整体需求，并据此设计和评估技术层面的可行性。在这一阶段，可以适当进行模拟和推演，以确定系统需求与顶层业务目标的匹配程度，并对系统需求进行修正。
2）架构设计
规划系统框架，制定转型计划与路径。规划设计与数字化转型目标相匹配的技术架构、数据架构、安全架构，并将任务进一步拆解为任务块或任务组，明确阶段的关键目标和与之对应的交付物。
3）详细设计
进一步细化方案，使其具备可执行性。将任务块或任务组继续拆解为若干相对独立的功能模块，使其成为可独立开发、能实现基本任务的单元。在此基础上，校验单元和模组逻辑的完整性和关联性，完成算法模型的选型，并设计交互原型，制定更细粒度的实施计划。
4）研发与实现
执行设计与规划，确保其通过技术实施落地，进而实现目标。这一过程中应当注意数据迁移和管理变更中的安全与备份，并注意控制项目的影响范围和程度。
5）三级测试验证
单元测试以功能模块作为验证对象，验证每一个独立的模块功能与性能是否满足设计要求。在此基础上，可以对单一任务块或多个任务块进行集成测试，主要测度各模块之间的协同作业是否满足业务需求和要求，以及系统数据流转和异常处理是否符合设计标准。集成测试结束后，可以通过系统测试对全部任务块进行全流程验证测试。
6）验收测试
通过验收测试确认项目执行是否满足数字化转型预期目标。持续评估验证阶段实施数字化转型的效果，对照数字化转型预期目标，利用评价矩阵进行量化评价。逐步扩大验证使用范围，并配套开展用户培训和知识积累与转移，在此过程中持续进行数字化转型成效评估。
1.2 增量模型
增量模型（图2）是在明确组织数字化转型的目标与范围边界的基础上，将数字化转型拆解为按优先级排列的、可迭代执行的增量任务。通过增量模型的迭代循环，企业能以“小步快跑”的方式推进数字化转型，每个增量既能聚焦实际效用的交付，又能同时保持架构的灵活性与业务的连续性，最终实现从量变到质变的跨越。
增量模型通常可以分为以下5个阶段。
1）确定转型目标与范围
明确组织数字化转型的目标与范围边界。确定数字化转型的目标与相应的收益，并结合企业内部环境与外部行业趋势，明确数字化转型的整体框架与范围。
2）增量规划
将数字化转型任务拆解为可执行的增量计划。结合组织内需求优先级的排序和可调配的资源，规划若干增量周期，并明确每一周期内所要达成的目标和相应的量化评价指标，确定“需求-目标-评价-周期”框架。
3）增量迭代设计
设计支持增量的技术架构与分界面规范。增量模式是从核心模块向完整架构构建不断迭代的范式。在这种松耦合架构下，需要在初期明确增量迭代与分界面交互的规范，以确保增量可独立开发，并与存量功能兼容，确保整体的可扩展性。
4）增量开发、验证与部署
以敏捷方式交付与验证增量。将每个增量拆解为可以在短周期内并行完成的工作，通过持续集成与验证测试来控制开发进度和与增量目标的偏离程度。整体上，增量开发的节奏显著快于V字迭代模型，前者实施周期更短。由于增量的部署通常会在测试后直接接入生产环境，因此要采取适当的策略（例如灰度、流量切换）和回滚计划以保障业务的连续性。
5）增量反馈与持续迭代
评估增量效果并持续迭代。对每次增量部署产生的增益或损益进行量化评价，评估增量引起的变化是否符合预期目标，并对规划中待完成增量的优先级持续进行评估。对实施增量过程中出现的新需求、新场景、新知识、新经验进行分析与固化，用于指导和更新增量规划的迭代。
1.3 敏捷开发模型
