2022年中国物流科技行业研究：数字化运输管理平台 -头豹

©2023©2023LeadLeo研究报告|2023/012022ChinaLogisticsTechnologyIndustryResearch:Digitaltransportationmanagementplatform2022年の中国物流技術産業研究:デジタル輸送管理プラットム支机构聘用其他任何第三方代表头豹研究院开展商业活动。2022年中国物流科技行业研究：数字化运输管理平台签：智能设备、智能软件、人工智能1 ✓数字化运输行业现状19年的91%上升至2022年的94%，涨幅达3%，依然处于全球物流行业中最为热门的技术✓全球物流数字化业务商业价值占比✓国际物流/多式联运大趋势速增长。货币政策、后疫情阶段等因素，将促进中国大环境整体经济稳定发展，预计2023年中国GDP率预期约为4.85%400-072-5588研究报告|2023/01物流系列义-----年45•oTMS•德邦快递------------------------893©2023LeadLeo研究报告|2023/01物流系列全球物流数字化运输行业定义经营智慧化03学口数字化运输行业定义主要可化分为业务数字化、经营智慧化、流程自动化三个部分，并且都需要通过相关底层技术应用支撑，从而实现物流数字化的各项功能数字化运输行业通过底层技术支撑，促进传统物流运输行业实现数字化运营能力，使的物流相关业务数字化、物流业务流程自动化、物流经营端可通关软件查看货车油耗、车辆的调度、GPS定位、胎温胎压检测，全方面的监管车辆信息。此外也将对货车司机进行防疲劳检测，减少潜在锁都可保物丢失等不确定因素。数字化运输行业以实现降低后台管理成本，提升货物装载率、提高车辆有效运行时间、降低油费成本、保险成本为核心，综合降低物流运输过4©2023LeadLeo研究报告|2023/01物流系列供应链设计(建模、仿真)理解决方案单位：百分比S口全球物流行业所应用的各类技术服务的占比，相较于2019年呈现稳步上升的态势。例如电子数据交换自2019年的91%上升至2022年的94%，涨幅达3%，依然处于全球物流行业中最为热门的技术服务全球物流行业中，所应用的主流技术分别为电子数据交换、TMS、可视化、ERPCRMSRM(建模、仿真)、预测分析、RFID、全球贸易管理解决方案和物联网/工业物联网，这11种技术服务。其中ERP上升比例较为明显，由2019年的59%上升至2022年的74%。其主要原因与疫情影响，企业对于资源整合、规划、策略的重视程度不断提升有着密不可分的关系。而TMS的应用占比相较于2019年的87%，下降到了86%，处于2022年的全球物流主流技术服务占比的第二位。而数据可视化、CRM/SRM、预测分析都有着不同程度的下降。但是管理系统、物联网、管理解决方案等系统类型的软件应用，整体都保持着稳步上升的趋势。其主要原因与物流企业对于软件应用类系统的认可度不断提升，预计在人工成本支出、工作效率、运输路线等方面，可节省10%至20%。5©2023LeadLeo研究报告|2023/01物流系列单单位：百分比门槛市场空间盈利模式商业价值口通常情况下，在其他行业中伴随着技术门槛的不断提高，市场空间将逐步增大，行业壁垒高。而在全球物流数字化业务商业价值占比分析中，部分细分类别中的技术门槛的和市场空间成反比，因此可判断相应的细分业务市场空间较小，且门槛过高。反观供应链管理、在线订舱、港口物流等部分业务时，可通过加快业务创新，进一步挖掘市场潜力，促进业务快速发展全球物流数字化业务商业价值占比分析中，可划分为四个部分，分别为疏运运输。