京东集团 智能物流研究报告

01 智能物流发展背景

1.1 智能物流技术发展历程

我国物流行业经历了四个发展阶段。建国初期我国处于计划经济体制阶段，物资较为匮乏，使用货车、火车、人工搬运等传统手段完成物流配送。

随着科技的发展，国内相关学者开始研究适合我国国情的物流体系和相关技术，仓储、分拣环节引入了大量重型机械如电叉车、传送带等来提高工作效率，物流管理系统也开始探索与电子信息技术的结合方式。

互联网和电子商务推动我国物流行业进入第三阶段，产生了大量的技术创新和行业应用。自动化作业、自动化仓库、条码及自动化识别等技术开始进入大规模应用阶段，物流行业的数字化和自动化特征逐渐明晰。

目前我国物流业在 5G、物联网、人工智能、运筹学等技术的助推下进入了第四发展阶段，最后一公里配送、自动驾驶车辆、物流无人机、云仓等运营模式的创新引领着物流行业的转型升级。关注物流之道。同时，企业对自身社会责任和内涵式发展的要求也在逐步提升，为数智化社会供应链的发展提供了重要的保障。

1.2 智能物流发展现状

我国社会物流总额保持增长态势，中国物流与采购联合会的数据显示，2019 年我国社会物流总额达到298 万亿元，同期我国物流费用占 GDP 的比重为 14.7%，整体来说物流行业运行效率有所提升。但目前我国物流费用占 GDP 的比重仍然远高于欧美国家 10% 的水平，物流效率仍有较大的提升空间。传统物流业一直存在着“多、小、散、乱”等问题，随着我国社会物流总额的不断增加，物流业也将面临巨大压力。而智能物流作为物流业的全新生态，可以帮助企业降本增效，为社会供应链打造数字化、智能化的基础设施。 

1.3 智能物流发展挑战

物流成本较高

我国物流业现处于规模快速扩张的阶段，运营成本不断攀升，物流成本偏高。物流的主要环节仍延续了传统的人工模式，物流产业结构尚不完备，物流资源管理成本较高。自主配送设备还未投入大规模应用，其主要原因在于智能配送设备需要定期接受维护、修理，生产成本与盈利难以维持平衡。

物流效率较低

自动化阶段我国提升物流效率的方式是加大在车队、人力、仓储方面的投资力度。由于边界效应的存在，效率提升效果并不理想，目前我国物流网络化、集约化、资源共享的程度仍然较低。

数字化水平参差不齐

我国物流相关企业数量众多，部分企业的物流链条数字化程度不高，难以发挥大数据、人工智能等尖端技术的优势，无法建立数字化、智能化的物流体系。同时物流 AR/VR、区块链等新技术的融合创新应用程度不高，企业对于尖端科技应用的接受度亟待提升。

相关体制不健全

智能物流业务不仅涉及传统物流领域，还需与交管、发改等多部门协作。智能物流仍处于物流体系变革的起步阶段，某些部门之间政策存在交叉或矛盾，智能配送新兴技术的应用态度难以统一，给智能物流新业务的落地带来了不小的阻碍。

1.4 智能物流驱动因素

政策引导高质量发展

自 2014 年来，我国不断出台利好智能物流行业的相关政策，包括《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划》、《关于推进电子商务与快递物流协同发展的意见》、《关于推动物流高质量发展促进形成强大国内市场的意见》、《关于进一步降低物流成本实施意见的通知》等。政策为支撑物流行业规模化发展、技术落地应用、转型升级、供应链建设等方面指出了建设性发展方向，为我国智能物流的发展奠定了坚实的基础。

内需增长相对稳定

国家统计局数据显示，2013 至 2019 年我国社会消费品零售总额稳定增长，2019 年名义增长 8%。虽然 2020 年初受新冠疫情影响我国消费品零售总额有所下降，但随着国内疫情形势稳步向好，我国社会消费品零售总额预计呈现恢复性增长态势，将为智能物流行业的发展提供持续的内部增长动力。关注物流之道。技术成熟度不断提高大数据、人工智能、物联网、5G、数字孪生等尖端技术发展迅猛，基本满足了智能物流数字化和智能化的要求，推动传统物流向智能物流变革的进程。 

02 智能物流内涵

2.1 智能物流与降本增效

智能物流运用物联网、大数据、云计算 / 边缘计算、人工智能等技术优化物流决策过程。尖端科技实现决策优化是物流变革的核心，降本增效是永恒的旋律。智能物流获取、分析物流信息并做出决策，从商品源开始实时跟踪与管理，保证信息流快于商品流，体现了数智化经济运作的特点，即信息与物质快速、高效、流畅地运转，集自动化、数字化、网络化和智能化于一体，实现物流体系的降本增效，推动我国物流行业的转型升级。

2.2 社会资源的数智化合理配置

在数智化社会物流供应链中，流转物除了商品，还包括数据、信息、社会所需关键资源。其不仅仅承载着消费者与商家之间的交易，还运用大数据、人工智能、物联网等尖端科技的赋能，为数智化社会物流供应链提供合理的资源配置，是社会经济发展的基础设施，可规范社会履约行为。

03 数智化社会物流供应链与5D

智能物流将传统商品物流体系全面升级为面向全社会的数字化、智能化的物流生态网络，将流转的社会资源作为基础服务提供给个人、企业、组织和政府机构，是数智化社会供应链中流通环节的重要体现。

