目前物流行业发展现状是怎样的？

行业主要上市企业：韵达股份(002120)、万林物流(603117)、中储股份(600787)、顺丰控股(002352)、嘉友国际(603871)等。

本文核心数据：社会物流总额、社会物流业总收入、社会物流业景气指数

物流需求增势良好，支撑经济稳定恢复

2021年，物流需求规模再创新高，社会物流总额增速恢复至正常年份平均水平。全年社会物流总额3352万亿元，是“十三五”初期的15倍。按可比价格计算，同比增长92%，两年年均增长62%。

社会物流总额与GDP对比来看，与疫情前的2018、2019年不同，2020年以来社会物流总额增速持续高于GDP增长，物流需求系数持续提升，显示在疫情压力持续存在的情况下，生产、出口、消费等实物物流恢复保持良好势头，实体经济是物流需求复苏的主要支撑。

产业升级带动工业物流增长

从社会物流总额结构看，物流需求结构随经济结构调整、产业升级同步变化。工业物流总体稳中有进，国际进口物流下行压力较大，民生消费物流保持平稳增长。产业升级带来的高技术制造物流需求发展趋势向好，引领带动作用增强。

2021年工业品物流总额同比增长96%，增速比2020年加快68个百分点。其中制造业中出口相关以及高新制造业物流需求发展较好，全年装备制造业、高技术制造业物流需求比上年增长129%、182%，增速高于全部工业平均水平33、86个百分点，是工业物流恢复的主要拉动力。

进口物流下行压力趋升，高新技术类产品进口稳步增长，2021年进口物流量由2020年的增长89%转为下降10%;消费物流保持恢复性增长，新业态新模式快速增长。2021年，单位与居民物品物流总额同比增长102%，连续多月保持10%以上。

物流市场活力进一步增强

2021年物流体系建设稳步推进，适应市场物流需求变化，物流供给服务保持快速增长，支撑产业链、供应链韧性提升。全年物流业总收入119万亿元，同比增长151%。

2021年全年物流业景气指数平均为534%，较2020年提高17个百分点。物流企业业务量及订单指数均位于较高景气水平，且总体水平有所提升，物流主体活力进一步激发。从年内走势看，一季度景气指数平均为53%，实现良好开局，二季度回升至559%的高点，下半年指数出现一定波动，三季度回落至513%，四季度缓中趋稳回升到532%，物流业韧性提升，实现良好开局。

整体来看，2021年，我国物流呈现坚实复苏态势，实体经济持续稳定恢复拉动物流需求快速增长，物流供给服务体系进一步完善，供应链韧性提升，有力地促进宏观经济提质增效降本，物流实现“十四五”良好开局。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国物流行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。

美国、中国和日本是全球三大经济体，它们的物流概念和实践都具有各自的特点。
首先，美国的物流更加注重效率和快速性。美国的物流网络发达，拥有大量的高速公路、铁路和水路运输系统。美国物流企业普遍采用信息技术来提高物流效率和管理水平，如自动化分拣设备、智能配送系统等。此外，美国物流服务也非常成熟，物流企业提供的仓储、配送、运输等服务非常全面。
其次，中国的物流注重覆盖范围和整体性。中国的物流行业发展迅速，中国拥有大量的物流企业和从业人员。中国物流企业注重建立全面、覆盖面广的物流网络，以便快速、高效地将产品和货物运送到各个地区。与此同时，中国政府也在加强物流规划和监管，促进物流企业整合资源和提高服务水平。
最后，日本的物流注重精益化和创新性。日本物流企业普遍采用精益生产和供应链管理等理念来提高物流效率和质量。日本物流企业也在不断创新和探索新的物流模式和技术，如物联网技术、无人机配送等。此外，日本政府也在推进物流基础设施建设和智能化物流体系建设，以提高物流效率和降低成本。
综上所述，美国、中国和日本的物流概念和实践都有各自的特点。这些特点反映了不同国家物流发展的历史和现状，也为物流企业在不同国家的运营提供了借鉴和启示。

十大供应链公司，厦门建发集团有限公司、物产中大集团股份有限公司、象屿集团有限公司、国贸控股集团有限公司、北京京邦达贸易有限公司、菜鸟网络科技有限公司、浙商中拓集团股份有限公司、深圳市怡亚通供应链股份有限公司、中国外运长航集团有限公司、海尔集团公司。

1、厦门建发集团有限公司

建发集团是厦门市属国有企业，创立于1980年。主要业务涵盖供应链运营、房地产开发、旅游酒店、会展、医疗健康、城市公共服务以及投资等领域、深圳市怡亚通供应链股份有限公司。

2、物产中大集团股份有限公司

物产中大是浙江省省属特大型国有控股上市公司，中国智慧供应链集成服务引领者。

3、厦门象屿集团有限公司

象屿成立于1995年，集供应链管理、供应链流通服务、物流平台开发运营等业务于一体的公司。提供从原辅材料与半成品的采购、供应直至产成品的分拨配送之间的全价值链流通服务。

4、厦门国贸控股集团有限公司

厦门国贸是厦门市属国有企业集团，业务涵盖供应链、先进制造、城市建设运营、消费与健康、金融服务五大领域。

5、北京京邦达贸易有限公司

京东集团旗下，国内领先的技术驱动的供应链解决方案及物流服务商。京东物流建立了包含仓储网络、综合运输网络、配送网络、大件网络、冷链网络及跨境网络在内的高度协同的六大网络。

6、菜鸟网络科技有限公司

菜鸟网络是一个数据驱动、开放、协同、共享的社会化物流平台，利用物联网、人工智能、大数据、无人技术等物流科技结合物流行业数智化升级的痛点和需求。提供仓配一体解决方案、跨境无忧物流解决方案等服务。

