智能仓储物流以信息交互为主线，运用条形码、射频识别、传感器、全球定位系统等先进的物联网技术，整合自动化、信息化、人工智能技术，通过信息整合、物流全过程优化以及资源优化，实现物品运输、物流配送有效提高企业的市场应对能力和竞争力，为顾客提供快捷、方便、准确的服务，同时可以降低成本，减少自然资源和社会资源的消耗。

　　与传统的劳动密集型物流行业不同，智能物流表现出技术密集、用机械代替人力、土地利用效率大幅提高等特点。具体来看，其上游可分为立体仓库、AGV、自动塔式起重机等核心硬件和WMS、WCS、MES等核心软件，其下游可运用于电子商务行业、制造业、农业等几乎所有有实物交割需求的领域

　　根据业务性质分类，智能仓储物流主要应用于工业生产物流、商业配送物流两个领域。工业生产物流为生产服务，储存和运输工厂内部的原材料、半成品、成品及零部件等，重点是物流与生产的对接；商业物流系统为商品流通提供储存、分拣、配送服务，使商品能够及时到达指定地点，重点是连接工厂、贸易商、消费者。

　　从功能上来分，智能仓储物流主要可以分为仓储系统、分拣系统、搬运运输系统、信息管理软件。在此基础上，还有包装、焊接、机械手等增值服务类的硬件和系统。

　　物流行业的总需求与制造业密切相关，十四五期间我国物流行业的总需求或稳步上升。近十年来，我国工业产品物流总额占物流总额的比例始终保持在90%左右，是我国物流需求的中流砥柱。2012年以来，我国物流总额增长略有放缓，比GDP增长稍慢。这或与十二五、十三五期间重点发展第三产业的方向有关。但是，《十四五》明确提出“深入实施制造强国战略”、“基本稳定制造业比重”，使“十二五”提出的“服务业增长率占国内生产总值的比重提高4个百分点”有理由相信，2025年至2025年期间，物流行业的需求有望不晚于GDP增长。保守假设，2025年至2025年我国GDP复合增长率为5%，且物流总额增长率与GDP增长率一致，据我们测算，2025年我国物流总额有望突破380万亿元。物流的需求有望迅速增加，但我国对物流费用降低的要求仍然很高，物流总费用的上升空间可能很小。2020年，我国物流总费用14.9万亿美元，占GDP的比重为14.7%，与去年基本相同，缓解了过去几年的下降趋势。其背后的理由被认为有两个。另一方面，去年由于新型冠状病毒大爆发，第三产业对GDP的贡献率下降，通过物流相关的第二产业对GDP的贡献率上升，物流对经济增长的贡献率提高。另一方面，从去年下半年开始，海运行业的运费率迅速增加或受到物流总费用的拉动。由于这两个因素都随着新型冠状病毒大爆发的好转而逐渐缓和，2020年这一比例的企业将保持稳定或阶段性，长期持续下降。到2025年，我国要推动物流效率进一步提高，基本形成以国家物流枢纽为核心的现代化物流运行体系，推动物流总费用占GDP的比重下降到12%的水平。

　　物流行业总收入与物流总费用的关联度很高，从整个行业来看，收入方面存在很大的压力。从历史上看，我国物流行业总收入占物流总费用的比例约为70%，物流总费用的增长直接导致物流行业整体收入表现较弱。假设以2020年为基数，未来5年中国GDP复合增长率为5.0%、5.5%、6.0%，且2025年物流总费用占GDP的比例为12%，那么2025年中国物流总费用为15.56、15.93、16.32万亿。

　　人才的发现、招聘、留住成为当今供应链企业面临的最大问题之一。传统物流行业是典型的劳动密集型行业，存在工作环境差、薪酬回报低等问题，各企业之间对人才的竞争激烈。2020年，56%的物流供应链企业将雇佣和留住合格员工评为非常困难或非常困难的问题之一，73%的企业需要30多天才能填补一个职位的空缺。

　　随着我国人口老龄化和人口奖金的消失，物流企业的雇佣难度将进一步上升。截止到2019年底，中国30-39、40-49岁的抽样人口全部约17万人，20-29、10-19、0-9岁的人口分别约14万、11.5万、12万人，未来20年内适龄劳动力人口将有减少的趋势，2.3)催化剂1)产业集群化不断发展，3PL带来的资本支出变得更有利

