物流市场研究报告

随着网购使用率逐年上升，网络购物已经成为人们日常生活的一部分，网购的继续渗透，人们对快递的需求也越来越大，加上新零售的不断发展更推动物流快递在未来较长时间实现较为稳健的增长。2018年中国网络购物用户规模已达5.95亿人，占总体网民规模的73.0%；预计2019年中国网络购物用户达6.49亿人。2019年上半年度中国快递业务量、收入分别完成277.6亿件和3396.7亿元，较2018年分别同比增长了25.7%和23.7%。线上线下融合速度加快、电商行业持续增长，再加上社交电商的火爆，促使快递业务量和业务收入大幅提升。比达（BigData-Research）数据中心监测数据显示，2019年5月中国主要物流快递服务类APP月活跃用户数分布中，菜鸟裹裹位居第一，月活跃用户数为796.4万人；运满满找货排行第二，月活跃用户数为197.3万人；快递100排行第三，月活跃用户数为192.0万人。菜鸟裹裹作为阿里旗下物流快递平台，有强大的资源，凭借数字化运营的模式推动物流快递行业升级。

随着线上和线下零售的融合，企业要面对新经济在供应链端的不断挑战，传统物流供应链各环节各自运营的线性结构无法满足高速增长的用户需求和更加复杂的仓储、运输情境。因此，物流供应链逐渐形成网状的形态，所有的服务围绕用户的需求和体验展开。针对大B客户和C端客户，由于需求的不确定性和多样性，物流企业需要持续不断的提升自身能力，满足可能超过业务范围的客户需求，以保证客户的稳定性以及自己的不可替代性，因此各行业边界逐渐模糊的现象出现。物流服务即按照客户需求为客户提供服务，完成运输、仓储、管理等单个或多个物流环节。在国内一般物流服务行业中，主要分为两类：仓储及综合服务、 运输服务。一方面中小型电商平台商户有提升仓储的需求，包括小批量进出货的入库出库需求以及小微融资贷款及账期的需求；另一方面大企业客户有适应新经济发展环境的需求，需要整体物流供应链效率提升以更好地服务消费者。因此，仓储企业亟需提升其信息系统能力、升级硬件设备设施。由于目前线下门店的不断发展，订单呈现碎片化、零散化、多样化的趋势，快运企业需要对网络化的铺展更加全面才能够面对激烈的市场竞争。因此，一些小型快运企业难以达到这样的能力水平，有实力的快运企业拥有更多的市场话语权，市场整合力度将大大增强。如果您喜欢此类文章，我们请关注或使用评论功能↓↓声明：转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与本网联系，我们将及时更正、删除，谢谢。

物流行业作为国民经济的重要组成部分，其发展与我国的经济增长密切相关。近年来，中国经济平稳较快的增长以及众多的政策支持，为现代物流及供应链管理等第三方服务行业的快速发展提供了良好的宏观环境，整体表现在市场总额逐渐增加、成本逐渐降低、效率不断提高等多个方面。物流行业市场稳定增长物流行业规模与经济增长速度具有直接关系，近年来虽然我国社会物流总额的增速减缓，但经济仍保持稳定较快增长仍拉动着物流行业的刚性需求。数据显示，2019年我国社会物流总额达到298.0万亿元，同比增长5.9%，增速比上年回落0.5个百分点。2020年1-7月份，全国社会物流总额为149.7万亿元，按可比价格计算，同比增长0.5%。数据来源：中国物流与采购联合会、中商产业研究院整理物流行业结构升级，效率逐步提高我国社会物流总额逐步扩张的同时，现代物流产业的专业化程度不断提升，社会物流效率有所提高，物流市场环境不断向好。数据显示，2019年社会物流总费用14.6万亿元，同比增长7.3%，增速比上年回落2.5个百分点。社会物流总费用与GDP的比率为14.7%，比上年下降0.1个百分点。2020年1-7月份，社会物流总费用8.0万亿元，同比下降2.4%，降幅比上半年收窄1.6个百分点。数据来源：中国物流与采购联合会、中商产业研究院整理物流行业发展趋势1。行业集中度进一步提升物流行业发展至今已经初步形成较为清晰的竞争格局。行业内企业数量众多，但大多数规模较小。总体行业集中度将逐渐提高，形成数家大规模专业化物流企业划分市场的格局。2。信息化发展与新技术应用进一步提高目前我国大部分物流企业经营较为粗放，信息化程度较低，运力规划能力普遍较差，导致效率不高，费用率居高不下。为提高竞争力，物流企业必须着眼于降低成本，加大在信息化技术应用及管理水平方面的投入。随着网络信息技术升级带动行业新技术、新业态不断涌现，以及信息技术和供应链管理不断发展并在物流业得到广泛运用。3。进一步发展第三方物流模式在发达国家，第三方物流已成为现代物流发展的主流趋势，在第三方物流模式下，行业上下游企业把物流委托给第三方管理，既可以减少资本投入，又可以提高服务质量，降低物流成本。4。服务不断向供应链两端延伸物流供应链行业未来发展的另一趋势是服务逐步向供应链两端延伸，加深上游下游生产制造企业合作力度，从简单的第三方物流，逐步拓展到全面介入企业的生产、销售等各个阶段，并通过整合供应链上下游信息，在整个供应链范围内建立起共同利益的协作伙伴关系。更多资料请参考中商产业研究院发布的《2020-2025年物流行业市场前景及投资机会研究报告》，同时中商产业研究院还提供产业大数据、产业规划策划、产业园策划规划、产业招商引资等解决方案。（文章来源：中商产业研究院）

IAII（人工智能产业研究院）与AIL(智能物流基金会)对国内外领先企业在智能物流领域新技术、新商业模式的应用进行了分析，并探讨智能物流对物流行业发展的影响。 智能物流市场快速发展，预计2025年规模超万亿元，行业正由自动化、无人化向数据化、智能化发展。 主要技术中，无人机、机器人、智能快递柜、可穿戴设备、3D打印、大数据分析等技术已经逐步开始商用；无人卡车、人工智能正处于研发测试阶段，未来前景大。 行业内领先企业积极布局智能物流，抢占先机。–以亚马逊、京东、阿里等为代表的互联网科技企业：注重通过科技手段提升物流效率，依托自身互联网科技基因，在智能物流各领域积极布局，力图实现弯道超车。–以UPS、DHL、顺丰等为代表的领先快递物流企业：通过组建研发 团队，设立研发机构，或与第三方合作等方式，在应用前景明确， 与自身需求紧密相关的智能物流技术上，如无人机、仓内AGV机器人，进行积极布局。–以G7汇通天下为代表的智能物流物联网企业：独立于物流公司和电商平台，专注于物联网、大数据和人工智能平台开发和服务，具有很强的技术实力和商业模式优势。在具有互联网思维的专业团队和资本的助力下，发展前景巨大。 未来，领先物流企业需要结合自身特性、洞察所在领域的客户、市场变化，做好智能物流的提前布局，追赶者应以更加开放的心态拥抱 科技，拥抱智能物流，实现转型升级。一、智能物流的定义物流业是国家经济支撑性产业，2009-2016年，全国社会物流总费用在GDP中的占比由18.1%下降至15.5%，但与发达国家物流费用占GDP约10%的比例相比还有很大差距，提高物流效率，降低物流成本成为政府、物流企业与其客户力争实现的目标。2016年，国家发改委发布《物流业降本增效专项行动方案》，交通运输部也规划从基础设施建设等四方面着手帮助促进物流业降本增效。智能物流是指通过智能硬件、物联网、大数据等智能化技术与手段，提高物流系统分析决策和智能执行的能力，提升整个物流系统的智能化、自动化水平。