2019年智能物流行业之传化智联发展研究报告
2019年版智慧物流行业市场调研分析报告(2)
2019年版智慧物流行业市场调研分析报告（部分内容2）China's Industrial Market Research and Prospect Forecast Analysis Report(2019-2025)（专业、精准、高效，助力企业决策）中国物流行业市场发展概况一、全球物流行业的发展概况1、全球物流行业发展历程：起源于20世纪60年代全球物流行业起源于20世纪60年代，未来将向第四方物流方面发展。
在1960至1980年期间，主要是在生产企业内部进行物流运作；直到1980年左右，第三方物流开始逐步发展，生产企业将所需要进行物流配送的货物交托给第三方物流供应商，通过第三方物流供应商的仓储、运输外包，从而达到货物的配送；进入21世纪后，第三方物流逐渐成熟，第四方物流逐渐兴起，相对于第三方物流，第四方物流主要是通过公司自身所拥有的信息技术、整合能力以及其他资源为客户提供一套完整的供应链解决方案，帮助企业实现降低成本和有效整合资源。
2、2020年全球B2C物流费用将高达1.02万亿美元2014年全球跨境物流交易量占全球GDP总量24.6%，全球跨境物流占GDP全球总量从1980年的18.6%上升至2014年的24.6%。
经过几十年的发展，目前全球物流网络日益完善，以中国为首的亚洲地区发展最为迅速，1980年中国跨境物流占全球GDP总量低于0.55%，而2014年中国跨境物流占全球GDP总量超过3.85%，增长十分迅速。
近年来，全球跨境电商发展速度较快，预计2020年全球电商交易量将达3.4万亿美元，同时跨境电商用户数量将预计高达21亿。
以物流费用率30%为标准预测，2015年全球B2C电商交易量为1.9万亿美元，则物流费用为0.57万亿美元，2020年预计全球B2C电商交易量为3.4万亿美元，则物流费用将高达1.02万亿美元。
跨境电商发展迅速，预计2020年全球跨境电商交易量将达一万亿美元3、跨境电商物流具体流程在一个完整的跨境电商交易环节当中，跨境物流发挥着重要的作用，是跨境电商发展的核心环节之一。
关于智慧物流的调研报告
关于智慧物流的调研报告智慧物流是近年来兴起的一种运输和物流服务的新型模式，通过运用先进的信息技术和物联网技术，实现运输过程的自动化和智能化。
智慧物流旨在提高物流运输的效率和可靠性，降低成本，减少人力资源的使用，有效解决物流行业面临的挑战。
在智慧物流中，信息技术的应用起到了关键作用。
物流企业通过使用物联网技术，将各个物流环节中的设备和物品进行连接，实时获取物流信息。
以往需要大量人工操作的物流工作，现在可以通过自动化和智能化的技术来实现，极大地提高了工作效率。
比如，智能化的仓库管理系统可以通过传感器和摄像头实时监测货物的存放和状态，提供准确的库存信息，减少了人工盘点的时间和成本。
另外，智慧物流还可以通过优化配送路线和运输模式来降低运输成本，并减少对环境的影响。
通过运用物联网技术，物流企业可以实时监测车辆的位置和状态，根据实际情况调整配送路线和运输模式，减少空驶率和运输时间，提高运输效率，减少油耗和碳排放。
同时，通过使用电子运单和数字化信息管理，可以减少纸质文件的使用，降低了对环境的破坏。
智慧物流还有助于提升物流服务的可靠性和安全性。
通过物联网技术和传感器的应用，物流企业可以对货物的温度、湿度和振动等参数进行实时监测，确保货物处于最佳存储和运输状态。
同时，通过提供实时的物流信息，货主和客户可以随时了解物流情况，提前安排物流资源，避免因为不可控因素导致的延误和损失。
然而，智慧物流也面临一些挑战和难题。
首先，智慧物流需要大量的投资和技术支持。
物流企业需要购买和更新物联网设备和软件，同时还需要培训员工以适应新的工作模式。
其次，智慧物流涉及到大量的数据收集和处理，需要保证数据的安全和隐私。
