中国人工智能物流发展研究报告.pdf
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1、中国人工智能+物流发展研究报告2020年22020.6 iResearch I摘要近年来,中国物流业在互联网经济的催动下发展较快,在成本不断攀升、效率提升缓慢的背景下,物流业最迫切的需求即“降本增效”。人工智能技术及相关软硬件产品的加入能够在运输、仓储、配送、客服等环节有效降低物流企业的人力成本,提高人员及设备的工作效率,是缓解物流业顽疾的一味良药。人工智能在物流中的应用方向可以大致分为两种,一是以AI技术赋能的如无人卡车、AMR、无人配送车、无人机、客服机器人等智能设备代替部分人工;二是通过计算机视觉、机器学习、运筹优化等技术或算法驱动的如车队管理系统、仓储现场管理、设备调度系统、订单分配系
2、统等软件系统提高人工效率。代替人工方向的AI应用市场前景广阔,但受技术水平和政策限制等因素影响,落地条件尚不成熟,还需要较长的培育时间。提效方向的AI应用已具备一定的技术基础,但实际场景散落在物流业务体系中的各个角落,场景清晰度不高,空间不足。本报告中的“人工智能+物流”指的是基于人工智能技术的软硬件产品及服务在物流活动各环节中的实际落地应用。2019年人工智能+物流的市场规模为15.9亿元,预计到2025年市场规模将接近百亿。在物流各环节的应用分布方面,仓储与运输占比较大,两者占比之和超过八成。SMSSMS目前,人工智能在物流领域还处于探索之中,但从已经取得的成果来看,“人工智能+物流”的确
3、能够给物流企业在降本增效层面带来收益。物流企业应该以立足当下、着眼长远的原则,以辅助管理、提升效率为短期目标,寻找自身业务链条中能够被AI技术赋能的环节并通过试点论证,稳步推进;对未来有望打破物流现有业态的前沿应用做好技术储备。AI公司一方面要把握与物流企业与电商平台的合作机会,在不断地测试积累中打磨核心技术;另一方面也要灵活运用自己研发的技术与产品,在关注物流行业的同时寻找其他的适配领域和变现途径,具备一定的造血能力,以待机会到来之时能够迅速响应物流领域的市场需求。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。3契合:人工智能是物流降本增效的良药1赋能:中国人工智能+物流应用分析2实践:中国人工智能+
4、物流典型案例3展望:人工智能在物流领域的发展前景442020.6 iResearch I2020.6 iResearch I物流的概念与地位物流业是国民经济运行中极为重要的流通系统来源:艾瑞咨询研究院根据中国物流与采购联合会数据绘制。来源:艾瑞咨询研究院根据中国物流与采购联合会数据绘制。2014-2019年中国物流业总收入情况7.1 7.6 7.9 8.8 10.1 10.3 6.9%4.5%4.6%11.5%14.5%9.0%-20.0%-15.0%-10.0%-5.0%0.0%5.0%10.0%15.0%-2.03.08.013.018.0201420152016201720182019全
5、国物流业总收入(万亿元)可比价增速(%)物流的概念最早是在美国形成的,起源于20世纪30年代,原意为“实物分配”或“货物配送”,后来被引入日本,日文意思是“物的流通”。中国的“物流”一词是从日文资料引进来的外来词,源于日文资料中对“Logistics”一词的翻译“物流”。中国物流术语标准将物流定义为:物流是物品从供应地向接收地的实体流动过程中,根据实际需要,将运输、储存、装卸搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等功能有机结合起来实现用户要求的过程。物流业是国民经济体系中极为重要的基础性战略性产业,涉及领域广,吸纳就业人数多,在促进产业结构调整、转变经济发展方式和增强国民经济竞争力等方面有着举足
6、轻重的作用。近年来,中国物流业在互联网经济的催动下发展较快,景气指数基本保持在50%以上,业务总量、新订单和从业人员都处于持续扩张的状态。2018-2019年中国物流业景气指数情况54.2%50.0%53.4%54.6%56.1%54.9%50.9%50.7%53.1%54.5%55.9%54.7%53.7%49.6%52.6%53.5%52.8%51.9%51.1%50.9%53.8%54.2%58.9%58.6%52020.6 iResearch I2020.6 iResearch I10.610.811.112.113.314.616.6%16.0%14.9%14.6%14.8%14.7
