2018中国城市物流技术发展报告_科技赋能物流_46页_1mb

2018年中国城市物流技术发展报告总结

核心内容

本报告由中欧-普洛斯供应链与服务创新中心联合香港中文大学亚洲供应链及物流研究所、不列颠哥伦比亚大学尚德商学院共同发布，旨在通过研究城市物流技术发展情况，为提升中国城市与企业的物流竞争力提供参考。报告聚焦于技术层面的物流技术发展和业务层面的可视化货运连接，通过对23个城市的调研与分析，得出城市物流技术发展水平的综合评价。

主要观点

城市视角

• 物流技术创新环境差异显著：23个城市的物流技术创新环境存在明显差异，北京、上海、深圳在政策和技术支持方面表现突出。
• 物流技术准备程度不均衡：物流技术准备程度在城市间发展不均衡，北京、上海、重庆具备较高的准备程度。
• 物流技术应用程度普遍较低：尽管物流技术准备和创新环境良好，但整体应用程度仍处于较低水平，多数城市物流技术应用仍处于初始阶段。

企业视角

• 物流信息化建设成效显著：69%的受访企业已应用物流信息管理系统，52%已应用物流信息平台，显示出物流信息化建设的进展。
• 自动化和大数据应用仍待提升：自动化技术的应用率仅为18%，而物流大数据的应用率虽低，但有20%的企业计划在未来一年内应用。
• 物流技术在企业运营中作用突出：运营管理是企业应用物流技术的首要目的，但决策优化和服务创新仍具有巨大潜力。

关键信息

技术应用现状

• 物流信息管理系统：69%的企业已应用，其中物流企业占比更高。
• 物流信息平台：52%的企业已应用，且多为自建平台。
• 物联网技术：46%的企业应用，主要集中在条形码、GPS等基础技术。
• 自动化技术：应用率较低，仅18%。
• 物流大数据：31%的企业已应用，20%计划在未来一年内应用。

物流技术应用与服务创新

• 服务创新与运营改善：物流企业的服务创新比例为27%-53%，工商企业的决策优化比例为34%-59%。
• 物流技术对服务外包的影响：物流技术能力已成为工商企业选择物流服务商的重要考量因素。

新兴技术展望

• 可视化技术：图像/视频/视觉识别技术在物流中应用前景广阔，有助于实现物流活动的实时监控和智能管理。
• 5G技术：为非结构化数据传输提供保障，提升物联网应用能力。
• 区块链技术：构建数据信任机制，提升物流数据的透明性和可追溯性。
• 深度学习技术：在智能决策方面表现突出，可用于路径规划、3D打包优化等。
• 自动/无人驾驶：L4和L5级别的自动驾驶技术在物流运输和配送中具有重要潜力。
• 物流无人机：末端配送无人机已实现产业化，支线运输无人机将成为全球竞争焦点。

附录与研究方法

• 抽样方法：采用类型随机抽样法，确保样本的代表性。
• 调研实施：分为电话约访、问卷访问及回收、问卷审核及确认三个阶段，以保证数据质量。
• 数据来源：结合第一手调研数据与第二手权威数据，如中国统计年鉴、城市电子政务报告等。

数据收集与样本分析

• 样本特征：覆盖了690家物流企业与690家工商企业，样本企业规模分布合理。
• 物流活动分布：仓储与库存管理、运输管理、配送管理、物流信息管理是最常见的物流活动。
• 物流技术应用趋势：物流大数据应用增长迅速，是未来物流技术应用的重点。

城市物流技术发展水平比较

• 龙头标杆城市：北京、上海、广州、深圳在物流技术环境和准备程度上表现优异。
• 节点城市：如郑州、南京等，在部分指标上与全国平均水平持平。
• 一带一路城市：如重庆、西安等，具备一定的物流技术基础设施优势，但在创新环境和应用程度上仍有提升空间。

企业物流技术应用用途

• 运营管理：应用比例高达86%-95%，是物流技术的主要用途。
• 决策优化：应用比例较低，但具有巨大潜力。
• 服务创新：物流技术在服务创新方面的作用逐渐显现。

管理启示

• 企业应注重物流技术在决策优化和服务创新方面的应用。
• 政府应加强物流技术推广，提升物流技术应用水平。
• 物流企业应拓展技术应用场景，提升服务能力。
• 物流技术与企业运营、服务创新、决策优化之间存在紧密联系，应加强技术整合与创新。

未来展望

• 技术赋能物流：随着新兴技术的不断成熟，物流行业将进入快速发展阶段。
• 智慧物流发展：预计到2025年，智慧物流市场规模将超过万亿元。
• 持续研究与合作：未来将推出更多关于中国城市现代物流竞争力的系列报告，进一步完善评价体系。

附录信息

• 抽样方法：采用类型随机抽样，确保样本的代表性。
• 调研实施：遵循规范流程，保证数据的准确性和完整性。
• 参考文献：引用了多项权威报告和研究资料，包括世界经济论坛、Gartner等。

主要作者

• 赵先德、张惠民、张安民、王良、葛夫财等专家参与了本报告的撰写与研究。

发布机构

• 中欧-普洛斯供应链与服务创新中心、香港中文大学亚洲供应链及物流研究所、不列颠哥伦比亚大学尚德商学院。

特别鸣谢

• 感谢普洛斯（GLP）对本报告及研究课题的资助。

免责声明与版权声明

• 报告内容受知识产权保护，引用需注明来源。
• 数据仅供参考，不构成专业建议。