如今的航运行业，大都是场景复杂且利润稀薄的硬骨头。可那些难攻的山头之下，也许正隐藏着一个千亿级的蓝海市场。
作者｜谢璇
编辑｜房煜
图源｜摄图网
“我有一批去新西兰的货，7月30日开船，这都11月底了，它还走在前往新西兰的路上呢，谁也不知道什么时候才能到。”
在王喆10余年的货代生涯里，这样漫长且看不到尽头的船期，还是头一次遇到。
其实，早在10月底的时候，客户就来询问过这批货的情况。他一查才发现，由于下一航段的船始终没有到港，这批货始终滞留在新加坡港口，这趟平时仅需7天的路程，走了90天，并且不知道什么时候才能重新启航。
这批走了4个月的货，不过是全球航运市场震荡下的一个缩影。
2021年以来，全球多数港口均发生了不同程度的集装箱拥堵事件。其中，新加坡港作为国际海运市场重要的中转站，面临着货物激增，港口拥堵、轮期延长等一系列问题。同时，由于一些国家的港口出现拥堵，很多货轮转道到新加坡，更是给该港口增加了很大压力。目前，新加坡港的卸载货时间已从过去的1-2天延长到5-7天，甚至更长时间。
业内认为，海运企业目前的“船只航运行程可靠性”已跌至10年来的低点，导致全球几乎所有主要海港都面临进一步的拖延。
在这样系统性的延误之下，海运成本一直在持续增加，从而导致运费一路飙涨。
据王喆介绍，近期最贵的是南美航线，从天津港出发的价格已经达到1.4万美金左右，且只能走8吨的小柜。该价格较此前最便宜的400至500美金，涨了近28倍。在此之前，最贵的航线是北美，从不到3000美金涨到了2.5万美金，价格涨了8-10倍。始终偏高的价格、随时变化的船期以及紧张的仓位，都给货代从业者带去了不小的难题。
“从中国外贸行业开始以来，从来没遇到过这种情况，百年难遇，实在是太难了。”
被疫情打乱的海运市场
如果说全球供应链是一张巨网，那么疫情的爆发，则给这张网捅了一个洞。
2020年初正式爆发的疫情，让中国的出口贸易陷入了停滞。随后，由于新冠肺炎疫情的全球大流行，全球产业链供应链受到冲击，全球全球商品贸易量下降超过9%，服务贸易下降超过23%。
为了应对运输需求的下降，船运公司不得不削减运力以维持运价。
而随着中国对疫情的控制，以及供应链能力的恢复，全球订单纷纷涌向中国，对船运的需求集中爆发。
据王喆介绍，那段时间，几乎全球都只能从中国进行采购，订单源源不断的涌过来。但是仓位却紧张不已。如果想要订11月26号的船，实际开船日期可能要等到12月初，甚至拖到12月中旬。而且，即便已经定好了仓位，还可能面临无船可用，或者临时换船的可能，没有一点规律可言。
经常是连着定4-5个航次，都被踢了出来。即便临时加价，也没有位置。只要谁的手里有仓位，就会出现几家竞价的情况，谁出的价格高，谁就能出货。
另一边，运力短缺问题仍在持续。
由于新冠肺炎疫情的加剧，影响了世界各国的日常生活和市场经济，人们减少出行，居家办公，消费品需求大幅上升。欧美等地的港口都在忙于掏空集装箱，并将货物运往本国市场，大量的空集装箱无人处理。同时，随着集装箱的紧缺，导致运费上涨，船运公司甚至会在集装箱卸载完成后，将空船驶离港口运输下一趟集装箱。集装箱的“有去无回”，进一步加剧了短缺，并将集装箱运费推至高点。
在这一趋势的推动下，“炒箱”现象应运而生。在仓位极为稀缺的时期，手握一手船东资源的人可以先行订舱，然后将其卖给下级货代，层层加价。等这个仓位到了真正需要卖货的直客手中时，就已经被扒了很多层皮，价格炒得很高了。
即便这样，也不是有钱就能拿到仓位。首先，在紧缺时期，没有人能成为真正的源头。虽然船东的官方订舱系统价格都是透明的，但实际上能否订得上，还是要看货代的运作能力。
“说白了，看上去每单的利润都挺高，但仓位不是说这么简单就能拿到的。同时单量也下降了，整体也并没有多赚什么钱。”王喆说。
同时，对于货代公司来说，每个合同都存在着潜在风险。比如，10月底向客户报价8000美元，并签下了合同，但是船期拖到了12月，并且价格还涨到了12000美元甚至13000美元。但原有合同的价格不能随意更改，否则就会对公司声誉和客户关系造成影响。
为了稳定长期客户，遇到价格波动时，王喆都会选择自己扛，或者在签合同的时候多留出一点利润，以防风险，“否则根本就不够赔的”。
体量庞大且难以替代的"夕阳产业"
根据2021年7月11日发布的《2021年中国航海日公告》显示，2020年中国海运进出口量达34.6亿吨，占全球海运贸易量的30%。其中，我国约95%的国际贸易货物量是通过海运完成的。
并且，在全球GDP萎缩3.3%的背景下，2020年全球海运周转量只减少了1.7%，海运占全球贸易量的比重从85%提高到了86%。从中国海运进出口量看，2020年增长了6.7%，达34.6亿吨，占全球海运贸易量的比重从27.1%提高至30%，为中国进出口实现1.5%的正增长贡献巨大。
虽然海运在全球贸易市场中占据着举足轻重的位置，但在王喆看来，连接着海运和出口商户的货代行业已经是一个夕阳产业了，模式太传统，市场也过于饱和。