7、%0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%0510152025201420152016201720182019全国社会物流总费用(万亿元)社会物流总费用与GDP的比率(%)物流业的核心痛点成本增速高于收入增速,物流效率提升缓慢尽管中国物流业近年来一直保持着较快的发展速度,但随着人力资源、土地资源等要素成本的不断提高,中国物流企业的成本增长速度始终高于收入增速,国家发改委与中国物流与采购联合会共同发布的全国重点物流企业统计调查报告中的数据显示,2007-2016年国内重点企业物流业务成本年均增速为10.5%,比收入增速高0.7个百分点。在行业成本居高不下的背景下,国内物流行业的效率一直处于
8、较低水平。以社会物流总费用与GDP比率为例,2019年全国社会物流总费用达到14.6万亿元,占GDP比率为14.7%。尽管这一比率近年来总体上呈持续下降态势,但下降速度非常缓慢,与发达国家8-9%的水平相比仍有非常大的差距,与全球平均水平(12%)比起来也尚有一段距离。来源:艾瑞咨询研究院根据中国物流与采购联合会数据绘制。来源:艾瑞咨询研究院根据美国物流年度报告数据绘制。2014-2019年中国社会物流总费用及占GDP比重情况13.914.414.214.716.48.0%7.9%7.6%7.7%8.0%0.0%2.0%4.0%6.0%8.0%10.0%05101520252014201520
9、1620172018美国企业物流成本(千亿美元)美国企业物流成本占GDP比重(%)2014-2018年美国企业物流成本及占GDP比重情况62020.6 iResearch I物流业与人工智能的契合之处AI是物流降本增效的良药,物流亦是AI展示能力的舞台物流业的核心痛点决定了该行业最迫切的需求即“降本增效”,物流企业的自动化、信息化转型升级都是为实现降本增效目的而做出的努力。人工智能技术产品的加入能够进一步推动物流业向“智慧物流”发展,更大限度地降低人工成本、提升经营效率。对于人工智能行业而言,随着技术的不断迭代,人工智能不再是高悬于天上的空中楼阁,“商业落地”已成为人工智能企业发展到当前阶段鲜
10、明的主题词。从落地难度及发展前景来看,业务流程清晰、应用场景独立、市场空间巨大的物流业无疑是人工智能落地的绝佳选择。来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。物流行业与人工智能的契合之处AI+物流对于物流行业来说,在人口红利逐渐消失、人员工资不断攀升、招工越来越困难的局面下,引入人工智能产品技术最显著的价值即在于能够大幅降低物流各项业务对于人力资源的刚性需求和高昂成本。大幅度降低人工成本降本增效业务场景相对独立物流行业的总体业务流程分为运输、仓储、装卸搬运、分拣、配送、客服等环节,流程清晰且各个业务场景之间相对独立,引入AI技术过程中既可采用整体解决方案,也适用于单个场景的局部优化调整,灵活性较强。
11、商业落地7契合:人工智能是物流降本增效的良药1赋能:中国人工智能+物流应用分析2实践:中国人工智能+物流典型案例3展望:人工智能在物流领域的发展前景48人工智能+物流概述2.1人工智能+物流应用场景本章小结2.22.3赋能:中国人工智能+物流应用分析292020.6 iResearch I人工智能+物流概念界定关键词:人工智能技术、软硬件产品及服务、落地应用来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。本报告中所阐述的“人工智能+物流”指的是基于人工智能技术(机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶等)的软硬件产品及服务(无人卡车、无人机/无人车、智能调度系统等)在物流活动各环节(运输、仓储、配送、客服
12、等)中的实际落地应用。“人工智能+物流”是物流科技的新形态,本报告对“人工智能+物流”的研究范围主要集中在物流活动中的运输、仓储、配送及客服四个环节,分析研究人工智能技术及产品在上述物流作业流程中的应用情况与效果。人工智能+物流的概念及研究范围界定人工智能+物流”本报告中的人工智能+物流是指基于人工智能技术的软硬件产品及服务在物流活动各个环节中的实际落地应用。“智能运输智能客服智能仓储智能配送102020.6 iResearch I3.0 19.5 158.4 298.0 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2
