1.2.4　智能物流發展的驅動因素

1.大力推進“互聯網+”物流業

大數據等現代技術將發揮無與倫比的力量，物流行業將以新的模式、新的面貌發展演變。自2015年以來，各級政府先后出臺了鼓勵物流行業向智能化發展的政策，給物流行業發展帶來豐富的想象空間，為智能物流模式帶來創新機遇。智能物流應此潮流而生，發揮互聯網平臺實時、高效、精準的優勢，有效提高物流行業的管理效率、降低成本、提高經營效益，實現運輸工具和貨物的實時在線化、可視化管理，激發市場主體創新活力。

物聯網在物流智能化過程中充分發揮其優勢，使物流產業沿正確的方向快速發展，重點發展了高效的現代化物流模式。

深入推進共同配送試點，總結推廣配送試點經驗，培育一批具有整合資源功能的城市配送綜合信息服務平臺；運用北斗導航定位等技術，并與智能化物流網絡深度融合，建設智能化物流體系。

2.新商業模式涌現，對智能物流提出要求

近年來，電子商務、新零售、C2M等各種新型商業模式快速發展，從需求單一化向差異化轉變，提升物流服務的質量與水平。

電子商務快速發展，行業爆發式增長的業務量對物流行業的包裹處理效率、配送成本提出了更高要求。

中國互聯網絡信息中心（CNNIC）公開發布的第45次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2020年3月，我國網絡購物用戶規模達7.10億戶，占網民總數的78.6%。2019年，全國網上零售額達10.63萬億元，其中，實物商品網上零售額達8.52萬億元，占社會消費品零售總額的比重為20.7%。跨境電子商務快速發展，艾媒咨詢數據顯示，2019年中國跨境電子商務交易規模達10.8萬億元。

新零售興起，基于大數據、人工智能等先進技術，通過互聯網使線上服務、線下體驗深度融合。這種零售新模式，利用消費數據優化庫存，利用高效網絡智能解決物流需求。

C2M興起，由用戶需求驅動生產制造，去除流通中間環節，提供高品質、價格合理、個性且專屬的商品。在這種模式下，消費者訴求將直達制造商，個性化定制成為潮流，對物流的及時響應、定制化匹配能力提出了更高的要求。

3.物流運作模式革新，推動智能物流需求提升

在大數據時代，物流行業改變了原來的市場環境和流程再造，推動建立新模式和新業態，如車貨匹配、眾包運力等。信息化水平提升激發了多式聯運的發展，新的運輸運作模式正在形成，與之相適應的智能物流快速增長。

車貨匹配可分為兩類：同城貨運匹配、城際貨運匹配。貨主發布運輸需求，平臺根據貨物屬性、距離等智能匹配平臺注冊運力，提供SOP等各類增值服務。對物流的數據處理、車輛狀態與貨物的精確匹配度能力要求極高。

運力眾包，主要服務于同城貨運匹配市場，興起于O2O時代，由平臺整合各類閑散個人資源，為客戶提供即時的同城配送服務。平臺的智能物流挑戰包括如何管理運力資源，如何通過距離、配送價格、周邊配送員數量等數據分析進行精確訂單分配，以期望為消費者提供最優質的客戶體驗。

多式聯運包括海運、公路、航空等多類型多式聯運組織模式。在“一帶一路”倡儀落實過程中，多式聯運迎來了加速發展的重要機遇。由于運輸過程涉及多種運輸工具，為實現全程可追溯和系統之間的貫通，信息化運作十分重要。同時，新型技術如無線射頻、物聯網等的應用大大提高了多式聯運換裝轉運的自動化作業水平。

4.大數據、無人技術等智能物流相關技術日趨成熟

無人機、機器人與自動化、大數據等技術已相對成熟；可穿戴設備、3D打印、無人卡車、人工智能等技術在未來10年左右逐步成熟，將廣泛應用于倉儲、運輸、配送末端等各物流環節。

倉內技術，主要是機器人技術，包括AGV（自動導引運輸車）、無人叉車、貨架穿梭車、分揀機器人等，主要用于倉內搬運、上架、分揀操作，可有效提升倉內的操作效率，降低物本。例如，亞馬遜在13個分揀中心布局超過3萬個KIVA機器人。

無人機技術包括干線無人機與配送無人機兩類，其中，配送無人機研發已較為成熟，主要應用于配送末端“最后一千米”的配送。例如，京東在2017年“6·18”期間，已采用無人機在多省市農村進行小件商品配送，配送完成1000余單。全球無人機網介紹，在2019年CES（國際消費電子展）之前，京東在長沙市和呼和浩特市推出了兩個智能交付站，并通過無人機和機器人配送提高自主配送能力。京東在長沙市和呼和浩特市推出的智能快遞站，最后一千米的快遞解決方案采用的送貨機器人最多可以裝載30個包裹，并在半徑5千米范圍內自主運送。車輛可以規劃路線、避開障礙物并識別交通燈。面部識別技術使用戶能夠輕松、安全地收取他們的包裹。在滿負荷運行的情況下，分別有50%的機器人和50%的人工快遞員每天遞送多達2000個包裹。

智能數據底盤、大數據分析技術通過對商流、物流等數據的收集、分析，主要應用于需求預測、倉儲網絡、路由優化、設備維修預警等方面。例如，京東采用數據預測方式，提前洞察消費者需求，并進行預先分倉備貨。

倉內技術中的可穿戴設備技術，干線技術中的無人卡車，智能數據底盤中的物聯網、人工智能等技術多處于研發測試階段，可應用于倉內智能分揀、末端產品配送、干線貨物運輸、產品溯源、決策支持等方面。例如，在DHL荷蘭倉內，員工可根據智能眼鏡識別包裹體積、目的地信息等圖像提示進行高效分揀。