2017年中国物流科技行业研究报告_73页_2mb

中国物流科技行业研究报告（2017年）总结

核心内容

中国物流科技行业正处于快速发展的成长期，2016年社会物流总额达229.7万亿元，同比增长6.1%。然而，物流费用与GDP比率仍高于全球平均水平3%，降本增效成为行业发展重点。物流科技通过信息技术与智能装备的结合，正在对运输、仓储、配送等环节进行全面升级改造。

主要观点

• 物流科技是降本增效的关键：通过大数据、云计算、物联网、人工智能等技术手段，实现物流系统的自动化和智能化，提升效率，降低运营成本。
• 车货匹配平台发展迅速：2016年市场规模达1.3万亿元，同比增长53.5%，成为推动物流行业效率提升的重要力量。
• 智能装备市场快速增长：2016年物流智能装备市场规模接近346.7亿元，同比增长29.8%，涵盖自动货架、AGV机器人、无人机、智能快递柜等。
• 无人驾驶技术逐步商用：尽管仍处于辅助驾驶向完全自动驾驶过渡阶段，但技术成熟度和商业化应用正在提升。
• 区块链技术带来变革：区块链的不可篡改和加密特性，有助于解决物流信息不对称、融资难题和提升供应链透明度。

关键信息

行业背景

• 中国物流行业处于成长期，但与发达国家相比，运行质量仍需提升。
• 物流费用与GDP比率高出全球平均水平3%，且远高于美国，降本增效是当前重点任务。

发展现状

• 运输：车货匹配平台、新能源车、无人驾驶技术正在推动运输效率提升，车货匹配平台使货车日均行驶里程提升33.3%，空驶率降低。
• 仓储：无人仓、AGV机器人、码垛机器人、RFID等技术广泛应用，显著提升仓储效率。
• 配送：送货机器人、无人机、智能快递柜等技术逐步商用，提高配送效率和用户体验。

技术应用

• 车货匹配平台：通过信息技术优化车源和货源匹配，降低物流成本。
• 新能源车：相比传统燃油车，运营和维护成本更低，清洁无污染，政策支持推动其普及。
• AGV机器人：在仓储中广泛应用，提高搬运和分拣效率，但核心技术仍依赖进口。
• 码垛机器人：提升仓储自动化水平，但控制系统仍有待提升。
• RFID技术：实现非接触自动识别，提升仓储管理效率。
• 无人驾驶：技术发展处于辅助驾驶阶段，未来有望实现完全自动驾驶。
• 区块链技术：提升物流透明度和安全性，解决中小微企业融资问题。

行业趋势

• 数据驱动：物流业对数据分析的重视程度将显著提升，推动供应链智能化。
• 人工智能：推动物流自动化和智能化，提升整体效率。
• 政策支持：政府出台多项政策，鼓励物流科技发展，包括智慧物流配送、无车承运人、新能源车补贴等。
• 资本投入：物流科技成为新的投资风口，资本方持续加码，推动行业变革。
• 技术迭代：物流科技不断迭代，从信息化向智能化发展，形成更高效的物流生态。

发展挑战

• 技术瓶颈：如AGV的调度、码垛机器人的控制系统、RFID的图像处理算法等仍需突破。
• 行业分散：公路货运存在“小、散、乱、差”问题，信息化程度低。
• 成本问题：部分物流设施租金高，而仓储和管理环节成本仍需优化。

产业链图谱

• 运输：包括车货匹配平台、新能源车、无人驾驶技术。
• 仓储：涵盖无人仓、AGV机器人、码垛机器人、RFID技术。
• 配送：涉及送货机器人、无人机、智能快递柜。

市场规模

• 车货匹配平台：2016年市场规模达1.3万亿元，预计持续增长。
• 物流智能装备：2016年市场规模接近346.7亿元，同比增长29.8%。

典型企业

• 车货匹配平台：运满满、卡行天下。
• 新能源车：福田汽车、江铃汽车、比亚迪。
• AGV机器人：Geek+、inform音飞、快目。
• 码垛机器人：ABB、钱江机器人、六维物流。
• 无人机：京东、亚马逊。
• 智能快递柜：速递易、HIVE BOX。

技术难点与中外对比

• AGV机器人：核心技术依赖进口，国内产品多集中于低端市场。
• 码垛机器人：控制系统与国外相比仍有差距。
• RFID技术：图像处理和数据识别技术需进一步提升。
• 新能源车：电池成本占整车成本的1/3至1/2，需进一步降低成本。

未来展望

• 智慧物流：通过大数据、人工智能等技术，实现供应链智能化。
• 无人驾驶：商业化进程加快，未来将显著降低物流运输成本。
• 区块链：推动物流透明度和安全性，助力中小微企业融资。
• 绿色物流：新能源车和清洁能源技术将推动物流行业绿色转型。

总结

中国物流科技行业在政策支持和技术创新的推动下，正在经历从信息化向智能化的转变。尽管仍面临技术瓶颈、行业分散和成本问题，但整体发展趋势向好，未来有望实现更高效的物流体系和更智能的供应链管理。