冷链物流有哪些模式？盘点冷链物流行业的7大模式

冷链物流有哪些模式？盘点冷链物流行业的7大模式

冷链物流行业的七大模式分别为：仓储型、综合型、配送型、平台型、运输型、电商型、供应链型。

1、仓储型，即冷链物流的主要基础设施，即人们常说的冷库。

2、综合型，是指以从事低温仓储、干线运输以及城市配送等综合业务为主。和单一的冷链物流企业不同，其业务比较广泛，涉及到仓储、运输和配送等各个方面。

3、配送型，主要服务于超市供应商、超市配送中心、连锁餐饮配送中心、生鲜电商等四类客户。

4、平台型，是指以大数据、物联网技术、IT技术为依托，融合物流金融、保险等增值服务，构建“互联网+冷链物流”的冷链资源交易平台。

5、运输型，主要是指从事货物低温运输业务为主，包括干线运输、区域配送以及城市配送。

6、电商型，是一种新兴模式，主要指的是那些生鲜电商企业自主建设的冷链平台，他们除了自用之外，还可以为电商平台上的客户提供冷链物流服务。

7、供应链型，是指围绕核心企业，通过对信息流、物流、资金流的控制，从采购到终端整个过程提供低温运输、加工、仓储、配送服务，然后由分销网络把产品送到消费者手中。总的来说，就是将供应商、制造商、物流商和分销商连成一个整体的功能网链结构。

智慧物流究竟该如何发展

身处智能消费时代的大家都应该有深刻感受，物流速度在逐年增快。

根据国家邮政局预估，2020年快递业务吞吐量超740亿件，同比增长18%。面对日益增加的商品交付量，不得不重新定义产品分销方式，从而满足当今互联网消费者的需求。

商务部也针对市场发展，发布“互联网+”的专项行动计划，利好电子商务和物流业发展。随着新基建和数字化技术的成熟，智慧工厂闻风突起，物流作为其下游环节有着举足轻重的地位。所以仓储物流行业向着智慧化转型迫在眉睫。

物流仓储是一个由人工到智能的过程

物流仓储经历了：人工、机械化、自动化、智能化这四个阶段。

智能时代在自动化基础上，结合数字化通过物联网技术对货物信息进行采集处理，由云端分析并发出指令，实现无人作业。

在今年，疫情突发使得新基建以及其他行业的智慧化、无人作业的优势更为亮眼。智慧化+数字化成为了仓储物流的发展新趋势，同时搭配 hightopo 的可视化方案，让仓库全局“尽收眼底”。

自动化的仓库管理

运用自动化搬运设备对高层货架进行处理的立体仓库。通过作业设定控制面板进行任务下发和AGV任务下发。由输送机入库，堆垛机完成货物的上架。再由AGV机器人结合WMS仓库管理系统，借助MES信息化管理平台，进行高效、灵活的搬运工作。例如：排列优先的拣货路径、自动提示补货信息、上架信息提示、多种盘点和巡查方式，并可以查看任务的详细信息，跟踪货物状态。

有了这些设备和能力，仓储做到了精细化管理，并具备了实时优化的调度能力。

数字化运营方式

通过物联网以及传感器对货物属性、温度、等信息进行实时采集与分析，提供针对性的指令操作。从入库到出库全流程可视，实现对货物的远程感知与操控，云端可以形成三维数字服务以及仓库管理策略定制等更深层次的能力，同时支持仓储管理、订单管理、运输管理多个系统协同运行，优化了成本，提高效能。成为“仓储——分拣——配送”一站式服务。由此可见，自动化设备如同四肢一样，而数字化的运营系统相当于大脑，流程可视化则助力理清脉络。帮助管理人员“足不出户”掌握仓库全流程，实现了可视化、精细化监管。

细节管理  精准操作

对货物采用电子标签的方式，管理者可以随时查看货物位置与信息，入库出库过程中，每一件货物都能得到合理的调配。解决分拣错误的问题，极大提高工作效率；一般电子标签差错率少于万分之五，应用电子标签系统比手工分拣更为高效。

