《中国智慧物流大数据发展报告》_21页_4mb

2017中国智慧物流发展报告总结

一、2016年中国智慧物流发展回顾

背景与趋势

• 背景：中国智慧物流发展处于第二次信息革命与数字经济转型的关键时期。
• 趋势：产业结构调整与消费升级同步推进，物流业正经历从工业化中期向信息化、智能化的转型。
• 数据驱动：大数据与人工智能技术推动物流业进入DT时代，实现人-事-物的数据化，数据量从2010年的1ZB增长至2020年的230ZB。

智慧物流的意义

• 转型升级必由之路：智慧物流引领行业发展趋势，成为物流业发展的重要方向。
• 降本增效手段：提升物流效率，降低运营成本。
• 价值体现：智慧物流成为行业新的价值体现，推动服务质量提升。

政府支持

• 国家高度重视智慧物流发展，短时间内出台多项扶持政策。
• 涉及多个部门，包括国务院办公厅、交通运输部、商务部、发改委、邮政局等。
• 主要政策包括：推动“互联网+流通”、支持无车承运物流创新、制定商贸物流“十三五”规划、推进“互联网+”高效物流、绿色包装实施方案等。

服务质量提升

• 双11履约率提升：2016年双11履约率比2015年提升25个百分点。
• 签收效率提升：与2013年相比，1亿包裹的签收时间减少近3倍。

时效提升

• 降本增效成果：2016年东部、中部、西部地区时效指数同比分别下降6%、10%、9%。
• 区域比较：长三角地区时效表现最佳，上海、浙江、江苏位列全国前三，物流业务量占全国总量的13%。

二、2016年中国智慧物流热点分析

技术进步与模式创新

• 技术驱动：大数据、云计算、人工智能等技术推动物流协同共享发展。
• 模式创新：物流业务实现数据化，采用“N-1-N”模式，即前端对接多商家、后端对接多快递公司，平台提供技术支持服务。

数据赋能供应链

• 业务数据化：所有商业行为成为数据源，电子面单普及率提升，实现物流数据在线化。
• 数据业务化：通过智能打包算法等技术，优化包装方案，每件包装平均节省5%以上的耗材。

人工智能与自动化

• 应用领域：人工智能在客服、路径规划等环节发力，机器人技术解决用工荒问题。
• 实例：仓储机器人如亚马逊KIVA已实用，配送机器人如菜鸟小G和STARSHIP处于试验阶段。

物联网技术

• 应用场景：物联网技术在车辆调度、货物追溯、冷链监控、安全驾驶、供应链协同等方面取得进展。
• 发展趋势：物联网技术正快速应用于物流领域，推动物流透明化发展。

可持续发展方向

• 绿色物流：菜鸟绿色联盟启动绿动计划，预计2020年碳排放减少362万吨，50%的包裹替换为绿色包材。
• 节能减排：甩挂运输降低单位能耗，新能源物流车助力城市配送，2015年26个城市投放近3000辆纯电动货车。

三、智慧物流发展指数

指数框架

发展阶段划分

• 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

• 全年均值：40.9，处于快速发展阶段。
• 数据化发展指数：56.3，物流业务数据化程度较好。
• 数据基础设施指数：18.8，发展较慢，是瓶颈。
• 智能协同发展指数：45.9，处于高速发展中期，基础协同成熟，末端协同仍需加强。

境内与跨境数据反差

• 境内数据完备率：84.8，发展较为成熟。
• 跨境数据完备率：13.5，远低于境内，是发展短板。

末端协同进展

• 末端协同指数：2016年初为4.7，12月增长至9.4，增长近9倍，表明末端协同正在起步。

四、智慧物流发展瓶颈与未来趋势

主要问题

1. 跨境数据链路不足：跨境物流数据链路衔接仍不完善。
2. 末端智能程度低：末端协同能力有待提升。
3. 数据基础设施薄弱：数据基础设施建设仍是挑战。

未来趋势

• 连接物流要素：加强数据在物流各环节的连接与整合。
• 数据赋能供应链：提升数据在供应链中的应用价值。
• 加强国际数据连接：推动跨境物流数据互联互通。
• 末端赋能升级：加快末端智能技术的落地与应用。

五、总结

2016年中国智慧物流发展处于快速发展阶段，政府高度重视并出台多项政策支持。技术进步与模式创新显著提升了物流效率和服务质量，如双11履约率提升25个百分点，时效指数同比提升。然而，跨境数据链路、末端智能程度和数据基础设施仍是主要瓶颈。未来，智慧物流将向更深层次的数据化、智能化和国际化发展，以实现更高效的物流体系和更可持续的行业发展。