7、深圳市怡亚通供应链股份有限公司

怡亚通成立于1997年，深投控旗下企业，中国供应链服务的先行者。提出供应链外包服务理念，围绕核心企业及其上下游。

8、浙商中拓集团股份有限公司

浙商中拓成立于1999年，浙江省交通集团旗下，深交所上市公司。是一家创新引领、科技赋能、行业领先的供应链集成服务商。

9、中国外运长航集团有限公司

中国外运是招商局集团物流业务统一运营平台和统一品牌，业务遍及全球。集水运货代、空运货代、铁路货代、船务代理为一体的综合物流服务供应商。

10、海尔集团公司

日日顺供应链成立于2000年，国内知名供应链管理解决方案及场景物流服务提供商。具备覆盖生产制造，线上线下流通渠道，到末端用户场景服务的端到端供应链管理能力的企业。

从以下三个方面对物流行业社会环境进行分析：国内物流企业不断崛起、物流科技水平提升、整体物流发展格局不断优化。相关介绍具体如下：

1、国内物流企业不断崛起：自改革开放以来，国外物流跨国企业开始进入中国市场，随后与国内企业建立合资公司。2006年起，外资企业在中国可自行设立分销网络，独立经营物流业务。

凭借资金、技术、管理等优势，外资物流企业以并购等方式从原先主要以合资为主逐步走向独资，从单一业务走向综合物流业务，国内物流市场呈现国际化竞争态势。由于国内物流企业与国外物流企业实力差距悬殊，二者发展又有两极分化趋势，国外物流企业主要控制高端物流市场，国内物流企业主要控制低端物流市场。

随着中国物流行业不断完善，技术、管理、政策等的不断优化，这种俩两极分化的态势逐步被逆转，越来越多的国内企业涉及高端物流市场，并且企业服务质量越来越高，与国外物流企业的竞争力稳步提高。

2、物流科技水平提升：与以往科技含量较低的行业状况相比，目前物流行业信息化程度增强，物流集成化和自动化水平有较大提升。不仅物流基础设施快速发展，信息网络技术与物流业也进一步加快融合。

大多数物流企业使用手持终端、车辆卫星定位技术、电子条码、无线靶q等，加快应用互联网、车联网、物联网、大数据、云计算等技术。在未来，5G技术的逐渐普及，同样为无人技术的应用提供技术支持。

物流技术在整个物流过程得到不同程度的应用，覆盖运输、仓储、配送等全面作业流程。运输环节中包括车贷匹配平台、新能源车、无人驾驶技术等；仓储环节主要是配备自动货架、AGV机器人的无人仓；配送环节包括送货机器人、无人机、智能快递柜等。

但受限于技术发展水平，各项科技应用的使用范围有所差异。现阶段，车货匹配、新能源车、无人仓、无人机、智能快递柜等技术发展相对成熟，已进入商用化领域。而在无人车、无人机、自动分拣等技术的引领下，作为物流终端的快递业务早已开始从“劳动密集型”向“技术密集型”转变。

3、整体物流发展格局不断优化：十三五以来，我国的产业导向是跨区域的协同、基于供应链的产业链构建和基于产业链构建的产业集体化发展。在物流业重要性日益显现的当下，越来越多的社会资本进入物流领域。加之40年的国家物流发展，国内物流已经形成多种所有制并存、多元主体竞争、多层次服务共生的格局。

从所有制看，国有、民营和外资三足鼎立；从需求看，既有民生需求，也有来自农工商等产业需求；从提供主体看，既有传统企业，也有专业化企业和新兴企业。服务产品和服务模式日趋呈现多样性，多种经营模式加快发展，有第三方、第四方、供应链、众筹等等。

服务空间分布上有同城、区域、全国、跨境等多种类型。服务时限上有“限时达、当日递、次晨达、次日递”等多种类型。电商物流、快递快运、物流地产、冷链物流、航空物流、物联网等细分市场成为投资关注点。

物流行业作为新零售或无界零售发展的重要组成部分，从传统的货品流动发展到如今的智能体系化运营，智慧物流俨然已成为各个企业的必争之地。

智慧物流可以推动城市间的甩挂运输、城市内的共同配送、社区共享快递柜等模式的落地；

以数据驱动为基础的智慧物流供应链，可以推动城市供给、消费、商贸渠道的资源优化变革。

智慧物流的本质，其实就是实现物流资源、要素与服务的信息化、数字化、在线化、智能化，并通过数据的连接、流动、应用与优化组合，实现物流资源与要素的高效配置，促进物流服务提质增效、物流与互联网、相关产业的良性互动。

从宏观的角度来看，物流作为社会底层的基础设施，既连接生产与消费，又是城市支柱产业与优势产业的保障。智慧物流日益成为智慧城市建设的得力抓手和有力支撑。而在可视化系统的实现下，智慧仓储的管理将更加地便利。

仓储转运监控平台上的实现，是通过在两层仓储场景中可以通过缓动的动画效果来进行切换，可以达到对于多个仓储场景起到监控的范围效果；而在每个仓储转运中心里面，对于货架和摄像头进行了数据采集，可以通过Hightopo可视化快速获取设备的运行状态、货架的数据变更以及监控视频的实时反馈，达到全方位掌控仓储转运中心的活动状态，起到监管和维护多维度统一的仓储转运监控。

将硬件设备应用于物流过程物联网是互联网应用于物流仓储行业的一种体现，这也就是说物联网要在有网络以及有相关设施的地方才能够使用。并且为了让物联网在仓库中能够顺利工作，需要将所有库存的商品的入库时间、配送地点等信息进行详细分类，并且要进行条形码、二维码粘贴等工作，便于对产品进行信息检查，减少后续工作复杂度及难度。可在仓库的进出口位置安放信息读取器，将其与电脑相连接以便及时掌握、记录信息，保证信息的流通性，方便对各类产品进行调控，提高工作效率。