其中干线运输中，对于技术门槛体现在运输管理系统(TMS)、运营规划系统、车队管理系统、物流网络建模等软件类操作系统，而自动驾驶在大型公路运输中的应用并不普遍，但随着相关技术成熟度的不断提升，将来大型货车对于自动驾驶的应用将逐步渗透。供应链管理在全球数字化业务商业价值占比中的综合能力较强，各方企业对于供应链管理业务布局正渗透率较高，达31%至35%，并呈逐年上升需求，也是促进物流行业加速实现数字化转型步伐和运营能力的重要的考量标准。6©2023LeadLeo口口中国公路运输市场特点分析中，通过运输货物类型的不同可划分为：业务特点都是不同的中国公路运输结构中，整车运输主要以提供整车装卸，托运至收货方。服务对象通常为大型的B端客户为主，而物流费用通常较高，对于物流企业而言，在总的收入结构占比之大，达53%，因此是物流行业中的主要收不同，对于物流企业在合理规划车辆装载，卸货顺序、车辆承载等诸多维度有着较高的行业经验水平，同时，也是避免货物在运输途中造成零担货物损坏的重要标准之一。此外，零担货物由于货物品类繁杂，时效性需求相对较弱，因此客户在物流费用支出上承担的费用相对较少，市场需求旺盛，行业内的具备一定规模的企业包括德邦快递、顺丰快运、壹米滴答。快递行业服务对象多以C端客户和小件包裹为核心，其特点包括高时效性、IT、供应链管理、仓储都有着较高的行业要求，准入门槛在物流行业内较高，主流的快递服务行业研究报告|2023/01物流系列象7©2023LeadLeo数字货运平台数字货运平台主要以助力物流行业内企业，实现降本增效、保障运输安全、拓展各项增值服务，并确保上下游供应链关系稳定。此外，对于中小型物流企业，前期在物流IT开发费用支出无法承担的情况下，可通过物流相关的数字货运平台，实现传统物流业务上的数字化转型。并通过平台端提供的多元化、多样化、个性化的方式，形成全新的商业新模式，以及新的商业生态圈零担网络管理零担网络管理，主要是针对不同货物类型进数字货运平台数字货运平台主要以助力物流行业内企业，实现降本增效、保障运输安全、拓展各项增值服务，并确保上下游供应链关系稳定。此外，对于中小型物流企业，前期在物流IT开发费用支出无法承担的情况下，可通过物流相关的数字货运平台，实现传统物流业务上的数字化转型。并通过平台端提供的多元化、多样化、个性化的方式，形成全新的商业新模式，以及新的商业生态圈零担网络管理零担网络管理，主要是针对不同货物类型进行的物流细分行业的业务划分。并根据零担货物类型而建立的网络组织架构。系统通过货物的特性，重量、体积、地点等维度，对其进行分析，选出最优的配送路线SaaSTMSSaaSTMS部署于云端，前期资金投入小、部署效率高、标准化配置程度高。相对与传统TMS在技术优势、资源配置、成本支出上，都有着较为明显的提升。是目前物流行业内主流的云端物流管理系统国际物流/多式联运中国作为传统制造业大国，目前已处于传统行业全面实现数字化专线的关键阶段，而国际物流企业在提升国际供应链能力，并在物流服务、物流仓储、物流配送、物流调度等环节上都有着直接关系。国际物流/多式联运的发展，将有效助力传统物流行业实现，数据互通、互助。伴随着全球贸易基本已驻底，有望逐步复苏，中国有望成为全球贸易需求主要地区，从而促使中国国际物流/多式联运行业快速发展车联网车联网主要以提供无线通信技术，对信息网络平台中的车辆进行车辆动态的监控，保障车主、车辆的安全和交通运行的效率车后生态成熟的车后生态将为车主提供各类车辆服务，例如运费保费、用车金融、保险、ETC等配套运营增值服务，建立全新的商用车后生态研究报告|2023/01物流系列••中国数字货运行业关系图谱可划分为数字货运平台、数字化运输管理平台智智慧车联生态数字化运输管理平台数字货运平台8©2023LeadLeo研究报告|2023/01物流系列关系)前期投入成本低、维护容易、简化)前期投入成本低、维护容易、简化IT基础设施，并且可以实现提高化策SaaS运输管理系统(TMSMS口中国SaaSTMS的优势可分为四个部分，分别为运输规划与决策、高效执行运输计划、运输数据可视化以及运输成本把控。