此外，智慧物流的运作也需要与各个环节的参与者进行密切合作，形成一个高效的物流网络。
总结而言，智慧物流是一种可以提高物流运输效率、降低成本、增加安全可靠性的新模式。
虽然智慧物流面临着一些解决的挑战，但是随着信息技术的不断发展和进步，相信智慧物流将会在未来得到更广泛和深入的应用。
2019年中国智慧物流行业展望分析报告
强化物流基础设施建设，夯实供应链发展基础。发展单元化流通，提高供应链标准化 水
平。加强信息化建设，发展智慧供应链。聚焦重点行业领域，提高供应链协同化水平。 推广绿色技术模式，提高供应链绿色化水平。
《关于公布城市绿色货运配送示 范
工程创建城市的通知》
明确了22个城市为绿色货运配送示范工程创建城市，大力发展城配新能源物流车。
物流行业演变过程
粗放型的物流
系统化物流
电子可视化 物流
智能物流
智慧物流
智慧物流产业链
光明地产、普洛斯、万科、上 海宇培、海航地产、万科、华 夏幸福等
中国交通建设集团、广东公路 建设有限公司、长江航道局等
物流企业：顺丰控股、德邦物流、中 国外运、圆通、中通、申通、韵达等 车货匹配平台：运满满、货车帮、卡
《深入推进长江经济带多式联运 发
展三年行动计划》
深化交通运输供给侧结构性改革，着力加快运输结构调整，着力发挥水运的比较优势 和
多式联运的组合效率，大力提升和完善长江黄金水道功能，为长江经济带发展提供更 加
顺畅、绿色高效的交通运输保障。
要求顺应现代物流业发展新趋势，加强现代信息技术和智能化、绿色化装备应用，推 进
2019年中国智慧物流行业展望分析报告
目 录
1
智慧物流概况
2
智慧物流驱动因素
3
物流行业发展现状
4
智慧物流行业发展现状
5
智慧物流重点企业分析
6
智慧物流发展趋势
01
PART
智慧物流概况
• 智慧物流介绍
• 智慧物流产业链
智慧物流介绍
智慧物流是指通过智能硬件、物联网、大数据等智慧化技术与手段，提高物流系统分析决策和智 能执行的能力，提升整个物流系统的智能化、自动化水平。智慧物流是物流业转型升级的必由之路。
人工智能在智慧物流中的发展研究报告
人工智能在智慧物流中的发展研究报告随着科技的迅猛发展，人工智能（AI）已经成为众多领域的创新驱动力，智慧物流便是其中之一。
在当今全球化和电商繁荣的背景下，物流行业面临着日益增长的需求和复杂的挑战，而人工智能的应用为其带来了前所未有的变革和发展机遇。
一、智慧物流的概念与需求智慧物流是指通过智能化的技术手段，实现物流过程的高效、准确、可视化和可持续发展。
它涵盖了从货物的采购、存储、运输到配送的整个供应链环节。
在现代社会，消费者对于物流服务的速度、准确性和可追踪性提出了更高的要求。
电商的崛起使得包裹数量呈爆炸式增长，传统的物流模式难以应对如此巨大的业务量。
此外，企业为了降低成本、提高竞争力，也迫切需要优化物流流程，提高资源利用率。
二、人工智能在智慧物流中的应用领域1、智能仓储管理利用计算机视觉和机器学习算法，实现货物的自动识别、分类和存储。
通过预测分析，合理规划仓储空间，提高仓库的存储效率和货物周转率。
2、优化物流路径规划基于大数据和深度学习技术，综合考虑交通状况、货物重量、配送时间等因素，为运输车辆规划最优的行驶路线，降低运输成本，减少碳排放。
3、智能配送系统通过人工智能算法，实现订单的智能分配和配送人员的高效调度。
同时，利用无人驾驶技术和机器人配送，提高配送的准确性和及时性。
4、预测需求与库存管理运用时间序列分析和神经网络模型，预测市场需求的变化，帮助企业合理控制库存水平，避免缺货或积压现象的发生。
三、人工智能为智慧物流带来的优势1、提高效率自动化的操作和优化的流程大大缩短了物流周期，使得货物能够更快地到达消费者手中。
2、降低成本减少了人力、物力的浪费，优化了资源配置，降低了企业的运营成本。
3、提升准确性依靠先进的算法和传感器技术，减少了人为错误，提高了物流服务的质量和可靠性。
4、增强可扩展性能够轻松应对业务量的增长和变化，为企业的发展提供了有力支持。
