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当前，随着土地、劳动力成本的不断攀升和客户对产品质量、服务体验的要求逐渐提高，物流环节作为企业供应、制造和交付环节的重要联结纽带，激发了企业愈加高涨的探索热情。无论是由智能化技术、单元化物流技术、物流自动化设备以及物流信息系统等核心元素组成的智能物流系统，还是提供物流信息、技术、设备等资源共享的服务平台，都是企业加速推进降本增效、提高供应链弹性、促进产业链协同、提升服务质量和增强核心竞争力的重要一环。因此，本报告在关注智能物流行业的关键技术、应用场景、市场格局和发展趋势，探究智能物流行业整体概况的同时，盘点了我国智能物流行业市场上提供物流装备、软件、智能集成服务与信息技术平台的供应商，以帮助企业全方位了解智能物流厂商的主要产品和解决方案，从而推进智能物流建设，实现高质量发展。
智能物流是指利用智能获取、智能传递、智能处理、智能运用等技术，集成物流自动化设备、信息系统与控制软件，实现运筹与决策智能化的物流作业新模式。智能物流行业可划分为上、中、下游。上游为物流设备制造商，以提供自动化立体仓库、自动化搬运与输送设备、自动化分拣设备、AGV/AMR（自动导引运输车/自主移动机器人）、堆垛机等产品为主；中游为物流软件供应商，以提供WMS（仓储管理系统）、WCS（仓储控制系统）、TMS（运输管理系统）、LES（物流执行系统）等数字化解决方案为主；下游为物流自动化系统集成商和物流信息平台服务商。
自动识别技术是指以计算机、光、机、电、通信等技术的发展为基础的一种高度自动化的数据采集技术。自动识别技术在仓储、运输、配送等物流环节的应用，实现了物流信息的自动化、智能化地高效采集，提升了物流运作效率。
数据挖掘技术是指从大量的实际应用数据中，挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的知识和规则的过程。通过对物流系统中的数据进行统计、分析、综合、归纳和推理，可为企业的决策者提供决策依据、奠定决策基础。
人工智能技术在物流行业的应用，改造了运输、仓储、配送和管理等各种物流场景，极大地降低了物流行业的运营成本和人工劳动强度，推动整个物流行业从劳动密集型服务行业向科技密集型服务行业转变。
GIS技术是打造智能物流的关键技术与工具，应用GIS可以构建物流一张图，将订单、网点、送货、车辆、客户等信息数据进行集中管理，实现快速智能分单、网点合理布局、送货路线合理规划、包裹监控与管理。
SLAM技术即同步定位与建图，或并发建图与定位技术。SLAM技术可帮助物流机器人在未知环境中建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航，从而适应愈发复杂多变的物流作业环境，实现更加高效的作业流程。
工厂物流作为支撑企业生产制造的重要环节，已成为智能物流应用的重要场景之一。工厂物流的智能化升级以产线协同为基础，需以物流系统的原料输送，成品、半成品的存储等环节满足产线工作的需求，呈现出与生产制造融合发展的趋势。
航空物流面对不断增长的客、货运输压力，开始积极探索智能物流建设，云计算、大数据、物联网、无人物流车及自动化输送系统等新技术、新设备开始融入机场物流体系，革新机场物流运输方式的同时，提升了物流运作效率与安全性。
港口物流是围绕以港口为核心枢纽的全程物流链。自动化、智能化机械设备及“云大物移智”等新兴技术的应用，助力港口物流实现基于数据驱动的智能化与协同化运营服务，提高物流运作效率、提升物流服务质量、降低物流综合成本。
公路物流作为我国物流运输的主要方式之一，其整体规模稳定，且后续增长空间较大。新兴技术的应用，提供了“算力”与公路物流业务深度融合；“互联网+物流”的货运平台经营模式，实现了公路物流行业资源的有效配置与智能协同。
铁路物流是支撑我国工业发展的重要交通方式，并且随着工业发展而保持稳定增长。基于物联网、射频识别、人工智能等多种技术的智能系统的整合集成应用，铁路物流实现了全面的信息管理、合理的资源调配与智能化的运营分析。
智能物流行业发展趋势“十四五规划”明确提出“需要促进人工智能、大数据、区块链、云计算、5G等新技术在智能物流等重点领域落地”，同时随着新零售、智能制造等领域对物流的更高要求，智能物流行业将继续发展壮大。智能物流的发展趋势取决于在业务变革和技术创新所产生的重大变化，目前，智能物流行业呈现出六大发展趋势。
随着我国社会生产力的高速发展和企业智能化、自动化的高质量发展需求的愈发迫切，企业对物流自动化设备、软件和系统集成业务的需求也与日俱增。中商研究院数据显示，2018年中国智能物流市场规模突破4000亿元，2020年中国智能物流市场规模近6000亿元，预计2021年，我国智能物流市场规模将达6477亿元。面对我国如此庞大且高速发展的智能物流市场新蓝海，e-works特别选取了智能物流行业物流设备、物流软件、物流系统集成、物流信息平台四大领域的主要厂商，设计并构建了“智能物流产业生态地图”。
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