在产品出入库时，不仅要进行产品信息的读取，还要进行人工对产品的抽查和确认，以提高工作的准确性。在检查过程中，要确保产品的网络及单据信息与实际相符合，并且要对产品有无破损残缺等进行检查，一旦发现问题，及时与商家联系，共同沟通解决，保证入库商品的质量。

监控平台的意义不仅是对于数据上采集的捕获反馈，设备状态的维护同样是具有极为重要的意义，现场的人员可以根据监控平台的反馈，快速地锁定出问题的设备进行查验，确保设备之间挂钩的数据能及时处理反馈给平台，这是一个良性的循环结构，有着相当可观的实现价值。

可视化技术可以将智慧物流功能充分体现，通过借助图形或者模型来承载数据的变动，起到数据可视化监管的作用，所以说系统中的数据对于整个实现上来说，意义是重大的。

中国物流的发展大致可以分为四个阶段：
从1949年至1978年，定义为中国物流发展的10时期；
从1978年至2001年，定义为中国物流发展的20时期；
从2001年至2012年，定义为中国物流发展的30时期；
从2012年至今，定义为中国物流发展的40时期。
将从物流节点、物流仓库、物流设备、物流运作模式和物流技术等方面分析这四个阶段物流的发展情况。
1、中国物流发展的10时期（1949-1978）
1962年美国著名管理学家彼得·德鲁克在《财富》杂志上发表题为《经济领域的黑色大陆》的文章。这个所谓的“黑大陆”主要是针对物流领域的，也针对当时作为世界经济领导者的美国的物流领域。也就是说在改革开放之前，物流在美国还是一片“黑大陆”，可想而知在中国的物流发展是一番怎样的情形。建国之后，中国实行的计划经济体制，所有的物资流动靠得是政府的计划分配，物流活动也只能根据各地区的计划，按时按量的依规运作。也是中国物流最初的形态。
这个时期的主要的运输工具是货车、火车和货船，物流设施极度匮乏。货物的物流过程主要通过汽车、火车或者是船运输至货运站场进行简单的分拣，之后运输至仓库进行仓储，根据各地的计划需求进行运输配送。主要的仓库类型是单层仓库和敞篷，仓库内的装卸、搬运活动是通过人力和机械共同完成，主要的工具是早期叉车、地牛等。在物流信息记录方面主要是五联单据，通过3级手工记账对物流中的商流进行记录，主要的计算工具是算盘，以及早期的计算机，电算化慢慢开始普及。存货场所，国有仓库居多，从事物流活动的企业，国有企业居多，全国物流的发展展处于萌芽阶段。
2、中国物流发展的20时期（1978-2001）
1978年，由原国家计划委员会、财政部、国家物资总局等人员组成的“中国物资考察团”出访日本，通过在日本的学习和考察，把“物流”的概念引入到了国内，从此国内对物流的理论研究正式开始。从引进概念开始，国内相关学者学习并研究物流这个经济形态，在全国相关领域进行科学普及，选择适合我国国情的运作方式，其中王之泰先生在早期的物流研究做出来卓越的贡献。
20时期的物流发展是从0到1的过程，很多关于物流的名词都是从这个时期引进或是创造出来的，多层仓库和立体仓库在这个时期开始在国内运用的，极大的提高了仓储能力。
大量的使用机械动力加快分拣效率和装卸效率，比如电力叉车，堆垛机，传送带。互联网技术的飞速发展，带动了物流信息技术的蓬勃发展，仓储管理系统（WMS）、运输管理系统（TMS）、条码技术、GPS 以及 RFID 技术等物流信息技术相继运用，促进了国内物流的快速发展。物流领域不断出现新模式，促进物流多领域的发展。
末端的配送中心的出现，专业化的第三方物流企业的诞生，国际物流的保税仓库，供应链金融领域的仓库质押，促使物流向一个多领域综合产业转变。物流思想不断优化，精益物流（JIT）深入人心。一大批民营物流企业涌入物流市场，快递物流业态开始萌芽。1978年至2001年，物流业得到了政府、社会和企业的高度重视，积极探索适合国情的发展模式，国内物流发展处于探索阶段。
3、中国物流发展的30时期（2001-2012）
信息技术的不断变革，驱动着各个行业的快速发展，特别是电子商务的发展，不断的壮大了民营物流企业的规模。2003年，中国最大的电子商务公司淘宝成立；2004 年，京东开辟电子商务领域，成立现在的京东商城。这两家典型的电子商务公司相继在这个时期诞生，从网上购物，通过物流配送至客户手中，催生了电子商务的物流模式，快递企业的发展，顺丰、四通一达等等快递企业纷纷成立和发展。
在这种背景下，电子商务物流园区、跨境电商物流园区等等新型物流园区在各地政府的扶持下遍地开花。传统的物流作业和物流设施在新形势下的物流发展环境中慢慢被淘汰，直拨作业（cross cocking）、自动化作业、电子面单、自动化立体仓库、保税园区等新的物流作业形式和设施不断衍生，进一步促进了中国物流的发展。同时，大批学校开始开设物流管理专业，物流教育处于一个井喷的状态。物流工作者也开始慢慢不再一味的强调成本意识，整合和集约的思想从国外开始引进国内，供应链管理（SCOR)、供应链金融受到了一大批学者和企业家的热捧，开始从整个产品供给方面寻求资源的整合，从此，物流业开始受到越来越多人关注。
4、中国物流发展的40时期（2012-2019）
中国物流发展的40是技术驱动时期，旧动能不足以支撑物流产业的发展， 新动能逐渐替代旧动能。理念创新引领物流发展，智慧物流的提出、多式联运的熟练运用、无车承运人的合法化等创新理念逐步渗透物流的各个环节。海尔集团提出“人单合一”概念，推动内部“自组织、自驱动”小微创业。菜鸟网络推动“新物流”革命，提出大数据、智能、协同，服务“新零售”战略。京东物流提出“下一代物流”解决方案，将主要呈现短链、智慧、共生三大特征。
物流枢纽构建，最后一公里配送的优化，无人港口（洋山，青岛，厦门） 的大胆假设等设计方案不断创新。2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》（国发〔2017〕35号），强调大力发展智能物流，人工智能助力智慧物流。无人仓、无人车、无人机（UAV）、物流机器人、云仓等各项技国际领先术的应用，都是大数据和人工智能的科技驱动。京东物流首个全流程无人仓投入使用，顺丰速运建设大型物流无人机总部基地，菜鸟网络将在雄安新区建设“智慧物流未来中心”，圆通速递牵头设立物流领域首个国家工程实验室。
2016年，国内已经实现了日均过亿的物流包裹，物流系统的处理能力处于国际领先水平。未来物流需求增长缓慢，人力开始逐步解放，增长趋势向生态化发展，物流发展朝着质量高、技术强等标准稳步发展。强调多领域协调发展， 物联网、区块链等新型技术布局整个物流链的可视化。40时期的物流发展由量向质的发展，处于技术转型阶段。