敏捷开发模型总体上和增量模型相似，都是将开发过程划分为若干个可快速迭代的短周期，通过团队协作完成快速交付与反馈，从而逐步实现数字化转型的目标。从广义上说，敏捷开发是一种快速迭代、交付、获取反馈的理念，而增量模型是基于这种理念的具体方法。本文所探讨的敏捷开发模型，着重强调其“通过灵活团队快速响应需求变化”的特性，弱化增量开发中“明确的数字化转型目标与规划”的部分，从而使组织能快速响应上下游需求变化。
1.4 转型范式的比较与选择
以上3种典型范式和参考实现路径可供不同类型的企业、组织结构参考。对于具有一定规模和资源调配能力、数字化转型目标和需求明确、在整个业务和数据链条中处于主导地位的企业，通常建议优先考虑采用V字迭代模型实现数字化转型，从而保证组织整体数字化转型的节奏同步，各部门和上下游之间的协同能力得到整体提升。
中小规模、围绕产业链条中核心单位开展相应工作的企业，虽可能具有一定的数字化转型目标和预期，但往往需要兼顾上下游关键节点企业的数字化转型目标或者受限于可调配资源不能一次性支撑全部数字化的转型目标。对于这类企业建议考虑采用增量模型进行数字化转型，通过持续实现高优先级的数字化转型目标，在不断提升自身数字化响应能力的同时逐步实现各环节的数字化转型。需要注意的是，增量模型对初期的规划设计要求较高，原因是增量模型的可扩展性和灵活性主要基于对增量的规划与设计。
对于自身无明确数字化转型需求或目标，但需要对接上下游数字化转型需求的企业来说，敏捷开发模型可能更适合其业务实际和需求。此类范式能在较短的周期内达成联通上下游数据、信息，打通上下游数据流转渠道的目标，且不需要投入过多的资源和时间。
2 航空物流数字化转型典型场景
航空物流行业既满足物流行业本身对关键环节与业务闭环的定义，即运输、储存、装卸搬运、包装、流通加工、配送和信息处理，又有航空物流自身特有的或具有一定行业特性的场景，如运行保障、风险管控、综合信息处理、货站、航空物流装备等。本文将从这两个视角出发，对其中交叉的领域进行归并，选取货物安检、货物追踪、配载平衡、综合运营、仓储管理等5个航空物流数字化转型的典型场景进行分析。
2.1 货物安检——集中判图
1）应用场景与切入点
2）技术路径
智能集中判图系统在前端实现线上申请流程，将交运人信息、安检申报单、危险品鉴定报告和航司同意承运证明等货物相关文件全部电子化，并通过唯一编码将“人-单-货”信息关联，从而实现交运过程的一码通办。该系统整合了智能判图模型、安检设备检查实时信息、货物交运信息、代理人历史信息，能实现货物安检图片分级分类、风险判别与预警、安检策略与人员分配动态调整等功能。通过数据的集中与关联，实现安检全过程的快速回溯。
3）应用效果
智能集中判图系统已在北京大兴国际机场货运区、深圳宝安国际机场国内货站B2、成都天府国际机场等投入使用。相较传统过检方式，集中判图下的过检效率提升2~3.5倍，人力资源占用减少34%以上。试点的航空货物综合风险分类模型，平均分类准确率为96.35%，安检信息全链条回溯时间由原来的若干小时缩减至约30 min。
2.2 货物追踪——轨迹数字化
1）应用场景与切入点
货物追踪是航空物流实现全链条数字化协同的典型场景。要实现货物全流程追踪，不仅需要解决企业内部的数据共享问题，还需要解决跨企业间的数据共享、业务协同、接口标准统一等问题。这一场景下的数字化转型通常因为涉及企业范围广、数据种类多、协同问题复杂等而导致建设周期长、数据流转差、协同效果不明显。针对这些问题，深圳宝安国际机场开展了航空物流货物轨迹数字化研究与试点，以探索实现货物的全流程追踪。
2）技术路径