全局掌控 节省成本

对于不同类商品集中堆放的仓储空间，采用不同种类传感器（烟感、温度传感器），对仓库实时环境监测监控，通过3D场景中进行显示，及时调配人员处理问题，保障货物安全。

线上工作流程加快了事务处理周期，平均出入库节省67%~83%的时间；人力成本减少30%，车辆成本减少20%，运营成本大大降低。

投资未来

因为物联网和5G技术的成熟，物流仓储行业也开始对自身进行智能化深度改造。不仅在技术、生产效率、节能环保等方面有了重要的突破。也改变了物流仓储行业的运营思维，从体力作业转变为技术作业，解放了人力成本。而 Hightopo 的立体仓库可视化，是为您提供更加完善的智慧管理方式。

更多资料

图扑软件（Hightopo）是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发，基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。

Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 Hightopo 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。

2018年，消费升级，品质升级，技术升级将持续加深，零售科技嵌入到零售业态将进一步加速，核心技术物联网，云计算，大数据，人工智能，区块链等技术将广泛商业应用，在被称之为新零售或无界零售的浪潮下，由互联网巨头，电商巨头引领的零售浪潮变革正在发生，然而智慧物流又是商业零售驱动物流背后贯穿整个供应链运营的所有环节，如何做好消费升级服务的保障落地，智慧物流至关重要！

首先，智慧物流它是以物联网，云计算，大数据为技术支撑，以物流产业自动化为基础设施，智能化业务运营，信息系辅助决策和相关核心配套资源为基础，通过流通各环节，各企业的信息系统交互集成，实现物流全过程可自动感知识别，可追踪溯源，可实时应对，可智能化决策的物流业务形态。

智慧物流是物流业转型升级的必由之路，在一系统政策，技术，商业模式等背景驱动下，其发展演变的过程主要由最粗放型的物流—系统化物流—电子可视化物流—智能物流—智慧物流。其中国家政策层面，智慧物流是中国制造2025战略的重要基石，也推出了一系列利于行业发展的管理措施，如《关于深入实施“互联网+物流”行动 计划的意见》、《互联网+高效物流实施意见》、《关于确定智慧物流配送示范单位的通知》、《新一代人工智能发展规划》等，为智慧物流的发展在政策层面给予了充分支持和指明了方向。

随时技术的进步，工业4.0、中国智造、互联网+等都在为传统生产与物流产业注入“智能”的基因，新技术驱动物流场景数字化的更直接，实现了整体供应链各端相互链交互更紧密，让决策更加自主和智能。过去商业主要是电商快速发展驱动物流变革加速，驱动供应链智能化发展，降本增效，提高整个全链条的协同共赢，在零售变革的时代，线下线下全渠道融合，供应链快速发展，对物流的智慧化发展提出来更高了要求，共享经济下众包，众筹，合伙人计划，分享成了社会分工协作的主要方式，也涌现了一大批优秀的企业，如运输领域的G7,云鸟，出行领域的滴滴，摩拜......,外卖领域的美团，饿了么，达达-京东到家，各个行业领域都要发生了巨大的变化，商业模式的重构思考。伴随着消费升级，品质升级和二三线城市消费红利逐渐稳定，为寻求市场的进一步发展，农业互联网的需求也在不断促进智能物流的大发展。国家战备“一带一路”的提出对智能物流产业全球化发展创造了机遇，跨境电商及物流业的升级输出有了更广阔的可想象空间。

