綠色智慧物流行業市場深度分析2024

智慧物流是指通過智能軟硬件、物聯網、大數據等智慧化技術手段，實現物流各環節精細化、動態化、可視化管理，提高物流系統智能化分析決策和自動化操作執行能力，提升物流運作效率的現代化物流模式。智慧物流的發展能大幅度降低企業的物流成本，提高企業的利潤，加速物流行業的發展，同時也有助于消費者節約成本，使消費者輕松、放心購物，助推經濟高質量發展。

目前公司正在加快業務的轉型升級，持續推進由項目型業務為主向平臺型、產品型業務為主的業務模式切換。成都運達科技股份有限公司成立于2006年，是一家軌道交通智能系統供應商，業務布局涉及機車車輛業務板塊、軌道交通牽引供電業務板塊和鐵路運輸業務板塊。華鵬飛股份有限公司成立于2000年，經過多年發展已形成了大物流+數智基建兩大事業群，業務覆蓋國內綜合物流、國際物流、供應鏈管理、物聯網和地理信息數據服務。

為確保智慧物流行業數據精準性以及內容的可參考價值，我們研究團隊通過上市公司年報、廠家調研、經銷商座談、專家驗證等多渠道開展數據采集工作，并對數據進行多維度分析，以求深度剖析行業各個領域，使從業者能夠從多種維度、多個側面綜合了解智慧物流行業的發展態勢，以及創新前沿熱點，進而賦能智慧物流從業者搶跑轉型賽道。

從三家公司資產總額情況來看，中遠海科的資產總額最大，華鵬飛的資產總額最小。2020-2023年3月，中遠海科的資產總額不斷減少，資產總額從2020年的35.25億元減少至2023年第一季度的29.11億元;運達科技和華鵬飛的資產總額波動變化，2023年第一季度運達科技的資產總額為24.79億元，華鵬飛的資產總額為16.65億元。

2022年，中國交通運輸領域智慧物流發展速度不斷加快，自動駕駛逐步從技術研發走向商業應用，港口自動化程度不斷提高，互聯網道路貨運、智能分揀、無人配送等新業態新模式蓬勃發展，電子單證大力普及為交通運輸創新發展注入了新動力。未來，交通部將著力拓展智慧物流應用典型場景，推動智慧物流技術創新，強化重點標準實施應用，大力推進交通強國建設試點中涉及的60余項智慧物流任務，支持建設國家級服務業標準化試點示范，培育一批具有帶動性、引領性的試點示范項目，形成涵蓋“技術創新、標準制定、落地應用”的發展局面，加快交通運輸業數字化轉型升級。

近十年來平均增長速度高于20%，另外，物流數智化再升級空間巨大，目前我國整體物流自動化平均水平在20%左右，對比發達國家的80%尚有巨大可開發空間。2020年中國智能物流行業市場規模整體接近6000億元，前瞻初步統計，2022年我國智慧物流行業市場規模突破8500億元。

物流數據信息的流通共享效率決定了物流行業供應鏈各環節的運營效率，物流供應鏈體系反應的敏捷性和協調性取決于物流供應鏈體系的智能化程度，但物流行業應用場景相當復雜、涉及領域極為廣泛，并且物流行業供應鏈各企業使用的終端設備差異性較大，企業間數據傳輸、共享困難，尤其在數據傳輸過程中無法根據不同場景進行業務切片化的方式對數據屬性進行調整，無法進行高精度的移動邊緣性計算，提升資源分配調度的合理性。因此，數據共享程度低成為制約物流行業供應鏈體系數據共享的主要阻礙之一。

物流大數據研究和應用剛剛起步，尚屬新興的研究領域，發展比較緩慢。從細分市場來看，醫藥物流、冷鏈物流、電商物流等都在嘗試趕乘大數據這輛高速列車，但從實際應用情況來看，目前，電商物流憑借互聯網平臺具有一定的先發優勢，菜鳥網絡的橫空出世更是給電商物流大數據行業帶來了新希望，指明了新方向。國家郵政局監測數據顯示，2020年6月1日~18日，全國快遞業務量完成46.78億件，同比增長48.66%，進入6月以來，我國快遞日均業務量接近2.6億件 。從幾年618購物節產生的數據量看，物流大數據分析非常有用武之地。

大數據在物流企業中的應用貫穿了整個物流企業的各個環節。主要表現在物流決策、物流企業行政管理、物流客戶管理及物流智能預警等過程中。

智慧物流行業市場機遇分析

未來，整個智慧物流賽道必然與AIoT深度融合，隨著商業模式的迭代、客戶痛點的不斷出現，數據將成為物流的重要資產，物流設備與解決方案從原始的單一功能，進入到全面智能的階段，以倉庫為例，在人工智能及智能算法的加持下，將演變為自我感知、實時反應、動態反饋的彈性供應鏈一環。

除此之外，智慧物流的另一特性綠色低碳也得到市場更多的關注。據人民日報指出，近年來，我國綠色物流呈現較快發展態勢，各地加快建設綠色物流倉儲園區，物流企業推廣使用新能源車，電子運單基本實現全覆蓋……關注可持續發展、綠色物流、低碳排放已經貫穿于當前數字化轉型發展各個環節中，對于物流產業而言，除了打造綠色供應鏈管理外，建設綠色制造供應鏈體系已經是迫在眉睫的任務。進一步堅持創新驅動，用數字化帶動物流降本增效，推動新興技術與物流的融合發展已經成為行業的新趨勢。

總之，面對大數據這一機遇，物流企業的高層管理者仍需給予高度的重視和支持，正視企業應用大數據時存在的問題。

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