13、003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019中国物流行业进化简史人工智能的加入推动中国物流迈向“智慧物流”来源:艾瑞咨询研究院根据中国物流与采购联合会数据及公开资料绘制。改革开放之前,国内的生产资料及消费品都以“计划”的形式流转,货物流通的价值并未显现。1979年,我国物资工作代表团赴日本参加第三届国际物流会议后,“物流”概念才第一次出现。在经历了十余年的摸索、学习与实践后,20世纪90年代中期,以顺丰、申通等为代表的民营物流企业纷纷成立,中国的现代物流才正式发展起来。进入
14、21世纪后,随着电子商务与互联网经济的爆发,中国物流行业迎来了超高速增长期,全国社会物流总额由2001年的不到20万亿元提升至2010年的125.4万亿元。在市场需求旺盛、信息技术与物流科技飞速进步的带动下,中国物流行业也逐步由自动化走向信息化、网络化,“智慧物流”成为新的发展方向。2011年以来,随着大数据与物联网的融入,物流企业开始着手建立无人仓、智能物流中心,各类新理念、新业态不断涌现。而人工智能的加入,将会是中国物流行业真正实现智能化,进化至具备状态感知、实时分析、自主决策、精准执行等多项能力的“智慧物流”极为关键的一步。1991-2019年中国社会物流总额情况及物流行业发展阶段单位:
15、万亿元传统物流现代物流智慧物流112020.6 iResearch I人工智能+物流发展环境利好政策与企业及用户的需求鼓励物流业积极拥抱人工智能来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。近年来,物流行业发展基础和整体环境发生显著变化,新兴技术广泛应用、包裹数量爆发增长、用户体验持续升级等因素对物流企业的运作思路、商业模式、作业方式提出新需求、新挑战。作为物流行业转型升级的新动能,人工智能进入物流领域的时间尽管相对较短,但发展环境非常有利。政策层面,国务院、发改委等政府相关部门纷纷出台物流相关政策及规划,鼓励企业利用人工智能技术及产品降低物流成本、提升物流效率;经济层面,一方面全国物流业总收入始终处于
16、稳定增长状态,另一方面物流总费用依然居高不下,企业亟需进一步控制物流成本,“人工智能+物流”的空间极为广阔;社会层面,“人工智能+物流”既能满足城市居民对提升即时物流服务效率的需求,又可拓展快递快运的服务边界以惠及农村居民。人工智能+物流的发展环境经济环境政策环境 物流总收入与物流总费用持续增长,企业既有资金也有意愿通过大数据、物联网、人工智能等新技术降低物流成本、提升物流效率 新零售、C2M等新的商业模式及业态释放的物流新需求推动人工智能落地物流行业社会环境 城市居民对于即时物流服务效率的需求不断提高催生基于大数据与机器学习技术的智能调度系统快速发展 利用无人机配送,拓展快递快运边界,改善边
17、远地区、农村地区的物流服务水平 国务院发布的新一代人工智能发展规划提出大力发展智能物流,推动人工智能与物流行业融合创新,提升仓储运营管理水平和效率 国家发改委发布的关于推动物流高质量发展促进形成强大国内市场的意见提出实施物流智能化改造行动,加强信息化管理系统和云计算、人工智能等信息技术应用,提高物流软件智慧化水平122020.6 iResearch I人工智能+物流的核心技术计算机视觉应用最为广泛,自动驾驶有望先于其他行业落地来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。目前,在物流行业实现应用的人工智能技术主要以深度学习、计算机视觉、自动驾驶及自然语言理解为主。物流领域中,深度学习在运输路径规划、运力
18、资源优化、配送智能调度等场景中发挥至关重要的作用;计算机视觉是现阶段物流领域应用最广的人工智能技术,智能仓储机器人、无人配送车、无人配送机等智能设备都以视觉技术为基础,此外,计算机视觉还能实现运单识别、体积测量、装载率测定、分拣行为检测等多项功能;自动驾驶技术是运输环节智能化的核心技术,尽管尚未正式投入使用,但头部企业的无人卡车已经开始在特定路段进行实地路测和试运行;自然语言理解主要用于物流企业,尤其是快递快运企业的智能客服系统,该技术能有效降低企业在客服环节的人工成本。人工智能+物流的核心技术深度学习深度学习技术通过分层结构之间的传递数据学习特征,对物流活动中产生的数据具有良好的适用性。深度
19、学习既是实现路径规划、智能调度等功能的核心技术,也是推动计算机视觉、自动驾驶、自然语言理解等其他技术发展进化的训练方式。计算机视觉计算机视觉通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的信息,智能仓储机器人、无人机/无人车等智能物流设备广泛应用了计算机视觉技术,以实现识别、导航、避障等功能。自动驾驶自动驾驶技术主要是通过高精度传感器+深度学习实现车辆对于周围环境中障碍物的探测,加以识别判断并进行动作决策。与城市道路相比,自动驾驶在港口、园区、高速公路等相对封闭的物流运输环境应用难度较小。自然语言理解自然语言理解主要研究用电子计算机模拟人的语言交际过程,使计算机能理解和运用人类社会的自然语言,实