一、基于商业零售的发展趋势，未来智慧物流的四大特征：

1、协同共享赋能：外部跨企业，跨组织，内部跨集团之间的深度协同，基于全局最优化的智能算法，调度整个物流系统中各参与方高效分工协作。

2、行业的互联互通及大数据驱动，所有的物流要素实现数字化交互共享，以数据驱动一切洞察、决策、行动；

3、供应链整合，实现全流程短链交付，减少浪费。

4、自动化，无人化或少人化

正如稍早前京东物流提出的短链，智慧，共生的概念。

二、基于目前的零售发展趋势，智慧物流发展的基础框架

智慧物流的基础框架分为：前台，中台，后台三部分，前台主要是应用层：车货匹配，多式联运，仓配端资源共享，无车承运人，供应链金融，路径优化等。

中台主要是决策层：物流云技术决策、运行规则及标准的逻辑，物流市场的决策。

后台主要是数据感知层：货/车/仓的物流要素数据化+地理信息数据化+消费者画像

智慧物流发展需要解决的核心要点：

1、数据基础设施的共享，降低协同成本。

2、社会化仓配及供应链的转型升级。

3、跨境多段式供应链协同。

4、物流机器人迭代。

三、智慧物流发展的应用框架：

从平台搭建，数据化运营，智能化作业三个方面思考，智慧化平台的搭建先得从大数据网络布局着手，厘清网络规划，模拟仿真等基础数据。行业洞察上，通过数据分析，梳理最佳实践案例方案进行系统化应用。供应链深度协同上，从入库，在库，出库的库存计划及运营管理上着手实现即时交付，零差异交付，降低库存周转率及资金占用成本。

其次在数据化运营的实现上，首先要对智能运营规则的智能设置，建模，仿真运营，人转机器学习的探索上多思考实现路径，分智能仓储，运输，配送环节来不断优化WMS，智能拣选，现场布局，路径最优，智能调度，最优路由推荐，TMS，异常动态规划，智能分拣等功能，使其具备输出智能化降本增效排产的功能。智能作业层面，整个物流环节入库，存储，拣选，复核，包装，出库，盘点，调拔，摆渡，分拣，派送，揽件等作业流程，都应有对应的智能化技术，硬件设备应用。

四、 智慧物流的三大市场化需求：

1、物流数据服务需求：主要应用在数据共享，销售预测，网络规划，库存部署，行业洞察等典型场景，它是智慧物流形成的基础。

2、物流云服务需求：统筹闲置资源人，货，场，车等要素，软件SaaS化服务（WMS/TMS/OMS等）算法组件化服务（路径优化、装箱、耗材推荐、车辆调度等）它是智慧物流运转的载体。

3、物流技术服务的需求：包含自动化设备（如自动化立体库、自动分拣机、传输带等）、智能设备（拣选机器人、码垛机器人、AGV、无人机、无人车、无人仓等）、智能终端：快递柜、众包派发。它是智慧物流执行的途径。

从细分市场需求的维度看：智慧物流可分为仓储物流智能化需求、国际货代物流智能化建设、运输配送智能化需求，它们是形成整个智慧物流全流程的重要组成部分，缺一不可

五、预测未来智慧物流的五大趋势：

1、云仓+干支型快递：即云仓+多骨干节点网络；

2、物流资源社会化：运力社会化、仓储社会化、分工专业化。

3、供应链数据动态化：全链路数据化、物流数据实时化。

4、供应链融合化：线上线下全渠道融合、供需链全面打通融合。

5、向信息化+数据化+智能化+绿色化+全球化+服务优质化+产业协同化发展，如WMS,TMS，OMS等管理系统的信息化实现，数据化决策，仓/配/运智能设备的引入（自动立体化仓储，快递柜，智能调度，无车承运人等）；绿色包装耗材等新性环保性材料的研发使用推广，体现企业社会责任感；走向国际化的跨境物流能力的输出与协同；市场各家极速达，京尊达，京准达，即时配送等分钟服务产品的推陈出新；在政策大背景下的，政企多元化领域合作，制造性企业与物流，零售企业与电商线下线下供应链合作越来越频繁，推动整体社会资源更高效节能运转。