四、面临的挑战与解决方案1、数据质量和安全性大量的数据是人工智能发挥作用的基础，但数据的准确性、完整性和安全性至关重要。
物流业发展调研报告
物流业发展调研报告物流业发展调研报告随着互联网和电子商务的快速发展，物流业也迎来了巨大的发展机遇。
本次调研报告旨在对物流业的发展进行分析，并提出一些建议。
一、市场概况物流业是现代经济的重要组成部分，其发展水平直接关系到国民经济的发展和社会的繁荣。
根据数据显示，近年来我国物流业呈现出持续增长的趋势。
2019年全国货运量达到48.87亿吨，同比增长 6.3%。
电子商务、冷链物流等新兴业态的快速崛起，也为物流业的发展带来了新的动力。
二、发展趋势1.自动化技术的应用随着自动化技术的不断发展，物流企业开始采用自动化设备进行仓储和货物搬运操作。
这不仅能提高工作效率，降低人力成本，还能有效减少人为操作错误带来的风险。
2.智能化管理系统的推广智能化管理系统通过信息技术与物流业的深度融合，实现了全程监控、实时定位及数据统计分析等功能。
这对于提升物流过程的透明度和可控性具有重要作用，有利于降低物流企业的运营成本和提高服务质量。
3.绿色物流的推进为响应国家节能减排的号召，物流企业加大了绿色物流的研究和应用力度。
采用新能源汽车、优化配送路线等措施，不仅能减少污染物排放，减少能源的消耗，还能提高物流效率，降低运营成本。
三、挑战与建议1.物流行业准入门槛过低目前，物流行业的准入门槛相对较低，导致市场竞争激烈，行业内存在着一些不规范的现象。
因此，建议加强对物流企业的准入管理，提高市场竞争力和行业整体水平。
2.风险防控不到位物流业涉及多环节、多环境的运输过程，如未能有效防控各类风险，可能会导致货物丢失、损坏或延误等问题。
因此，建议物流企业加强风险管理，建立完善的风险预警和风险应对机制。
3.人才供应不足随着物流业的发展，对高素质的物流人才需求越来越大。
然而，目前我国物流人才培养体系不够完善，人才供应不足。
鉴此，建议加大对物流人才的培养力度，提高物流从业人员的专业素质和业务水平。
总结：物流业发展潜力巨大，但也面临一系列挑战。
加强准入管理、强化风险防控、加大人才培养力度等举措，有助于推动物流业的可持续发展。
2019年版智慧物流行业市场调研分析报告
2019年版智慧物流行业市场调研分析报告（部分内容）China's Industrial Market Research and Prospect Forecast Analysis Report(2019-2025)（专业、精准、高效，助力企业决策）我国智慧物流行业市场发展环境分析1、传统物流业向现代物流业的转变分析近年来，随着世界经济的快速发展和现代科学技术的进步，作为新兴的服务部门，物流行业已然成为国民经济中一个重要的组成部分，并逐渐发展壮大。
受物流行业市场环境的影响，我国物流行业也迅速发展起来，现阶段，传统物流已经无法满足市场对其不断增加的需求，我国生产和流通企业最急需的是一个综合性的物流服务，即包括运输、配送、仓储、包装、装卸搬运、流通加工和信息处理为一体的一站式物流企业。
传统上的物流活动分散在不同的经济部门、不同的企业以及企业组织内部不同的职能部门之中。
显然传统物流的管理模式以及运作手段已经无法满足上述企业对于物流的需求，我国传统物流向现代化物流转变已经成为刚需必然。
现代物流区别于以往粗放式管理、单一性服务的传统物流，现代物流可以为生产流通企业乃至整个社会提供更为全面、多样化的物流服务，并在管理运作过程中借助现代化的管理手段和技术，在物流全过程以及各个环节的管理中实现价值增值。
我国物流行业现状：专业化物流企业开始涌现，多样化物流服务有一定程度的发展。
我国物流行业虽然借助政策支持、环境、资源优势等条件近年来快速发展，但仍受起步晚、物流基础设施不完善等外在条件制约阻碍前进的步伐，近年来，我国物流行业整体发展趋势呈现上升的趋势，多数物流企业已经认识到了企业自身发展所面临的问题所在，向专业化、多样化的综合性现代物流靠拢，希望通过改革创新能够在激烈的市场竞争中取得竞争优势。