　　十九届中央委员会第五次全体会议要求“推进先进制造业集群发展”，《十四五(十四个五年计划)》纲要部署在培育先进制造业集群上。工业和信息化部公布了2020年先进制造业集群冠军25人名单，国家发改委公布了66个战略性新兴产业集群名单，国家科技部火炬中心公布了109个创新型产业集群试点名单，农业农村和财政部公布了50个优势特色产业集群名单，市级乃至县级集群培养政策也相继出台。

　　产业集群化将聚集企业的生产制造流通，促使配套物流规模化发展。比起在全国各地分别作战，产业集群化使得各企业分工更细，运输距离也相对缩短，面临的不确定性变小。但是，不同的企业对包装方式、装卸方式、储运方式、流通加工等方式有不同的要求，因此物流线必须基于产业集群构建强大的网络体系、先进的技术和成套设备，才能完成这些工作，从而推动物流业向规模化方向发展。

　　新兴产业和先进制造业更加重视科学的有效管理，需要更加精细、可视的物流服务。与以往的人力密集制造业不同，先进制造的产品具有商品价值高、机械化率高、商品价值波动剧烈等特点，一旦发生供应链失调等情况，可能会引起机械停止、生产计划混乱等情况，同样会造成高损失，由于新消费行业的交货期也随着时间的延长而降低顾客的满意度，先进制造业和新兴产业大多采用信息化的管理手段，也要求供应链各阶段的可视化、精细化、效率化。

　　产业集群集聚化可以大大降低3PL对单一企业业务的依赖度，提高资本支出的效率和意愿。基于成本和效率的考虑，企业大多倾向于其生产物流组合按厂建造，3PL在资本启动阶段也比较谨慎，需要综合考虑客户的长期发展潜力和物流需求是否稳定等。产业集群化、园区化的发展大大降低了这一风险。

　　与欧美和日本等发达国家相比，我国智能物流装备起步较晚，从整个行业来看仍处于发展初期。2018-2020年中国智能物流装备出口额分别为15.9、17.3、15.5亿美元，但智能物流装备出口数量分别为35.7、37.0、44.7万辆。也就是说，2020年，产品出口价格仅为0.35万美元/台，比2019年大幅下降，除去汇率影响，也下降了约22%。与此同时，我国进口智能物流装备单价没有明显下降，明显高于国内装备单价。2018-2020年中国智能物流装备进口单价分别为1.05、1.22、1.13万美元/辆，比国内出口物流装备单价分别高出0.61、0.76、0.78万美元/辆。这说明我国智能物流装备目前竞争优势不强，议价能力弱，仍有很大的发展空间。认为国内已经出现了优秀的智力物流企业，在我国科技实力加速的背景下，我国智力物流装备有望迅速赶上，实现国产替代。在知识物流领域，我国已经有相当一部分企业取得了较好的发展，2018-2020年间都实现了近50%或更高的收益复合增长。随着我国AR、Alot等物流相关实用技术的迅速发展，我国智能物流行业有望进入新的阶段。另外，从我国进口物流装备数量来看，2018-2020年间分别进口6.9、6.7、6.3万辆，呈连年下降趋势，是我国智能物流装备领域的国产替代或已经开始。此外，依托我国产业集群和制造成本优势，或推动更多企业购买智能物流装备，提高社会整体物流效率。

　　物流科技融资加速，平均1笔融资额创17年来新高。21年H1，中国物流科技融资事件36起，比2020年上半年增加5起；物流科技融资额446.1亿元，比2020年上半年增加367.2亿元。从总融资额的角度看，今年还没有超过18年的水平，但从单笔平均融资额的角度看，21H1达到了12.39亿元/笔的水平，远远超过了过去17-20年的水平。这一背景下，一方面出现了我国物流科技领域投融资的回升，但更重要的是，单一投资额的上升标志着融资企业的扩大、研发力度的加强，行业集中向头部化发展。在这种背景下，物流科技行业有望突破拐点，加快发展。

