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1、20172017中國智慧物流發展報告 中國智慧物流發展報告 交通運輸部科學研究院交通運輸部科學研究院 菜鳥網絡菜鳥網絡 阿里研究院阿里研究院20172017年年3 3月月2727日日 北京北京 一一、20162016年中國智慧物流發展回顧年中國智慧物流發展回顧 背景背景：第二次信息革命與數字經濟轉型 第二次信息革命與數字經濟轉型 2015年，中國電子商務GMV超過 5萬億，電商增速約27%，快遞增速51%數字經濟發展進入下一階段 消費升級與新零售革命同時發生 產業結構調整和增長方式轉型齊頭并進 流通基礎設施與物流業發展表征仍處于工業化中期 產業結構調整與消費升級產業結構調整與消費升級 大數據與2、信息革命大數據與信息革命2.0 2.0 人工智能發展人工智能發展 新一代信息技術條件下 人-事-物都在數據化 產生了大量人與人、人與物 物與物之間的數據 2010年，全球數據存儲量超過 1ZB 2020年，將超過230ZB IT時代：硬件計算能力 1996 卡斯帕羅夫 VS 深藍 （4:2）1997 卡斯帕羅夫 VS 湛藍（2.5:3.5）DT時代：大數據+深度學習 李世石 VS AlphaGo（1:4）2017 60位棋手 VS Master（0:60）產業布局與產業布局與 物流去中心物流去中心化化 互聯網的分互聯網的分布式本質與布式本質與物流碎片化物流碎片化 數字經濟數字經濟 統一市場統一3、市場 快遞業成為統一市場快遞業成為統一市場 的流通底層和經濟增的流通底層和經濟增長點長點 智慧物流是降本智慧物流是降本 增效的重要手段增效的重要手段 智慧物流是行業發展智慧物流是行業發展新的價值體現新的價值體現 智慧物流是物流業轉型升級的必由之路 智慧物流是物流業轉型升級的必由之路 智慧物流引領行業發展趨勢智慧物流引領行業發展趨勢 政府對智慧物流發展高度重視 政府對智慧物流發展高度重視 國務院辦公廳 關于深入實施“互聯網+流通”行動計劃的意見（2016年4月）營造良好市場環境推動交通物流融合發展實施方案（2016年6月）物流業降本增效專項行動方案（2016年9月）交通運輸部 關于推進改革試點加4、快無車承運物流創新發展的意見（2016年9月）關于推進供給側結構性改革 促進物流業“降本增效”的若干意見（2016年8月）綜合運輸服務“十三五”發展規劃（2016年7月）交通運輸信息化“十三五”發展規劃（2016年5月）商務部 商貿物流發展“十三五”規劃（2016年2月）關于確定智慧物流配送示范單位的通知（2016年7月）全國電子商務物流發展專項規劃（2016-2020年）（2016年3月）關于確定商貿物流標準化專項行動第二批重點推進企業（協會）的通知（2016年2月）發改委“互聯網+”高效物流的實施意見（2016年7月）郵政局 快遞業發展“十三五”規劃（2016年2月）郵政業發展“十三五”規5、劃（2016年12月）推進快遞業綠色包裝工作實施方案（2016-2020年）（2016年8月）智慧物流對國民經濟發展意義智慧物流對國民經濟發展意義，受到國家高度重視受到國家高度重視，短時間內短時間內，政府扶植政策密集出臺政府扶植政策密集出臺 2015年11月 2016年11月 11日 12日 13日 14日 15日 16日 17日 18日 19日 20日 雙雙11包裹簽收峰值流量 包裹簽收峰值流量 2016 2015 2014 2013 智慧物流對服務質量的提升智慧物流對服務質量的提升：雙雙1111履約率提升履約率提升2525個百分點 個百分點 目前智慧物流的應用已對物流服務質量提升產生了較大6、的積極作用 與2015年年“雙十一”對比，2016年年“雙十一”的包裹履約率提升25個百分點個百分點 與2013年年“雙十一”對比，1億包裹的簽收時間減少了近3倍倍 數據來源：菜鳥網絡、阿里研究院 4 4年簽收波峰雙肩線比較年簽收波峰雙肩線比較 降本增效降本增效：時效同比提升近時效同比提升近10%10%2016年，東部、中部和西部地區時效指數同比減少了6%、10%和9%，近年來效率提升迅速 中部中部成為時效提升最快的地區，較好的經濟發展形勢與較為完善的基礎設施是關鍵，但絕對量仍是東部領先（指數東部地區2014年Q1為100）數據來源：菜鳥網絡、阿里研究院 區域時效比較區域時效比較：上海上海、浙7、江浙江、江蘇排名前三 江蘇排名前三 通過對全國各省的時效比較，長三角地區繼續保持領先地位，上海市、浙江省和江蘇省位列全國前三。原因之一是靠近產業集群，第二是規模效應，三地物流業務量合計占全國總量的13%。