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1、數字經濟與智慧物流發展趨勢第二次信息革命，從集中控制，到開放分享、全面激活生產力技術進步芯片、芯片、PCPC、互聯網、互聯網云計算、大數據、移動互聯網、物聯網、人工智能云計算、大數據、移動互聯網、物聯網、人工智能平臺生態產業鏈公司工廠第二次信息革命：第二次信息革命：數據革命數據革命DTDT時代時代美國，中國云計算，大數據第一次信息革命：第一次信息革命：計算革命計算革命ITIT時代時代美國計算機第二次工業革命：第二次工業革命：能源革命能源革命電氣時代電氣時代美國電力第一次工業革命：第一次工業革命：動力革命動力革命蒸汽時代蒸汽時代英國蒸汽機4321從IT到DT，第四次工業革命技術進步1760s182、70s1940s2010s(年代）32億3萬億元2萬億美元互聯網用戶智能手機用戶25億阿里2016財年零售額美國科技企業Top5市值之和 約4630億美元2016年2016年8月2016年全球數字經濟快速發展公司公司Company國家國家Country市值市值Market Cap.（百萬美元）百萬美元）($MM)1NetscapeUSA5,4152AppleUSA3,9183Axel SpringerGermany2,3174RentPathUSA1,5555WUSA9826PSINetUSA7427Netcom On-LineUSA3998IAC/InteractiveUSA3269Copa3、rtUSA32510Wavo CorporationUSA20311iStar InternetCanada17412Firefox Communications USA15813Storage Computer Corp.USA9514Live MicrosystemsUSA8615iLiveUSA57Total Market Cap of Top 1516,752公司公司Company國家國家Country市值市值Market Cap.（百萬美元）百萬美元）($MM)1AppleUSA563,6792GoogleUSA507,3353MicrosoftUSA451,9034AmazonUS4、A341,6785FacebookUSA331,6806TencentChina235,7607AlibabaChina224,4258PUSA73,4849BaiduChina56,10610SUSA49,41411NetflixUSA48,65612Yahoo!USA37,49713JD.comChina34,22114eBayUSA31,17915NetEaseChina28,650Total Market Cap of Top 153,015,6671995年12月2016年11月105 180全球前15大互聯網公司市值，20年增長180倍BCG：中美互聯網經濟占GDP比重美國美國中國5、中國2010年4.7%5.5%2016年5.4%6.9%麥肯錫全球研究院：2010年，中國的互聯網經濟只占GDP的3.3%，落后于大多數發達國家。2013年，中國的iGDP指數升至4.4%，已經達到全球領先國家的水平。中國數字經濟占GDP的比重已超過美國、法國和德國新增消費：網絡零售創造39%的新增消費，釋放低線城市消費潛力1創造就業：阿里巴巴零售商業生態創造的就業機會超過1500萬2普惠金融：螞蟻微貸累計服務小微企業超過2000萬家3激活生產力：互聯網+各行各業，表現為一個個環節的互聯網化4重建信用體系：基于交易的信用體系，讓信用等于財富5數字經濟數字經濟對經濟社會發展的貢獻（以中國為例）D6、T時代晶體管集成電路（芯片）1947數據處理時代1980操作系統1995微 機 時代網絡時代現代信息技術里程碑時間大型機小型機微機瀏覽器PC機移動互聯云計算Web1.020101990路由器Web2.0互聯網物聯網AIVRAR美國：引領三次美國：引領三次ITIT產業革命，產業革命，全球領先全球領先中國中國：技術應：技術應用、用、商業模式創新，快速發展商業模式創新，快速發展中美數字經濟發展各具特色數字產品和數字服務（Digital Products）實物商品基礎設施服務數字內容服務（如音樂、電影、軟件、視頻、廣告、游戲、電子圖書）社交網站服務搜索引擎服務其他數字服務（如教育、醫療、出行等生活服務7、）通過電子商務進行的實物貿易，比如服裝、化妝品、3C數碼、體育用品、食品、母嬰用品。云網端、數據、交易、支付、物流、信用備注：美國所說的“數字貿易”是指“通過有線和無線數字網絡傳輸產品或服務”，主要關注的是數字化的產品，具體分為數字內容服務、社交網站服務、搜索引擎服務和其他數字服務等四大類。但是，包括中國在內的發展中國家，既關注這些數字產品，也關注通過電子商務進行的實物商品貿易。中美兩國對數字經濟關注的重點領域中國中國中國中國數字經濟數字經濟數字經濟數字經濟奇跡奇跡奇跡奇跡傳統商業傳統商業基礎設施基礎設施匱乏匱乏世界工廠世界工廠巨大貨源巨大貨源較低的物較低的物流配送成流配送成本本城鎮城鎮化化加8、速集聚加速集聚效應效應中國美國中國人口100萬的城市：143(1)美國人口100萬的城市：10(1)00.10.20.30.40.50.60.70.80.91公路運輸社會運輸全社會物流中美社會物流運輸成本比較中美社會物流運輸成本比較美國中國中國數字商業成功的四大因素快遞員收入：中國平均為4000+人民幣每月（計件制）遠低于美日等發達國家計時加總收入數據來源：阿里研究院電商物流就業報告、物流成本階段報告、美國交通部、發改委、交通部規劃院高工王燕弓中美物流成本對比分析 電商物流：數字商業去地域化的重要支撐因素數字經濟、平臺經濟條件下，基于地域的傳統商業體系受到沖擊，任意地點的任何兩個主體，可在平臺9、上瞬時達成交易，海量的商業主體聚集平臺，形成了基于數字經濟的統一市場平臺交易自然平均空間距離大于1000公里平臺平臺交易自然平均空間距離：指平臺交易主體之間平均公里干線距離數字經濟空間特征，與傳統區域規劃的差異海南黑龍江吉林遼寧河北山東福建江西安徽湖北湖南廣東廣西河南山西內蒙古陜西寧夏甘肅青海四川貴州云南西藏新疆江蘇浙江臺灣數字經濟的去地域化特征，與傳統經濟一體化完全不同，發貨與收貨均于江浙滬的包裹量占總量的近發貨與收貨均于江浙滬的包裹量占總量的近13%13%，京津，京津冀只有冀只有1%1%，長江經濟帶占比相對更高長江經濟帶占比相對更高。