智能物流集多种服务功能于一体，体现了现代经济运作特点的需求，即强调信息流与物质流快速、高效、通畅地运转，从而实现降低社会成本，提高生产效率，整合社会资源的目的。根据中国物流与采购联合会数据，当前物流企业对智能物流的需求主要包括物流数据、物流云、物流设备三大领域，2016 年智能物流市场规模超过2,000亿元，到2025年，智能物流市场规模将超过万亿。 智能物流数据服务市场（形成层）：处于起步阶段，其中占比较大的是电商物流大数据，随数据量积累以及物流企业对数据的逐渐重视，未来物流行业对大数据的需求前景广阔。 智能物流云服务市场（运转层）：基于云计算应用模式的物流平台服务在云平台上，所有的物流公司、行业协会等都集中整合成资源池，各个资源相互展示和互动，按需交流，达成意向，从而降本增效，阿里、亚马逊等纷纷布局。 智能物流设备市场（执行层）：是智能物流市场的重要细分领域，包括自动化分拣线、物流无人机、冷链车、二维码标签等各类智能物流产品。二、智能物流发展驱动因素 2.1 国家大力推进互联网+物流业自2015年以来，国家各级政府机构出台了鼓励物流行业向智能化，智能化发展的政策，并积极鼓励企业进行物流模式的创新，主要方向包括： 大力推进“互联网+”物流发展，发挥互联网平台实时、高效、精准的优势，对线下运输车辆、仓储等资源进行合理调配、整合利用，提高物流资源使用效率， 实现运输工具和货物的实时跟踪和在线化、可视化管理。如国务院办公厅《关于深入实施“互联网+流通”行动计划 的意见》中提出，鼓励发展分享经济新模式，激发市场主体创业创新活力，鼓励包容企业利用互联网平台优化社会闲置资源配置，扩大社会灵活就业。 鼓励物流模式创新，重点发展多式联运、共同配送、无车承运人等高效现代化物流模式。商务部《2015年流通业发展工作要点》中提出，深入推进城市共同配送试点，总结推广试点地区经 验，完善城市物流配送服务体系，促进物流园区分拨中心、公共配送中心、末端配送点三级配送网络合理布局，培育一批具有整合资源功能的城市配送综合信息服务平台，推广共同配送、集中配送、网订店取、自助提货柜等新型配送模式。 加强物流信息化和数据化建设，国务院办公厅《关于推进线上线下互动加快商贸流通创新发展转型升级的意见》中提出，鼓励运用互联网技术大力推进物流标准化，推进信息共享和互联互通； 大力发展智能物流，运用北斗导航、大数据、物联网等技术，构建智能化物流通道网络，建设智能化仓储体系、配送系统。2.2 新商业模式涌现，对智能物流提出要求近10年来，电子商务、新零售、C2M等各种新型商业模式快速发展，同时消费者需求也从单一化、标准化，向差异化、个性化转变，这些变化对物流服务提出了更高的要求。 电商快速发展，电商带动快递业从07 年开始连续9年保持50%左右高速增 长，2016年业务量突破300亿件大关， 达313.5亿件。行业爆发式增长的业务量对物流行业更高的包裹处理效率以及更低的配送成本提出了要求。– 未来电商将持续高速发展，阿里研究院预计2020年网络零售额将超过10万亿元人民币，2017年中，阿里巴巴集团董事局主席马云更是提出“一天10亿包裹数量，不会超过八年，估计在六、七年左右就能实现”。– 跨境电商快速发展，预计到2020年将保持年均增长20%，2020跨境电商贸易进出口占整体对外贸易的比例将由19.5%上升37.6%。 新零售兴起，企业以互联网为依托，通过运用大数据、人工智能等先进技术手段，对线上服务、线下体验以及现代物流进行深度融合的零售新模式。这一模式下，企业将产生如利用消费者数据合理优化库存布局，实现零库存，利用高效网络妥善解决可能产生的逆向物流等诸多智能物流需求。 C2M兴起，由用户需求驱动生产制造， 去除所有中间流通加价环节，连接设计师、制造商，为用户提供顶级品质，平民价格，个性且专属的商品。这一模式下， 消费者诉求将直达制造商，个性化定制成为潮流，对物流的及时响应、定制化匹配能力提出了更高的要求。2.3 物流运作模式革新，推动智能物流需求提升互联网时代下，物流行业与互联网结合， 改变了物流行业原有的市场环境与业务流程，推动出现了一批新的物流模式和业态如车货匹配、众包运力等。基础运输条件的完善以及信息化的进一步提升激发了多式联运模式的快速发展。新的运输运作模式正在形成，与之相适应的智能物流快速增长。 车货匹配，可分为两类：同城货运匹配、城际货运匹配。货主发布运输需求，平台根据货物属性、距离等智能匹配平台注册运力，并提供SOP等各类增值服 务。对物流的数据处理、车辆状态与货物的精确匹配度能力要求极高。 运力众包，主要服务于同城配市场，兴起于O2O时代，由平台整合各类闲散个人资源，为客户提供即时的同城配送服务。平台的智能物流挑战包括如何管理运力资源，如何通过距离、配送价格、周边配送员数量等数据分析进行精确订单分配，以期望为消费者提供最优质的客户体验。 多式联运：包括海铁、公铁、铁公机等多类型多式联运方式，多式联运作为一种集约高效的现代化运输组织模式， 在“一带一路”国家战略的布局实施过程中，迎来了加速发展的重要机遇。由于运输过程中涉及多种运输工具，为实现全程可追溯和系统之间的贯通，信息化的运作十分重要。同时新型技术如无线射频、物联网等的应用大大提高了多式联运换装转运的自动化作业水平。2.4 大数据，无人技术等智能物流相关技术日趋成熟无人机、机器人与自动化、大数据等已 相对成熟，即将商用；可穿戴设备、3D打印、无人卡车、人工智能等技术在未来10 年左右逐步成熟，将广泛应用于仓储、运输、配送、末端等各物流环节。较为成熟，将要或已经实现商用的物流相关技术： 仓内技术：主要是机器人技术，包括AGV(自动导引运输车)、无人叉车、货架穿梭车、分拣机器人等，主要用于仓内搬运、上架、分拣操作，可有效提升仓内的操作效率，降低物本，如亚马逊在13个分拣中心布局超3万个KIVA机器人。 最后一公里配送：无人机技术，包括干线无人机与配送无人机两类，其中配送无人机研发已较为成熟，主要应用于末端最后一公里配送，如京东在2017年618期间，已采用无人机在多省市进行农村小件商品配送，完成1,000余单配送。 智能数据底盘：大数据分析技术，通过对商流、物流等数据进行收集、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，如京东采用数据预测方式，提前洞察消费者需 求，并进行预先分仓备货。相对不成熟，距商用仍有一定时间的物流相关技术： 仓内技术中可穿戴设备技术，最后一公里中3D打印，干线技术中的无人卡车，以及数据底盘的物联网、人工智 能等技术多处于研发测试阶段，可分别用于仓内智能分拣、末端产品配送、干线货物运输、产品溯源、决策支持等方面，如在DHL荷兰仓内，员工可根据智能眼镜的图像提示如包裹体积、目的地信息，进行高效分拣。