一、 路径，促进消费者体验升级
智慧物流不仅服务于生产制造，也与居民生活息息相关，尤其是在电子商务快速发展的背景下更是如此，提升消费者的体验是其重要宗旨之一。
智慧物流是连接生产和供应的重要环节，也是触达消费者的最后一步。智慧物流的发展路径，应以促进消费者体验升级为导向，智慧物流以信息技术提升消费体验，让其享受到近乎完美的购物体验是其本色。
因此，智慧物流应着眼于公共利益，而不仅是为了追求单个企业利润，其最终目是消费者体验的升级，使消费者实现智能化生活。
快，是物流业永恒的话题。智慧物流带给人们最明显的体验是“快”
为什么电商巨头对于智慧物流进行不懈的努力，因为智慧物流是实现电商们“快”的承诺的利器，比如京东，比如苏宁，再比如阿里。
2013年，阿里巴巴牵头出资成立大数据物流平台公司菜鸟网络，是智慧物流的先导，实现了任一地点发货，中国24小时、全球72小时送货必达。今天，半日达，分钟达，我们每天都在经历与体验。
据测算，未来，一天可能有10亿只包裹，如此之多，怎样实现快，保证消费者体验，打造智慧物流是大势所趋。
智慧物流不仅实现快，还要承诺好。什么是好？我们都知道，物流在功能上要实现 6 个“正确”，即正确的货物、正确的数量、正确的地点、正确的质量、正确的时间、正确的价格。传统物流中，由于各种信息杂乱，往往很难搞清物料配送情况，导致发货滞销，重复发货，六个“正确”常不正确。
智慧物流的智慧就是体现在能迅速、灵活，最大限度地实现六个正确，譬如亚马逊仓库采用搬运机器人后，工作准确率能达到9999%，使消费者节约成本，轻松、放心购物。
另外，智慧物流还为消费者提供个性化、场景化的服务，使整个消费行为实现可感知、可优化、可触达和可服务。新零售、智慧零售、无人零售为代表的零售新业态是其主要形式。
此次应对新冠肺炎疫情当中，以无人机、送餐机器人、自动分拣等为代表的智慧物流设备，给人们以个性化的体验，在减少人员交叉感染方面优势也明显。
智慧物流的打造，不仅仅促进了国内电商的发展，为消费者提供更加高效的品质化服务，买全球、卖全球成为消费升级和物流升级的目标，海淘成本大幅降低，时效性更快，为消费者跨境提供了新体验。
智慧物流所做的一切，例如建设深度感知智能仓储系统，提升仓储运营管理水平和效率；完善、产品质量认证及追溯系统、智能配货调度体系等，都是为了确保消费者完成一次完美的购物体验。
牵头制定全流程服务标准，创建智慧物流服务品牌，为打造物联网场景下的物流生态模式做标杆，成为智慧物流企业的追求。
对智慧物流的认识不应停留在技术、基础设施等生产要素的层面，而应上升到产业服务的高度来认识，智慧物流更多地让物流人发挥出了自己的智慧，为消费者购物体验的升级不断努力着。望采纳，谢谢

姓名：陈心语  学号：21009102266 书院：海棠1号书院

转自： 2020年中国人工智能+物流发展研究报告_应用 (sohucom)

嵌牛导读

近年来，中国物流业在互联网经济的催动下发展较快，在成本不断攀升、效率提升缓慢的背景下，物流业最迫切的需求即“降本增效”。人工智能技术及相关软硬件产品的加入能够在运输、仓储、配送、客服等环节有效降低物流企业的人力成本，提高人员及设备的工作效率，是缓解物流业顽疾的一味良药。

本报告中的“人工智能 + 物流”指的是基于人工智能技术的软硬件产品及服务在物流活动各环节中的实际落地应用。 2019年人工智能+ 物流的市场规模为159亿元，预计到2025年市场规模将接近百亿。在物流各环节的应用分布方面，仓储与运输占比较大，两者占比之和超过八成。

