2017-2017中国智慧物流大数据发展报告_22页-5mb

2017中国智慧物流发展报告总结

核心内容

本报告由交通运输部科学研究院、菜鸟网络和阿里研究院联合发布，旨在分析2016年中国智慧物流的发展情况，探讨其面临的挑战与未来趋势。报告指出，智慧物流已成为推动物流行业转型升级、降本增效的重要手段，并在提升服务质量、促进技术创新和推动绿色发展方面发挥了显著作用。

主要观点

• 智慧物流是行业转型升级的必由之路：智慧物流通过技术进步和模式创新，引领行业发展，成为提升效率和服务质量的关键。
• 降本增效显著：2016年，全国东部、中部和西部地区时效指数同比分别下降6%、10%和9%，物流效率提升明显。
• 政府高度重视：国家层面政策密集出台，支持智慧物流发展，推动行业标准化和信息化。
• 技术驱动发展：大数据、人工智能和物联网等技术的融合应用，为物流行业带来变革，提升供应链透明度与协同能力。
• 绿色可持续发展：智慧物流在节能减排、绿色包装等方面取得成效，推动行业向可持续方向发展。

关键信息

一、2016年中国智慧物流发展回顾

背景

• 第二次信息革命与数字经济转型并行。
• 产业结构调整与消费升级同步发生。
• 物流业仍处于工业化中期，流通基础设施发展尚需提升。

技术进步

• 大数据：2010年全球数据存储量超过1ZB，预计2020年将超过230ZB。
• 人工智能：从IT时代到DT时代，人工智能在物流领域的应用显著提升，如AlphaGo战胜李世石，Master战胜60位棋手。
• 物联网：物联网技术在物流行业广泛应用，提升供应链透明度和协同效率。

降本增效

• 2016年“双11”履约率比2015年提升25个百分点。
• 东部、中部和西部地区时效指数同比分别下降6%、10%和9%。
• 长三角地区（上海、浙江、江苏）时效指数排名前三，占全国总量的13%。

二、智慧物流热点分析

技术进步与模式创新

• N-1-N模式：电子面单实现前端对接N个商家、后端对接N个快递公司，平台作为中间“1”提供技术支持。
• 智能打包：通过数据产品开发，合理安排箱型，每件包装平均节省5%以上的耗材。

人工智能与自动化

• 机器人技术缓解用工荒问题。
• 仓储机器人（如亚马逊KIVA）和配送机器人（如菜鸟小G、STARSHIP）正在试验和试点阶段。
• 人工智能将在客服、路径规划等方面发挥更大作用。

物联网技术与透明化

• 物联网技术在物流行业应用广泛，提升供应链透明度。
• 应用场景包括车辆调度、货物追溯、全程冷链、安全驾驶和供应链协同。

绿色可持续发展

• 甩挂运输：降低单位能耗，节约燃油约17.8万吨。
• 新能源物流车：2015年26个城市投入近3000辆纯电动货车运营，数量是2014年的6倍。
• 绿色包材：菜鸟绿色联盟启动绿动计划，2020年总体碳排放量减少362万吨，50%的包裹替换成绿色包材。

三、智慧物流发展指数

指数框架

发展阶段

• 0-30：初级发展阶段
• 30-70：快速发展阶段
• 70-90：相对成熟阶段

• 90：完全成熟阶段

2016年综合指数

• 智慧物流综合指数全年均值为40.9，处于快速发展阶段。
• 数据化发展指数为56.3，发展较为成熟。
• 数据基础设施指数为18.8，仍处于起步阶段，是发展瓶颈。
• 智能协同发展指数为45.9，基础协同相对成熟，末端协同仍需加强。

四、智慧物流瓶颈与未来趋势

当前问题

1. 跨境数据链路衔接不足
2. 末端智能程度有待加强
3. 数据基础设施建设仍是挑战

未来趋势

• 加强物流要素连接
• 数据赋能供应链
• 提升国际数据连接能力
• 推动末端智能升级

结论

智慧物流正处于快速发展阶段，未来需进一步加强数据基础设施建设，提升跨境数据链路和末端智能化水平，以实现更高效的物流服务和可持续发展。