　　制造业与物流业的深度融合是我国长期以来重点支持的方向。截至2021年7月，中国制造业与物流业联动发展大会已经开展到第十四届；在政策方面，高层也多次发表了支持智能物流发展和两行业联动的政策。在5G、AIot、AR等技术快速发展的背景下，物流业智能升级将成为我国制造产业向高端、智能方向升级的重要谜题。

　　制造业发展到4.0模式，智能物流是智能制造的基础设施。我国制造业正处于产业升级的关键时期，对分工细分程度、自动化率、全产业链协同和生产效率再提高等方向提出了更高的要求，这也促使我国的生产进入柔性化阶段。这就对与之相适应的物流提出了更高的要求，一方面，柔性化的生产意味着原材料需求的动态变化，一方面对物流的相应速度提出要求，另一方面，以交货为中心，物流在生产计划、库存管理、供应商补充、逆向物流处理等，都比以往对国内制造业的品类期权、整体成本敏感，更低成本的供给有望进一步创造需求，为智慧物流行业创造优越的土壤。我国是世界上唯一拥有全工业门类的国家，相比其他国家，我国知识物流企业面临的本国客户种类更全面，这也为这些物流企业积累经验奠定了坚实的基础。制造业具有规模效应，经验积累也带来成本优化，因此我国物流装备有望以更低的价格回馈市场，但制造业往往具备较强的成本敏感性，只要采用智能物流设备带来的效率提高足以覆盖设备采购成本，本来就可以采购

　　从物流信息化的角度看，许多企业已经投入运用，但缺乏系统的规划和运用。完全不使用信息化管理的企业已经不到5%，在比较广泛的仓储管理领域的渗透率也已经接近8成，但是在物流和生产要求深度融合的工作站配送信息化领域，目前的渗透率只有25%，也就是说，目前我国的物流和制造业分别

　　从智能物流仓储设备的渗透率来看，目前AGV、输送线及机器人的使用率比较广，但仍有近一半的企业没有引进物流自动化设备。其背景有两个原因。一是设备更新迭代快，投资额高，一些企业在它无法给自身带来长期优势的情况下，不愿承担较高的资本支出。其二，制造企业常常忽视智能物流对工厂运营的重要性，只能在部分和部分节点使用智能物流设施，无法带来工厂运营系统的优化。

　　我国物流装备的渗透率与发达国家相比仍有很大差距，渗透率仍有很大的提高空间。从发达国家物流系统的发展来看，智能物流装备的渗透率达到了80%，而我国近年来渗透加速，但仍处于刚刚超过50%的水平。截至2018年，国内智能物流仓储系统主要集中在烟草、医药和汽车等对自动化要求较高的行业，3个行业约占总需求的1/3。汽车、医药、烟草行业仓储自动化普及率分别为38%、42%、46%。

　　配套的物流系统由于优化生产效率、节约成本的效果更高，未来智能物流装备系统将越来越成为主流。智能制造以智能物流为前提，通过将生产或生产线纳入智能物流系统，实现“制造工厂物流中心化”、“零断点、快速交货”。智能物流设施是智能制造的重要组成部分，是否合理高效的配置决定了智能制造能否有效运营。由于工厂生产具有连续性，需要各个环节的密切配合、配合，所有智能物流设备有望在人工成本提高、效率要求高的大环境下发挥更大的作用，仍然有很大的发展空间。

　　以制造业购买机器设备为测算基础，假设2018-2020及未来5年，机器设备的购买额为自然增长率2%，物流设备占机器设备购买的比例为10%，则为悲观(20)渗透率)/中性(30(渗透率)/乐观)50)渗透率3.2)中游市场广阔，是集成商和运营商或产业链的核心

　　3.2.1.运营水平：一体化供应链渗透加快，优质3PL服务先于设计阶段，战略地位提高

　　物流精细化和专业化是提高效率的必要条件，是效率更高、投资更少的物流外包行业渗透率提高或大势所趋。制造企业为了提高自身的生产效率，物流外包是其最佳选择之一，另一方面，利用第三方物流服务供应商的专业知识，管理和整合供应链的各个环节将使企业的物流效率更高；另一方面，这也有助于避免企业自建物流基础设施的巨额投资。2015年至2020年间，外包物流渗透率从39.1%上升到43.9%。2020年至2025年间，外包物流规模将从6.5万亿元增加到9.2万亿元，复合增速为7.1%，预计快于同期物流支出增速(5.3%)，外包渗透率将达到47.8%。