人工智能在物流中的应用方向可以大致分为两种，一是以AI技术赋能的如无人卡车、AMR、无人配送车、无人机、客服机器人等智能设备代替部分人工 ；二是通过计算机视觉、机器学习、运筹优化等技术或算法驱动的如车队管理系统、仓储现场管理、设备调度系统、订单分配系统等软件系统 提高人工效率。代替人工方向的AI应用市场前景广阔，但受技术水平和政策限制等因素影响，落地条件尚不成熟，还需要较长的培育时间。提效方向的AI应用已具备一定的技术基础，但实际场景散落在物流业务体系中的各个角落，场景清晰度不高，空间不足。

目前，人工智能在物流领域还处于探索之中，但从已经取得的成果来看，“人工智能+物流”的确能够给物流企业在降本增效层面带来收益。物流企业应该以立足当下、着眼长远的原则，以辅助管理、提升效率为短期目标，寻找自身业务链条中能够被 AI 技术赋能的环节并通过试点论证，稳步推进；对未来有望打破物流现有业态的前沿应用做好技术储备。AI公司一方面要把握与物流企业与电商平台的合作机会，在不断地测试积累中打磨核心技术；另一方面也要灵活运用自己研发的技术与产品，在关注物流行业的同时寻找其他的适配领域和变现途径，具备一定的造血能力，以待机会到来之时能够迅速响应物流领域的市场需求。

嵌牛鼻子人工智能运用于物流行业。

嵌牛提问人工智能在物流行业有什么运用呢？

嵌牛正文

物流业的核心痛点

成本增速高于收入增速，物流效率提升缓慢

尽管中国物流业近年来一直保持着较快的发展速度，但随着人力资源、土地资源等要素成本的不断提高，中国物流企业的成本增长速度始终高于收入增速，国家发改委与中国物流与采购联合会共同发布的《全国重点物流企业统计调查报告》中的数据显示，2007-2016年国内重点企业物流业务成本年均增速为105%，比收入增速高07个百分点。在行业成本居高不下的背景下，国内物流行业的效率一直处于较低水平。以社会物流总费用与GDP比率为例，2019年全国社会物流总费用达到146万亿元，占GDP比率为147%。尽管这一比率近年来总体上呈持续下降态势，但下降速度非常缓慢，与发达国家8-9%的水平相比仍有非常大的差距，与全球平均水平（12%）比起来也尚有一段距离。

物流业与人工智能的契合之处

AI是物流降本增效的良药，物流亦是AI展示能力的舞台

物流业的核心痛点决定了该行业最迫切的需求即“降本增效”，物流企业的自动化、信息化转型升级都是为实现降本增效目的而做出的努力。人工智能技术产品的加入能够进一步推动物流业向“智慧物流”发展，更大限度地降低人工成本、提升经营效率。对于人工智能行业而言，随着技术的不断迭代，人工智能不再是高悬于天上的空中楼阁，“商业落地”已成为人工智能企业发展到当前阶段鲜明的主题词。从落地难度及发展前景来看，业务流程清晰、应用场景独立、市场空间巨大的物流业无疑是人工智能落地的绝佳选择。

人工智能+物流概念界定

关键词：人工智能技术、软硬件产品及服务、落地应用

本报告中所阐述的“人工智能+物流”指的是基于人工智能技术（机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶等）的软硬件产品及服务（无人卡车、无人机/无人车、智能调度系统等）在物流活动各环节（运输、仓储、配送、客服等）中的实际落地应用。“人工智能+物流”是物流科技的新形态，本报告对“人工智能+物流”的研究范围主要集中在物流活动中的运输、仓储、配送及客服四个环节，分析研究人工智能技术及产品在上述物流作业流程中的应用情况与效果。

人工智能+物流发展环境

利好政策与企业及用户的需求鼓励物流业积极拥抱人工智能

近年来，物流行业发展基础和整体环境发生显著变化，新兴技术广泛应用、包裹数量爆发增长、用户体验持续升级等因素对物流企业的运作思路、商业模式、作业方式提出新需求、新挑战。作为物流行业转型升级的新动能，人工智能进入物流领域的时间尽管相对较短，但发展环境非常有利。政策层面，国务院、发改委等政府相关部门纷纷出台物流相关政策及规划，鼓励企业利用人工智能技术及产品降低物流成本、提升物流效率；经济层面，一方面全国物流业总收入始终处于稳定增长状态，另一方面物流总费用依然居高不下，企业亟需进一步控制物流成本，“人工智能+物流”的空间极为广阔；社会层面，“人工智能+物流”既能满足城市居民对提升即时物流服务效率的需求，又可拓展快递快运的服务边界以惠及农村居民。

人工智能+物流的核心技术

计算机视觉应用最为广泛，自动驾驶有望先于其他行业落地

目前，在物流行业实现应用的人工智能技术主要以深度学习、计算机视觉、自动驾驶及自然语言理解为主。物流领域中，深度学习在运输路径规划、运力资源优化、配送智能调度等场景中发挥至关重要的作用；计算机视觉是现阶段物流领域应用最广的人工智能技术，智能仓储机器人、无人配送车、无人配送机等智能设备都以视觉技术为基础，此外，计算机视觉还能实现运单识别、体积测量、装载率测定、分拣行为检测等多项功能；自动驾驶技术是运输环节智能化的核心技术，尽管尚未正式投入使用，但头部企业的无人卡车已经开始在特定路段进行实地路测和试运行；自然语言理解主要用于物流企业，尤其是快递快运企业的智能客服系统，该技术能有效降低企业在客服环节的人工成本。

人工智能+物流产业链分析

产业链尚不成熟，角色界限比较模糊

人工智能+物流产业链与传统物流产业链差异最大的地方在于，其上下游关系并非泾渭分明，或者说人工智能+物流的产业链还不太成熟，AI公司、物流企业、电商平台都在产业链中扮演重要角色，AI公司通过直客模式或集成商渠道向下游客户提供AI+物流相关产品与技术服务，而物流企业与电商平台也通过建立研发团队、成立科技子公司等方式研究开发AI技术在物流各环节中的可行应用，三者之间存在合作加潜在竞争的关系，生态比较开放。