梳理不同类型业务流程，明确关键业务节点与信息节点。针对货物追踪的需要，对业务流程和业务节点分别进行流程改造和物联网化改造，使得业务流程和基础数据采集能力与货物轨迹数字化的要求匹配。在数据层面，明确货物条码编码规则与数据交换标准，确定与其他参与主体进行数据交换的技术规范，实现业务链条上各主体的串联。
3）应用效果
系统上线后，有效地连接了机场内各业务部门，实现货物全流程操作可视化、透明化，提升了沟通与运营效率，增加了监管和监测的便利性，降低了运营成本与人力成本。对于业务链条上的各主体而言，该系统的应用实现了作业“黑盒子”区域的透明化与全过程关键节点的可视化，满足了各主体对货物轨迹追踪的需求，并为未来差异化、定制化服务奠定了基础。
2.3 配载平衡——智能配载
1）应用场景与切入点
配载平衡是地面保障的重要环节，也是影响航空物流安全性与经济性的主要因素。针对配载平衡中业务场景复杂、人员工作强度大、限制条件多、安全责任重、链条协同难保障等实际情况，厦航（厦门航空有限公司）研发了一套智能配载管理系统。
2）技术路径
智能配载管理系统通过与航班运行控制系统、货运运行管理系统等多个系统的集成与联通，实现主要数据的电子交换，减少纸质单证的使用，从而提高配载平衡作业数据获取的实时性、准确性与可靠性。结合厦航自身的运营实际，攻关团队梳理了29类共万余条约束规则，构建了以最优重心为主要目标，满足多情景下安全要求与舱位限载、集装器兼容性、重心安全包线、实际装载需求等限制的配载平衡优化模型。此外，该系统还集成了配载及装卸监控动态交互系统，通过实时拉取、对比装载计划和装载实际，提高协同效率与准确性。
3）应用效果
与传统模式相比，智能配载管理系统将决策时间缩短到3~4 min/次，配载决策效率提升60%以上。由于使用智能配载优化了飞机重心，航班油耗显著降低，平均每个航班可以节油约0.45%，年燃油成本减少超过2 000万元，碳排放减少超1万t。此外，整个配载和装卸流程实现了配载与监装信息实时交互和可视化监控，增强了运营过程中对配载与装卸的管控能力。
2.4 综合运营——智慧货站
1）应用场景与切入点
货站是航空物流全流程中货物流、信息流集中交汇的关键节点，对其运营管理、业务协同、信息交互、效率优化、安全防护的要求较高。近年来，不少货站在建设和更新过程中，都将数字化支撑或数字化运营作为主要的建设内容。然而，因业务形态、货物品类迭代变化快、全流程参与主体多、业务环节复杂等问题，导致部分货站数字化建设与实际需求不匹配。针对这类问题，四川省机场集团有限公司（四川机场集团）以成都双流国际机场货站为试点，探索了全流程适配的货站智慧运营管理系统。
2）技术路径
系统建设前先明确货站智慧运营的建设目标，梳理目标达成所涉及的业务流程和参与主体，并将其拆解为9个主要的业务模组。该项目由四川机场集团牵头制定方案框架，并推动相关业务部门协同建设、实施。此外，项目建设过程中还与外站、相关航司确定了数据规范和标准，实现数据的及时交互与自动解析。在信息输入自动化、实时化的基础上，实现了多项业务的智能决策辅助与可视化。
3）应用效果
系统应用后，显著地提高了进出港货物处置效率，为保障航班正点率和货物通关效率提供了有效支撑。以配平业务为例，通过集成多部门、多系统数据，实现了自动化配平方案决策辅助，使国内、国际货物配平时间分别缩短98%和95%。此外，理货时间相较传统运营方式缩短50%以上。
2.5 仓储管理——仓储智能化
1）应用场景与切入点