随着智慧物流的日益突显，行业巨头在智慧物流上的布局情况（描述顺序不分先后）：

1、京东成立了X、Y事业部

仓储领域：无人仓+无人分拣中心+智能分拣中心+JDsmart系统+预分拣系统+玄武系统+智能分拣设备+智能搬运机器人AGV+智能分拣系统。

配送领域：无人配送小车+无人机+青龙物流配送系统+赤兔TMS

云领域：京东云

2、阿里菜鸟:成立了E.T.物流实验室

菜鸟网络7大数据产品：物流预警雷达+电子面单+五级地址库+大数据路由分单+菜鸟鹰眼+菜鸟天地+大数据反炒信系统。

配送领域：智能配送机器人菜鸟小G+无人机等

云领域：菜鸟物流云

3、苏宁：开设了S实验室

仓储领域：苏宁超级云仓+A字架自动拣选系统+自动分拔系统+自动化存储设备+一步式装车系统等；

配送领域：共享快递盒

云领域：苏宁物流云

4、亚马逊：

仓储领域：智能云仓+智能机器人Kiva技术+智能入库管理技术+智能拣货+二维码精准定位技术+八爪鱼拣货技术。

配送领域：无人机+空中悬浮仓

5、顺丰：顺丰数据灯塔+智慧云仓+全自动分拣设备+车联网+无人机+涅槃项目（六代巴枪数据传输）+丰密运单+机器图像识别+智能快递柜丰巢等

此外通达，百世等快递企业也纷纷加大对智慧物流的投入，如百世推出智慧供应链；2017年5月“连接升级”全球智慧物流大会上，马云说：未来的物流企业将是时尚，高科技的企业“......

目前电商物流头部公司，亚马逊，顺丰，京东，菜鸟等头部公司不断在技术领域加大投入（参阅官方历年财务），亦可验证技术对未来的重要战略意义。涉足物流供应链节点流程的智能硬件、技术未来将迎来新的增长点；仓储技术，仓内智能硬件设备，新能源物流车/车联网格外瞩目；从技术落地上，机器人在物流产业中正发挥作用的主要是仓储机器人和分拣机器人，未来围绕零售变革下的物流商业应用技术前景广阔，如无人机，无人车（京东，顺丰已相继获得部分试运营资质及空域，路段），以及已应收的无人仓技术会大有可为；聚焦零售商业变革浪潮下，商业末端的RFID，配送末端的收派发系统、智能分拣系统、智能输送系统、无人仓等将激发巨大需求，如近年被追捧的商业模式盒马鲜生，7Fresh，永辉超市，小象鲜生，等前店后仓模式的供应链流程已引入了相关技术投入运营。未来是属于技术不断升级，技术改变生活的方方面面......

智慧物流园区是基于智能及可视的数字化场景，如：智慧管理、智能电力、智慧调度，恰是新基建“信息网”、“能源网”和“交通物流网”三大数字化基础设施模块的重要组成部分，是物流行业中为数不多的新基建综合落地场景。

从宏观政策层面，加快新基础设施建设的目的在于加速国家经济转型升级，物流业作为连接生产与消费的国民经济大动脉，理应成为国家经济转型中的基础战略支撑力量。而物流园区是物流业中“业务运作最为集中、规模最大、数据最为庞大”的关键节点，智慧物流园区必将成为物流业数字化、智慧化变革的关键杠杆支点和首要突破口。

从市场需求层面，物流园区的土地供给价格攀升，疫情加速园区客户和园区业主降本增效的迫切需求，促使物流园区加速应用新基建技术，完成数字化、智慧化升级。

什么是智慧仓储

智慧仓储是物流过程的一个环节，其应用保证了货物仓库管理各个环节数据输入的速度和准确性，确保企业及时准确地掌握库存的真实数据，合理保持和控制企业库存。在传统企业仓储管理，由于仓库日常管理都是由人工完成的，从而导致信息失误率高，无法实时更新，严重影响效率。从某种意义上讲，仓储管理在物流管理中占据着核心的地位。现在，越来越多的第三方仓储服务公司引入先进的仓储系统，提高代发货效率。

仓储数据分析

搭建的 2D 智慧仓储可视化平台，整体采用科技蓝为主体风格，通过 Web 端二维智慧仓储看板，实现对出入库系统、库存分析、设备分析、业务分布等全面智能化管理，可以实时掌握仓储场所精确的物流信息、仓储情况等信息详情，并对其进行数据记录和信息回溯。同时，还帮助企业自动处理海量、繁杂的数据，从而提高物流效率和信息准确度，有效降低运维成本。