说到物流企业转型升级，那么必然离不开现代科学技术的支持，物流运输管理系统（TMS）作为信息化技术在物流行业的具体体现之一，已经成为我国物流企业向现代化物流转型的不二选择，一个专业的、适合自己的物流运输管理系统成为传统物流向现代物流转型的关键点。
人工智能在智慧物流中的发展研究报告
人工智能在智慧物流中的发展研究报告随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已经逐渐渗透到各个领域，智慧物流便是其中之一。
智慧物流作为现代物流行业的重要发展方向，旨在通过智能化技术实现物流运作的高效化、精准化和智能化。
而人工智能的融入，为智慧物流带来了前所未有的变革和机遇。
一、人工智能在智慧物流中的应用现状（一）智能仓储管理在仓储环节，人工智能技术的应用使得仓库管理更加高效和精准。
通过使用机器视觉技术，能够对货物进行快速识别、分类和计数，大大提高了入库和出库的效率。
同时，利用智能机器人进行货物搬运和存储，不仅降低了人力成本，还提高了操作的准确性和稳定性。
（二）智能运输优化在运输领域，人工智能可以通过对交通数据的分析和预测，为物流企业提供最佳的运输路线规划。
此外，借助自动驾驶技术，未来有望实现货物运输的自动化，进一步提高运输效率和安全性。
（三）智能配送规划对于配送环节，人工智能能够根据客户的需求和地理位置，智能规划配送路线和顺序，提高配送的及时性和准确性。
同时，利用无人机和无人车进行最后一公里配送的尝试也在不断推进。
（四）智能物流预测通过对历史物流数据的分析和学习，人工智能可以预测市场需求、货物流量等，帮助物流企业提前做好资源配置和应对策略。
二、人工智能给智慧物流带来的优势（一）提高效率智能化的设备和系统能够快速处理大量的数据和任务，减少人工操作的时间和错误，从而大幅提高物流运作的效率。
（二）降低成本自动化的操作和优化的流程减少了人力、物力的投入，降低了物流企业的运营成本。
（三）提升服务质量精准的配送规划和及时的货物交付，能够提升客户满意度，增强物流企业的市场竞争力。
（四）增强决策能力基于大数据的分析和预测，为物流企业的决策提供科学依据，使其能够更好地应对市场变化和风险。
三、人工智能在智慧物流中面临的挑战（一）技术难题虽然人工智能技术取得了显著进展，但在物流领域的应用中仍存在一些技术难题，如机器视觉的准确性、自动驾驶的安全性等。
传化智联2019年现金流量报告
传化智联
2019年现金流量报告 内部资料，妥善保管 第 1 页 共 4 页 传化智联2019年现金流量报告
一、现金流入结构分析
2019年现金流入为3,432,910.62万元，与2018年的3,133,010.73万元相比有所增长，增长9.57%。
企业通过销售商品、提供劳务所收到的现金为2143620.62万元，它是企业当期现金流入的最主要来源，约占企业当期现金流入总额的62.44%。
企业销售商品、提供劳务所产生的现金能够满足经营活动的现金支出需求，销售商品、提供劳务使企业的现金净增加
141471.39万元。
企业通过增加负债所取得的现金也占不小比重，占企业当期现金流入总额的15.11%。
但企业增加的负债仍然不足以偿还已到期旧债。
2019年经营现金收益率为7.02%，与2018年的2.31%相比有所提高，提高4.71个百分点。
二、现金流出结构分析
2019年现金流出为3,587,502.63万元，与2018年的3,104,845.36万元相比有较大增长，增长15.55%。
最大的现金流出项目为购买商品和接受劳务所支付的现金，占现金流出总额的51.59%。
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2019年智能物流行业之传化智联发展研究报告
