楊興杰
一、智能物流行業簡介
物流是為了滿足客戶的需要，以最低的成本，通過運輸、保管、配送等方式，實現原材料、半成品、成品及相關信息由商品的產地到商品的消費地所進行的計劃、實施和管理的全過程。總體而言，物流可分為宏觀物流-場外物流與微觀物流-場內物流，宏觀物流-場外物流通常指交通運輸領域的物流，具體可包括汽車、火車、輪船和飛機等物流方式，微觀物流-場內物流是指將產品進行入庫、保管、出庫等一系列的產品流動，具體可包括工廠、倉庫、物流中心和分揀配送中心等。
圖表：物流行業分類
數據來源：中研普華產業研究院整理
智能物流系統是以物聯網技術為基礎，綜合運用大數據、云計算、視覺識別、智能算法及相關傳感及信息技術，具有系統感知、識別、決策和交互能力的物流系統。根據工信部、財政部聯合印發的《智能制造發展規劃（2016-2020年）》，智能物流與倉儲裝備屬于智能制造裝備創新發展重點中的五類關鍵技術裝備之一，屬于智能制造的重要組成部分。
二、智能物流行業的發展歷程
從全球來看，智能物流系統的產生和發展是社會生產和科學技術發展的結果。上世紀 50 年代初，美國出現了采用橋式堆垛起重機的立體倉庫，隨后出現司機操作的巷道式堆垛起重機立體倉庫。1963 年，美國率先在立體倉庫中采用計算機控制技術，建立了第一座計算機控制的立體倉庫，在美國和歐洲得到迅速發展。上世紀 60 年代中期，日本開始興建自動化立體倉庫并快速發展，智能物流系統自此在歐美發達國家和日本迅速發展起來。現在，美國、日本、歐洲依然掌握智能物流系統最先進的技術，引領智能物流的發展。
物流體系主要分為人工物流、機械化物流、自動化物流、集成化物流、智能化物流五個階段。現階段我國物流體系正處于從自動化、集成化向智能化升級發展的過程中。
三、智能物流行業特征
1、行業技術水平
智能物流系統所涉及的技術，其眾多原創理念和應用方式起源于歐洲、美國、日本等經濟較為發達的國家和地區。經過多年發展和經驗積累，國外物流裝備在產品質量和可靠性方面與國內物流裝備相比存在一定優勢，因此目前全球領先的智能物流裝備及系統供應商也主要集中在上述發達國家和地區。
相比于國外，我國智能物流系統起步較晚，但發展較快。在技術方面，國家工業轉型升級政策促使生產制造領域客戶對智能物流的需求持續釋放，國內智能物流裝備及系統供應商的項目交付經驗逐漸積累，自主研發技術水平不斷提高，系統集成能力顯著提升，與歐洲、美國、日本等發達國家供應商的技術差距逐漸縮小。在服務方面，國內的智能物流系統企業在語言、溝通習慣、成本、響應速度和系統定制化程度等方面要優于國外企業，能夠滿足國內不同行業和不同客戶的個性化需求。在海外市場方面，借助“一帶一路”等政策支持，以及國內市場積累的豐富經驗，國內供應商也逐步開拓歐洲、美洲、南亞、東南亞及中東等全球市場。
2、行業技術特點
（1）集成技術要求高
智能物流系統需要在對客戶物流系統進行合理規劃的基礎上，利用相關行業知識與關鍵核心技術，實現軟硬件的有機整合，物流系統與客戶生產系統的無縫銜接，為客戶提供合理、經濟、高效的智能物流系統解決方案。物流系統規劃設計的科學性、各系統的協調性、軟硬件集成的融合度決定了智能物流系統能否達到客戶需求。
（2）系統高度定制化
智能物流系統下游客戶行業分布廣泛，不同行業、同一行業的不同客戶基于自身采購、生產、銷售等模式的特殊性都會對智能物流解決方案存在差異化需求。智能物流系統解決方案供應商需要了解客戶行業特點、工藝特點和技術特點，針對倉儲、輸送和分揀等主要功能應用需求為客戶提供定制化解決方案，幫助客戶在生產過程中實現技術進步和提升管理水平。
（3）技術外延廣泛
智能物流系統是一種集光、機、電、信息和人工智能等技術為一體的現代化系統工程，包含分揀系統、輸送系統、倉儲系統及人機交互系統，技術外延廣泛。未來，隨著物流系統智能化程度的不斷提高，物聯網、云計算、大數據、人工智能、5G、數字孿生等前沿技術在智能物流系統項目將得到更加廣泛的應用。
3、行業周期性
智能物流系統下游應用行業廣泛，受單一下游行業的影響較小，行業周期性主要受國家宏觀經濟波動影響。
4、行業區域性
智能物流系統解決方案供應商無明顯區域性特征，上游物流設備供應商集中于制造業較為發達的長三角地區，下游因行業及客戶分布較為廣泛，整體不存在明顯區域性特征，但受下游客戶項目建設地點的區別而有所波動。
5、行業季節性
智能物流行業存在一定的季節性，第四季度收入占比較高，主要系客戶固定資產投資一般遵循一定的預算管理流程，客戶往往選擇第四季度完成驗收。
四、智能物流發展趨勢
物流科學技術的發展與應用是智能物流系統快速發展的保證與基礎條件，伴隨我國物聯網、云計算、大數據、人工智能、5G、數字孿生等前沿技術的迅速發展，先進技術與智能物流行業不斷結合，為智能物流行業快速發展提供支撐，更好地實現對人工操作的替代。
物聯網技術的發展，實現了智能物流系統遠程運維，提升智能物流系統的可靠性和運維效率。云計算、大數據、人工智能、5G 的技術發展進一步加快智能物流系統的信息化進程，保障供應鏈各環節的可視化、精細化、高效化，提升智能物流系統的運作效率。數字孿生技術是一項創新性系統技術，利用物理模型、傳感信息、歷史運行記錄等數據，對實體對象進行動態仿真和數據挖掘。數字孿生技術的發展，可以快速、低成本地對物理系統進行仿真優化，模擬和測試智能物流系統在各種場景下的運行情況，預測設備故障，優化調度方案。智能物流系統解決方案供應商未來會進行數字化轉型，利用數字孿生等技術對物流系統進行改進和提升。
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