20171114-艾瑞市场咨询-2017年中国物流科技行业研究报告_74页_3mb

中国物流科技行业研究报告总结

核心内容

本报告分析了2017年中国物流科技行业的发展背景、行业动力、细分市场规模、技术应用及未来趋势。报告指出，中国物流行业正处于飞速发展的成长期，但与发达国家相比，物流运行质量仍有待提升，2016年物流费用与GDP的比率高出全球平均水平3%，降本增效成为行业发展的重点。

主要观点

• 行业背景：中国物流行业需求稳中向好，但存在效率低下、供需矛盾等问题，亟需科技手段进行优化。
• 发展动力：人口红利消失、政策支持、技术成熟和资本加码共同推动物流科技的转型升级。
• 细分市场：车货匹配平台和智能装备是物流科技应用的两个主要领域，2016年车货匹配平台市场规模达1.3万亿元，同比增长53.5%；智能装备市场规模接近346.7亿元，同比增长29.8%。
• 技术应用：物流科技多点渗透，涵盖运输、仓储、配送等环节，包括车货匹配平台、新能源车、无人驾驶、无人仓、无人机、智能快递柜等。
• 趋势展望：未来物流业将更加重视数据分析，人工智能、机器人等技术将推动供应链智能化。同时，政企合作、数据共享和技术创新将成为行业发展的主要方向。

关键信息

物流科技行业发展背景

• 2016年国内社会物流总额为229.7万亿元，同比增长6.1%。
• 物流费用与GDP的比率为14.9%，高于全球平均水平3%。
• 降本增效成为物流行业发展的关键任务。

物流科技行业发展动力

• 现实阻碍：人口红利消失、公路货运“小、散、乱、差”、物流设施供需矛盾。
• 直接推力：政府政策支持、科技发展、资本投入。

物流科技行业细分市场规模

• 车货匹配平台：2016年市场规模1.3万亿元，同比增长53.5%。
• 智能装备：2016年市场规模接近346.7亿元，同比增长29.8%。

物流科技对“运仓配”的升级改造

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

物流科技行业的趋势展望

• 数据分析：物流业将更加重视数据分析，推动供应链智能化。
• 人工智能：人工智能技术将逐步规模化应用，提升物流效率。
• 商业模式：物流科技将推动传统商业模式的升级和变革，企业可更灵活调整物流结构。

研究范围

本报告的研究范围主要集中在运输、仓储及配送三个环节，探讨大数据、人工智能等新兴科技对传统物流作业流程的改造和效率提升。

行业现状

物流需求稳中向好

• 2016年社会物流总额达到229.7万亿元，工业品物流需求占比达93.2%。
• 装备制造业和高技术产业物流需求增速加快。

运行质量提升

• 2016年社会物流总费用为11.1万亿元，同比增长2.9%。
• 与美国相比，国内在仓储和管理环节的费用支出仍有优化空间。

仓储与管理效率较低

• 2016年社会物流总费用中，运输环节占比54.9%，仓储环节占比33.3%，管理环节占比12.7%。
• 与美国相比，国内在运输环节的差距较小，但仓储和管理环节存在明显短板。

转型与升级

降本增效政策

• 2014-2017年物流科技相关政策密集出台，鼓励科技手段提升物流效率。
• 政策支持包括“互联网+高效物流”、“智慧物流配送示范单位”等。

科技发展推动

• 2017年物流应用技术成熟度曲线显示，物流科技处于快速发展的阶段。
• 资本加码物流科技，推动供应链体系深刻变革。

行业挑战

• 人口红利消失：劳动力成本上升，影响物流效率。
• 公路货运问题：行业分散、信息不对称、标准化程度低。
• 物流设施供需矛盾：优质物流设施供不应求，落后设施空置率高。

技术应用

车货匹配平台

• 功能：通过信息技术优化车源和货源的匹配效率。
• 效率提升：配货时间缩短，日均行驶里程提升，减少燃油排放。
• 发展瓶颈：初期以数据沉淀为核心，后期拓展供应链金融和车后服务。

新能源车

• 成本优势：运营成本较传统燃油车下降超过300%。
• 技术发展：动力电池是核心，国内技术进步显著。
• 政策支持：政府补贴和限行政策推动新能源车发展。

无人驾驶

• 发展阶段：从辅助驾驶向完全自动驾驶过渡。
• 应用场景：主要用于运输和配送。
• 技术难点：算法、传感器、控制系统等。

无人仓

• 技术应用：AGV机器人、码垛机器人、RFID标签等。
• 效率提升：搬运和拣选效率显著提高，分拣效率提升30%。
• 技术难点：AGV调度、码垛机器人控制系统等。

送货机器人和无人机

• 送货机器人：技术尚未成熟，城市道路复杂性是主要挑战。
• 无人机：技术成熟，但政策监管是主要障碍。
• 应用场景：无人机适用于边远地区，送货机器人适用于城市环境。

行业前景

• 政策支持：政府政策将推动物流科技的发展，鼓励数据共享和智能技术应用。
• 资本投入：物流科技成为新的投资风口，预计将迎来爆发式增长。
• 技术融合：人工智能、大数据、云计算等技术将深度融合，推动物流智能化发展。

行业挑战

• 技术瓶颈：AGV调度、码垛机器人控制系统、送货机器人技术等。
• 政策限制：无人机和送货机器人面临政策监管挑战。
• 市场竞争：互联网巨头与传统车企在无人驾驶技术领域展开激烈竞争。

行业趋势

• 智能化：物流科技将全面推动物流行业的智能化发展。
• 数据驱动：数据分析将成为物流优化的重要工具。
• 生态构建：物流科技企业将构建更加完善的生态体系，提升整体运营效率。

总结

中国物流科技行业正处于快速发展阶段，面临人口红利消失、行业分散、设施供需矛盾等现实挑战，同时受益于政策支持、技术成熟和资本投入。未来，物流科技将更加注重数据分析和智能化，推动供应链体系的深刻变革，实现降本增效的目标。