人工智能+物流产业图谱

人工智能+物流市场规模

现有市场规模159亿元，仓储与运输环节的应用占比较高

AI公司进入物流领域的时间尚短，产业链下游物流企业与电商平台在人工智能产品技术自主研发中的不遗余力也令解决方案提供方们可选择的入局角度相当有限。从供给侧能够获取的收入来看，2019年人工智能+物流领域的市场规模为159亿元，随着技术能力的提升和行业理解的加深，预计到2025年市场规模将接近百亿水平。人工智能在物流各环节的应用分布方面，智能仓储与智能运输占比较大，两者占据了八成以上的份额；智能配送的落地环境尚不成熟，现阶段规模较小，但未来想象空间极大；智能客服的应用场景较为单一，在各环节中占比最小。

智能运输中的人工智能应用

人工智能在运输中的应用方向集中在无人卡车及车辆管理

运输是物流产业链条的核心环节，也是物流成本构成的重要内容，运输费用在社会物流总费用中的占比始终在50%以上。但由于运输环境及运输设备的复杂性，现阶段人工智能在物流运输中的应用尚处于起步阶段。目前国内人工智能在物流运输环节的应用集中于公路干线运输，主要有两大方向：一种是以自动驾驶技术为核心的无人卡车；另一种是基于计算机视觉与AIoT产品技术，为运输车辆管理系统提供实时感知功能。人工智能赋能物流运输的最终形态必然将是由无人卡车替代人工驾驶卡车，尽管近两年自动驾驶在卡车领域进展顺利，无人卡车在港区、园区等相对封闭的场景中已经开始进入试运行阶段，但与实际运营的距离尚远。未来数年内，人工智能在物流运输中的商业化价值主要体现在车辆状态监测、驾驶行为监控等功能。艾瑞认为，2019年国内人工智能+物流运输的市场规模为61亿元，预计到2025年超过30亿元。

智能运输丨无人卡车

无人卡车的商业化前夜已经到来，但大规模应用仍需时日

近年来，自动驾驶技术的开发与应用一直深受各界关注，与无人卡车相比，无人驾驶乘用车往往更吸引普通民众的眼球。从技术角度出发，应用在无人卡车上的自动驾驶技术与乘用车并无二致，其系统架构同样是由感知层、决策层与执行层组成，感知载体也都以摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等传感器为主。但对于目前尚处在实验阶段的无人驾驶车辆而言，城市路况的复杂程度和不确定因素给无人驾驶乘用车的商业化道路带来极大的障碍。反观物流领域，港口、物流园区、高速公路等道路运输主要场景的封闭性较高，运输路线相对较为固定，测试数据的获取与积累也更容易。从商业化的进程来看，以图森未来为代表的L4级别自动驾驶卡车已经率先进入到了试运营阶段，无人卡车的商业化序幕正在缓缓拉开。但这只是无人卡车在物流运输中的初步尝试，目前仍然存在技术稳定性有待验证、可测试路段较少、国内甩挂运输份额较小等诸多问题还未解决，无人卡车距离大规模商业化应用尚需时日。

智能运输丨车队管理系统

实时感知车辆与司机状态，适用于各类运输车辆

无人卡车能够从根本上颠覆整个物流运输流程，但可预见的是在未来一段相当长的时间内，国内公路运输的主力依然会是规模不一的物流企业及其管理的车队。目前，国内人工智能赋能物流运输的主要形式是基于计算机视觉技术与AIoT技术，在车队管理系统中实现车辆行驶状况、司机驾驶行为、货物装载情况的实时感知功能，使系统在车辆出现行程延误、线路异常和司机危险行为（瞌睡、看手机、超速、车道偏离等）时进行风险报警、干预和取证判责，并最终达到提升车队管理效率、减少运输安全事故的目的。与无人卡车的“替代性”功效不同，车队管理系统中所应用的计算机视觉技术是在对原有物联网功能的补充与拓展，依然是以辅助者的角度来帮助司机和车队管理者，其感知设备是后装形式的车载终端，决策来自系统平台，对车辆的控制和动作执行要通过司机手动完成。因此就现阶段而言，融入人工智能技术的车队管理系统在适用性和商业化程度上领先于无人卡车。

智能仓储中的人工智能应用

目前仍以点状应用散落于整个智能仓储系统的各个子系统中

物流业是一个“动静结合”的产业，运输与配送代表着物流的“动”，仓储则代表物流的“静”。为了提升效率，物流产业对仓储也有“动”起来的强烈需求，智能仓储即通过物联网、大数据、人工智能、自动化设备及各类软件系统的综合应用，让传统静态仓储也朝着动静结合的方向进行转变。智能仓储属于高度集成化的综合系统，一般包含立体货架、有轨巷道堆垛机、出入库输送系统、信息识别系统、自动控制系统、计算机监控系统、计算机管理系统以及其他辅助设备组成的智能化系统等。因此在智能仓储中，商品的入库、存取、拣选、分拣、包装、出库等一系列流程中都有各种类型物流设备的参与，同时需要物联网、云计算、大数据、人工智能、RFID等技术的支撑。从目前来看，人工智能在智能仓储系统中的应用还不够成熟，仍以货物体积测算、电子面单识别、物流设备调度、视觉引导、视觉监控等多种类型的点状应用散布于整个系统的各个环节当中。