各省市的最大貿易伙伴均為東南沿海產業集群地域，而非鄰近周10、邊省份1.04%98.96%京津冀物流量占比京津冀物流量占比京津冀收發其他12.77%87.23%江浙滬物流量占比江浙滬物流量占比江浙滬收發其他29.27%70.73%長江經濟帶物流量占比長江經濟帶物流量占比長江經濟帶其他數據來源：阿里研究院2016雙11物流深度解讀 工業經濟與綜合物流體系工業經濟與綜合物流體系工業經濟與綜合物流體系工業經濟與綜合物流體系數字經濟數字經濟IT化物流化物流中國數字經濟與物流：工業化滯后數據化 數據化拉動工業化IT化物流化物流數字經濟數字經濟美國：正序融合式發展-傳統物流企業+互聯網中國：同步拉動式發展-數字經濟互聯網+物流沃爾瑪門店分撥+聯邦快遞直送 傳統巨頭擁11、抱數字經濟菜鳥網絡+物流生態大數據賦能傳統小微物流企業+基礎型電子面單四級地址庫賦能型菜鳥天地大數據路由分單菜鳥鷹眼大數據反炒信系統服務型無憂物流 大數據為物流企業賦能：菜鳥數據服務基礎體系數據基礎設施數據標準化用數據提高效率用數據形成產業聯動數據細化社會分工線上發貨分撥中轉 攬件集包末端分揀菜鳥前：人肉辨識，書寫路徑菜鳥后：大數據計算，打印編碼菜鳥前：人肉辨識，書寫路徑菜鳥后：大數據計算，打印編碼打印速度4-6倍普及率70%發貨速度提升30%主流快遞公司100余家錄單效率提升15倍節省行業成本12億2016雙117成包裹通過智能分單分配快遞線路20062007200820092010201112、201220132014201520160501001502002503003504004505000.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%120.00%140.00%全國網絡零售與快遞業務量走勢全國網絡零售與快遞業務量走勢快遞業務量網絡零售總額業務量同比增速網絡零售同比增速發展趨勢1：物流快遞增速，高于電子商務增速2016年快遞業務量預計全年將超300億件，網絡零售額將達4.9萬億。網絡零售額增幅持續下降至網絡零售額增幅持續下降至27%27%左右，快遞左右，快遞包裹量仍保持包裹量仍保持50%50%以上的增速以上的增速。原因在于：1 消費進一步碎片化；2 基于移13、動社交網絡的交易可能未納入統計數據來源：國家郵政局 國家統計局 阿里研究院發展趨勢2：社會對數字經濟消費習慣逐漸適應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2016201520142013物流效率顯著提升，以雙11為例，2016簽收峰值發生在14日，2015年16日，2014為17日。數字經濟在數字經濟在倒倒逼物流產業升級逼物流產業升級，雙11一億包裹完成簽收的時間減少，顯示社會對數字經濟消費習慣的逐步適應社會對數字經濟消費習慣的逐步適應20132014201520160123456789109643.5歷年完成一億包裹簽收時間歷年完14、成一億包裹簽收時間數據來源：阿里研究院 菜鳥網絡 ShenyangBeijingTianjingXianChengduGuangzhouShnanghaiHangzhouNIngbo發展趨勢3：社會化倉配發展，運輸距離縮短大貨倉前端倉中心節點Wuhan電商倉配備貨平均運距在100至500KM之間，大幅拉近自然平均交易距離以菜鳥為例，截止2016年9月，當日達已、次日達已覆蓋超過1000個區縣 100-500KM數據來源：阿里研究院 菜鳥網絡 新零售新零售線上線上新零售，將長期、全面地影響物流發展線下線下服務服務產品產品物流數據平臺物流數據平臺服務產品融合服務產品融合線上線下融合線上線下融合社會15、化倉儲融入物流大數據社會化倉儲融入物流大數據即時即時消費供給本地化消費供給本地化線上線下一盤貨線上線下一盤貨 服務產品一體服務產品一體化化配送配送下單下單結算結算調貨調貨門店門店傳統零售業數字化傳統零售業數字化數字經濟供應鏈模式的演變過程工廠工廠作坊作坊品牌品牌商商消費者消費者工廠工廠倉儲中心倉儲中心消費者消費者快遞快遞網絡網絡零售商零售商標準化產品標準化產品個性化產品個性化產品替代性需求（替代性需求（61%）一次性工廠一次性工廠新增新增需求（需求（39%）規?；\輸規模化運輸產業轉移產業轉移個性化個性化產品產品標準化標準化產品產品F2C品牌品牌化化 零售化零售化大工廠大工廠小微工廠小微工廠 自動化自動化社會化社會化云供應鏈化云供應鏈化小結：未來發展大趨勢 物流機器人物流機器人物流機器人物流機器人 菜鳥小G與英國STARSHIP配送機器人實踐社會化物流社會化物流社會化物流社會化物流任意單元都可成為物流的一部分如UBER和FLYWHEEL送貨大數據與大數據與物流云物流云數據驅動的全供應鏈數據驅動的全供應鏈數據驅動的全供應鏈數據驅動的全供應鏈物流數據化向供應鏈上游延伸，從原材料到生產，改造整個供應鏈與產業鏈