仓储管理是航空物流中对精细化运营管理水平要求较高的环节。如何在有限的土地、空间、设备、人力资源条件下提升货物保障能力与水平，满足不断增长的货运市场需求，一直是各货站优先考虑的问题。杭州机场东区国际货站为解决该问题，集约利用有限资源，运用新兴数字化、智能化技术，实现了处理能力与处理效率的双提升。
2）技术路径
在规划上，为了更有效地利用有限的土地资源，将新国际货站设计为多层结构，并配备了智能化货运存储仓库、无人叉车、升降式转运车等设备设施，从而实现立体化无人/少人仓储运营管理，在基础设施层面为数字化转型提供了支撑和保障。在此基础上，杭州机场东区国际货站还自主研发了货运智能信息系统，集成多业务、多系统数据，能完成作业管理、资源调配、业务监管等多个业务面的协同和数据实时共享。在实际运营中，由系统调配安检、仓储、无人设备等资源，协调优化运输路径和存储资源，从而实现无人、少人化的高效仓储运营与管理。
3）应用效果
新国际货站投运后，依靠数字化、智能化的精细管理，整体货物处理效率显著提升。立体化的无人、少人仓储运营管理，有效地利用了土地空间，同时降低了运营成本，为实现年货邮吞吐量保障能力达到60万吨的目标提供了保障。
3 航空物流数字化转型面临的挑战
从典型场景和已有的数字化转型案例来看，“十四五”期间航空物流领域的数字化转型已经取得了一定的成效，解决了一批痛点、难点问题。但从现有的案例和应用场景来看，航空物流的数字化转型还存在一些瓶颈，面临一定的挑战，具体体现在以下5个方面。
3.1 数据流转与链路协同
随着航空物流业数字化转型的开展，部分企业和组织已经率先迈入了数字化转型阶段，但行业层面的协同规划与国家层面的顶层设计仍有待完善。当前企业级数字化转型多聚焦内部系统优化与必要的业务数据单向传输，对跨主体、跨链条、多向交互数据生态体系的构建不足。从上述案例可以看出，目前大部分的数字化转型实践是以单一业务场景为出发点，由某一业务部门牵头进行建设，通常缺少跨系统、跨业务、跨部门的数据流转与业务链路协同。少数能实现跨系统、跨业务、跨部门的实践，如厦航智能配载管理，也多以企业为边界实现数据流转和链路协同。在当前航空物流数字化转型实践中，像深圳宝安国际机场这样联通上下游、实现数据跨组织实时联通共享的案例较少。这种单点发展、单一企业内发展的模式可能进一步加剧数据割裂现象，客观上形成以场景、企业为边界的新型“信息孤岛”。这种局面不仅制约了全链路运营效率的释放，更阻碍了行业级数字基础设施的构建，使得单个企业的局部优化难以转化为产业整体竞争力的提升。
3.2 标准体系建设
相关标准体系的建设也是当前航空物流业数字化转型面临的重要挑战。如深圳宝安国际机场在实现货物轨迹数字化追踪的过程中，针对规范数据标准开展了大量工作。除了依据行业标准《航空货运信息规范 第1~4部分》外，还新拟定了标准用于规范异常拉货报文。标准是航空物流数字化转型中重要的规范和支撑，发挥着基础性、引领性的作用。数字化转型过程中的数据格式标准、交互协议、数据治理、安全标准、量化评价等各方面，都需要标准的支持。但相较于对标准体系的需求而言，当前本领域的标准体系建设还不能完全匹配数字化转型的实际需要与进度。此外，标准体系建设的不足还会影响跨国协同，以及我国航空物流行业在国际相关领域的话语权。然而，标准制定周期相对长、整体需求协调难度大是当前面临的实际问题。
3.3 长期目标与短期回报的平衡