获取《亿欧 2020智能物流产业研究报告》完整版，请关注绿信公号：vrsina，后台回复“5G报告及白皮书 ”，该报告编号为20bg0127。　物流行业历经规模化增长阶段之后，目前已逐步进入稳定发展阶段，开始更加注重效率的提高、成本的降低以及服务质量的提升。中国物流业景气指数（LPI）：由中国物流与采购联合会发布，此项指数由业务总量、新订单、从业人员、库存周转次数、设备利用率5项指数加权合成，以50%作为经济强弱的分界点，反映物流业经济发展的总体变化情况。由图可以看出，近年来的物流业景气指数基本处于50%分界点以上，这表明中国物流业经济发展近年来处于持续扩张趋势之中。2018年全国社会物流总额为283.1万亿元，同比增长6.4%，增速比上年同期回落0.3个百分点。中国物流与采购联合会会长何黎明指出，目前物流需求总体保持平稳增长，受宏观经济下行压力影响，2018年增速略有回落，但物流需求结构有所优化。2018年中国智能仓储市场规模为797.69亿元，同比增长16.5%，2013-2018年的智能仓储市场规模年均复合增长率为16.2%。自动驾驶卡车产品化的实现仅靠一家企业是无法完成的，需要整合产业链资源。从目前的发展趋势看，不论是科技创新公司、主机厂商、产业链各类供应商还是运营管理平台，优势互补、开放合作已经日渐成为主流态势。各方合作可将各自优势聚合，产生强聚合效应，既可以提高开发效率，也能节约资源，从而促进技术进步，推动行业格局构建。

#商业创新的力量#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。报告精彩观点摘要如下：Part.1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。1.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。来源：睿兽分析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。来源：睿兽分析2.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。来源：睿兽分析具体而言，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。来源：睿兽分析3.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：来源：睿兽分析具体而言，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。4.智慧物流产业发展环境●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。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：来源：睿兽分析●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：公开信息，睿兽分析●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，目前仅亚马逊、UPS等对其进行技术储备。●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。Part.2智慧物流产业图谱分析1.智慧物流产业发展阶段分析●智慧物流产业发展态势：中国物流与采购联合会的数据显示，2019年全国社会物流总费用超过14万亿元，中国已成为世界最大的物流市场。目前国内智慧物流行业发展迅猛，包括政策环境持续改善、物流互联网逐步形成、物流大数据得到应用、物流云服务强化保障、协同共享助推模式创新，人工智能正在起步。来源：睿兽分析智慧物流是在物联网、大数据、互联网和云计算等发展背景上，为满足自身发展的内在要求而产生的物流智慧化结果。物流行业发展先后经历了机械化、自动化阶段，目前已发展到智慧化阶段。来源：睿兽分析●智慧物流产业的发展模式：智慧物流行业的发展已然进入全新的转型升级关键时期，在业务流程和生态体系上也不断衍生出新模式和新业态。在“互联网+”战略背景下，由于线上与线下的融合效率与程度不断提升，使得智慧物流呈现出“政府推动、产业化推进、标准引领、市场推广”的发展模式。来源：睿兽分析在国家政策支持的大环境下，物流企业应积极进行产业资源整合，探索“互联网+物流”的智慧物流发展模式与实现路径，实现物流产业的全面转型与升级。2.智慧物流产业链构成智能仓储产业链主要分为上、中、下游三个部分。上游为设备提供商和软件提供商，分别提供硬件设备（输送机、分拣机、AGV、堆垛机、穿梭车、叉车等）和相应的软件系统（WMS、WCS系统等）；中游是智慧物流系统集成商，根据行业的应用特点使用多种设备和软件，设计智能仓储物流系统；下游是应用智慧物流系统的各个行业，包括烟草、医药、汽车、零售、电商等诸多行业。来源：公开信息，睿兽分析智慧物流行业围绕物联网、人工智能、大数据、区块链等底层技术已经形成一套相对完整的产业链。基础设施、物流科技、物流企业、物流平台构成了整个智慧物流的产业链。其中，物流科技与物流企业在产业生态之中处于核心地位，产业图谱如下图：来源：公开信息，睿兽分析智慧物流产业链核心环节主要包括以下三个方面：基础运作。智慧物流可以运用感知识别和定位追踪技术进行物品信息数据的获取，通过对物品档案、客户需求、商品库存等信息数据进行大数据挖掘和处理，实现物流智能化的运作能力。物流平台。智慧物流云平台将运输、仓储、配送、货运代理、金融等业务模块的优势资源进行汇总，形成基础静态资源池；同时，利用现代互联网技术，优化物流资源配置及动态管理，为生产制造业、物流业、金融业、商贸业及政府机构等提供一体化的物流服务与供应链解决方案。产业群落。智慧物流通过数据产品开发，将大数据运用到生产制造、物流、金融、商贸等多个产业群落里。在政府、协会等的政策扶持下，智慧物流通过物流资源整合，满足生产制造群的市场需求，保障金融机构群的投资融资顺利进行，促进商贸企业群交易流通高效运转，最终构建起多产业群协同发展的可持续生态圈。2.智慧物流产业价值链分析智慧物流价值链将互联网技术、智能感应技术、云计算、大数据等技术相融合，从而形成更具有效率的新型物流业态。智慧物流价值链具有五个主体（客户、零散车主、物流车队、物流企业、供应链企业）与四大平台（供应链平台、物流管理平台、物流电商平台、客户服务平台）。智慧物流通过互联网技术将整个价值链上制造、采购、电子商务、配送、仓储等物流环节联系起来，以实现高服务低成本。同时，智慧物流可以为供应商、生产商、消费者提供运输、仓储、包装、配送等全方位的信息服务，以降低运营风险。来源：公开信息，睿兽分析智慧物流的新态势朝着共享经济、自动化、服务高效化和成本低廉化方向发展。大数据、人工智能、区块链等新兴科技正重新定义信息与数据的传递方式，深刻影响物流业务链条的各环节。这些科技手段不仅助力物流行业降本增效，甚至影响业务的底层逻辑进而重构行业价值链。技术已不再作为行业的“副产品”存在，而是不断反向创造需求与价值，成为行业发展的新动能。3.智慧物流产业痛点分析物流行业本身在仓储、运输、配送三个主要环节均存在着一些痛点，而这些问题的存在也会促使智慧物流产业的应用发展。随着各行业的发展，仓储端对于效率提升、管理精细化、操作误差性等各方面需求越来越高，传统劳动力无法再充分满足这些需求，倒逼仓库转型升级。近年来运输成本占物流总成本比例均超50%，降低运输成本是物流行业降低成本的重要手段。而运输成本中的人力费用和燃油费用占比较大，存在可压缩空间。在末端配送中，配送需求多样、配送时间冲突、效率低下及成本高昂等问题突出。偏远农村及交通不便地区道路限制性较强，或者某些地区订单分散即单位区域订单密度较小，这些因素均导致配送成本极高。作者：创业邦研究中心

