【研报】中国智慧物流产业研究报告2020-2020.7-33页

THE 2020 CHINA SMART LOGISTICS INDUSTRY REPORT

中国智慧物流产业研究报告

LOGISTICS

睿兽分析

创业邦研究中心

CONTENTS

目录

1.

2.

3.

P02

P10

P29

智慧物流产业发展综述

智慧物流产业现状与前景

未来发展趋势或发展建议

01. 智慧物流产业概念02. 智慧物流产业发展环境分析

01. 智慧物流产业发展阶段分析02. 智慧物流产业图谱分析

03. 智慧物流产业市场规模、增长趋势或预测04. 智慧物流产业市场格局分析05. 智慧物流产业链企业案例

01.智慧物流产业的问题与挑战02.智慧物流产业发展趋势分析03.智慧物流产业未来发展建议

第一部分 智慧物流产业发展综述

2020中国智慧物流产业研究报告

随着大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术加快推广应用，建设高效化的物流体系已成为当今物流行业发展的基本要求。智慧物流体系是我国物流产业发展和转型的必由之路，以现代信息技术为标志的智慧物流正步入快速发展阶段。

正是基于智慧物流对于中国社会经济发展的重要意义，创业邦研究中心发布了这份《2020年中国智慧物流产业研究报告》，旨在结合我国智慧物流的发展现状，深入挖掘我国智慧物流业发展所面临的主要问题，通过智慧物流企业案例的分析，探讨智慧物流的发展动能、态势，提出智慧物流的发展新路径，为智慧物流产业的变革与智能化发展提供有益的借鉴。

一智慧物流产业概念

近年来，物流业与互联网的深度融合正在提速，新技术、新模式、新业态不断涌现，以互联网为核心的新一轮科技革命深刻影响着物流业。当前，我国物流业正处于增速放缓、效率提升、需求调整和动力转换的战略转型期。智慧物流处于起步阶段，以“互联网+物流”为重点的智慧物流，为行业转型升级开辟了新的路径。

●智慧物流的定义

智慧物流的概念由2010年IBM发布的《智慧的未来供应链》研究报告中提出的智慧供应链概念延伸而来。智慧物流是以信息化为依托并广泛应用物联网、人工智能、大数据、云计算等技术工具，在物流价值链上的六项基本环节（运输、仓储、包装、装卸搬运、流通加工、配送、信息服务）实现系统感知和数据采集的现代综合智能型物流系统。智慧物流可以简单地理解为在物流系统中采用物联网、大数据、云计算和人工智能等先进技术，使得整个物流系统运作如同在人的大脑指挥下实时收集并处理信息，做出最优决策、实现最优布局，物流系统中各组成单元能实现高质量、高效率、低成本的分工、协同。

智慧

物

流的

本质◆

货物从供应者向需求者的智能移动过程

◆通过对物流赋能实现人与物、物与物之间物流信息的交互

◆ 高层次、高端化的新型物流形态

来源：创业邦研究中心

第一部分 智慧物流产业发展综述

智慧物流以智能化和集成化的管理方式对物流自动化装备、智能化系统进行控制，以软硬件结合的方式实现智慧物流的自动感知识别、物流服务可追溯、物流管理智能化决策等功能，从而提高物流系统分析决策和智能执行的能力以及整个物流系统的智能化、自动化水平。

●智慧物流的功能模块

智慧物流一般具有感知、优化决策和智能反馈等功能，通过连接升级、数据升级、模式升级、体验升级、智能升级和绿色升级全面推进供应链升级，深刻影响社会生产和流通方式，并且在降低服务成本、提高流通效率、减少资源能耗、开展增值服务等方面显现巨大的优势。

具体而言，智慧物流功能体系包括智能感知、智能决策、智能执行三大模块，这些功能模块是智慧物流的重要组成部分。

◆ 智能信息处理

◆ 智能配送 ◆ 智能仓储

◆ 智能运输 ◆ 智能装卸

智能感知模块智能决策模块

智能执行模块

物联网、人工智能、大数据、云计算物流信息的交互

信息化物流价值链

运输、仓储、包装、配送、信息服务

来源：创业邦研究中心

来源：创业邦研究中心

2020中国智慧物流产业研究报告

智慧物流基于大数据、云计算、智能感应等一系列现代科技，实现了物流服务的实时化、可控化和便捷化管理，有助于物流产业链的优化升级，因此，完善智慧物流发展规划，加快智慧物流基础设施建设促进传统物流向智慧物流转型升级具有重要的意义。

●智慧物流的技术架构

目前我国物流产业已经形成以信息技术为核心，以运输技术、配送技术、装卸搬运技术、仓储信息化技术、库存控制技术、包装技术等专业技术为支撑的物流技术格局。根据智慧物流的技术架构，智慧物流的关键技术总体可以分为感知层、网络传输层、数据存储层、应用服务层。具体如图所示：

感知功能利用多种物联网技术获得运输、包装、存储等各个物流环节的相关信息，准确掌握物品和仓库信息。

物流系统会自动调用存储在数据库的数据，实时监测物流活动并及时发现物流中的薄弱环节或漏洞。

根据不同的物流情况并结合特定的物流需要评估物

流成本、服务质量和其他标准，以及基于风险的概率来进行相关预测分析。

分析功能决策功能智慧物流技术架构

应用层

存储层

传输层

感知层

来源：创业邦研究中心

来源：创业邦研究中心，睿兽分析

第一部分 智慧物流产业发展综述

具体而言，智慧物流的技术架构主要包括智能运输、智能仓储、智能配送、智能包装、智能装卸、智能信息处理等六个方面。

智能运输：集成各种运输方式，包括应用车辆识别技术、定位技术、信息技术、移动通信与网络技术等高新技术，实现交通管理、车辆控制、营运货车管理、电子收费、紧急救援等功能，降低货物运输成本，缩短货物送达时间。

