新零售环境下智慧物流发展报告
新零售环境下智慧仓储管理系统研发
新零售环境下智慧仓储管理系统研发第1章绪论 (3)1.1 新零售环境下智慧仓储管理的背景与意义 (3)1.2 智慧仓储管理系统研究现状及发展趋势 (4)1.3 研究内容与结构安排 (4)第2章：介绍新零售环境下智慧仓储管理系统的相关理论及关键技术； (4)第3章：分析新零售环境下智慧仓储管理的需求与挑战； (4)第4章：设计智慧仓储管理系统的总体架构及功能模块； (4)第5章：详细阐述智慧仓储管理系统关键技术的实现； (4)第6章：通过实际应用案例，验证所研发系统的有效性及可行性； (4)第7章：总结全文，并对未来研究方向进行展望。
(4)第2章新零售概述 (4)2.1 新零售的定义与特征 (4)2.2 新零售模式下的供应链管理 (5)2.3 新零售对智慧仓储的需求分析 (5)第3章智慧仓储管理系统设计与架构 (6)3.1 系统设计理念与目标 (6)3.1.1 设计理念 (6)3.1.2 设计目标 (6)3.2 系统总体架构设计 (6)3.2.1 技术架构 (7)3.2.2 系统架构 (7)3.3 系统功能模块划分 (7)3.3.1 基础服务模块 (7)3.3.2 业务服务模块 (7)3.3.3 数据服务模块 (7)3.3.4 设备服务模块 (8)第4章仓储信息采集与处理技术 (8)4.1 仓储信息采集技术 (8)4.1.1 自动识别技术 (8)4.1.2 传感器技术 (8)4.1.3 无人机与技术 (8)4.2 数据预处理方法 (8)4.2.1 数据清洗 (8)4.2.2 数据集成 (8)4.2.3 数据转换 (9)4.3 数据分析与挖掘技术 (9)4.3.1 描述性分析 (9)4.3.2 预测性分析 (9)4.3.3 优化分析 (9)4.3.4 决策支持 (9)第5章仓储设施智能化 (9)5.1.1 设备选型原则 (9)5.1.2 设备布局设计 (10)5.2 仓储系统设计与实现 (10)5.2.1 仓储类型及功能 (10)5.2.2 仓储系统设计 (10)5.2.3 仓储系统实现 (10)5.3 自动化立体仓库设计与优化 (11)5.3.1 自动化立体仓库概述 (11)5.3.2 自动化立体仓库设计 (11)5.3.3 自动化立体仓库优化 (11)第6章仓储管理系统关键算法 (11)6.1 库存管理算法 (11)6.1.1 精准库存预测算法 (11)6.1.2 库存优化策略 (11)6.2 波次分拣算法 (12)6.2.1 基于遗传算法的波次分拣优化 (12)6.2.2 基于深度学习的分拣路径规划 (12)6.3 货物配送路径优化算法 (12)6.3.1 车辆路径问题（VRP）求解 (12)6.3.2 基于大数据分析的实时配送路径优化 (12)6.3.3 多智能体协同配送路径优化 (12)第7章智能仓储物流与调度策略 (12)7.1 智能仓储物流系统设计 (12)7.1.1 系统架构 (12)7.1.2 系统功能模块 (12)7.1.3 智能硬件设备选型与应用 (13)7.2 货物调度策略 (13)7.2.1 货物调度算法 (13)7.2.2 调度策略优化 (13)7.2.3 调度系统实现与测试 (13)7.3 仓储资源优化配置 (13)7.3.1 仓储资源分类与评估 (13)7.3.2 基于大数据的仓储资源预测 (13)7.3.3 仓储资源优化配置策略 (13)7.3.4 优化配置效果评价 (13)第8章仓储安全与风险管理 (13)8.1 仓储安全管理策略 (13)8.1.1 安全管理目标 (13)8.1.2 安全管理体系 (14)8.1.3 安全管理措施 (14)8.2 风险识别与评估 (14)8.2.1 风险识别 (14)8.2.2 风险评估 (14)8.3.1 安全防范措施 (14)8.3.2 应急处理 (14)第9章智慧仓储管理系统实施与评估 (14)9.1 系统实施策略与步骤 (15)9.1.1 实施策略 (15)9.1.2 实施步骤 (15)9.2 系统测试与优化 (15)9.2.1 系统测试 (15)9.2.2 系统优化 (15)9.3 系统功能评估指标与方法 (16)9.3.1 功能评估指标 (16)9.3.2 功能评估方法 (16)第10章案例分析与应用前景 (16)10.1 智慧仓储管理系统应用案例 (16)10.1.1 案例一：某电商企业智慧仓储管理系统应用 (16)10.1.2 案例二：某物流企业智慧仓储管理系统应用 (16)10.2 新零售环境下智慧仓储发展前景 (16)10.2.1 市场需求驱动 (16)10.2.2 技术创新推动 (16)10.2.3 政策支持 (17)10.3 潜在挑战与对策建议 (17)10.3.1 潜在挑战 (17)10.3.2 对策建议 (17)第1章绪论1.1 新零售环境下智慧仓储管理的背景与意义互联网、大数据、云计算及物联网等信息技术的飞速发展，我国零售行业正面临着深刻的变革，新零售模式应运而生。
中国智慧物流行业发展规模、大数据时代智慧物流的发展机遇及未来发展趋势分析
中国智慧物流行业发展规模、大数据时代智慧物流的发展机遇及未来发展趋势分析一、智慧物流产业基本概念随着大数据、云计算、人工智能、区块链等新技术加快推广应用，建设高效化的物流体系已成为当今物流行业发展的基本要求。
智慧物流体系是中国物流产业发展和转型的必由之路，以现代信息技术为标志的智慧物流正步入快速发展阶段。
智慧物流是以信息化为依托并广泛应用物联网、人工智能、大数据、云计算等技术工具，在物流价值链上的六项基本环节（运输、仓储、包装、装卸搬运、流通加工、配送、信息服务）实现系统感知和数据采集的现代综合智能型物流系统。
目前中国物流产业已经形成以信息技术为核心，以运输技术、配送技术、装卸搬运技术、仓储信息化技术、库存控制技术、包装技术等专业技术为支撑的物流技术格局。
根据智慧物流的技术架构，智慧物流的关键技术总体可以分为感知层、网络传输层、数据存储层、应用服务层。
具体而言，智慧物流的技术架构主要包括智能运输、智能仓储、智能配送、智能包装、智能装卸、智能信息处理等六个方面。
二、智慧物流行业发展现状1、智慧物流业相关政策随着中国物流行业的快速发展，中国政府也对智慧物流业发展高度重视，从政策上加强引导，加大扶持力度，出台了一系列鼓励政策。
2、发展历程及产业链目前，中国已成为世界最大的物流市场。
中国物流行业经过机械化阶段同、自动化阶段及目前的智慧化阶段。
目前国内智慧物流行业发展迅猛，包括政策环境持续改善、物流互联网逐步形成、物流大数据得到应用、物流云服务强化保障、协同共享助推模式创新，人工智能正在起步。
智能仓储产业链主要由设备提供商和软件提供商；中游是智慧物流系统集成商；下游是应用智慧物流系统的各个行业，包括烟草、医药、汽车、零售、电商等诸多行业构成。
3、发展规模2021年中国物流业景气指数相较于2020年同期，大多数保持正增长的态势，2021年1月，中国物流业景气指数54.40%，较2020年同期增长4.5个百分点；2月，中国物流业景气指数49.80%，较2020年同期增长23.6个百分点；3月，中国物流业景气指54.90%数，较2020年同期增长3.4个百分点；4月，中国物流业景气指数57.30%，较2020年同期增长3.7个百分点；5月，中国物流业景气指数55.80%，较2020年同期增长1个百分点；6月，中国物流业景气指数54.60%，较2020年同期下降0.3个百分点。
