Page 21 - 智慧物流与供应链创新研究

第一章 智慧物流研究概述

户体验，提高可追溯性和可预测性，提供以智慧技术为支撑的物流解决方案变得
不可或缺。

（三）市场整合红利吸引科技企业进入是主要诱因
中国物流市场供给零散，需求分散，存量资产使用效率不高，蕴含着巨大的
资源整合红利。在供给方面，物流市场产业集中度不高。道路货运业共有营运

货车2000万辆左右，运输经营业户718万家，从业人员超过3000万人，其中超过
90%为个体经营，前10名所占市场份额之和仅为1.8%。零散的物流市场供给使
得现有存量资源利用效率偏低，车均实载率只有60%左右，日均有效行驶里程为

330km。在需求方面，社区、乡村物流需求崛起，需求分布更加广泛且不均匀，
碎片化发展态势将更加严重。通过互联互通、数据赋能和协同共享，智慧物流可
有效解决信息不对称问题，实现分散需求集中整合与闲置供给有效利用，促进物

流的组织化和集约化，在提高市场效率的同时释放整合红利。
（四）智能技术日趋成熟并实现商业化应用是重要基础
信息技术基本覆盖运输、仓储、配送等物流领域全部作业流程，如运输环节
的车货匹配平台、无人驾驶、车联网等重大技术，智能仓储环节的自动货架等自

动化技术，末端配送环节的送货机器人、无人飞机、3D打印、智能快递柜等。
大数据、物联网、人工智能等各领域科技的发展对物流行业的影响已经显现，未
来极具发展前景。

各项科技的适用范围因技术发展进程与政策不同而有所差异，现阶段车货匹
配、无人仓、智能机器人、智能快递柜等技术的商业化应用已经比较成熟，可穿
戴设备、3D打印、无人驾驶、人工智能、区块链等技术有望在未来3~10年左右
逐步成熟，并广泛应用到物流的仓储、运输、配送、末端等各环节。届时，互联

网将全面整合物流人员、装备以及货物，链接数量将呈现指数级增长，形成全覆
盖、广连接的智慧物流互联网。
（五）人工智能替代劳动力应对劳动力供给长期短缺

长期以来，中国的物流业一直属于典型的劳动密集型行业，从收货、运输、
仓储到最后一公里交付环节均是如此，人口红利是物流行业长期保持低成本高
速扩张的重要原因。但是，随着劳动力供给的日益短缺，未来这一趋势将被迫

中断。
2017年，中国15~59岁人口总量为90199万人，较2016年减少548万人，自

13