數據來源：菜鳥網絡、阿里研究院 二二、20162016年中國智慧物流熱點分析年中國智慧物流熱點分析 技術進步與模式創新促進協同共享 技術進步與模式創新促進協同共享 數據基礎設施數據基礎設施 實物感知技術實物感知技術 物流云物流云 互聯網平臺模式（物流要素整合互聯網平臺模式（物流要素整合）（核心是降低交易成本 核心是降低交易成本）智能分倉智能分倉 供應鏈金融供應鏈金融 多式聯運多式聯運 末端共享8、末端共享 跨界協同共享跨界協同共享 無車承運無車承運 互聯網互聯網+車貨匹配 車貨匹配、貨運經紀貨運經紀、甩掛甩掛運輸運輸、合同物流合同物流 跨界跨界 共享共享 海爾電器特需專列 菜鳥驛站 應用層應用層 （現象（現象）邏輯層（模式邏輯層（模式）技術層（功能技術層（功能）物流云 物流云 配送機器人 配送機器人 RFID RFID 四級地址四級地址庫庫 新要素新要素：數據為商業供應鏈賦能 數據為商業供應鏈賦能 所有商業行為均成為數據源，成為“端”如電子面單采用N-1-N的模式，即前端對接“N”多商家、后端對接“N”多家快遞公司，平臺作為居中的“1”提供技術支持服務，云計算服務使物流業務在線化 業務9、數據化業務數據化 數據業務化數據業務化 通過數據產品開發，將大數據應用到具體業務 如智能打包算法技術，合理安排箱型和提供合理擺放方案。相比人工判斷，每件包裝平均可節省5%以上的耗材。數據來源：菜鳥網絡 人工智能與萬物互聯的物流革命 人工智能與萬物互聯的物流革命 物聯網技術與透明化物聯網技術與透明化 人工智能與自動化人工智能與自動化 在全球范圍看在全球范圍看，物聯網正處于快速發展階段物聯網正處于快速發展階段，并并在部分領域取得了顯著進展在部分領域取得了顯著進展，從技術發展到產業從技術發展到產業應用已顯現了廣闊的前景應用已顯現了廣闊的前景。應用場景主要有以下應用場景主要有以下五個方面五個方面 1 10、機器人解決用工荒問題機器人解決用工荒問題 2 倉儲機器人如亞馬遜倉儲機器人如亞馬遜KIVA早已投入實用早已投入實用 3 配送機器人如菜鳥小配送機器人如菜鳥小G與與STARSHIP，正在試驗和試正在試驗和試點階段點階段 4 人工智能將在客服人工智能將在客服、路徑規劃等方面發力路徑規劃等方面發力 車輛調度車輛調度 貨物追溯貨物追溯 供應鏈協同供應鏈協同 全程冷鏈全程冷鏈 安全駕駛安全駕駛 數據來源：菜鳥網絡、菜鳥ET實驗室 可持續發展方向可持續發展方向：綠色與節能減排成效 綠色與節能減排成效 甩掛運輸降低單位能耗甩掛運輸降低單位能耗 新能源物流車助力城市配送新能源物流車助力城市配送 綠色包材減少污11、染環境綠色包材減少污染環境 交通部甩掛運輸試點項目，累計帶 動平均單位運輸成本和能耗強度下 降10%-20%，共節約燃油約17.8萬萬噸 2015年26個城市投入近3000輛純電動 貨車運營，投放數量是2014年的6倍。菜鳥綠色聯盟宣布啟動綠動計劃，2020年，總體碳排放量減少362萬萬噸，50%的包裹替換成綠色包材 數據來源：交通部科學研究院 三三、智慧物流發展指數 智慧物流發展指數 綜合指數綜合指數 一級指標 一級指標 二級指標 二級指標 智慧物流智慧物流 發展指數發展指數 數據化發展指數數據化發展指數 國內物流數據完備率 國內物流數據完備率 跨境物流數據完備率 跨境物流數據完備率 數據基12、礎設施指數數據基礎設施指數 物流云利用率 物流云利用率 智能協同發展指數 智能協同發展指數 電子面單普及率 電子面單普及率 智能路由分單率 智能路由分單率 末端協同率 末端協同率 智慧物流發展指數框架智慧物流發展指數框架 0-30 初級發展階段 30-70 快速發展階段 70-90 相對成熟階段 90 完全成熟階段 綜合指數結論綜合指數結論：智慧物流處于快速安裝階段 智慧物流處于快速安裝階段 2016年，智慧物流指數全年均值為40.940.9。物流業務數據化程度相對較好，指數值為56.356.3；數據基礎設施還處于起步階段，指數值為18.818.8，是發展瓶頸；物流協同化處于高速發展中期，指數13、值為45.945.9，基礎協同相對成熟，末端協同仍需加強。數據來源：阿里研究院、菜鳥網絡 數據化發展數據化發展：境內與跨境的反差 境內與跨境的反差 物流業務數據化程度主要是指物流數據在整個物流發生環節中掌握的程度 2016年全年境內物流詳情數據完備率指數為84.884.8，發展較為成熟 跨境物流詳情數據完備率指數僅為13.513.5，大幅低于境內物流詳情數據完備率 數據來源：阿里研究院、菜鳥網絡 智能協同發展智能協同發展：基礎成熟基礎成熟-末端起步 末端起步 數據來源：阿里研究院、菜鳥網絡 2016年，智能路由分單指數均值為74.2 74.2 電子面單普及指數2016年為72.9 72.9 末14、端協同指數2016年為4.74.7，12月為9.49.4，比年初翻了近9 9倍倍 在數據基礎設施與分揀、攬收環節已較為 成熟，但在末端協同方面仍處于起步期 數據基礎設施仍處于起步階段 數據基礎設施仍處于起步階段 數據基礎設施可以通過企業物流云的普及率來反映，根據抽取一定數量的企業樣本統計，2016年1月快遞業物流云普及率的數值為5，12月增長至25.425.4，反映出云計算在快遞領域的應用程度盡管處于起步階段，但是發展速度相對較快。數據來源：阿里研究院、菜鳥網絡 智慧物流三大瓶頸與未來發展趨勢 智慧物流三大瓶頸與未來發展趨勢 問題 問題 連接物流要素連接物流要素 數據賦能供應鏈數據賦能供應鏈 加強國際數據連接加強國際數據連接 末端賦能升級末端賦能升級 1 2 3 跨境數據鏈路跨境數據鏈路銜接不足銜接不足 末端智能程度末端智能程度有待加強有待加強 數據基礎設施數據基礎設施建設仍是挑戰建設仍是挑戰