2023年中国智慧物流行业投资方向及市场空间预测报告（智研咨询发布）

2023年中国智慧物流行业投资方向及市场空间预测报告（智研咨询发布）内容概况：智慧物流下游市场主要包括快递、医药、汽车、3C电子、家电、轻工业生产等众多行业，2022年中国智慧物流下游市场中新能源、快递快运、快消领域的市场规模最大，分别占比14.8%、14.7%、12.7%，其次医药、电商、汽车、机场等应用场景占比同样不低。关键词：智慧物流、智慧物流装备、物流自动化一、智慧物流综述智慧物流是指通过智能软硬件、物联网、大数据等智慧化技术手段，实现物流各环节精细化、动态化、可视化管理，提高物流系统智能化分析决策和自动化操作执行能力，提升物流运作效率的现代化物流模式。对比传统物流，智慧物流能有效提升仓储物流效率、提高物流配送的准确性并降低成本。具体来看，以仓储物流为例，与传统仓储物流相比，智能仓储物流自动化装备能连续大批量地分拣货物，分拣误差率低，能实现存储、分拣、输送和包装作业的无人化。智能物流装备具有节约用地、减少劳动力需求、减轻劳动强度、减少货物损坏或遗失、降低货物拣选差错率等诸多优点。二、智慧物流行业发展背景2021年3月，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》指出，要培育壮大人工智能、大数据、区块链、云计算、网络安全等新兴数字产业，提升通信设备、核心电子元器件、关键软件等产业水平。构建基于5G的应用场景和产业生态，在智能交通、智慧物流、智慧能源、智慧医疗等重点领域开展试点示范。此后，交通运输部、国家邮政局等先后发布综合运输服务十四五规划和快递业十四五规划，为建设数字智能的物理服务体系构建了良好的政策环境。从国内社会物流行业现状来看，国内物流市场持续稳定增长，2022年物流需求规模再上台阶。数据显示，2022年全国社会物流总额347.6万亿元，按可比价格计算，同比增长3.4%，其中工业品物流总额309.2万亿元，按可比价格计算，同比增长3.6%；农产品物流总额5.3万亿元，增长4.1%；再生资源物流总额3.1万亿元，增18.5%；单位与居民物品物流总额12.0万亿元，增长3.4%；进口货物物流总额18.1万亿元，下降4.6%。物流费用及收入方面，据统计，2022年社会物流总费用17.8万亿元，同比增长4.4%。2022年物流业总收入12.7万亿元，同比增长4.7%。社会物流总费用与GDP的比率为14.7%，比上年提高0.1个百分点。从结构看，运输费用9.55万亿元，增长4.0%；保管费用5.95万亿元，增长5.3%；管理费用2.26万亿元，增长3.7%。三、智慧物流产业链智慧物流产业链的上游为设备制造商和软件开发商，主要包括单机设备和零部件及系统提供商，供应立体货架、叉车、输送机、分拣机、AGV、堆垛机、穿梭车等硬件设备，以及WMS、WCS、WES、MES等仓储软件与工业软件。中游为系统集成商，主要有解决方案提供商，一部分由物流设备的生产厂家发展而来，硬件技术较强；另一部分由物流软件开发商发展而来，在软件技术开发上具有较强的竞争实力。下游为智慧物流的应用行业，智慧物流的应用可分为商业、工业及农业领域。具体从下游需求来看，智慧物流下游市场主要包括快递、医药、汽车、3C电子、家电、轻工业生产等众多行业，2022年中国智慧物流下游市场中新能源、快递快运、快消领域的市场规模最大，分别占比14.8%、14.7%、12.7%，其次医药、电商、汽车、机场等应用场景占比同样不低。相关报告：智研咨询发布的《中国智慧物流行业市场深度评估及投资机会预测报告》四、智慧物流行业发展现状智慧物流是基于大数据、云计算、智能感应等一系列现代科技，实现物流服务的实时化、可控化和便捷化管理，同时也有助于物流产业链的优化升级。随着国家产业升级及数字化发展战略布局的开展，贯穿产品全生命周期的智慧物流系统正在成为推动制造业发展的重要引擎。据统计，2022年中国智慧物流行业市场规模约为6995亿元，同比增长8.0%。从细分市场-智慧物流装备市场来看，中国电子商务、快递物流、工业制造等各大下游行业的崛起，以及机械制造、传感定位等技术的成熟，智慧物流装备在国内越来越多的商业场景中得以应用，市场规模在近十年实现了飞速的发展。据统计，2022年中国智能物流装备行业市场规模达到829.9亿元，同比增长16.1%。五、智慧物流行业竞争情况物流自动化行业竞争充分，格局分散，各厂商专注于细分赛道。全球市场，根据《物料搬运商业评论》发布的2022年“全球物料搬运系统供应商二十强”榜单，龙头公司以日本、美国、欧洲企业居多。国内市场方面，2022年诺力股份、今天国际的市占率分别为4.0%、2.9%。智慧物流行业下游较分散，各集成商在不同的细分领域有较强的竞争实力。例如诺力股份和今天国际深耕新能源行业，昆船智能在烟草和军工领域竞争力较强。六、智慧物流行业未来发展趋势1、AGV采用融合导航。激光SLAM（即时定位与地图构建）技术目前已相当成熟，极大地提升了AGV/AMR的灵活性，但高精度激光雷达的成本较高。由于视觉导航能够获取更多信息、适用范围更广、成本更低，视觉SLAM（V-SLAM）被认为是下一代规模应用的导航方式，也是AI视觉落地的重要方向。综合精度、成本、应用场景等因素，融合导航将成为趋势。例如二维码+激光SLAM、激光SLAM+视觉SLAM的多传感器融合导航等。2、移动机器人（AGV/AMR）加速渗透。机器人与其他生产设备、MES、WMS等系统全面协同，实现生产物流信息实时管控，同时打通智慧工厂数据链，提高生产制造数据收集的时效性。通过边缘计算和云计算的结合，突破移动机器人终端的算力和存储限制。一方面提高了AI算法的训练和推理能力，提升移动机器人的智能程度。另一方面，通过云端数据实时分析，优化每一个移动机器人的工作，提升整体效率。3、AI+3D视觉带来传统机械臂变革。机械臂智能拣选是AI视觉技术的重要落地场景。长期来看，机械臂是实现各个行业“无人仓”的关键一环。通过算法的迭代升级，能够通过小样本学习，快速识别海量SKU，应对不同物品、不同抓取环境时能够像人一样柔性处理。同时，通过提升AI算法能力，能够降低对高精度传感器的依赖，从而降低硬件成本，提升机械臂的运动节拍，拉开机械臂与人相比的效率优势。智研咨询专注产业咨询十五年，是中国产业咨询领域专业服务机构。公司以“用信息驱动产业发展，