旨在用一张图形式展示库存、人员、设备以及现场监控画面等统计数据，以非常直观展现方式呈现仓库内各项重点信息统计数据，帮助作业人员快速了解库房概况。

实时数据监控——该平台整合了高精度传感器和智能数据收集分析系统，能够实时采集和监控仓储物品的各项指标，保障了仓库内物品的存储质量。

智能预测和优化——平台通过对历史数据的分析和挖掘，能够准确预测不同物品的存储需求和出库需求，帮助企业进行快速决策并优化仓储管理。

自动化运营——平台支持自动化的仓储物品管理和出库操作，大幅减少了人工干预和管理成本，同时提高了运营效率和准确性。

多元化数据报表——平台支持多种数据报表展示和分析方式，为企业决策者提供了可视化的数据分析和监控手段，快速了解仓库内各项数据指标和运营状况。

用于对仓储内货品的出库和入库进行分析统计。通过多色柱状图和折线图的展示形式，清晰地呈现近日三个库的出库和入库数量，以及上架和下架任务情况。帮助用户加速了解不同类别货品的吞吐情况，从而更专业地掌握各类货物的存储和调度。

可视化面板内对仓储企业的出入库情况进行系统分析。展示了当月的入库量、出库量以及它们的同比和环比数据，与上个月和去年同期进行比对，通过比对数据获取企业的发展情况和近期工作效益。

对当日企业工作车辆状态进行分类统计，实时显示作业车辆、等待车辆以及在途车辆的数量和出入库情况，对企业运输健康情况进行整体把控。作业人员可根据监测到的货物特点、车辆流向以及运输条件，合理规划出符合少里程、少运力、低费用、短时间的运输途径，高效优化施工计划和方案。

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将仓库内各巷道左右两侧的货架储位占用情况进行可视化呈现。以不同颜色的区块来对空储位、空料盘、有料储位和不可用储位进行区分展示；通过底层数据接口传来的实时数据，对各个位置的状态进行更新展示，使用户对实时储位占用情况有一个及时的了解。

以 2.5D 饼图展示形式对仓库中的货物呆滞时间进行统计分析。支持根据呆滞时间的长短，将货物划分为不同的等级区间。由此，更好地了解货物的呆滞情况，为仓库管理提供有价值的信息，减少仓库运营成本，提升整体的仓储管理水平。

可视化监控面板支持根据仓储设备的职能种类进行分类，对它们的能耗数据进行统计分析，了解不同种类设备能耗占比情况。同时，对各个数采设备的故障次数和累计故障时间进行统计分析，让用户了解各个设备的运行质量，掌握设备保养和点检的重点，合理进行资源调度。

智慧仓储平台业务系统页主要展示企业业务分布和订单信息。页面中央以地图形式展示全国订单分布以及数量情况，纵向打通省、市、区在内的全域层级。同时底部对各个地区订单数量进行汇总，帮助用户从微观到宏观地掌握全国各地区发展程度态势，对于重点区域运输链适当增添投入。

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数字孪生智慧仓储

采用 3D 虚拟仿真技术，并结合数字孪生技术将真实世界中的整个仓库环境进行模拟，使仓区、车间、设备等按照等比三维重建出来。在前端系统中进行环境的可视化浏览，清晰完整地展现整个园区仓库环境。

为实现冷库可视化管理，呈现冷链不断链优势，冷库信息系统的智能化显得尤为重要，对接智能物流集成系统，对冷库各类信息进行收集、汇总、分析，建立完善的数据库，通过智慧“大脑”，对现场的物流设备进行统一调度和控制，实时监控现场设备运行状态，可视化呈现物流周转全过程，及时响应并处理问题，出现故障及时切换。

三维场景能够模拟出货物/托盘位置，实时显示仓储运行情况，可直观了解货架上储位占用与否，若有托盘占用，点击托盘，能弹出面板显示托盘的条码和储位编码等相关信息。数字孪生冷库出入库情况，还原现场物流全过程，货架的数据变更以及面板数据的实时反馈，达到全方位掌握仓储转运中心的活动状态，起到监管、维护以及调配多维度统一，让物料出入库信息可展现、可监控、可管理。