而SaaSTMS与传统TMS之间的区别在于，SaaS的特性带给TMS更低的前期成本投入，从而提高物流企业的投入产 (1)运输规划与决策：企业端对于车辆配送货物时，需要对相应车辆进行路径规划，为司机选择最合理的配送行驶路线，以实现提高收发货效率，提升企业端整体运营能力。(2)高效执行运输计划：未按照规划路线行驶车辆，企业端可即时收到反馈，并与相应车辆进行沟通，了解情况。高效的执行运输计划可大幅降低仓储运输配合过程中的时间成本，完成智能调度，充分释放企业运力资源，提高运营效益。(3)运输数据可视化：通过对运输车辆的实时定位、运输路线的监控等方式，实施多维度监控，助力企业实现运输数据可视化。(4)运输成本把控：通过系统方式，提高工作效率，减少人为差错率以及管理成本。中国物流行业货运量多年处于世界领先地位，而如何实现降低物流总费用在GDP中的比重，摆脱恶性价格战，实现良性竞争态势将成其主要发展方向。而SaaSTMS系统的进入有效降低了成本支出，进一步促使中小企业与大型物流企业的契合度。9©2023LeadLeo研究报告|2023/01物流系列化、信息化、集中度的行业水平和标准500-3000KG利润中等(规模效应一般)需求类型：ToB>30-500KG 利润中等(规模效应一般)需求类型：ToB单价高电商件/商务件<31KG利润高(规模效应强)需求类型：ToC递口零担货物在中国货物类型占比中要大于快递类型货物，小于整车类型货物，处于物流行业内腰部地位，同时也是中国公路运输重要组成部分之一。但是由于此类货物的类型、重量、体积都有所不同，零担货物并未有严格的标准化规格，因此造成零担货物管理效率低、运输成本高、集中度低等问题，而中国零担网络管理平台的建立将有效促进零担物流行业的稳定发展，促进需求端企业在应物流行业内通常按照货物重量和体积将货物划分为快递、零担、整车，三种货物类型，其中零担还可划分为小票零担和大票零担，分别为大于30KG小于500KG的货物为小票零担。大票零担则为大于500KG小于3000KG的货物。相关零担的主要的需求零担网络管理平台的建立，将有效的解决零担货物标准化、信息化、集中度都较低的问题，例如，零担货物需要多次卸货，对于整条线路的卸货路线需要得到优化，将减少运输途中造成的时间浪费，运输成本上升等问题。并且将助力需求端企业提高订单准确率以及降低仓储成本。中国零担货物占物流货物总市场比的35%，呈平稳上升趋势，对于零担网络物流综合管理平台的需求旺盛。目前赛道内的头部企业有德邦快递、壹米滴答、顺丰快运、安能以及德坤。©2023LeadLeo15%口额同比增速0-10%5015%口额同比增速0-10%500额研究报告|2023/01物流系列中国国际物流/多式联运将打破原有的数据孤岛，建立多式互联互通，促进中国进出口外贸易的平稳增长单位：亿美元单单位：亿美元口人民币汇率适度走弱，对外贸易总体经营环境逐步缓解。中国出口量同比增长7.1%，伴随着出口贸易高质量发展快速前行，高效、高价值商品加速上行，高端消费、能源出口等高端产品制造正在加速增长。货币政策、后疫情阶段等因素，将促进中国大环境整体经济稳定发展，预计2023年中国GDP年增长率预期约为4.85%中国货物贸易出口总额呈现高增长趋势，与其独特的中国制造特点与优市场信心正逐步回复。自2014年至2022年8月中国货物贸易出口总额从15万亿元增长至21.4万亿元，呈现高增长趋势。