然而，在工业革命转向信息革命、工业文明转向网络文明的全球化经济大变革时代，传统物流型企业也同样面临新经济的挑战。市值超过5400亿美元的亚马逊集团其物流板块（Amazon Logistics+）已经让UPS、FedEx和DHL等传统货运巨头面临前所未有的挑战，更是引领了全球电商仓储物流；京东物流仅覆盖2691个县区的七大物流中心、335个大型仓库的累计仓储面积就达到710万平方米，其规模在仓储企业排名中遥遥领先；菜鸟网络更是不走寻常路，用汇集消费者、商家、物流公司和第三方数据资源形成智慧物流/商流供应链的方法占领利润的制高点，更让对淘宝、天猫等阿里电商平台依赖度不高的快递龙头顺丰拔剑而起，与菜鸟网络在数据接口上互怼互撕。

互联网、大数据、云计算和人工智能等科技应用一方面让需求方的消费市场开始向个性化、即时化、便利化和主动化升级转变，另一方面则让供给方从突出核心优势而形成分工合作式上下游关系的传统供应链模式开始向智慧供应链跨界融合的发展。多样化、强时效、小批量、多频次、一站式“门到门”货运需求快速增长，直接连通需求和供给两端的物流业向供应链转化、并实现供应链创新和发展的能力成为物流行业竞争的核心优势之一。

一方面中国已经快速步入以消费为第一拉动的经济新模式、新阶段，另一方面全球发达国家相继将供应链作为国家战略，国务院办公厅适时将供应链创新与应用提升为国家战略，以加速产业融合、深化社会分工、提高集成创新能力，推进供给侧结构性改革。

铁路作为国民经济的大动脉和国家重要的基础设施，同时具有网络化、标准化、规模化、全天候和绿色安全等优势，营业里程超过12.4万公里，客货共线达到10万公里，是网络覆盖最全、最具规模优势的运输企业；然而铁路也在物流市场的激烈竞争中体现出各种体制机制上的不适应，特别在与公路货运竞争中长时间居于劣势。特别是在依旧要保证生产安全绝对第一的市场环境下，看起来铁路非大动作难有重振雄风的机会，但互联网、大数据和云计算等新科技却有可能支撑铁路货运凭借自身资源优势而联合上下游企业形成新商业模式，实现弯道超车，打造适合经济新阶段的铁路供应链。

供应链强调“全面以顾客为中心”。许多非铁企业习惯于利用铁路货运资源实现全供应链服务，铁路货运在这条供应链上长期扮演着承运人角色，只能靠运费低廉吸引客户，与真实顾客距离较远；95306货运网络平台建成之后，也只是简单增加了交易中间人角色，试图推进“门到门”全供应链服务，但其利用其他物流渠道的能力却严重不足，既无法顺畅地共享公路、航运和航空资源，也难于破解与公路、航运和航空等运输接口界面间衔接的低质低效，导致市场竞争力提升缓慢。

铁路货运虽然获得了由于高铁成网运行而释放的大量运能，但当需求高企之际，依旧存在运力严重不足。铁路也却缺乏协调公路运输资源或者直接调用公路运输资源的意识和能力，因此无法全时满足客户需要而丢失原本可以维护的优质客户资源和优质市场。

铁路货运虽然凝聚了最为海量的运输数据，特别是95306网站更加快了这类数据的积聚，然而，各类货代的介入让铁路很少掌握从原始货主到最终消费整条供应链的物流数据，也就很难让海量数据变成支撑供应链收益的数据资产，更难以实现大数据支持下的供应链“场景变现”。

铁路货运虽然具备最有规模和竞争优势的全国路网，也从收件、装卸到配送建立了最为齐全的物流末梢，然而，货运的清算和分配都不能对基层员工产生真正的激励，更难以如顺丰、“三通一达”等全国性布局的快递企业获取“快递小哥”单票计费制的劳动力红利，极易出现末梢权力寻租、基层以岗谋私的行为而流失客户的现象。

数据的可控制、可量化和可变现是数据资源变为数据资产的必要条件；而在大数据基础上，以核心业务流程为纽带，与外部进行数据跨界合作，就可以实现数据增值；再通过企业内或企业间的授权数据共享，实现“场景变现”。

具有大数据优势的铁路货运完全有能力通过集装箱多式联运的推进构建数据资产，进而再基于多式联运新模式构建铁路供应链，以实现对上下游企业的数据整合和跨界融合，完成大数据“场景变现”。

目前，多式联运占全社会货运量的2.9%，远低于美国的40%和欧洲的35%；海铁多式联运仅有1.5%，更是远低于美国的49.5%。多式联运带来的物流业“降本增效”的提升空间显而易见。

提高多式联运比例是全社会物流行业的责任。然而，公路货运对集装箱和多式联运并没有更多意愿，因为集装箱多式联运既打破了传统货车的超载和非纳税黑经济带来的高利润，又需要专用装备和专业人员提高装载率；海/水运则早以市场为导引实现了公海/水联运，对具有垄断意识的铁海多式联运并不报太多期待。因此，只有铁路货运最有意愿，也最有可能推进集装箱多式联运，期待基于多式联运的铁路供应链将成为新经济下物流业降本增效最靓丽的风景线。