智能仓储丨仓储现场管理

仓内管理——规范员工行为、减少货物损失、降低理赔风险

人工智能在智能仓储中的应用领域之一是在仓储现场管理场景中，其实现途径是以高清摄像头为硬件载体，通过计算机视觉技术监测并识别仓储现场中人员、货物、车辆的行为与状态。根据作业环境，我们可以将人工智能技术在仓储现场管理中的具体应用分为仓内现场管理与场院现场管理。计算机视觉技术在仓内现场管理的应用场景一是针对仓内工作人员的行为进行实时监测，识别并记录暴力分拣、违规搬运等容易对货物、包裹造成破坏及损伤的行为，采集行为实施人员的相关信息；二是监测仓内流转的货物、包裹的外观情况，识别并判断包裹的破损情况，对存在明显破损的包裹进行预警上报。在仓内现场管理中引入计算机视觉技术，能够起到监督与规范员工行为、降低货物破损与丢失概率、减少理赔成本等作用。

智能仓储丨AMR

仓储AMR市场尚处于起步阶段，未来六年CAGR达367%

尽管AMR具备柔性部署、自主灵活等优势，但AMR产品技术门槛较高，国内能够实现量产且推动项目落地的企业相对较少，AMR市场尚处于起步阶段，还需要一段市场验证时间。而随着落地项目带来的数据积累以及算法的不断优化打磨，AMR将会逐步得到更为广泛的应用，其市场发展前景极为可观。艾瑞认为，2019年国内仓储AMR的市场规模为68亿元，未来数年，AMR市场规模将以高速增长状态迅速扩张，预计到2025年，国内仓储AMR的市场规模将超过40亿元。

智能仓储丨设备调度系统

基于深度学习与运筹优化算法，提升设备群体的智能化程度

随着AS/RS、AGV、AMR、穿梭车、激光叉车、堆垛/分拣机器人等不同类别的自动化及智能化设备越来越多地进入到仓储环境中，设备的调度与协同成为影响设备工作效能的关键因素之一。如果把仓储环境中的各类设备比作一只足球队，那么设备调度系统就相当于球队的教练，负责制定球队战术、选择出场球员以及指挥球员跑位等工作。早期仓储设备的调度与控制主要是以WCS（仓库控制系统）为载体，接收WMS/ERP等上层系统的指令后，控制着设备按照既定设计的运行方式进行工作。而在人工智能技术，尤其是深度学习与运筹优化算法的驱动下，设备调度系统在准确性、灵活性、自主性方面取得显著提升。以AGVS为例，基于大规模聚类、约束优化、时间序列预测等底层算法，AGV智能调度系统能够灵活指挥数百乃至上千台AGV完成任务最优匹配、协同路径规划、调整货架布局、补货计划生成等多项业务，并随数据积累与学习不断自主优化算法。可以说，AI算法加持的设备调度系统能够在一定程度上将系统自身的智能赋予设备本体，使设备群体的智能化程度得以提升。

智能配送中的人工智能应用

理论上市场空间极为广阔，但仍需要较长时间培育

配送是货物流动过程的最后环节，也是物流链条上人力资源投入最重的环节。以快递业与即时配送行业为例，全国快递员数量在2018年就已突破300万，工作灵活性较强的即时配送行业所需人力更甚于快递行业，2019年，仅在美团点评平台上领取过收入的骑手数量就高达3987万人。对于旨在降低人力成本和提高人力效能的人工智能而言，配送领域的应用前景相当广阔，且场景清晰明确。从“替代人工”角度来看，配送中的人工智能核心应用集中于无人配送领域，实现形式是无人配送车与配送无人机；从“辅助管理”角度来看，人工智能主要应用在即时配送领域的订单分配系统中，为系统提供订单数量预估、订单实时匹配、订单路径规划等能力。人工智能在物流配送领域的施展空间极大，但受限于技术稳定度不足、成本与收益不匹配、监管政策严格等因素，无人配送在商业落地层面尚处在萌芽阶段；而即时配送中的订单分配系统尽管已广泛使用深度学习及优化算法，但其核心技术都由各大平台自研自用，软硬件供应商并无获利空间。艾瑞认为，2019年国内人工智能+物流配送的市场规模为19亿元，预计到2024年超过10亿元。

智能配送丨无人配送

无人配送车——城市环境中自动驾驶技术的“降维”落地

无人配送车是应用在快递快运配送与即时物流配送中低速自动驾驶无人车，其核心技术架构与汽车自动驾驶系统基本一致，都是由环境感知、车辆定位、路径规划决策、车辆控制、车辆执行等模块组成。由于无人配送车的运行环境里有着大量的非机动车与行人，路面复杂程度要高于机动车道，因此对于超声波雷达、广角摄像头等近距离传感器的依赖度更高，环境感知算法的侧重点与汽车、卡车等机动车自动驾驶系统也有所不同。但在人口、车辆密集的城市环境中，无人配送车无疑是比无人驾驶乘用车更加适合自动驾驶技术落地的载体，首要原因是无人配送车的体积小、车速低，出现事故的风险与造成人身伤害甚至死亡的概率较低；此外，无人配送的场景非常丰富，落地初期可以选择边界相对清晰、环境相对简单、对新技术接受度高的高科技园区、高等院校等场景，在技术成熟度提升和政策支持的前提下逐步向写字楼、小区等环境扩张，为自动驾驶算法的迭代与进化积累大量的数据资源。

