近幾年，大數據、AI技術幾乎成了所有行業的熱詞，各式各樣“數據產品”以“大數據”的名目不斷涌現。在商業領域，圍繞數據展開的競爭正掀起一場商業的“數據革命”。但是，在航運領域“數據革命”更多還只是一種姿態和口號。

 

　　從大數據、AI技術首先在房地產、消費等領域落地的現實分析，這幾個行業的升級迭代一直較快，競爭也非常激烈，因此對于大數據、AI等前沿科技相對更加敏感，而且在應用先進技術時，可以在某些相對封閉的局部（地域或板塊）先行先試，試錯的成本相對于傳統制造業來說要低一些。而航運業，從地域上看聯接全球；從產業上看，聯接基礎產業、制造業、商業等，其復雜程度和難度更上一個臺階。但是，仍然有走在前面的航運企業在此領域做了探索，比如近來熱火的區塊鏈技術在航運業的運用，正是這種沖動的代表。相關企業在相對封閉的業務領域和相對單一的貨種、航線上不斷嘗試通過數據的整合提升傳統航運服務鏈的效率。

 

　　但是，從整體看，特別是從中國航運業看，會發現絕大多數航運企業自身業務的數字化過程還沒有完成，有的甚至出現停頓；行業內相對集中平臺機構并未出現，還處在小企業、邊緣企業推動公共平臺建設的產業早期階段。航運業的“數據革命”還沒有到來，是在“革命的前夜”吧。

 

　　有人認為互聯網企業天生擁有流量，獲得數據更容易，而且它們更容易掌握數據處理技術，所以，它們可能是大數據、AI技術策源地和歸屬。但是，一切數據和技術都是最終為人服務的，從這個意義上講，各類企業及其業務才是大數據、AI技術的策源地和歸屬。那么，怎么才能實現這一點呢？

 

　　以地產、零售業為例，這些行業多年沉淀了非常豐富的數據，這些企業基礎業務數字化做得較好，為這些行業更多應用大數據技術提供了良好的基礎，大數據、AI技術運用就相對走在前面。

 

　　航運業從本質和整體上來說，還停留在“前大數據時代”，甚至可以說還停留在“前平臺時代”，航運產業鏈上的大多數企業自身的“數字化”過程還沒有完成，內部流程的數據鏈還沒有完整整合，遑論對外業務。