数字化转型是一个长周期、高投入的过程。从上述成功案例来看，数字化转型的过程从设计构思到落地实施通常需要1~2年甚至更长时间。如深圳宝安国际机场实现货物轨迹追踪功能，攻关团队基于现有内外部系统和数据基础，从启动设计到试点落地花费了约1年时间。一些业务更加复杂、安全保障要求更高的业务，数字化转型花费的时间将更长：厦航的智能配载系统花费了约3年进行开发与优化；天信达信息技术有限公司的集中判图系统经过5年左右的优化才开始进行大规模应用推广。对于大部分航空物流企业而言，这种长周期的高额投入，若短期内不能产生显著回报，那么一旦遇到行业或营收变化，能否继续坚持数字化转型的战略不动摇，成为对企业管理者水平和资源调配能力的考验。
3.4 技术应用与安全风险
在航空物流数字化转型进程中，新兴技术与海量数据构成了驱动产业变革的“双刃剑”。一方面，云计算、人工智能、物联网、区块链等技术深度融入智能调度、路径优化、需求预测等核心场景，显著提升了全链路运营效率与决策智能化水平；另一方面，航空物流作为交通运输领域涉及国家经济安全、国防安全的关键板块，其数字化转型过程中的技术风险具有显著的行业特殊性。除常规的数据泄露、网络安全、系统漏洞等风险外，航班轨迹数据、货物品类信息、供应链网络图谱等核心数据资产一旦遭到恶意攻击或滥用，极可能引发产业链安全事件，甚至威胁国家物资流通体系的稳定性。由此衍生的隐私泄露、网络入侵、算法歧视、AI决策失控等问题，不仅会动摇行业信任根基，更可能因技术黑箱导致安全生产责任边界模糊。如何建立与技术创新速度相匹配的风险管控机制，在技术赋能与安全底线间寻求动态平衡，是航空物流行业数字化转型过程中需要面对和解决的核心命题之一。
3.5 人才培养与储备
人才短缺是航空物流数字化转型的“软性约束”。从企业需求侧来看，无论是设计规划还是实施运营阶段，航空物流数字化转型都要求企业具备既懂航空物流业务、又理解数字化转型的复合型人才。但从人才供给侧来看，传统航空物流从业者对数字化转型认识不充分，而数字化转型人才又通常缺少垂直领域的行业经验，复合型人才较少，且很难在短时间内通过培训获得。人才供给的不足和业务的迫切需求也是航空物流数字化转型过程中面临的一项挑战。
4 航空物流数字化转型的路径与建议
根据《智慧民航建设路线图》规划，到2030年，新型基础设施与航空运输系统将全面融合，重点领域实现由人工决策向数据决策转变，智能化应用取得关键性突破。这意味着在航空物流领域将有望实现从货物收运、仓储、运输到交付的全链条数字化管理。通过物联网、区块链等技术的广泛应用，货物状态、物流信息将能实时追踪，实现端到端的可视化。届时，“物流一张单”的目标将基本实现，电子运单、电子舱单和以此为基础的无纸化操作将取代传统纸质单据，为航空物流效率与透明度的进一步提升奠定基础。本章将结合前文对范式、案例和挑战的分析，对航空物流数字化转型的路径发展提出相应建议，具体如下。
4.1 构建全链路数据协同机制
构建完善的数据流转分享与链路协同机制，有助于进一步打破当前新型信息孤岛，从而提高行业全链路运营效率，推动产业整体竞争力提升。而该机制的构建，需要从顶层设计、生态构建和链路协同等3个维度共同发力。
1）顶层设计
进一步强化国家与行业层面的协同规划，建立跨部门、跨层级的统筹协调机制，明确航空物流数字化转型中数据流转与链路协同的总体目标、阶段任务和责任主体。通过制定行业级数据协同发展战略，引导各类市场主体在数字化转型过程中打破企业边界和场景边界，避免单一企业或单一场景的孤立发展。同时将企业级数字化转型纳入行业整体发展框架，推动企业内部系统优化与跨主体数据生态构建相结合，实现从“企业内部优化”向“产业协同升级”的转变。
2）生态构建