在天眼查上搜索“货运代理”，仅在深圳市就有10万家相关企业。
与此同时，不少科技企业也都盯上了货运代理这个巨大的市场，从菜鸟网络、运去哪、Flexport到船公司马士基，众多企业都在试图对这个传统行业进行数字化改造，但效果并不显著。
毕竟，海运物流这个链条太长也太复杂了。
一箱货物从工厂到装船，需要经历托运、订舱、做箱、报关、卸载、清关、换单、提货等众多环节，每一个节点都意味着复杂的操作场景，以及严重的信息不对称问题。
首先，能否从船公司拿到足够低价的仓位，决定了货代公司的利润。虽然船公司会发布指导价，但实际成本并没有这么高。因此，有资源的人往往可以拿到比这低得多的价格。
此外，运输环节中还藏着众多隐秘的细节。发货方的运力资源是否可靠；如果没有可靠的运力资源，就需要货代调动当地的运输公司；当地的路政交通情况如何，能否准时送达；货物到港口的最佳时间是何时，港口的卸载速度如何，怎样才能让货物在堆场停留的时间最短，减少仓储费用……
这并不是一个有着很高技术门槛的行业，却是一个依靠经验和人情才能获得利润的行业。链条复杂且漫长，没有哪个巨头能够全盘通吃，但一盘散沙的激烈竞争，以及缺少话语权的市场环境，已经让货代企业的利润变得十分稀薄。
也正因为复杂的链条和稀薄的利润，使得传统货代业务始终没有被彻底取代。
4000亿产业如何数字化升级？
在货代数字化升级的困境背后，其实是整个国际海运物流领域数字化上的缓慢和迟滞。
在今年5月发布的《国际物流产业数字化发展报告》中显示，当前整个国际物流产业存在服务单一、运输成本高、信息交换效率低、运输过程不透明、供应链上各角色的协同效率低等问题。
报告显示，国际物流数字化企业不断涌现，涵盖多种运输方式、单一运输方式、传统国际物流企业转型升级、工具类企业等多个维度。在运输服务领域，境内外较多企业均选择以单一运输方式为切入点，而门槛相对较高的综合物流服务则较少。
这其中，工具类数字化产品多种多样，其中最为常见的就是各类数字信息整合工具，包括：单证软件机器人、报关机器人、订舱机器人、识别机器人、比照机器人、对账机器人、制单机器人等，将原来需要人工操作的录单、打单等工作都交由软件完成，提高效率，减少错误，降低成本。
据货代物流供应链人工智能方案软件机器人提供商趋研科技创始人李俊介绍，经过梳理发现，国际海运行业的单据类型至少有50种以上，以解决重复低效人工作业而开发的单据识别软件，可以将人力成本降低60%以上。此外，通过将大量单据、流程数字化，可以让国际海运链条上各个环节的中小企业实现报表可视化、仓库数据分析等一系列功能，帮助他们实现数字化转型。
但这还远远不够。
真正的国际航运数字化，应该是覆盖整个链条的——从进口商查价、下单，到货物交付的全线上化；从工厂出货装车，到海运全过程的全线上操作及跟踪监控；从货物出厂到客户收货，全过程的自动数据提交、调度、分析、线上对账、线上付款……
目前，国内货代信息化还仅仅聚焦于功能性问题的解决上，数据记录、单证打印等封闭性的功能形成了一个个信息孤岛，无法进行连接整合，这一定程度上阻碍了国际航运物流体系的数字化。
因此，除了工具型产品，提供物流集成方案和保障履约成了国际物流企业的另一主流方向。
以一站式国际物流在线服务平台“运去哪”为例。据该公司营销人员介绍，运去哪可以实现全线上的船公司查询、航线查询、透明化的价格查询以及线上自主订舱。运去哪还可以实现线上履约，包括单据上传、报关完成、到达目的港等关键节点，客户均可以实时线上查询，实现全流程的在线跟踪。
同时，当部分客户面临紧急的零部件需求时，运去哪还会提供定制的hand-carry服务。比如，疫情期间某汽车生产企业对某关键零件有紧急需求，需要尽快从德国工厂提货至中国，这时，运去哪就可以根据客户的情况，提供定制化服务：手提货物，包机或者包船等。
此外，运去哪还推出了船期预测服务，通过分析港口数据、船舶数据、航线历史数据、当地新闻等综合数据，帮助客户做好出货预案。并且可以通过帮助供需双方实现需求匹配，降低原本因空箱或舱位供给不足导致的拥堵，疏导客户需求，降低运输成本。
目前，“运去哪”的估值已超10亿美元。
但这也仅仅是冰山一角。对于国际航运来说，仅数据化模块，就是一个巨大的市场。根据上海国际航运研究中心发布的《全球港航信息化发展报告（2021版）》显示，2020年全球港航信息化市场规模达到2976.99亿元人民币，创下新高，同比增20.18%。预计2021年全年将涨至3505.64亿元，2022年有望突破4000亿元。这其中仍然有着巨大的潜力和发展空间。
不过，这注定是一场缓慢而艰难的变革，在交易场景复杂程度远低于航运场景的货运行业，大数据的改造成果至今寥寥无几，原因就在于线下物理场景对于执行和运营的现实要求，需要现实的基础设施和运力能力相配合，大数据才能发挥作用。
（备注：文中王喆为化名）