智慧物流的最新发展趋势
智慧物流的最新发展趋势随着科技的不断发展，智慧物流已成为各行业日常生产、发展的必要组成部分。
物流业界也透过技术变革，以提高传统流程自动化、智能化、可持续性的目标持续推进，期望有效提升业绩、降低成本、增加竞争优势。
那么，智慧物流当前最新的发展趋势是什么呢？一、全球化趋势随着物流业的发展，全球化已成为趋势，越来越多的企业不再局限于本国市场，而是朝向全球化发展。
物流业的发展也需要跟进。
在全球化的视野下，物流行业也加速优化全球网络，推广智能化物流设施和系统，确保物流定位、供应链管理、资金管理等流程更快、更准确和更可靠。
在此方向上，物流业务需推进数字化、自动化流程，并透过智能化物流设备和网络建构全球物流网络，使得全球随时可以掌握供需变化，适时调整物流计划，降低成本提升利润和效益。
二、数字化与自动化数字化与自动化已成为物流业的大趋势。
利用物联网、云计算、大数据和人工智能技术等进行物流管理、货物跟踪、运输计划、预测和分析等方面的工作，特别是在配送中，对路线规划和车辆调度进行优化和提升，以及提高运力利用率，降低单车周转成本。
现在，智慧物流系统的建设采用的是物联网技术和人工智能技术，可以提供物流和零售商的数据分析，以便及时优化货物存储和运输。
这导致了生产和运输工作更快、更准确、更安全，同时降低了成本，增加了效益。
三、绿色环保绿色环保已成为各行各业的重要方向，物流业也不例外。
智慧物流的发展趋势趋向于绿色环保，采用节能减排的技术，采用非燃油动力源技术，同时还应重视企业社会责任，推行可持续物流方案。
例如提供电动车辆、改进物流实践、促进物流运输设施领域环境保护等，采用最新技术通力合作，减少人为的污染，减少包装材料的浪费，节约能源和有效利用能源等措施，来保证生态环境的持续保护和企业社会责任的落实。
四、人性化发展在智慧物流的发展中，人性化已成为关键的发展方向。
今天，物流业的不断发展伴随数字化模式的快速推进，具有更高的自主性、透明性、易用性和个性化服务特色，为行业提供关注咨询、追踪监控、精细分析、优化调整等服务。
新零售模式下智慧仓储与物流一体化解决方案
新零售模式下智慧仓储与物流一体化解决方案第1章概述 (3)1.1 新零售背景与趋势 (3)1.2 智慧仓储与物流一体化的重要性 (4)第2章智慧仓储系统设计 (4)2.1 仓储布局优化 (4)2.1.1 布局设计原则 (4)2.1.2 布局设计方法 (4)2.1.3 布局优化案例 (5)2.2 仓储自动化设备选型 (5)2.2.1 自动化设备概述 (5)2.2.2 设备选型原则 (5)2.2.3 设备选型案例分析 (5)2.3 信息化管理系统 (5)2.3.1 系统架构 (5)2.3.2 关键技术 (5)2.3.3 系统功能模块 (5)2.3.4 系统实施与优化 (5)第3章仓储物流设备与技术应用 (6)3.1 自动化搬运设备 (6)3.1.1 自动化搬运设备的概述 (6)3.1.2 常见自动化搬运设备 (6)3.1.3 自动化搬运设备的优势 (6)3.2 智能拣选系统 (6)3.2.1 智能拣选系统的概述 (6)3.2.2 常见智能拣选设备 (6)3.2.3 智能拣选系统的优势 (7)3.3 无人机与无人车配送 (7)3.3.1 无人机与无人车配送的概述 (7)3.3.2 无人机配送 (7)3.3.3 无人车配送 (7)3.3.4 无人机与无人车配送的关键技术 (7)第4章供应链协同管理 (7)4.1 供应商管理 (8)4.1.1 供应商筛选与评估 (8)4.1.2 供应商关系管理 (8)4.1.3 供应商协同管理 (8)4.2 生产计划与库存控制 (8)4.2.1 生产计划优化 (8)4.2.2 库存控制策略 (8)4.3 供应链金融 (8)4.3.1 供应链融资 (8)4.3.2 供应链结算优化 (8)4.3.3 供应链风险管理 (9)第5章大数据分析与决策支持 (9)5.1 数据采集与处理 (9)5.1.1 数据采集 (9)5.1.2 数据处理 (9)5.2 销售预测与库存优化 (9)5.2.1 销售预测 (10)5.2.2 库存优化 (10)5.3 数据可视化与报表分析 (10)5.3.1 数据可视化 (10)5.3.2 报表分析 (10)第6章智能物流配送网络规划 (10)6.1 物流网络布局 (11)6.1.1 布局原则与目标 (11)6.1.2 布局策略 (11)6.1.3 布局方法 (11)6.2 车辆路径优化 (11)6.2.1 路径优化目标 (11)6.2.2 路径优化算法 (11)6.2.3 考虑因素 (11)6.3 实时运输监控与调度 (11)6.3.1 监控系统 (11)6.3.2 调度策略 (12)6.3.3 信息技术支持 (12)第7章末端物流解决方案 (12)7.1 无人配送站点建设 (12)7.1.1 站点选址与规划 (12)7.1.2 无人配送设备选型与部署 (12)7.1.3 智能调度与管理 (12)7.2 社区物流柜应用 (12)7.2.1 物流柜布局规划 (12)7.2.2 物流柜功能拓展 (12)7.2.3 物流柜智能化升级 (13)7.3 配送员管理与培训 (13)7.3.1 配送员选拔与培训 (13)7.3.2 配送员考核与激励 (13)7.3.3 配送员职业发展通道 (13)7.3.4 配送员安全保障 (13)第8章跨境电商物流解决方案 (13)8.1 海外仓建设与管理 (13)8.1.2 海外仓基础设施建设 (13)8.1.3 海外仓运营管理 (13)8.1.4 海外仓协同发展 (13)8.2 国际物流渠道拓展 (14)8.2.1 国际物流渠道现状分析 (14)8.2.2 多式联运物流解决方案 (14)8.2.3 国际物流合作伙伴关系建立 (14)8.2.4 跨境电商物流服务创新 (14)8.3 关税与政策合规 (14)8.3.1 跨境电商关税政策分析 (14)8.3.2 跨境电商政策合规策略 (14)8.3.3 跨境电商政策风险防范 (14)8.3.4 跨境电商政策应对与创新 (14)第9章绿色物流与可持续发展 (14)9.1 环保包装材料应用 (14)9.1.1 环保材料的选择 (14)9.1.2 环保包装设计 (15)9.2 节能减排措施 (15)9.2.1 能源管理与优化 (15)9.2.2 运输优化 (15)9.3 废弃物处理与资源回收 (15)9.3.1 废弃物分类与处理 (15)9.3.2 资源回收与再利用 (15)第10章案例分析与启示 (15)10.1 国内外智慧仓储物流案例 (15)10.1.1 巴巴菜鸟网络 (15)10.1.2 京东物流 (16)10.1.3 亚马逊 (16)10.2 成功经验与教训 (16)10.2.1 成功经验 (16)10.2.2 教训 (16)10.3 未来发展趋势与展望 (16)第1章概述1.1 新零售背景与趋势互联网技术的飞速发展与消费者需求的日益多样化，传统零售行业正面临着巨大的变革。
智能物流行业分析
智能物流行业分析报告**一、行业规模与增长**1. “1个核心数据：行业总市场规模突破5000亿元”现今，智能物流行业的总市场规模已然突破5000亿元，恰似一颗闪耀的明星在物流领域绽放出夺目的光彩。