中国物流科技行业发展概况从采购、生产到销售，物流环节贯穿商品流通全过程成长期的中国物流，机遇挑战相伴左右中国物流业的发展历史悠久，舟、车、常平仓、广惠仓、驿站等运输和仓储要素齐全，更开辟了丝绸之路、京杭大运河等著名商贸交流之路，为现代化物流的诞生奠定基础。但古代物流仅是单一环节的管理，我国真正意义上的运仓配一体的标准化现代物流模式起步于20世纪90年代：邓小平的南巡讲话进一步深化了改革开放，给我国物流业发展带来蓬勃活力。加上90年代末东南亚金融危机的爆发，使得我们对物流业发展重要性有了切身体会，开始由理论转向实战，探索实际的运行操作。进入21世纪，政策环境利好，运力网络大规模覆盖、信息平台建设迅速推进，我国物流进入了飞速发展的成长期，也即意味着，机遇与挑战并存将是贯穿这一时期的鲜明主题。物流需求稳中向好，16年总额达230亿据国家统计局数据显示，2016年我国社会物流总额229.7万亿元，比上年增长6.1个百分点，增速小幅回升。其中工业品物流需求仍占主导地位，达到93.2%。具体到不同的工业品种类来看，采矿业、高耗能行业物流需求增速回落，采矿业物流需求由上年增长2.7%转为下降1%。装备制造业、高技术产业物流需求增速持续加快，分别比上年增长9.5%和10.8%，呈现出经济结构持续优化、新旧动能转换加快的特点。运行质量有所提升，但相比其他国家仍旧存在差距2016年，社会物流总费用为11.1万亿元，同比增长2.9%，继续保持低速增长。社会物流总费用与GDP的比率为14.9%，比上年下降1.1个百分点，经济运行中的物流成本有所下降，运行的质量有所提升。但与其他国家相比，仍存在一定差距。2016年我国物流费用与GDP的比率高出全球平均水平3%，高出美国6个百分点。与同样属于发展中的人口大国-印度相比，我国的比率同样处于较高水平。降本增效，提高物流运行质量是现阶段国内物流业发展的关键任务。中国物流科技行业转型与升级从企业到产业，从体制到体系，全面推进物流发展降本增效物流业是融合运输、仓储、货代、信息等产业的复合型服务业，是支撑国民经济发展的基础性、战略性产业。物流业整体运行质量的提升不仅需要从单个企业层面入手，以头部企业的示范效应带动整体行业向上发展，更关乎产业结构、体系、政策等更宏观范围的改革和转型。现阶段，从实施难度来看，企业层面的升级可行性更大，操作性上也更容易实现。现实阻碍反作用力+直接推力=升级之路运、仓、配多点渗透，全面开启智能化作业流程仓储作业已经在自动化层面发展多年，未来要提高智能化水平，根据商品的件型、重量、销量、交付时效等属性，设计不同的作业流程，并采用相匹配的物流智能化系统进行操作。运输、分拣和派送环节的辅助驾驶、编队运输、自动化及机器人分拣、智能终端已经实现应用。随着购物场景的碎片化以及交付地点的动态化，未来在实现无人化作业的同时，会基于实时定位的应用，在消费者日常的某个动态节点实现交付，与消费者的工作和生活完美融合。中国物流科技行业产业链图谱中国物流科技行业发展现状16年车货匹配平台规模1.3万亿元，物流智能装备347亿元公路货运占整个物流运输的比重最大，进一步可细分为整车、零担和快递三个部分。零担和快递的行业集中度相对整车市场较高，相应运营效率较好。剩下的整车领域，行业分散，一个人一辆货车就可以做起整车生意。但也因此可优化的空间和市场潜力广阔。2013年前后，以运满满为代表的一大批车货匹配平台涌入到整车行业，利用信息技术改善车源和货源的双向匹配效率，给行业带来了变革。16年全年车货匹配平台的市场规模超过万亿元，并继续保持稳定增长。除了信息化平台的建设，智能装备的应用也在蓬勃发展，16年市场规模接近347亿元，较之上一年增长29.8个百分比。典型企业用户量对比应用｜运输｜车货匹配配货时间缩短2天以上，日均行驶里程提升33.3%目前，我国的公路物流货运量占到了整体货运量的80%，干线物流在整个公路物流中占比最大，但是行业整体运作效率不高，我国货车日均有效行驶里程300km/天，美国则可以达到1000km/天。国内2000多万货车，空驶率40%。造成资源错配、效率低下的原因主要在于信息的不对称性，车货匹配平台利用信息技术将线下信息进行整合，发布信息并进行精准匹配，可以优化供应链下游的货物与司机的资源分配，降低空驶率，进而节约运输成本。市场竞争激烈，融资能力差距逐渐拉开车货匹配市场从2016年初开始到今年9月之间，融资数量超过20次，但大部分集中在A轮及以前阶段，且融资金额较小。目前，少数企业在融资能力上开始逐渐拉开差距，平台的技术研发能力、运力基础、体验、诚信保障、以及可延展的业务及盈利空间，均是资本关注的重点。应用｜运输｜新能源车电耗代替油耗，年运营成本平均下降超过300%2017年最新出台的新能源车补贴政策，对新能源客车以动力电池为补贴核心，以电池的生产成本和技术进步水平为核算依据，并进一步完善新能源货车和专用车的补贴标准，按提供驱动动力的电池电量的分档累退方式核定。同时设定中央和地方补贴上限，其中地方（地方各级财政补贴总和）不得超过中央财政单车补贴额的50%。除燃料电池汽车外，各类车型2019-2020年中央及地方补贴标准和上限，在现行标准基础上回落20%。但对比传统燃油车，新能源纯电动车的运营和维护成本仍大幅降低，加上清洁，无污染，将在物流运输中大规模普及。动力电池是核心零部件，其性能直接影响整车品质伴随着新能源汽车的高速发展，动力电池投资热度只增不减。作为技术核心的电池，目前成本占到了整车成本的1/3至1/2，意味着整车厂可能需要把一辆车一半的收入分给电池厂。目前我国电池企业在技术和生产方面有了明显提升，但和松下、三星、LG相比还是有一定差距。电池的重要性，除了体现在车辆续航能力等方面，整车的管理系统等其他成本也会下降。应用｜运输｜无人驾驶无人驾驶商业化进程加快，降低物流行业运输成本随着物联网、大数据、云计算等技术纷纷向汽车业渗透，汽车制造业迈向了智能化的时代，无人驾驶的实现备受期待。无人驾驶不仅可以为驾驶出行提供更多的安全保障，在商用的货物配送领域发挥空间更大。根据驾驶系统的自动化程度，无人驾驶从无自动驾驶阶段到完全自动驾驶共6个阶段。现阶段的发展应用还处于辅助驾驶向完全自动驾驶的过渡阶段，距离无人驾驶的大规模商用还有相当长的一段时间。互联网巨头 PK 老牌车企，技术研发和生态发展全面竞争目前无人驾驶领域入局者主要有两方：一是谷歌、百度等互联网巨头以及英尔特等软硬件提供商，从自动驾驶算法切入，实现跨越式发展；二是奔驰、福田、一汽等传统老牌车企，以整车控制集成为切入点，借助高级辅助驾驶（ADAS）经验继续深入；双方的竞争从技术层面延伸至上下游的生态体系构建。目前共享出行理念的诞生和需求增加，分时租赁、网约车等形式也成为布局的重点。无人驾驶技术加上用户场景的建立，将会颠覆整个交通运输行业。应用｜仓储｜无人仓整体无人仓亮相，从入库到装车打造现代化智能仓储仓储行业正在变得更加自动化和智能化，自动化可以刚性提高效率，智能化可以满足差异化、个性化需求，增强供应链柔性。