智能仓储：在现有仓储管理作业环节中进行货品、数量、位置、载体等信息的实时自动采集，并通过信息交互在操作现场，实现快速货物入库、货物准确出库、库存盘点、货物库区转移、货物数量调整、实时信息显示、温度检测与报警。

智能配送：集成全球定位系统（GPS）、配送路径优化模型、多目标决策等技术，把配送订单分配给可用的车辆，实现配送订单信息的电子化、配送决策的智能化、配送路线的实时显示、配送车辆的导航跟踪和空间配送信息的查询显示，协同仓库部门一起完成配送任务。

智能包装：反映包装对象物品特性及内在品质和对象物品在运输、仓储、销售等流程相关信息的包装过程。记录包装物品整个生命周期内物品质量的变化；借助电子技术、信息技术和通信技术等手段搜集和管理包装商品的生产及销售分布等相关信息。

智能装卸：在一定区域内借助无人搬运车（AGV）、传送设备、智能穿梭车、通信设备、监控系统和计算机控制系统等技术，改变物品空间位置和存放状态的相关活动。智能装卸是包括装上卸下、传送移动、分拣、堆垛、出入库等作业活动的立体化、动态化过程。

智能信息处理：包括信息感知、信息传输、信息存储和信息处理等；快速、准确地进行海量数据的自动采集和输入，实现物流信息集成和整合，通过数据库的整理、加工和分析，为物流作业的运作、相关决策的制定提供信息基础和经验借鉴，保障物流作业合理和高效运作。

二智慧物流产业发展环境分析

●智慧物流发展的政治法律环境

智慧物流技术信息化、网络化和智能化的特点为未来物流的长久发展提供了无限可能，发展智慧物流成为现代物流业发展的大势所趋。美国、德国、日本、韩国等国家纷纷提出了发展智慧物流的具体规划，智慧物流在全球迎来了发展的黄金时期。我国政府也对智慧物流业发展高度重视，从政策上加强引导，加大扶持力度，出台了一系列鼓励政策：

2020中国智慧物流产业研究报告

数据来源：睿兽分析●智慧物流发展的经济环境

目前来看，智慧物流业具有广阔的市场，供需双方都对智慧物流服务有着迫切的需求。但是目前智慧物流业处于刚起步阶段，并且前期基础设施需要大量的投入，因此仅仅依靠市场上厂商的自发进入，难以推动我国智慧物流业的快速发展。

第一部分 智慧物流产业发展综述

智慧物流发展的经济驱动要素

电商经济催生出的新经济模式和业态带动物流行业规模不断壮大的同时，也带来物流服务需求碎片化和配送去中心化的新挑战，在全社会互联网化、共享经济及智能化发展的趋势下，智慧物流发展中面临着快速增长的快递服务市场需求、物流服务需求碎片化和物流配送去中心化等新动能。

●智慧物流发展的社会环境

近十年以来，我国对于基础设施建设以及固定资产的投资力度持续增加，在这个利好的大环境促进之下，我国的智慧物流配套基础设施建设高速发展。随着交通基础设施建设不断完善，通过物流云来高效地整合、管理和调度资源，并为各个参与方按需提供信息系统及算法应用服务，成为智慧物流的核心需求。此外，随着工业化、城镇化进程不断加快，制造企业内陆迁移也产生新的物流需求，具体如下：

●智慧物流发展的技术环境

大数据、物联网、云计算、智能机器人等新技术及装备作为智慧物流发展的根基，越来越广泛地被应用于物流产业，在整个智慧物流体系框架中起到关键的支撑作用。无人机、机器人等技术在近几年来发展迅速，未来将会进一步与物流行业结合，广泛应用在仓储、运输、配送等各个物流环节，物流领域的关键技术如下：

来源：创业邦研究中心

来源：创业邦研究中心

2020中国智慧物流产业研究报告

来源：创业邦研究中心

仓内技术：目前机器人与自动化分拣技术已相当成熟并得到广泛应用，主要有机器人与自动化分拣、可穿戴设备、无人驾驶叉车、货物识别四类技术，应用于仓内搬运、上架、分拣等操作。国外领先企业应用较早，并且已经开始商业化。国外企业如亚马逊、DHL，国内企业京东、菜鸟、申通等已经开始布局。

◆ 干线技术：干线技术主要是无人驾驶卡车技术。无人驾驶卡车将改变干线物流现有格局，目前虽尚处于研发阶段，但已取得阶段性成果，正在进行商用化前测试。

◆ 最后一公里技术：最后一公里主要技术包括无人机技术与3D打印技术两大类。无人机技术相对成熟，目前包括京东、顺丰、DHL等国内外多家物流企业已经开始进行商业测试。3D技术尚处于研发阶段，目前仅有亚马逊、UPS等针对其进行技术储备。

◆ 末端技术：末端新技术主要是智能快递柜，是各大企业布局的重点。目前已实现一、二线城市商用覆盖，但受限于成本与消费者使用习惯等问题，未来发展存在不确定性。

◆ 智慧数据底盘：数据底盘主要包括物联网、大数据及人工智能三大领域。物联网技术与大数据分析技术互为依托，前者为后者提供部分分析数据来源，后者将前者数据业务化，而人工智能则是大数据分析的升级。大数据分析技术，通过对商流、物流等数据进行收集和分析，主要应用于需求预测、仓储网络、路由优化、设备维修预警等方面。三者都是未来智慧物流发展的重要方向，也是智慧物流能否进一步升级迭代的关键。