在过去的数年中，其增长态势犹如火箭般迅猛，呈现出持续上升的趋势。
这一显著增长的背后，有着一系列关键的驱动因素。
首先，电子商务的蓬勃发展带来了海量的物流需求，推动了智能物流技术在仓储、配送等环节的广泛应用。
其次，工业4.0时代的到来促使制造业转型升级，对高效、精准的物流服务提出了更高要求，智能物流凭借其自动化、信息化的特点，有效地满足了这一需求。
再者，大数据、人工智能、物联网等前沿技术的不断突破，为智能物流的发展提供了强大的技术支撑，使得物流运作更加智能化、高效化。
与传统物流行业相比，智能物流行业虽然仍处于快速发展的阶段，但已展现出巨大的发展潜力和优势。
传统物流在运作效率、成本控制和服务质量等方面存在诸多局限，而智能物流以其高效的仓储管理、精准的配送规划和实时的物流信息跟踪，能够大幅提升物流运作的效率和准确性，降低成本，显著提高客户满意度。
2. “2大增长引擎：技术创新与市场需求扩张”技术创新在智能物流行业的发展中发挥着举足轻重的作用，宛如强大的动力源泉。
新的智能仓储技术，如自动化立体仓库、穿梭车系统等，极大地提高了仓储空间的利用率和货物存取的效率。
同时，无人驾驶物流车、无人机配送等创新应用的出现，突破了传统物流配送的模式和范围，为物流行业带来了全新的发展机遇。
市场需求的扩张则如同广阔的海洋，为智能物流行业的发展提供了无尽的空间。
一方面，消费者对于快速、准确配送服务的期望越来越高，尤其是在电商购物、生鲜配送等领域，智能物流能够满足消费者对即时性和品质的要求。
另一方面，随着全球经济一体化的推进，企业的供应链日益复杂，对物流的可视化、可控性和协同性提出了更高的要求，智能物流凭借其强大的信息处理和整合能力，成为企业优化供应链管理的重要手段。
物流信息化发展趋势 原版 阅读 智慧物流行业的现状和发展趋势
物流信息化发展趋势原版阅读智慧物流行业的现状和发展趋势智慧物流是以科学合理的管理方式实现物流的自动化、可控化、智能化及网络化。
随着信息技术的不断发展和国家政策的推动，实现智慧物流的同时更好地提高资源利用率与经验管理水平成为中国发展现代物流的大方向。
本文围绕智慧物流的发展环境，产业现状、发展趋势及建议三个维度对智慧物流产业进行具体分析。
一、中国智慧物流发展环境1、政策环境政策推动智慧物流多向发展，物流行业迎来智慧化升级在“工业4.0”、“互联网+”发展的大背景下，中国物流行业也迎来了智慧化升级改造。
近年来，国家出台了系列政策以促进“智慧物流”的快速发展。
总体看来，政策主要从物流基础设施设备、供应链建设水平、服务模式和信息技术应用等多方面引导和促进中国“智慧物流”的发展。
2、经济环境线上零售规模稳步增长，“宅”经济为物流注入新鲜血液在疫情影响的背景下，2020年中国线上零售市场规模达11.8万亿元，同比增长10.9%，用户规模达7.8亿人，同比增长9.9%，线上零售市场规模和用户规模稳步增长。
同时2020年线上零售渗透率达30%，同比增长4.2个百分点。
在疫情影响下，“宅”经济得到了加速催化，居民网购习惯进一步巩固，快递需求旺盛。
根据国家邮政局数据显示，2020年全国快递业务量和业务收入分别完成830亿件和8750亿元，同比分别增长“宅”经济在一定程度上促进了物流行业的快速发展。
30.8%和16.7%，3、基础设施物流基础设施逐渐完善，多式联运进入全面发展期近些年来，在政府和企业对于基础设施建设以及固定资产的投资力度持续增长的大环境下，中国智慧物流配套基础设施建设得到了高速发展。