商品的入库、储存、拣选、分拣、出库等一系列流程，在无人仓中都可以用相应的自动化设备或者机器人替代。常见的有AGV机器人，根据不同用途又分为搬运、拣选和分拣等不同类型，以及专业从事码垛工作的码垛机器人。另外，RFID标签、立体仓库的应用等均显著减少成本费用，提高了作业效率。AGV的关键在于调度，码垛机器人的控制系统有待提高从单个AGV机器人来看，核心技术主要在定位、导航、避障等操作方面。但实际在无人仓中运作时，通常一个大型仓库需要配备几十甚至上百个机器人，如何通盘的调配和统筹安排，把集体效用发挥到最好才是考验技术实力的核心指标。针对码垛机器人，国内外的差距主要体现在控制系统上，国外一般采用的伺服控制，精度和响应速度远好于国内的变频器。应用｜仓储｜ＡＧＶ｜拣选货到人的智能拣选，均效提高3-5倍，节约人力70%仓储物流的拣选一般有人到货和货到人两种方式。人到货方式中，当前应用最广的是PDA人工拣选，语音拣选、AR眼镜拣选等新兴技术尚未在国内普及。货到人方式中，主要有穿梭车和拣选机器人两种解决办法，都是根据拣货员指令，将所需的商品送到作业人员面前，节约行走和寻找时间。但前者设备投资大，柔性小。后者更加灵活，可根据实际需求，自主规划，相对于人工拣选，机器人操作均效提高3-5倍，节约人力70%。应用｜仓储｜ＡＧＶ｜分拣提高分拣效率30%，节约人力70%分拣环节的机器人应用能够节约70%左右的人力。2017年8月，京东物流昆山无人分拣中心正式亮相，昆山无人分拣中心最大的特点是从供包到装车，全流程无人操作。目前，该中心已经实现自动供包并对包裹进行六面扫描，保证面单信息被快速识别，由分拣系统获取使用，进而实现即时有效的分拣。申通的快递分拣机器人“小黄人”可以24小时不间断分拣，扫码、称重、分拣功能“三合一”，能够实现快递面单信息识别，以最优路线投递。应用｜配送｜送货机器人/无人机无人送货时代即将到来，机器人上岗取代快递小哥应用｜配送 | 对比送货机器人技术尚未成熟，无人机只欠政策东风物流精细化运营后，末端配送的成本和效率成为优化重点，物流公司不约而同将最后一公里的物流配送寄托在机器人身上，阿里和京东相继推出自主研发的送货机器人。无人机方面，顺丰、京东、邮政等也纷纷加快布局动作。就实际应用来看，送货机器人技术尚未成熟，最大难点在于城市道路的极其复杂，加上承载量较小，目前各家投入比例相对小于无人机领域。而无人机技术已经相当成熟，目前最大的阻碍来自政策监管，一旦政策放开后，大规模的商用将会迅速普及。应用｜配送｜智能快递柜丰鸟之争点燃快递柜终端大战，三方势力角逐高下2017年6月，顺丰和菜鸟双方互相关闭数据接口，一时间引起业内广泛关注。虽然在国家邮政局的协调下，双方同意从6月3日12时起，全面恢复业务合作和数据传输，但丰鸟之争实质上是数据、用户等的竞争。丰巢在智能快递柜的布局力度和速度在2017年1月份25亿元的融资后表现得更加强劲，可能对菜鸟形成了一定压力，菜鸟迅速入股速递易的举动，也被看成是和顺丰的正面较量。目前智能快递柜市场入局者主要分为三类：京东、苏宁等电商系；丰巢、邮政易邮柜等快递系；速递易、日日顺、云柜等第三方，各有优势。随着国家队和阿里站队速递易、阿里投资的苏宁和日日顺也将逐渐统一阵营，丰巢背后则有顺丰、腾讯、京东等的支持，三方势力逐渐演化为两大阵营的对峙。集成物联网、无线通讯等技术，解决最后100米交付痛点智能快递柜结构分为储物终端、平台管理系统，可以智能存件、智能取件、远程监控、信息管理、信息发布等。内嵌固定式条码扫描头，可读一维、二维条码及手机屏幕条码信息。取件时，用户可凭手机上的收到的取件码，在智能物流柜的扫描窗口刷取，验证成功即可取件。核心技术在于物联网、智能识别、无线通讯等。中国物流科技行业趋势与展望政企合作布局物流大数据，重塑供应链智能化模式智造时代，工业机器人发展前景广阔自2013年来，我国已成为全球最大的机器人消费国，但国产机器人的份额仅占约三成的份额，且处于行业低端，高端机器人主要依赖进口，具有自主研发能力，可以生产关键零部件或机器人产品的企业仅百家左右。随着人工智能技术的成熟，机器人产业的重要性日益提高，国家相继发布《关于推进工业机器人产业发展指导意见》、《中国制造2025》、《关于推进工业机器人产业发展指导意见》等多部政策，明确了十三五期间的发展目标，预示工业机器人即将迎来广阔发展前景。自2013年来，我国已成为全球最大的机器人消费国，但国产机器人的份额仅占约三成的份额，且处于行业低端，高端机器人主要依赖进口，具有自主研发能力，可以生产关键零部件或机器人产品的企业仅百家左右。随着人工智能技术的成熟，机器人产业的重要性日益提高，国家相继发布《关于推进工业机器人产业发展指导意见》、《中国制造2025》、《关于推进工业机器人产业发展指导意见》等多部政策，明确了十三五期间的发展目标，预示工业机器人即将迎来广阔发展前景。科技创新，催生商业新模式物流科技的创新将给传统的商业模式带来升级和变革。未来，大数据、云计算等技术的成熟和应用，可以更灵活的调整物流结构，由传统先订单后物流的模式，转变为分析消费数据，提前将一部分商品前置，或是生产符合客户需求的定制化产品，精准地配置库存，降低成本。另外，自动化设备方面，由于投资规模大，回报周期长，且改动成本高，一般要求对业务不要具有太多的变化，但目前国内商业发展活跃，变化快，因此10年内一般不会实行仓库全自动化，但自动化程度会逐渐提高，较好的兼顾供应链柔性。因此，一些大规模有实力的物流公司很有可能会凭借其自动化、智能化的供应链体系优势，打造社会化运力平台，惠及更多中小型企业。由于机器人价格昂贵，一些智能装备制造商也正开拓代运营业务，企业在成本允许范围内，能享受到更加先进的仓储管理服务。

撰写|李思文编辑|刘玉豪物流行业历经规模化增长阶段之后，目前已逐步进入稳定发展阶段，开始更加注重效率的提高、成本的降低以及服务质量的提升。智能物流作为智慧物流实现的基础和重要组成部分，从技术层面保障了智慧物流的发展与升级。亿欧智库对于智能物流及智慧物流的内涵做了区分，智慧物流应用的整体架构自上而下可分为：智慧化平台（大脑）、数字化运营（中枢）、智能化作业（四肢），因此智能化作业（即智能物流）是智慧物流应用的基础环节。从具体内涵来看智能物流更强调的是能力，需要通过新技术的不断研发、创新来进行更新和迭代；而智慧物流则是一种整体模式，强调系统的互联互通及深度协同。基于此，《2020智能物流产业研究报告》的研究范围主要聚焦于物流仓储、运输、配送环节，并对其中的智能仓储、物流自动驾驶、物流无人机等几大物流科技行业进行深入研究，希望以此了解目前中国智能物流产业的发展现状及趋势，并对未来物流行业的发展做出展望。智能仓储物流按业务分类可分为工业生产物流和商业配送物流两大类别，对于智能物流解决方案的需求也有所区别。由于物流作为基本环节渗透到各个领域，与之对应的智能仓储应用范围也就十分广阔。不论是生产制造行业还是电商零售行业，亦或是需要仓库的餐饮行业，均对于智能仓储具有强烈需求，因此智能仓储行业的市场空间巨大。亿欧智库认为在智能仓储行业中，主要有四类参与者在其中扮演着重要角色，分别为研发智能设备的科技公司、研发智能软件的科技公司、物流地产公司或金融公司以及仓储第三方运营公司。