　　1)更加一体化，实现端到端，便利性高)单一物流供应链运营商通常只注重提供快递等特定的物流服务。有更复杂更精细的物流需求的企业需要雇佣多个单一物流服务提供商。相比之下，一体化的供应链物流服务供应商可以提供仓储和库存管理解决方案等一站式解决方案，从产品制造到配送都可以满足客户的端到端需求，避免了企业客户聘请多家服务提供商的麻烦过程

　　2)先进的技术应用和数据授权带来更高的效率)传统单一的供应链物流服务仍然是劳动密集型的，自动化水平相对较低，特别是对装载和分拣等任务来说，这在过程中是低效和容易出错等情况单一供应链物流服务供应商对数据洞察的利用有限。供应链物流运营商通常利用技术和无人值守的解决方案来提高运营效率先进的IT基础设施还使不同供应链的一部分和不同合作伙伴之间的数据收集、集成和分析更加准确。

　　3)深刻的行业洞察和见解有助于更好地解决痛点。一体化供应链物流服务的供应商对不同行业的深入了解，可以为解决不同行业的痛点提供个性化的解决方案。相比之下，从产品的角度来看，单个供应链物流服务供应商提供的供应链物流服务范围有限，因此对行业通常知之甚少。

　　4)有能力加强顾客的业务运营)一体化供应链物流服务的供应商提供增值服务，在销售预测、生产计划、SKU和库存管理、终端用户订单管理等多方面致力于顾客的业务运营，加深顾客的粘性和联系。2015-2020年以来，一体化供应链行业规模从1.2万亿元上升到2.0万亿元，占外包物流的比重也从28%上升到31%。2020年至2025年间，行业规模预计将进一步增加到人民币3.19万亿元，复合年增长率为9.5%，占外包物流的比重将上升到34.6%。

　　一体化供应链仍然具备较强的增长动力和潜力，各垂直领域一体化供应链的龙头有望充分享受上游需求释放量的和专业优势的。

　　从自上而下看，国家大力支持一体化供应链物流服务的发展。我国对物流行业的重视程度很高，多次提到有必要实现物流降成本增效，在提高供应链效率、降低物流成本、促进先进技术应用方面多次出台优惠政策，现代供应链基础设施建设也是重点发展目标

　　从自下而上看，过去物流行业的效率化主要集中在运输侧，制造侧也有效率化的可能性。过去物流行业的效率化主要集中在配送方，也就是成品从制造商到最终用户的运输上。制造方仍有很大潜力，可以进一步提高效率，在端到端一体化供应链物流服务的帮助下，以更好的原材料采购和生产计划方式实现效率的提高。

　　垂直领域的客户有不同的复杂需求。制造企业的供应链与顾客满意度、库存周转、直接相关，要满足终端用户对更快、更灵活的供应链物流服务的需求，效率的提高是不可避免的，但光追求速度在物流行业中并不具有普遍性，供应链长期的方案设计经验和运营经验可以进一步优化企业的声誉、效率、成本，带来品牌效应和溢价。

　　数据洞察和其他增值服务需求的价值逐渐增加。供应链各阶段生成的海量数据具有很大的价值。因为通过分析这些数据，其他企业可以更全面地了解运营低效的来源，从而帮助其他企业做出更好的业务决策。一体化的供应链物流服务本质上更广泛地覆盖着供应链，因此有价值的数据容易被跟踪、整合和分析。一体化供应链物流运营商所能提供的这些数据洞察和增值支持服务对企业来说也很有吸引力和价值。

　　3PL的经验使企业在设计智能物流系统时能够更好地预见潜在的问题，也有可能与3PL共同进行资本支出，从而减轻负担。很多有物流生产线生产改造需求的制造业企业不太了解智能物流系统，但集成商对公司和行业的物流需求了解比较浅，因此铺设大量投资后，系统有时会不太好，但物流经验丰富、熟悉智能物流设备的3PL是中间的桥梁和将3PL从单纯的运营角色前置到设计环节，还可以加深双方的联系，更好地实现两企业的融合。3.2.2.制造水平：集成商是面向最终用户的产业链的核心