2020年铁路货车、航空货机拥有量分别91.2万辆和187架，同比增长3.99个百分点8.09个百分点。
而近年来多数企业为提升物流运货速度，逐渐将运输方式由公路运输转向铁路或航空运输，使得2020年公路货车拥有量达1110.3万辆，同比下跌18.1个百分点。
关于“智慧物流”发展的文献综述
关于“智慧物流”发展的文献综述【摘要】智慧物流是指利用先进的信息技术和物流技术，实现物流全流程数字化、智能化的管理模式。
本文首先介绍了智慧物流的概念及特点，然后分析了智慧物流在物流行业中的应用情况，包括提高效率、降低成本等方面的优势。
接着探讨了智慧物流目前的发展现状和未来趋势，指出智慧物流将会在未来得到更广泛的应用和推广。
最后总结了智慧物流发展的重要性，展望了未来发展前景，并分析了智慧物流对物流行业的影响。
智慧物流的发展将为物流行业带来革命性的变革，提升行业整体效率和服务质量。
【关键词】智慧物流、发展、文献综述、物流行业、应用、现状、趋势、研究方向、重要性、展望、影响。
1. 引言1.1 研究背景智慧物流是指运用信息技术、物联网技术和大数据分析等先进技术手段，对物流过程进行全面优化和智能化管理的一种新型物流模式。
随着信息技术的不断发展和应用，智慧物流逐渐成为推动物流行业转型升级的重要方向，也是提升物流效率、降低物流成本、提高物流服务质量的重要手段。
对智慧物流的研究和发展具有重要的现实意义和深远的战略意义。
通过深入研究智慧物流的概念、特点、应用、现状、发展趋势及未来研究方向，可以为促进物流行业的创新发展、提高整体产业竞争力、优化资源配置和环境保护等方面提供重要的理论支持和实践指导。
本文旨在对智慧物流的发展进行系统性的文献综述，以期为相关领域的研究和实践提供参考和借鉴。
1.2 研究意义智慧物流的发展是当前物流行业的重要趋势，对于提升物流效率、降低物流成本、提高物流服务质量具有重要意义。
智慧物流通过应用物联网技术、人工智能、大数据等先进技术，实现了物流信息化、智能化、网络化，为物流行业带来了全新的发展机遇。
研究智慧物流的意义在于深入理解智慧物流的概念、特点及应用，促进智慧物流技术在物流行业中的推广和应用，推动物流行业向数字化、智能化转型。
智慧物流的发展不仅可以提高物流效率，降低物流成本，还可以提升物流服务质量，满足消费者对物流的个性化需求，推动整个物流行业向更高水平迈进。
智慧物流的特征及发展路径
智慧物流的特征及发展路径新零售背景下我国智慧物流的特征关于智慧物流的定义最早由中国物联网校企联盟提出，是指利用集成智能化技术，使物流系统能模仿人的智过程中逐渐呈现即时性、数据性、协同性、智能型特点。
（一）即时性。
新零售的一大特点就是高品质的服务，要发展忠实顾客，如何提高配送效率、提升用户体验是首要问题。
“即时配送”及“店仓一体”为核心的点对点物流配送模式的快速发展，给物流行业带来了新增量。
艾媒咨询发布的《2017-2018年中国即时配送市场研究报告》显示，2017年即时配送用户规模达2.93亿人，增长率达26.8%，2017年全国完成近100亿单即时配送订单，相当于传统物流25%的业务量，即时配送发展如火如荼，如表1所示。
达达加入京东物流体系后，2018年世界杯、6.18期间京东物流成本下降50%。
由此看来，要打通线上线下流通体系，实现高服务、高效率，物流的即时性成为企业未来竞争的着力点。
（二）数据性。
大数据时代的到来，使物流企业更加感受到信息的价值，利用大数据搭建物流信息平台，挖掘物流数据，预测市场动态，精准定位顾客，抢占商业先机，优化物流资源与配置，改变物流系统结构，转变物流运作模式，物流企业已经进入数据之争的时代。