受市场需求变化和技术发展成熟度等推动因素影响，智能仓储行业的竞争已经开始由技术与产品之争逐步延伸到应用与服务之争。各企业之间的比拼以综合实力较量为主，涉及到顶层创新设计能力、市场渠道、客户结构、服务质量以及品牌力等各方面。未来，大型成熟企业可持续推动机器人或操作系统产品的标准化，为产业链上其他企业赋能，给新的创业者带来更多便利，使其更专注于具体行业研究和方案设计，从而提升整个行业的技术与服务水平；小型企业则可专注于垂直领域，研发降本增效的单位经济模型，纵向挖深成本价值，把单个场景真正做透，在为客户提供真正有价值的专业服务同时建立稳固的业务壁垒。物流自动驾驶近几年越来越多的行业参与者们聚焦于自动驾驶物流领域。一方面，自动驾驶的发展已经走过单纯强调技术的阶段，目前更强调实际落地。在无人驾驶乘用车落地变得遥遥无期的当下，场景相对简单、市场规模超过万亿的物流行业有着更多的机会。另一方面，在过去十多年的快速发展中，虽然物流行业经过了快速的规模化整合，体量发展已经巨大，但在运输效率等方面与发达国家仍存在较大差距，存在可提升空间。自动驾驶技术能够解决物流运输中的痛点，并拥有广阔的发展前景。亿欧智库认为无人驾驶技术在物流领域的落地场景可主要划分为干线、终端配送以及封闭场景三大类，各类场景下的市场格局、发展重点、商业机会各不相同。在自动驾驶物流产业生态中，科技初创公司、互联网巨头、专业物流公司、商用车主机厂各大势力出于不同动机，彼此之间保持既竞争又合作的关系，形成了自动驾驶物流产业的基本发展生态。其中科技类初创公司虽然整体实力弱于其他类型参与者，但在算法开发能力、软硬件整合能力等方面具备独特优势，大多在物流自动驾驶的具体细分领域形成了自己的核心竞争力。例如智加科技独立研发出多传感器融合的全栈自动驾驶技术，并通过软、硬件的紧密结合，打造安全冗余；西井科技深耕港口场景，并以市场为导向，主动结合芯片与算法技术，为客户提供涵盖硬件到软件端的工业及物流业的全局化智能解决方案。自动驾驶浪潮真正促进了科技公司向机械制造领域迈进，让汽车这一传统产业与科技产业绑定更加紧密，随着相互间的融合发展与促进，自动驾驶物流市场的竞争格局和产业生态体系也可能会发生深刻调整和变化。未来各种先进技术的发展将极大推动物流自动驾驶行业的发展，同时产业生态掌控权在发展过程中也可能逐渐发生转移。物流无人机根据数据显示，2018年中国消费级无人机市场规模占比45.7%，工业级无人机市场规模占比54.3%。其中，在工业级无人机市场结构中，农业植保占比41.5%，电力巡查、安防、物流等分别占比17%、13%和11.5%。由此可见，目前物流应用在整个无人机市场中占比仍然相对较小，但这一数据结果是由不同市场处于不同的发展阶段所导致的。因为消费级无人机以及用于农业植保场景的无人机市场是已经被充分挖掘过的市场，处于市场成熟阶段；而物流无人机则由于场景复杂度、技术要求、政策限制、安全性等各因素的影响仍然处于市场发展的较为初期阶段。目前物流无人机行业的参与者主要包括电子商务公司、科技创新公司、传统物流公司以及传统无人机公司。亿欧智库认为，各参与者之间的关系目前处于合作共生、竞争发展的状态。由于物流无人机的市场还没有发展成熟，因此处于行业中的各方需要通过更多合作来共同将市场做大做强。而参与者相互之间同时存在的竞争关系则是一种良性竞争关系，这可以促进技术的快速更迭和产品的大规模商业化落地。在物流无人机应用发展成熟之后，物流无人机行业才会慢慢形成行业标准，同时其分工也会进一步细化。总结先进科技在与传统产业相融合的过程中，会存在一些较为普遍的相似特征，同时又由于具体领域的不同而呈现出各自独特的发展路径。报告从行业分析的宏观角度出发，基于大量的桌面研究及对相关行业从业者的深度访谈，对智能仓储、物流自动驾驶、物流无人机三大行业的市场格局进行了深入探究，涵盖了行业的主要参与者、商业模式、发展现状及发展趋势等内容。本文章只是部分研究内容呈现，更多内容可下载完整版报告：《2020智能物流产业研究报告》。

IAII（人工智能产业研究院）与AIL(智能物流基金会)通过介绍各主要技术的基本情况，同时结合国内外电商平台(如亚马逊、京东)、领先物流企业（如顺丰、DHL），在各技术上的开发历程、应用场景与未来规划，全方位展示智能物流在行业中的发展现状与未来。智能物流技术发展趋势与行业应用实践3.1 仓内技术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， 当前机器人与自动化分拣技术已相对成熟，得到广泛应用，可穿戴设备目前大部分处于研发阶段，其中智能眼镜技术进展较快。机器人与自动化技术仓内机器人包括AGV(自动导引运输车)、无人叉车、货架穿梭车、分拣机器人等， 主要用在搬运、上架、分拣等环节。国外领先企业应用较早，并且已经开始商业化，各企业将在机器人的应用场景深入推进。国外企业如亚马逊、DHL，国内企业京东、菜鸟、申通已经开始布局。领先实践1-亚马逊：通过收购KIVA，构筑技术壁垒，是目前全球市场上物流仓储机器人应用最广泛、最领先的企业2012年，亚马逊为应对自身快速增长的业务需求，收购全球领先的仓内机器人初创企业KIVA Robotics进入仓内机器人领域，主要用于仓内货架搬运、分拣。2013-2014年底，亚马逊首先在美国的10 个亚马逊物流中心布局1.5万个机器人， 随后亚马逊将KIVA部署向其全球各地转运中心拓展，截止2016年，亚马逊已在其全球13个物流中心部署了超过3万个Kiva 机器人，在机器人的帮助下，亚马逊每笔订单的处理都能节省1个小时，捡货到发货时间从要1个半小时缩减为15分钟，每年可以节省约9亿美元的人力成本。2016年，KIVA正式更名为Amazon Robotics， 力图打造新型机器人平台，除研发新型AGV 机器人外，还将致力于研发可胜任打包、分拣等复杂环节的先进机器人，最终实现仓 储无人化的目标。领先实践2-京东：成立X事业部，并与新松机器人合作进行研发，机器人应用覆盖搬运、上架、分拣等环节为在“618”、“双十一”等流量高峰期保证消费者体验，并降低企业整体运营成本2014年，紧随亚马逊收购KIVA后，京东开始布局仓内机器人技术，以实现其无人 仓的战略目标，同年京东研制的第一代仓 储机器人投入“亚洲一号”系列仓库进行实地操作。2016年，京东成立X事业部，开始接手机器人项目研发，组建无人仓团队，并成功开发SHUTTLE货架穿梭车、DELTA型分拣机器人、六轴机器人6-AXIS等六种型号机器人。同年，京东与新松机器人签订战略合作协 议，共同探索机器人在京东仓库中的开发应用，获取相应软硬件技术。目前，京东已经具备了自主批量研发、生产智能物流机器人的能力，研究开发的各类机器人可覆盖从 搬运到分拣的全程操作。2017年，京东部署了大量AGV机器人的昆山无人分拣中心正式亮相，在国内首次实 现前后端无人AGV自动装、卸车作业。同 时，在仓储的商品上架，商品分拣各环节，京东还部署了其研发的SHUTTLE货架穿梭车等各型号机器人，基本实现了仓储全流程自动化。仓内机器人的应用也是京东向无人仓这一战略目标迈进的关键举措，通过部署自动机器人，京东“无人仓”的存储效率可达到传统人工横梁货架存储效率的10倍以上。