例如，工业同比增长4.2%、社会消费品零售总额同比增长5.4%、固定资产投资同比增长5.8%，各项数据都得以平稳增长。除此之外，全球各地区受能源危机影响，欧洲部分制造业正在逐步专业预计，东盟、欧盟、美国这三个地区将持续成为中国十大贸易出口的主要需求地区。©2023LeadLeo研究报告|2023/01物流系列单单位：亿美元0201920202021单位：万亿元4035302520159.859.191050201620172018201920202021亚2021202020195079.63147.52845.41677.11820口伴随着人民币国际支付应用场景的不断增加，人民币跨境收付金额在2021年已达36.6万亿元，并且与中国签署人民币互换协议的国家已增至40个。更多的资源出口国和工业制造国希望更加稳定的经济增长，进而促使人民币互换规模持续增加。RCEP成员的双边交易额成平稳上升趋势，与其稳定的亚太地区经济平稳发展有着密不可分的关系中国人民币跨境收付金额自2016年的9.85万亿元增长至2021年的36.6万亿元，增长2.72倍。其主要原因与人民币货币互换规模持续上升，互换协议、欧盟加息等通货膨胀问题持续增强，人民币将有望成为稳定经济的重要手段。此外，人民币已成为全球第四大活跃货币，并呈现持续增长趋势，预计人民币将持续提高在国际支付场景中的占比。澳大利亚、新西兰也都保持着平稳上升趋势。预计2023年个RCEP成员都将与中国经济往来更为密切，例如高端制造、能源出口、农产品等。©2023LeadLeo研究报告|2023/01物流系列图分析 出口商物流服务商 运输服务商报关服务商口物流进口商仓储管理内陆港 清关服务商 海外仓进口清关 双流运输港口物流数字堆场物流需求对接跨境交付口国际物流/多式联运将原有分离的各个组成部分深度融合，促使上下游各个信息交融和联通。并将打破原有的数据孤岛，建立多种联运式的综合服务平台，助力物流企业服务水平的提高和降低企业运营成本各项业务深度融合，建立完整的多式联运综合服务平台，并将这些服务和资源进行对接，其中包括完整的物流方案场景、全程的供应链管理、供应链金融场景等多种类型服务。例如，文景信息在提供综合服务平台时，其主打产品以一站式综合信息服务、信息互联互通、联运费用标准化、现代技术创新为其核心竞争力。并以实现物流全程透明可视、各环节资源快速衔接为核心，助力需求端企业在数字化进程中的稳定前进的步伐。除此之外，多式联运综合服务平台将解决国际物流过程中的货损事故问岛(信息不透明、沟通层级多)、集疏运能力差、本土化管理难等一系列问题。其中信息不透明的问题将得到较为明显的提升，起到了实时监控运价波动，合理安排货物出运时间。并且将有效的协调运输途中的各个环节，提高物流作业效率低下等问题。©2023LeadLeo400-072-5588研究报告|2023/01物流系列方法论◆头豹研究院布局中国市场，深入研究19大行业，持续跟踪532个垂直行业的市场变化，已沉淀超过100万行业研究价值数据元素，完成超过1万个独立的研究咨询项目。◆头豹研究院依托中国活跃的经济环境，研究内容覆盖整个行业发展周期，伴随着行业内企业的创立，发展，扩张，到企业上市及上市后的成熟期，头豹各行业研究员积极探索和评估行业中多变的产业模式，企业的商业模式和运营模式，以专业视野解读行业的沿革。◆头豹研究院融合传统与新型的研究方法论，采用自主研发算法，结合行业交叉大数据，通过多元化调研方法，挖掘定量数据背后根因，剖析定性内容背后的逻辑，客观真实地阐述行业现状，前瞻性地预测行业未来发展趋势，在研究院的每一份研究报告中，完整地呈现行业的过去，现在和未来。◆