目前，国家出台许多与物流大数据相关的政策，包括《物流业发展中长期规划（2014-2020年）》、《关于推进物流信息化工作的指导意见》等。
我国物流大数据产业正处于起步阶段，大数据从采集、处理、发布到应用经历周期长，企业前期需要耗费大量人力物力扩展供应链资源，因电商平台具有先天数据优势，物流大数据应用市场电商物流最为活跃。
行业“三大巨头”顺丰速运、菜鸟网络、京东物流都相继推出大数据产品，顺丰将“灯塔物流+灯塔商业”融合，致力于提供智慧物流方案与商业拓展；菜鸟的物流云主要依据电商平台和快递企业进行物流优化，打造物流+社区+O2O服务；京东物流云则更偏向于仓配管理与端到端的能力，可见围绕数据开拓市场成为物流企业转型升级的关键。
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旧规则与新商业、新物流的错位
威斯特伐利亚
和约
》
主权概念确立
国境边界概念
国家使领馆制度
国际协议规则制度
1648
近现代海关
现代邮政制度
制度
》
英国通过一便士邮资法 》
设立海关制度
保证公民通信权
末端配送自动化
菜鸟小G
干线运输自动化
智能汽车
技术推动物流发展史：机器吃人吗？
古老的行业 让男人具备了方向感
2000BC
300
国家成本系统 一骑红尘妃子笑
1000
1400
大工业大物流 国家实力的基座
1700
1800
现代物流系统 后工业叠加IT
1920
1960
物以有形追无形 生产力和人欲膨胀
1980
2000
政爆仓
俄罗斯邮政 部长被普京
免职
菜鸟后 俄前20大城市15天内签收包裹约占9成
降低供应链信息不对称 菜鸟
俄邮数据 对接
贴条 形码
预分拣 物流数据
对接
对接电商 前台数据
智慧物流框架要点之四：物流机器人3.0
一代机器人：机械自动化 二代机器人：单向自动化 三代机器人：互动自动化
仓储分拣自动化
申通分拣机器人
用以征收关税
万国邮联成立
执行国际贸易法令
建立统一国际邮政交换
护照制度诞生
结算系统
1684-1870
1839-1874
二次信息革命
全球网民已超35亿 贸易以个人为单位 物流高频-碎片
2010-今
智慧物流框架
应用层 （现象） 多式联运
车货协同
末端共享
仓储共享
路径优化
决策分析层
（算法与模型）
规则与标准（运行逻辑）
当前物流面临的四大挑战
1 原子状态的市场下如何协同 2
100%
中美物流市场集中度
97%
42% 6.93%
26.53%
0%
公路货运前4家份额 快递前4家份额
80余万（零担） 美国 中国
1.5万家
家物流企业
快递及加盟公司
注：快递产业集中度以收入计算
跨地域单点发全国： 平均交易距离
淘系买卖双方平均物理距离
供应链全要素数据化
数据沉淀
网点
转运
干线
末端
人员
赋
数据
数据
数据
数据
数据
赋
能
菜鸟物流数据平台
能
基础设施型
赋能型
服务型
数据来源：菜鸟网络
菜鸟数据产品
案例：电子面单
统一快递行业的数据标准 为物流数据化建造基础设施
仅电子面单打印节约的纸张费用,
一年可为快递行业节省成本12亿
数据来源：菜鸟网络
分拨中转 揽件集包 末端分拣
物流综合市场平台（市场决策）
物流云（技术决策）
数据感知层 物流要素数据化（货）
（物理世界与物理逻辑的数据化）
地理信息数据化（场）
消费者画像（人）
智慧物流框架要点之一：数据基础设施共享，降低协同成本
核心快递企业 15家
专线运输企业 3000余家
专业线路 600万条
末端自提点 4万个
快递从业人员 203万
案例：菜鸟社会化仓配网络实践-缩短人货距离
核心骨干分仓网络
8个
第三方物流合作伙伴