在数智化社会物流供应链中，中小件、大件、冷链、B2B、跨境和众包组成了六大物流网络，可由电商平台、货源中心、配送中心、呼叫中心和服务平台提供相应的物流服务。

数智化社会物流供应链中的 5D 属性，保证了数智化物流服务体系的数字化和智能化，使得数智化社会物流供应链可以更好地服务于个人、企业、组织与政府。

Deep Tech:

依托 5G、物联网、人工智能、智能设备等技术，实现智能物流在路网规划、运输、仓储、配送、订单规划与管理领域的数智化物流供应链资源最优配置能力。

Deep Connectivity：

智能物流围绕社会中的履约行为实现社会资源的最优匹配和快速流通，运用 5G、物联网等网络通信手段聚合各类社会资源形成深度连接（Deep Connectivity）。

Deep Data：

在社会中流转的数据、信息和商品经过数据采集、数据分析形成深度数据（Deep Data）。

Deep Intelligence：

数智化社会物流供应链借助人工智能、自动驾驶技术与运筹学等研究成果，在更深层次上理解深度数据（Deep Data），打通数智化社会中的各个资源流通环节，进而实现深度智能（Deep Intelligence）。

Deep Purposes：

智能物流，通过深度物流数据，深度物流资源信息连接，深度智能，最终达成智能高效的社会资源流转体系，实现深度目的（Deep Purposes），构建完善的物流资源配置基础设施。

04 智能物流关键技术应用

4.1 人工智能：缓解物流业痼疾的良药

人工智能与物流业的融合进一步推动传统物流向“智能物流”发展，降低运营成本、提升经营效率。人工智能技术变革方兴未艾，“商业落地”已成为当前人工智能产业的一个鲜明的主题词，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。

人工智能在物流行业的应用方向大致分为两种，一是以 AI 技术赋能的智能设备代替部分人工，如智能卡车 AMR、智能配送车、物流无人机、客服机器人等；二是利用计算机视觉、机器学习、运筹优化等技术或算法辅助管理、提高物流效率，如车队管理系统、仓储现场管理、设备调度系统、订单分配系统等软件系统。

4.2 5G-V2X：为智能物流运输提供能力保障

5G-V2X 是自动驾驶的基础技术，用于第一时间获取路面信息、做出决策与快速联动。5G 通信技术为自动驾驶的全方位信息采集提供丰富数据来源，单车智能为其智能决策提供算力支持，形成人 - 车 - 路 -云的互联，为用户提供车路协同的自动驾驶服务。5G-V2X 再造了智能物流的流通环节，基于其构建的智能系统支持 L4 级别自动驾驶，5G-V2X 支撑下的编队行驶也使远距离干线配送成为现实，智能物流的配送环节更具高效性与安全性。

4.3 区块链：打造可信的物流供应链

由于物流体系中包含多个参与方、涉及多种领域，因此，在共建合作关系和生产流程的过程中需付出较高的成本建立信任机制，包含运营成本、审核成本、对账成本和管理成本等。区块链的不可篡改特性可解决多主体信任问题，整合物流、资金流、数据流，利用物联网和 5G 技术将信息快速地传输至区块，保障物流链条上数据的可信度；区块链中的分布式账本技术可有效解决信息分散的问题，完成实物和信息之间的投射，并保障信息的安全可靠。

4.4 数字孪生：助力实现物流供应链的降本增效

数字孪生供应链是供应链的数字孪生系统，将数字孪生渗透到供应链的各个环节，推动突破传统供应链的响应速度和成本瓶颈，有效打通上下游，实现供应链的协同合作，提升供应链的效率，加速供应链的响应。

数字孪生的支撑技术分为三类：连接、计算和交互。5G、物联网赋能了连接；边缘计算、云计算、大数据、人工智能、区块链等仿真建模赋能数据分析和建模计算；机器人技术、扩展实现技术和通用开放协作接口支持灵活交互、高效协同和良好的互动体验，最终实现在网络规划、生产计划、数字仓储等环节上的降本增效。

4.5 智能物流关键技术的价值

人工智能技术推动传统物流向智能物流发展，解决物流成本高和效率低下的问题，实现物流体系的Deep Intelligence，从更大程度上实现降本增效。5G-V2X 加快了网络传输速度，促进了不同节点上信息的快速流转，可满足智能配送对网络的苛刻要求，提升资源流转的效率，体现了 5D 属性中的 Deep Connectivity 和 Deep Data。区块链为不同主体搭建信任平台，解决了数字化中信息安全的问题，构建底层的 Deep Tech，为智能物流建立坚固的信任桥梁。 

05 未来展望

我国电子商务的快速发展带动着物流行业水涨船高，但由于污染、效率低下等问题，物流行业难以保证全面可持续发展，因此发展智能物流的重要性不言而喻。智能物流生态的建立受到社会、经济、文化、环境等多种因素的共同作用，因此在其顶层设计时需加入人工智能、物联网、区块链等新兴技术，优化体系建设，从源头上解决上述多种因素所带来的问题，奠定数智化社会物流供应链中“数”与“智”的基础。

智能物流运用数字孪生构建自感知、自学习、自决策的闭环系统，通过传输接口、集成中间件、仿真系统等将物理世界中真实的物流供应链映射到数字世界中，确保其高保真的数字化表象。进而通过在数字世界中的运营策略模拟，优化算法测试和结果分析，将数字世界中验证的智能决策镜像至物理世界，用超越现实的方式完成数智化物流供应链的闭环。智能物流终将实现社会化转型，达成物流业的可持续发展，为数智化社会供应链建立良好的流通体系，为我国供给侧结构性改革添砖加瓦。

文献来源：京东集团，未来科技趋势白皮书