目录
一、传化智联：以公路港模式为核心，打造智能物流龙头 (4)
二、功能化学品龙头，奠定物流业务发展基石 (5)
三、公路港流量集聚，到达变现临界点 (6)
1.公路港建设资金投入大，重组上市后加速全国布局 (6)
2.政府的支持助力公路港生态圈持续完善 (6)
3.公路港经过3年投入和培育，盈利变现可期 (7)
四、传化物流商业模式进化，构筑全新生态圈 (9)
1.传化网商业模式的变迁 (9)
2.传化网3.0版商业模式解析 (10)
3.实施仓运配一体化，开启供应链物流新篇章 (12)
五、盈利预测和估值 (15)
1.盈利预测 (15)
2.投资建议 (16)
六、风险提示 (17)
图表
图1：传化智联收入及收入增速 (4)
图2：传化智联净利润及其增速 (4)
图3：传化智联股权结构 (4)
图4：传化化工分产品收入（单位：亿元） (5)
图5：传化化工分产品毛利率 (5)
图6：以成都公路港为例，车后、增值业务开始高速增长 (8)
图7：传化网3.0版 (10)
图8：传化物流的业务模式 (10)
图9：物流供应链业务 (12)
图10：打通采购、生产、销售环节的智能信息服务 (13)
图11：仓运配一体化服务 (13)
图12：传化物流仓储资源分布 (13)
图13：传化物流仓运配资源 (13)
图14：分产品收入与毛利率测算 (15)
图15：传化智联历史股价走势（PEband） (16)
图16：传化智联历史PE Band (17)
图17：传化智联历史PB Band (17)
表1：传化化工盈利情况 (5)
表2：资本投入相关的财报数据 (6)
表3：政府补助相关财报数据 (7)
表4：公路港运营数据 (7)
表5：业绩补偿承诺 (8)
表6：业绩补偿承诺完成情况 (8)
表7：传化智联公路港稳健运营后盈利空间测算 (9)
表8：传化智能物流分产品收入和毛利率 (11)
表9：仓储资源比较 (13)
表10：盈利预测简表 (15)
一、传化智联：以公路港模式为核心，打造智能物流龙头
传化智联业务简介：传化智联是传化集团旗下A 股上市公司，扎根制造业33年，深耕物流领域19年，以发展传化网智能物流业务为首要目标，并协同发展化工业务。
传化化工板块2004年上市，传化物流板块在2015年通过重大资产重组注入上市公司，100%股权作价200亿元，并配套募集资金45亿元用于公路港和平台建设。
传化智联历年盈利情况：2015年以前，传化化工板块经营稳健，收入增速稳定在20%以上；2009年受金融危机影响业绩迅速下滑，2010-2014年业绩逐渐复苏，毛利率稳定在20%-30%左右；2015年由于物流板块并表，供应链业务与公路港业务迅速扩张，但公路港初期投入较大，仍有一定的培育期，2016、2017年利润增速下滑。
随着未来新公路港逐步成熟，公司业绩将迎来爆发。
图1：传化智联收入及收入增速
图2：传化智联净利润及其增速
股权结构：重组后传化智联第一大股东传化集团持有上市公司 61.84%股权。
徐冠巨、徐观宝、徐传化是公司实际控制人，合计持有传化集团 100%股权，三人直接或间接持有上市公司65.95%股权。
图3
：传化智联股权结构
-50%0%
50%
100%
150%
0.00
50.00100.00150.00
200.00250.00
2004年
2005年
2006年
2007年
2008年
2009年
2010年
2011年
2012年
2013年
2014年
2015年
2016年
2017年
2018年
2019H 1
-50%
0%
50%
100%
150%
0.00
2.004.00
6.00
8.0010.00
2004年
2005年
2006年
2007年
2008年
2009年
2010年
2011年
2012年
2013年
2014年
2015年
2016年
2017年
2018年
2019H 1。