未来，京东将进一步加快机器人及自动化技术研发(已有十余款机器人在研发计划 中)，在北京亦庄附近建设无人设备工厂，实现仓储机器人等无人设备更大规模量产。并计划开始建设三万平米无人仓，预计到2018年开始投入使用，核心特色体现为数据感知、机器人融入和算法指导生产，全面改变目前仓储的运行模式。领先实践3-阿里菜鸟：建立菜鸟ET实验室，开发仓内机器人，以AGV(自动导引运输车/机器人)为主，已在天津、惠阳仓大规模投入使用，未来将拓展机器人型号2015年，阿里成立ET实验室，目标通过研发物流前沿科技产品，追求符合未来科技发展的物流生产方式，并牵头进行仓内机器人研发，开发出造价高达上百万的“曹操”仓内机器人，其能顶起的重量可达到500斤，同时还能灵活旋转，通过在天津仓部署“曹操”机器人迅速定位商品区位、规划最优拣货路径，提升仓内操作效率。2017年8月，菜鸟广东惠阳机器人仓投入使用，仓内部署上百台阿里自主研发AGV机器人，主要用于货物搬运，提高仓内效率。除了AGV外，菜鸟还尝试在仓储其他环节研发生产机器人，如广州仓库在包装等环节使 用机器人，天津武清仓已在使用自主研发 的仓内分拣机器人(托举机器人)。未来，菜鸟网络将进一步探索机器人与云端智能调度算法、自动化设备的磨合，在更多仓内环节应用机器人，并与合作伙伴将会在多个仓库内复制机器人模式。领先实践4-顺丰：通过直接购买第三方定制化产品重点布局自动化分拣顺丰很早就在中转场应用自动化分拣技术进行分拣，2016年顺丰斥资1亿元在宁波建设了大型自动化中转场，通过引进了全自动化的机器人分拣模式之后，分拣速度得到了很大的提升，针对小件快件，全自动化的分拣机器人甚至可以达到一小时分拣四万件的速度，同时出错率也比起人工分拣大大降低。领先实践5-申通：以直接采购第三方产品，进行定制化设计为主。采用与第三方合作进行仓内机器人仓内布局，2017年申通快递和浙江立镖机器人企业以及海康威视合作研发机器人。2017年，申通在在义乌、天津、临沂三地的分拨中心启用分拣机器人，其可以扫码、称重以及分拣，每小时可完成分拣1.8万件， 可减少70%人工。未来，以申通为代表的通达系将继续加强与外部研发机构的合作，加快对现有分拨中心的升级换代，实现向自动化分拣中心的转变。可穿戴设备当前仍然属于较为前沿的技术，在物流领 域可能应用的产品包括免持扫描设备、现实增强技术-智能眼镜、外骨骼、喷气式背包，国内无商用实例，免持设备与智能眼镜小范围由UPS、DHL应用外，其他多处于研发阶段。整体来说离大规模应用仍然有较远距离。智能眼镜凭借其实时的物品识别、条码阅读和库内导航等功能，提升仓库工作效率，未来有可能被广泛应用，京东及 亚马逊等国内外电商企业已开始研发相关智能设备。领先实践1-亚马逊：提前布局智能装备研究由亚马逊下一代工作室负责，2015年提交 专利申请，智能眼镜配备了可穿戴电脑，可以识别商品所处的位置，而且内置有图形 传感器，能够识别与某项任务相关的物品。这种传感器还有可能识别邮寄地址、条形码或二维码等包裹标记。未进行实际应用，当前尚处于研发状态。领先实践2-菜鸟：重点布局AR增强设备，外部提供硬件，内部强调研发算法2016年，在仓内操作层面，菜鸟高调宣布未来将推动AR智能物流系统，利用微软的Hololens头戴式设备，看到所有快件的信息，仓库商品的质量、体积等相关信息会映入操作者眼帘。方便操作者快速找到对应商品在仓库中所处位置，并且会自动规划最优路线提示操作者拿到相应订单商品。2017年，菜鸟物流推出AR技术快速找快递+刷脸签收。用户取快递时，只要打开手机APP，扫一扫就可以体验AR智能查件，然后根据手机AR显示的位置就可以轻松找到自己的包裹。然后刷脸签收，验证成功后就可以带着包裹离开了。未来， 菜鸟将加大在AR仓内技术领域的研发与应用。领先实践3-DHL：与第三方合作进行研发测试DHL与理光（Ricoh）、可穿戴设备解决方案供应商Ubimax进行合作，将“视觉分拣”技术应用于仓库的分拣流程中。2014 年，DHL已经成功在荷兰进行了智能眼镜应用试验，员工通过智能眼镜扫描仓库中的条码图形以加快采集速度和减少错误。其后，DHL与Vuzix合作打造了一套“免提式”仓库解决方案，其M100智能眼镜将与Ubimax开发的仓库“vision picking”软件协作，该系统提供了实时的物品识 别、条码阅读、室内导航和无缝的信息集成，直接连接到DHL的仓库管理系统。应用之后，分拣效率提升了25%。领先实践4-UPS：与第三方合作进行研发测试2012年，为了提升效率，并提供更多的跟踪信息，UPS已经开始启用基于摩托罗拉RS507蓝牙戒指成像仪的新系统，这一可穿戴设备包括一个戴在手指上的支持蓝牙的免提式条形码扫描仪，以及一个戴在员工手腕或髋部的小型终端。利用这一设备，UPS员工能够更快速地获取及处理条形码图像，加快包裹装车速度，截止2013年第四季度时，UPS装备逾3.8万个此类设备；2015-2016年，UPS已开始研发配套的电子眼镜与数据手套。3.2 干线技术干线运输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。无人驾驶卡车无人驾驶乘用车技术已经取得了阶段性成果，目前多家企业开始了对无人驾驶卡车的探索。由多名Alphabet前高管成立Otto，研发卡车无人驾驶技术，核心产品包括传感器、硬件设施和软件系统，目前已经进入测试阶段，虽然公路无人驾驶从技术实现到实际应用仍有一定距离， 但从技术上看，发展潜力非常大，未来卡车生产商将直接在生产环节集成无人驾驶技术。目前，无人驾驶主卡车主要由整车厂商主导，如戴姆勒等，但也有部分电商、物流企业正尝试布局，如亚马逊已申请无人卡车相关专利提前布局，而国内企业如京东也正在尝试研发无人卡车。领先实践1-亚马逊：提前布局无人卡车研究由Prime AIR无人机研发项目组负责，出于降低干线物流成本，防范运力不足等问题需求，2017年初提交的专利申请显示亚马逊正在研制自动驾驶汽车，因为该专利涉及可变车道导航等复杂任务。当前尚处于研发状态。未来，自动驾驶汽车和自动驾驶卡车可能将成为亚马逊内部物流部门的一个重要组成部分。由X事业负责，京东的无人卡车将会是一个移动的配送站，行驶的时候会不断地释放配送机器人，进行末端派送。3.3 最后一公里技术最后一公里相关技术主要包括无人机技术与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开始进行商业测试，其凭借灵活等特性，预计将成为特定区域未来末端配送重要方式。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。无人机无机技术已经成熟，主要应用在人口密度相对较小的区域如农村配送，中国企业在该项技术具有领先优势，且政府政策较为开放，制定了相对完善的无人机管理办法，国内无人机即将进入大规模商业应 用阶段。2013年以来各行业内领先企业纷纷启动无人机项目，亚马逊自2013年至今无人机技术已经过多次升级。2017年京东成立无人机运营调度中心标志着无人机在国内已基本可进行大规模商用。未来无人机的载重、航时将会不断突破， 感知、规避和防撞能力有待提升，软件系统、数据收集与分析处理能力将不断提 高，应用范围将更加广泛。