300多个
数据来源：菜鸟网络
当日达、次日达覆盖
1000多个区县
骨干节点仓配半径：200-500公里
天津
沈阳
西安
成都
武汉
嘉 兴
金华
增城
智慧物流框架要点之三：跨境多段协同供应链
邮政系统 公共服务
成本低 时效慢
原来
快递系统 商业服务 成本高 时效快
驱动力：数字经济 指数型增长
中美快递业务量对比
312.8亿件
10.6亿件
约100亿件
2005
2010
约150亿件
2015
2020
1000亿件 约200亿件
2025
时间
中国物流效率是美国1.5倍
中国用了比美国多24%的物流成本，运输了近2倍于美国的货物
2015年中美社会物流成本对比
100000
每吨公里物流成本
菜鸟前：人肉辨识 寄件地址书写路径 菜鸟后：大数据计 算路径，打印编码
菜鸟前：线下手写 格式不同
菜鸟后：在线打印 行业兼容
智慧物流框架要点之二：社会化仓配+供应链转型
工业时代
经验备货
经验订货 经验铺货
电商时代
快递发货
即时发货 碎片物流 单点发全国
新零售时代
数据备货+线上线下融合
社会化仓配 数据化供应链 线下实体成支点 节点形态无形化
1
50000
0.5
0
中国 单位：亿人民币
美国
0
中国 单位：人民币 元
美国
中国GDP为美国的64%，第二产业占比超40%的产业结构决定了物流成本占比
2015年中美GDP对比
10.42 16.2
2015年中美物流成本与GDP之比
20%
16%
15%
10%
7.85%
5%
中国 单位：万亿美元
美国
0%
中国
美国
数据来源：国家发改委 中物联 统计局 美国供应链管理协会 美国交通部 数值推算
物流公司 无法吃下 整条供应链
商业 揽收
现在
全球智能配送平台（GSDP）
数据驱动协同
多段整合
数据协同降低交易成本 稳定预期，综合各方所长
国内 快递
预分 拣
关务 服务
干线 公司
目的 国海关
当地邮政 配送
案例：数据化解决对俄出口跨境物流问题
菜鸟前 俄前20大城市15天内签收包裹不足1%
AE大促
17万票包裹 进港：俄邮
时间与空间的整体 意识与物质的连接
2010
轮子
马镫
浮水罗盘 十字测角器
蒸汽船
蒸汽机车
铁路引入：朝野奏议-失业 害民
运输机
集装箱
手持终端 RFID
集装箱普及：百万码头工人失业
物流机器人 物流云
物流机器人：？
约1000公里
3 跨境流通规则是全
球化最大问题
1000公里 10天
首尔
北京
2600公里 4天
昆明
北京
4 劳动力供给下降：
1000亿包裹谁来送
100.00%
4.00%
50.00%
2.00% 0.00%
0.00%
-2.00%
快递包裹增速
劳动年龄人口增速
数据来源：国家邮政局 中物联 统计局 人社部 阿里研究院 美国排名前4快递公司材料及财报 美国零担货运4强材料财报 中国前四家快递公司财报数值推算
技术创新，变革未来
新零售环境下智慧物流发展报告
中国物流：大势下的爆发式增长
驱动力：第三次全球产业转移 城镇化加速
增长率 20.00%
中美货运周转量对比 15.9万亿吨公里
15.00%
10.00%
4.7万亿吨公里
5.00%
8.7万亿吨公里
9.4万亿吨公里
0.00%
1995 -5.00%
2000
2005
2010
2015
2020
1/2~2倍 VS 1/10~5倍
约22万亿吨公里
约12万亿吨公里
2025 2030
时间
数据来源：国家发改委 中物联 统计局 美国交通部 美国供应链管理协会 国家邮政局 美国4大快递企业财报与数据推算
增长率 60.00%
40.00%
20.00%
0.00% 2000
-20.00%