　　智能仓储行业产业链中中游系统集成商处于整个产业链的核心地位，物流仓储系统不是简单的设备组合，因此要以系统思维的方式充分应用设备功能，保证软硬件接口的无缝、快速，进行集成运用系统集成的方法，可以使各类材料最合理、经济、有效地流动，实现物流的信息化、自动化、智能化、快速化和合理化。仓储物流系统综合解决方案供应商通常具有在该领域对行业资源进行整体规划、系统设计和整合的能力，发挥着积极、不可替代的作用。

　　根据业务形态的不同，也有制造物流设备或开发物流软件的系统集成商，中游的系统集成商处于整个产业链的中心地位。目前，知名的系统集成商大多由上游物流设备商和物流软件开发商发展而来，部分由物流设备制造商发展而来，这类企业的硬件技术较强，如日本大福、谣言、昆船物流等；另一个是物流软件开发者发展的，这类企业在软件技术开发方面有很强的竞争力，以瑞市格、当今国际为典型代表。

　　2020年，全球前20大智能物流集成商中，已有3家为中国企业的子公司/孙公司，在我国大市场下，国内巨头有望成长。在美国运输权威杂志MMH发布的全球20大物流系统集成商最新排名中，迪米特克、瑞市格、SAVOYE被中国企业收购。其中，2016年潍柴动力通过海外子公司德国凯杜收购DH控股集团，迪米特克为其子公司；2017年美的集团收购了KUKA机器人，瑞市格在其子公司2018年，诺力股份参股的并购基金长兴诺诚收购了今年新上榜的SAVOYE公司100%的股份。但是，目前中国品牌还没有进入排行榜。我认为，随着技术升级和本土化优势的凸显，在中国大市场下，有望成长为立足世界的物流系统集成巨头。

　　物流行业智能化升级进程已进入加速期，在物流费用持续压降、招聘难和高额两大矛盾和产业集群化发展、国内智能物流装备崛起、制造业与物流业深度融合推进三大催化剂的共同作用下，整个智能物流行业将迎来黄金发展期在智能物流升级的过程中，两大板块体现其核心竞争力。

　　其一是运营方优质的3PL，3PL丰富的细分行业物流经验和智能物流设备使用经验有望更好地避免制造企业在升级时可能出现的问题，加深制造和物流的联系，提高运营商的战略地位。相关企业包括京东物流、顺丰控股、飞力达。其二，制造端系统集成商必须具备整条生产线的设计、优化能力，才能使各种材料最合理、经济、有效地流动，实现物流的信息化、自动化、智能化、快速化和合理化，推进制造业物流业的深度融合。相关企业有：

　　(1)海外智能物流系统整合巨头漯柴动力(谣言收购)、美国集团)KUKA及瑞市格收购)、诺莉股份)Savoye收购和国内中鼎整合))))))))))。

　　)2)上市的智能物流设备制造及集成公司)今天，国际、东杰智能、机器人、徳马科技、兰剑智能、跳音储能。

　　)3)尚未上市的智能物流龙头(中邮技术(中邮旗下智能物流设备及系统平台)、昆船物流)中船旗下智能物流设备及系统平台)、消费、制造智能物流系统领域的新人顺丰日顺投资

　　我国物流需求超出预期恶化：当我国物流需求因各种因素出现超出预期恶化的情况时，行业升级的诉求就会减弱，从而抑制智能化进程。

　　物流智能化推进水平低于预期：如果国内企业对智能化升级的需求低于预期，行业收入增速、技术进步、经验积累可能受到较大打击。

　　就业结构失衡风险：另一方面，由于智能物流仓储与传统模式相比可以减少80%的人力成本，例如行业升级推进速度过快，可能会引起工人的；另一方面，由于行业正在从劳动密集型转向技术密集型，相关人才可能会不足。

　　行业竞争格局比预想的要差：目前国内智能物流设备集成商还比较分散，一旦发生恶性竞争的情况，行业整体竞争力的提高将减缓。

　　主观偏差风险测算：报表中的部分测算在制造业相关物流设备的空间测算中涉及到部分主观假设，一旦发生较大偏差，测算数据存在不准确的风险。

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