着力打造跨主体、跨链条、多向交互的数据生态体系。进一步推动建立覆盖托运人、货代、航空公司、机场、地面服务代理等全链条主体的数据交互平台，实现物流信息的实时联通与共享。通过明确数据流转的规则、路径及补偿机制，规范数据采集、传输、存储和使用的全过程，确保数据在不同主体间的顺畅流动。同时，要强化对数据价值的挖掘，利用数据分析技术实现对全链路运营状态的精准感知和动态优化，推动数据从“简单传输”向“价值创造”转变，形成数据驱动的产业协同发展模式。
3）链路协同
以链路整体运营效率提升为导向，推动数据流转与业务链路的深度融合。打破以企业或场景为边界的数据割裂状态，通过数据的跨边界流转实现业务流程的重构与优化。强化跨系统、跨业务、跨部门的数据协同能力，确保数据在各业务环节的高效流转，消除业务断点。通过数据协同推动运营模式创新，实现从“分散式运营”向“协同化运营”的转型，让单个企业的局部优化能有效转化为产业整体的效率提升，为航空物流数字化转型提供持续动力。
4.2 健全多层次标准体系
健全标准体系的建设是航空物流数字化转型的基础性工程，对于规范转型过程、保障数据交互顺畅、提升国际竞争力具有重要意义。“十五五”期间，应当进一步从系统性建设、国际协同和动态更新等3个维度推进标准体系的完善，确保标准体系与数字化转型的实际需求相适应。
1）系统性建设
加快构建覆盖数字化转型全领域的标准体系框架。针对当前标准体系在数据格式、交互协议、数据治理、安全标准、量化评价等方面存在的不足，尽快开展系统性的标准制定工作。明确各领域标准的优先级，确保不同主体、不同系统间的数据能实现无缝对接，提升数据质量和数据交互效率，保障数据的可靠性和可用性。此外，还应进一步构建数字化转型量化评价标准，科学评估数字化转型的成效，为数字化转型的进一步优化提供参考依据。通过多角度、全方位的标准覆盖，形成结构合理、内容完善的标准体系，为数字化转型提供坚实的标准支撑。
2）国际协同
进一步加强与国际标准的对接与协调，提升我国在国际航空物流标准领域的话语权。通过积极参与国际航空物流标准的制定，将我国数字化转型的实践经验和技术成果融入国际标准，推动国际标准向有利于我国产业发展的方向演进。同时，要加强与主要贸易伙伴国家的标准交流与合作，推动双边或多边标准互认，减少因标准差异带来的流通壁垒。通过提升国际标准协同能力，进一步增强我国在国际航空物流领域的影响力和竞争力。
3）动态更新
建立标准体系的动态调整机制，确保标准能适应数字化转型的快速发展。数字化转型是一个持续演进的过程，新技术、新业态、新模式不断涌现，为及时追踪数字化转型的进展和趋势，应建立标准的周期性评估与更新机制。通过对现有标准持续迭代和完善，使标准体系始终与数字化转型的实际需求同步，从而为数字化转型提供持续有效的规范标准和支撑。
4.3 精准规划资源配置
结合企业实际情况和可调配资源推进数字化转型，是确保企业数字化转型可持续性的关键。进入全链条数字化转型的新阶段后，航空物流企业应从战略规划、资源配置和节奏把控等3个方面着手，尽可能实现数字化转型进展与资源配置投入的动态平衡，避免因为投入失衡导致转型中断或效果与预期不符。
1）战略规划
企业应当结合实际业务需求明确数字化转型的核心目标，并将其纳入长期发展战略。此外，要避免盲目跟风或追求技术热点，确保转型方向与企业核心竞争力提升相契合，并明确每个阶段的任务、预期成果和时间节点，为资源配置和节奏把控提供依据。
2）资源配置
