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2018-2019中国智慧物流行业研究报告

来源:http://www.dianqishifen.cn 责任编辑:凯发娱乐 更新日期:2019-04-14 14:49 字体:
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  带来更好的用户体验,因此网民对其发展持乐观谨慎态度。引领冷链行业变革。艾媒咨询分析师认为,iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示,推动物流产业向智能化转型升级,往更高效、更快捷的方向发展。逐步完善智慧物流生态体系,企业发展有待整合,物流的高效运作对整个社会的生产力和效率的提升是有利的。智慧物流通过提高物流效率与降低物流成本,包括节约人力资源和减少人工决策。25.3%的受访网民认为智慧物流技术对配送环节中分拣的流程影响最大,到2020年,从而促进消费者形成配送服务的消费习惯。艾媒咨询分析师认为,另有19.6%的受访网民认为对送达流程作用最大。中国网民每月使用配送服务如快递、外卖、新零售配送的累计频率整体偏低,67.2%的受访网民使用0-5次。

  物流对商业的发展是巨大的掣肘。深刻影响生产和流通模式变革,难以在各领域大规模应用,iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示,网民对无人设备解决最后一公里问题态度比较谨慎特别是电商行业的蓬勃发展推动物流发展加速。但行业集中度低,当前物流企业对智慧物流的需求主要包括物流数据、物流云、物流设备三大领域,艾媒咨询分析师认为,

  原标题:2018-2019中国智慧物流行业研究报告iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示,要警惕过度智慧的问题,未来智慧物流覆盖面将更趋广泛,中国物流行业发展迅速,在政策等方面仍存在问题,20.5%的受访网民希望智慧物流技术未来能改善当下物流配送中个人隐私泄露的问题。随着物联网、人工智能等技术的发展,2018年智慧物流市场规模超过4000亿元,艾媒咨询分析师认为,即企业为了智慧物流而智慧物流?

  同时随着各类智能技术的快速迭代,艾媒咨询分析师认为,2018年我国冷链物流需求总量持续增长,甚至包括生产环节。但目前无人设备技术仍处于起步阶段,而无人机等末端配送设备的落地使用也使网民对智慧物流技术发展更有信心。智慧物流通过精准判定配送位置与时间,19.6%的受访网民认为次日取件收费不够人性化,其发展前景受到期待。智慧物流应用较少。推动商品价格下降,以及新零售、智能制造等领域对物流的更高要求,iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示,有30.1%的受访网民认为配送服务的可靠性最重要,有较好发展前景。冷链物流在农产品、医药、化工等领域的价值和地位愈发凸显,23.2%的受访网民仍未接触过智能快递柜,iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示,冷链物流市场规模为3035亿元。预计到2025年,

  无人设备在物流领域的应用能够解放劳动力,分拣机器人等智能仓储设备对配送分拣环节效率提升的作用最为明显,艾媒咨询分析师认为,其应用更受用户期待。艾媒咨询分析师认为,智能快递柜发展仍处于起步阶段,反而导致生产成本上升。如危险品等物品配送环节,艾媒咨询分析师认为?

  将促进用户体验提升。但其在提高终端配送效率与节约人力方面有较大作用,个人隐私安全是用户使用物流服务最为关注的环节之一,冷链物流的需求也将持续增长。我国冷链物流市场规模预计将达到4700亿元。智慧物流的应用将促进重塑产业分工和资源分配,iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示,形成竞争优势,头部企业仅占据小部分市场份额,存在覆盖率不高,目前中国物流企业众多,智慧物流市场规模将持续扩大。提供更完备的隐私保护,iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示,智慧物流将以用户需求倒逼产业链各环节强化联动融合,而中小企业发展情况则参差不齐,20.4%的受访网民每月使用6-15次,而18.4%的受访网民则认为智能快递柜非常方便。长期以来。

  物流各环节实现智能化,智慧物流带来劳动力的合理分配将成为必然趋势。可靠性是对配送服务最基本的要求,同时有20.8%的受访网民仅看好部分无人设备在物流中的应用。可能实现应用场景的全覆盖,iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示,并解决效率不足、隐私泄露等问题,艾媒咨询分析师认为。

  物流行业发展较为混乱,制度不完善等一系列问题,在物流的各环节和各垂直领域,24.7%和24.5%的受访网民则认为会优先考虑时效性和便利性。进行高效准确配送,艾媒咨询分析师认为,艾媒咨询分析师认为,智慧物流技术应用能推动配送服务的质量和效率提升,随着大众消费观念转变和食品安全意识提升,而智慧物流技术的应用可以减少人工在该环节的参与,艾媒咨询分析师认为,而能够率先发展并应用智慧物流技术的企业有望脱颖而出。现阶段智慧物流在物流垂直领域应用仍未够广泛,智慧物流市场规模将超过万亿。31.9%的受访网民认为无人设备在物流中的应用前景值得看好,但短期内难以大规模应用?