配送无人机——测试为主，可行的应用场景有限

无人机起源于军事领域，早期的发展驱动力是为了减少飞行员伤亡以及应对极端情况，近年来消费级无人机市场也异常火爆。最早将无人机引入物流领域的是亚马逊于2013年提出的Prime Air业务，国内以顺丰、京东为代表的快递、电商巨头也纷纷跟进，推出物流无人机战略。人工智能技术在配送无人机领域的应用原理与自动驾驶并无本质上的差异，主要区别有两点：一是无人机搭载的传感器种类更为繁杂，环境感知算法对数据融合技术的要求更高；二是无人机配送中可选择的路径明显多于车辆，路径上的海拔、地貌、气候等客观约束条件都会对无人机的配送行为产生影响，此外，出于安全考虑，路径规划还需要尽量避开人群聚集区与关键设施，因此配送无人机的路径规划算法更加复杂。2015年至今，快递、电商巨头以及无人机产品技术供应商们通过大量的试验与测试不断打磨提升物流无人机的技术稳定度、探索科学的运营模式。基于国内的人口密度、居住条件、政策限制等现实条件，配送无人机目前较为可行的应用场景在于偏远山区配送、医药资源紧急配送、应急保障物资配送等。

智能配送丨订单分配系统

以“大数据+算法”之力实现订单与运力的最优匹配

鉴于无人配送距离大规模落地较远，可预见的是未来相当长的一段时间内快递及外卖“小哥”仍然会是物流配送的主力军。现阶段人工智能在物流配送中发挥的主要作用是通过订单分配系统合理匹配运力与需求，提升配送效率，有效解决配送资源配置问题。尤其是对配送时效性要求非常高的即时物流领域，在引入基于机器学习与运筹优化算法的订单分配系统后，将行业发展初期使用的效率较低的骑手抢单模式和人工派单模式转变为系统派单模式。即时物流订单分配本质上可以看作是带有若干复杂约束的动态车辆路径问题（DVRP），订单分配系统的工作原理是以大数据平台收集的骑手轨迹、配送业务、实时环境等内容作为基础数据，通过机器学习算法得到预计交付时间、预计未来订单、预计路径耗时等预测数据，最后基于基础数据和预测数据，利用运筹优化模型与算法进行系统派单、路径规划、自动改派等决策行为。订单分配系统给企业带来效率提升的最直接表现即配送时长明显下降，以美团为例，在应用了自主研发的O2O即时配送智能调度系统后，美团外卖的订单平均配送时长由2015年的41分钟缩短至28分钟，降幅达到了317%。

智能客服

2025年物流领域智能客服业务规模有望突破77亿元

物流领域的智能客服特指以智能语音和NLP技术为代表的客服机器人。从服务类型上可以分为以语音导航、业务识别、智能派单、坐席辅助为主的语音智能客服和以文字查询、业务识别为主的文字智能客服，二者分别服务于电话呼入和客户端、小程序等终端入口。2019年物流领域智能客服业务规模约为11亿元，其中语音与文字智能客服份额比约为6:4，按供给侧发展规律预计，2025年整体业务规模约为77亿元，年复合增长率为391%。因云呼叫中心逐渐替代传统呼叫中心业务，市场中供智能客服发展的基础环境逐渐完善，智能客服市场发展平稳向上，服务内容从面向消费者的前台形式向面向管理的中后台形式拓展，未来市场有望基于语音人机交互形式的拓展而打开新的想象空间。

人工智能+物流应用总体评价

人工智能+物流发展策略——物流企业

厚积薄发：立足当下的点状应用与着眼长远的技术储备

对于物流企业来说，衡量是否要在原有的生产经营体系中引入某种技术或软硬件产品，唯一标准是该技术与自身业务融合后能够在多大程度上实现“降本增效”，人工智能亦不例外。物流企业，尤其是引领行业的头部企业们对“人工智能+物流”大多秉持着积极且谨慎的态度，一方面通过自建研发团队以及与AI技术输出方开展合作的形式在自动驾驶、智能机器人、无人机等AI前沿应用领域试图取得实质性突破；另一方面基于深刻的行业理解，在自身业务体系中寻找适合成熟度较高的AI技术“即插即用”的场景，在小范围试点应用的基础上评估应用成果并根据实际效果选择优化推广或暂时弃用，在不断地尝试中积累数据与经验、逐步建立企业的AI技术应用逻辑与应用体系。总体而言，目前物流企业较为合理的“人工智能+物流”发展策略首先要立足当下，应用方向以辅助管理、提升效率为主，将计算机视觉、智能语音等AI技术与机器学习、运筹优化等AI算法融入实际业务中形成若干能够为企业带来效益的点状应用；其次要着眼长远，对落地条件尚不成熟且未来发展前景广阔的无人卡车、无人机等应用适当投入研发力量或采用联合开发、注资收购等方式，做好技术储备，在窗口期真正到来时占据市场先机。

人工智能+物流发展策略——AI企业

多重适配：适合切入的场景有限，AI企业需要一核多用

作为“人工智能+物流”中的技术输出方，目前国内物流相关AI企业的主要业务是向物流企业、电商平台等提供基于自动驾驶、计算机视觉、智能语音、自然语言理解等AI技术的软硬件产品。由于进入物流领域的时日尚短，AI企业对物流行业理解不深导致赋能场景挖掘能力有限，涉及物流内部业务核心的类似于订单分配系统的场景又难以触达，大部分AI企业选择从自动驾驶卡车、无人配送车、无人机等具备较大市场想象空间但技术成熟度稍显不足或落地条件不够完备的应用场景入局，短期内很难取得实质性突破。因此，对于AI企业来说，其“人工智能+物流”发展策略中最关键的还是要致力于提升自身核心产品技术的领先性与稳定度，具备向客户提供较为成熟的软硬件产品的能力是企业发展的根基；其次要积极与物流企业深入合作，以标杆项目和实战数据说话；此外，要灵活运用核心技术与产品，在关注物流行业的同时寻找其他的适配领域和变现途径，例如无人物流车的低速自动驾驶技术同样可以驱动无人清扫车、无人零售车等，使企业具备一定的造血能力，而不是一味地接受资本输血，生存下去的初创企业才有机会等到真正的窗口期到来。

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