领先实践1-亚马逊：成立专门部门PRIME AIR，对无人机技术不断迭代升级，但受限于美国无人机政策，距离正式商用仍有距离2013年亚马逊启动无人机项目，由亚马逊 “下一代实验室”牵头，进行无人机项目研发，已实现高效、无人化配送，进一步向亚马逊全自动化运营的目标迈进。2016年通过对欧洲一个顶级计算机团队的收购，完成了针对无人机的视觉系统的升级，实现对降落环境的监测，保证降落准确度。至今已提出无人机“多层次运营中心”等多项无人机相关专利申请。经过多年酝酿，2016年，亚马逊在英格 兰的农村地区启动无人机送货项目，并首次成功送出第一单。2017年，亚马逊的 无人机送货部门Prime Air在美国公开亮相，并对首次对外发布亚马逊无人机产品。“Prime Air”无人机计划实现30分钟内将产品送到顾客手中，将在120米以下的空域里自动飞行，主要负责运送5磅以下的小包裹。但受限于美国的无人机使用规定，当前尚未进行大规模应用。未来，亚马逊计划在无人机上添加更多功能模块，在2017年提交的一份亚马逊专利申请中显示，其计划将航拍画面等数据加以分析，然后得出消费者消费需求，由无人机进行定制化的商品推荐，如客户的屋顶如果看起来有缺陷，那么亚马逊无人机可以推荐屋顶维修服务。领先实践2-京东：重资布局无人机，开发多款无人机产品，建设无人机调度中心，已初步实现商用化，未来将依托无人机，基本实现对中国农村的全覆盖， 是目前市场上无人机技术应用最领先的企业之一京东农村战略的成功落地使农村市场订单量快速增长。但是农村人口密度低，单位面积下支撑的订单量有限，沿用之前的配送方式无疑意味着运营成本升高，订单周期拉长，客户体验降低。京东尝试用无人机来替代人工送货，将货物从各城镇末级站点送至各村配送点，实现15~25公里范围内的自动配送。2015年末，京东启动无人机研发项目， 由京东物流实验室（后转为X事业部）负责，同时与航天局等国家部门及领先的第三方无人机企业紧密合作。经过多年研发，京东在飞行控制、主动避障、智能化和集群飞行等方面进行了大量技术积累。2016年，成功设计了VTOL固定翼无人机等多款载重5-10kg不等的无人机 。2017年，京东加大对无人机研发投入，在西安成立西北无人机研发中心。京东的无人机项目一开始就以商业为目的，2016年京东成功利用自主研发无人机在宿迁完成物流首单配送，2017年更是在宿迁建立全球首个无人机运营调度中心，标志着京东无人机常态化运营将逐步开展，无人机项目已进入实际应用的快车道。2017年618期间实现多省市无人机配送常态化运营，已经完成1，000余单配送。未来，京东将持续加大物流无人机的研发与应用，将尝试开发大型载重无人机， 拓展配送品类。在四川、陕西建立约300 个无人机机场。建成后将实现24小时内送达中国的任何城市。并期望未来每天能用无人机为40万个村庄送货。领先实践3-DHL：自主研发为主，经过多次迭代升级，技术积累已经较为成熟， 具备商用基础2013年末DHL启动无人机研发项目，应对日益增长的人工成本，并实现在高成本地区一天24小时、一周7天的收发快递， 以自建团队，自主研发为主。同年研发出第一代无人机，起降运动尚需人工遥控， 并成功利用无人机Paketkopter将波恩药房的一个药品包裹从运送至一公里外的DHL总部。2014年，DHL研发出第二代无人机，能携带1.2公斤货物，时速可达65公里，仍需工作人员手工装卸货物；2015年底，第三代无人机亮相，可以在机舱内携带2公斤以内、体积不大于4.4升的货物，由于体形苗条矫健，飞行时速可达80-126公里，可以最大程度地实现“无人操作”。经过将近两年的研发测试，2016年初，DHL在巴伐利亚镇试验其无人机交付项目，共成功递送超过130个包裹，使得其成为全球第一家利用无人机技术为客户提供快递服务的企业。未来，DHL将计划拓展城市的无人机交付项目，从现有渠道信息来看，DHL的无人机送货，暂时限定德国地区，尚未有推广到全球的计划。领先实践4-顺丰：顺丰战略性项目，2012年就已开始布局，通过组建研发团队，入股领先企业等方式，积累了众多技术，近期取得空域许可，即将实现商用早在2012年，为应对中西部、三四线城 市机场数量较少、山脉纵横、路网基础较差，难以实现快速公路转运的问题，顺丰就提出了物流无人机设想，无人机物流成为顺丰重点战略之一。2013年，顺丰内测“无人机快递”服务。2015年，顺丰入股智航无人机，加快无人机领域研发布局。2017年上半年，顺丰自研的Manta Ray垂直起降固定翼无人机问世。截至目前，顺丰在无人机领域上申报和获得的专利数量达111项，顺丰通过投资、自研等多种方式，成功构建了无人机研发体系。2017年6月底，顺丰与赣州市南康区联合申报的物流无人机示范运行区的空域申请，得到了东部战区的正式批复，成为目前国内唯一获得正式审批的示范空域。当前顺丰正在珠三角地区大量测试无人机的配送效果，收集飞行数据，为将来整体运营、调试系统的搭建提供数据支撑。未来，顺丰集团继续推进无人机战略， 在成都双流建立大型物流无人机总部基地，2020年起，开始向全国推广，实现无人机支线网络对接顺丰的全国航空网络， 推动区域内货运航空网络的全覆盖，实现区域内货物运输全国次日达。3D打印3D技术对物流行业将带来颠覆性的变革，但当前技术仍处于研发阶段，美国Stratasvs和3D Systems两家企业占绝大多数市场份额。未来的产品生产至消费的模式将是“城市内3D打印+同城配送”，甚至是“社区3D打印+社区配送”的模式， 物流企业需要通过3D打印网络的铺设实现定制化产品在离消费者最近的服务站点生产、组装与末端配送的职能。领先实践1-亚马逊：提前布局3D打印技术2014年，亚马逊开设3D打印商店，为购 物者提供超过200种产品，并与总部位于辛辛那提的3DLT和布鲁克林的Mixee实验室两家打印企业签署了协议，进行3D 打印的初步布局。通过3D打印商店，用户可以提交他们创造的个性化产品，商品品类包括耳环、摇头玩具等，通过3D预览强化用户体验，并最终打印出用户定制化商品，最终再由亚马逊实现配送。2015年，亚马逊提交的一项专利显示， 其将把静态的3D网络变为动态布局，消费者下单后，将把指令发送给最近的3D 打印车，并在车辆向消费者行驶的途中进行产品3D打印与组装，并最终送达消费者。领先实践2-UPS：与领先3D企业合作， 尝试推出3D打印产品，拓展商业服务2015年UPS推出了一项额外服务——为寄包裹的顾客提供现场3D打印服务， 目前这一网络基本已遍布整个美国，同时，UPS与厂商合作推出定制化产品服务，比如为消费者提供定制高尔夫球杆。UPS在其位于肯塔基州路易斯维尔的大型车间装配了上百台工业3D打印机，当消费者下单后，UPS收到需要任务，把它们交给CloudDDM 3D打印机完成，在打印和组装完成后，再配送给消费者。单选|智能物流干线技术（无人驾驶卡车、无人机）商用化需要多少年？1-33-55-88-1010年以上打开百度APP进行投票行业应用 ｜智能物流链AIL打造全球首个人工智能+区块链+物流平台2018智能物流产业发展研究报告（上）全球机器人未来发展的10大困惑——脑波交互：人机交互终极方向？奇点临近——True-Brain世界首个“人工脑连接体”人机融合：“半机器人”时代来临？