20、现人机之间的自然语言通信。基于该项技术的智能客服系统,能够大幅降低快递快运企业客服坐席的人工成本。132020.6 iResearch I人工智能+物流产业链分析产业链尚不成熟,角色界限比较模糊人工智能+物流产业链与传统物流产业链差异最大的地方在于,其上下游关系并非泾渭分明,或者说人工智能+物流的产业链还不太成熟,AI公司、物流企业、电商平台都在产业链中扮演重要角色,AI公司通过直客模式或集成商渠道向下游客户提供AI+物流相关产品与技术服务,而物流企业与电商平台也通过建立研发团队、成立科技子公司等方式研究开发AI技术在物流各环节中的可行应用,三者之间存在合作加潜在竞争的关系,生态比较开放。来源
21、:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。渠道分销上游硬件提供商AI公司电商平台/O2O平台传感器摄像机激光雷达超声波雷达IMU毫米波雷达AI+物流产品技术提供方下游客户物流企业快递整车零担即时仓储园区集成商代理商渠道电流传感器中国人工智能+物流产业链冷链计算机视觉智能语音深度学习自动驾驶物流企业电商平台研发团队科技子公司研发团队科技子公司直销自研自用芯片供应商机器人供应商物流硬件设备供应商其他关键零件供应商142020.6 iResearch I人工智能+物流产业图谱来源:艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。2020年人工智能+物流产业图谱基础层软硬件/底层技术供应商技术层算法、产品及解决方案提供商应用层技
22、术使用者快递快运整车零担即时仓储冷链园区电商智能运输智能配送无人机配送调度无人车智能仓储智能客服无人仓整体解决方案智能仓储机器人设备调度系统芯片云服务传感器152020.6 iResearch I2020.6 iResearch I15.9 22.4 33.3 46.8 62.5 79.6 97.3 41.3%48.5%40.5%33.6%27.3%22.2%-100.0%-50.0%0.0%50.0%0.050.0100.0150.0200.020192020e2021e2022e2023e2024e2025eAI+物流总体市场规模(亿元)AI+物流市场规模增速(%)人工智能+物流市场规模现
23、有市场规模15.9亿元,仓储与运输环节的应用占比较高AI公司进入物流领域的时间尚短,产业链下游物流企业与电商平台在人工智能产品技术自主研发中的不遗余力也令解决方案提供方们可选择的入局角度相当有限。从供给侧能够获取的收入来看,2019年人工智能+物流领域的市场规模为15.9亿元,随着技术能力的提升和行业理解的加深,预计到2025年市场规模将接近百亿水平。人工智能在物流各环节的应用分布方面,智能仓储与智能运输占比较大,两者占据了八成以上的份额;智能配送的落地环境尚不成熟,现阶段规模较小,但未来想象空间极大;智能客服的应用场景较为单一,在各环节中占比最小。注释:统计口径包括自动驾驶、计算机视觉、智能
24、语音等基于AI技术的软件系统提供方收入以及AMR、无人配送车、无人机等智能硬件供应商收入,不包含物流企业与电商平台在AI相关产品技术中自研自用部分。来源:艾瑞咨询研究院根据公开资料、专家访谈及测算模型自主研究及绘制。来源:艾瑞咨询研究院根据公开资料、专家访谈及测算模型自主研究及绘制。2019-2025年中国人工智能+物流市场规模情况2019年中国人工智能+物流市场规模细分结构仓储,42.8%运输,38.4%配送,11.9%客服,6.9%16人工智能+物流概述2.1人工智能+物流应用场景本章小结2.22.3赋能:中国人工智能+物流应用分析2172020.6 iResearch I2020.6 i
25、Research I5.6 5.8 6.0 6.6 6.9 7.7 52.8%53.7%54.1%54.5%51.9%52.7%-50.5%-30.5%-10.5%9.5%29.5%49.5%0.02.04.06.08.010.0201420152016201720182019全国运输费用总额(万亿元)运输费用占社会物流总费用的比重(%)0.6 0.9 1.4 2.2 3.3 4.7 6.4 5.5 7.5 10.7 14.3 18.1 21.8 25.3 47.2%62.4%55.7%49.2%41.7%36.3%35.7%42.9%34.1%26.6%20.2%16.3%-90.0%-70
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