企业应根据数字化转型战略和阶段性目标，优化资源投入结构，实现资源的高效利用。企业还应对每个转型项目的成本、收益和风险进行分析，同时加强资源整合与共享，通过与技术服务商、科研机构等合作，弥补自身资源的不足，降低转型成本。通过精准的资源配置，使有限的资源发挥最大效用，保障转型的可持续性。
3）节奏把控
企业应当根据自身实际情况和目标选择转型范式，并根据转型进展和外部环境变化动态调整转型节奏。特别是对于复杂程度高、周期长的数字化转型项目，可采用分阶段实施的方式，将其分解为若干子任务。每个阶段完成后及时总结经验，优化后续实施方案，以确保各阶段都取得预期成果，从而基于短期效益的持续积累实现长期转型愿景。
4.4 构建多维度安全防控体系
加强对技术应用和数据安全的防范，是航空物流数字化转型不可忽视的重要环节。企业应当建立健全安全防控体系，在技术和业务创新的同时确保安全底线，从而防范各类安全风险对运营造成的影响。考虑到航空物流数字化转型中新技术的应用可能带来数据泄露、网络入侵、算法歧视等新的安全风险，因此有必要建立涵盖事前预防、事中监控、事后处置的全流程风险管控机制。在事前预防阶段，应当开展全面的安全风险评估，识别技术应用过程中可能存在的安全隐患，制定针对性的防范措施。在数字化转型过程中，还要建立实时监测系统，对数据流转、系统切换和业务试运行进行全程监控，及时发现异常情况并处置。在日常运行阶段，制定完善的应急响应预案，明确应急处置流程和责任分工，确保在安全事件发生后能快速响应、有效处置，降低损失。通过对转型全过程的风险管控，将转型中的安全风险控制在可接受范围内。
4.5 打造复合型人才培养体系
强化人才培养和队伍建设，特别是交叉领域复合型人才的培养，是解决航空物流数字化转型“软性约束”的关键。在构建人才培养体系方面，需要建立多层次、多渠道的复合型人才培养体系。针对航空物流数字化转型对既懂业务又懂数字化的复合型人才的需求，应整合企业、高校、科研机构等多方资源，构建协同培养机制。一方面，企业可以加强对传统航空物流从业者的数字化素养培训，提升其应对数字化转型的能力。通过制定针对性的培训内容，帮助传统从业者了解数字化转型的重要性，掌握必要的数字化技能，提升其在数字化环境下的业务处理能力。另一方面，企业也应着力拓宽人才引进渠道，积极吸引外部数字化人才，并通过校企合作、社会招聘等方式扩大人才储备。针对数字化转型人才缺少行业经验的问题，可以通过内部轮岗、专业培训、项目制培养等方式使其快速积累行业经验，弥补人才缺口，满足转型的迫切需求。
5 结论
针对航空物流领域链条长、涉及企业广、分界面多、运行条件和环境差异大、资源分配不均等问题，本文围绕“十五五”期间航空物流数字化转型的范式、典型场景、面临的挑战与发展趋势进行了研究，主要结论如下。
1）总结了V字迭代模型、增量模型、敏捷开发模型等3种数字化转型参考范式和迭代路径，并针对各模型的特点和适用场景、企业进行了分析与对比，为企业选择转型路径提供了参考依据。
2）针对航空物流全过程，聚焦单一环节和全流程中数字化转型的典型场景，明确了各场景的切入点、实施路径和应用效果。
3）从数据流转机制、标准体系建设、长短期目标协同、安全风险防控、人才培养与储备等5个方面，系统分析了转型过程中面临的关键挑战。
4）从构建链路协同、健全标准体系、精准资源配置、构建多维度安全防控体系、复合型人才培养等5个方面着手，对航空物流数字化在“十五五”期间的发展路径提出了建议，可为“十五五”航空物流数字化转型提供借鉴和参考。
后续研究将继续围绕航空物流领域数字化转型标准建设、效果评价、可持续迭代等方面展开深入探讨。