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前端采用三维模式对接相应系统并标注设备点位，实现设备轨迹实时追踪，在三维画面中还原各物流设备的现场实时位置，点击设备模型点位即可查看该设备详细信息，使用户充分了解冷库现场状况，并实时掌握货物出入库进度，并能对整个仓储物流过程中发生的情况进行快速响应和资源协调。

三维可视化监控系统对接 WCS 系统，获取相关设备的监测数据，在 3D 场景中，直观的展示关键设备相关数据，设备报警状态、离线状态等信息在三维画面中一目了然，帮助冷库管理人员及时了解资源调度。三维可视化实时显示整体物流输送设备运行状态、设备任务情况、异常报警等信息，可对设备故障进行快速定位，直观且高效。

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为进一步呈现冷库的多温区、温控透明化、全数字化概念，仓库场景中还原温湿度传感器实际现场布局，结合温湿度实时管理技术，实现产品实时温度、湿度、破损等信息的实时管理，在出现异常情况时冷库可视化系统会发出明显告警提示，以便及时告知管理人员，减少风险，方便管理。采用Hightopo创新的 3D 可视化建模技术，搭建虚拟冷库三维可交互式环境，提供全方位与实操式的体验，可通过鼠标随意旋转、拖拽、缩放等操作从任意不同视角进行查看仓库场景，且支持俯视、侧视、正视多个角度监控仓库场景实况。

物流行业中的物流指将包装、仓储、装卸、信息处理、运输等各类作业标准、基本功能实施有机结合，形成标准化体系，并在行业内推广实施。物流货运（第三方）是把物件从A点搬到B点，包括过程中的储存，选择第三方物流业务转交，以实现更大限度地利用社会各方面资源，减少物流总支出、降低运营成本。传统物流业门槛低、同质化产品大量涌入，随着国内互联网越来越普及，信息化运输建设、智能物流已成为现代运输行业重要的主题。

智慧物流发展趋势分析 将呈现供应链整体互联互通

当前我国物流降本增效取得了明显成效，但社会物流总费用、企业物流费用率等关键指标依然明显高于欧美发达国家，物流业依然存在大而不强、对实体经济发展的支撑引领作用不够强等问题。

2018年作为供应链创新应用的元年，供应链应用成为物流最核心的内容。围绕供应链体系，商务部今年还将会同有关部门，就农产品、药品、家用电器、服装家具，餐饮等短板领域，着力提升供应链的智能化、智慧化程度。

智慧物流产业2025年将突破万亿元

物流业是国家经济支撑性产业，据前瞻产业研究院发布的《智能物流行业市场需求预测与投资战略规划分析报告》数据显示，2009-2016年，全国社会物流总费用在GDP中的占比由18.1%下降至15.5%，但与发达国家物流费用占GDP约10%的比例相比还有很大差距，提高物流效率，降低物流成本成为政府、物流企业与其客户力争实现的目标。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，2016年智慧物流市场规模超过2000亿元，预计到2025年，智慧物流市场规模将超过万亿。

物流降本增效还有很大空间

其中，在社会物流组织方面，公路货运行业窄，运输车辆使用率低，多式联运存在联不上、联不好的问题，海铁联运比例远低于西方发达国家，物流信息共享开放力度不够，“信息烟囱”“信息孤岛”现象仍然非常突出。

在企业物流管理方面，大多数企业还缺乏供应链管理的理念，上下游缺乏协同，制造企业普遍没有建立一个规范的物流成本核算方法，企业降成本往往就是压低物流服务价格，而忽视了物流冰山下的隐性成本。

在物流发展环境方面，土地、人工、运能、资金等要素成本近年来上涨较快，运输结构不合理，铁路水运的主要优势还没有发挥出来，市场不规范，市场交易成本比较高。

借助智慧降低物流成本

智慧物流作为现代物流发展的一个重要方向，对于推动物流降本增效，促进物流高质量发展，具有重要意义。

智慧物流的目标就是降低成本、提高效率。第三方物流兴起以后，我国物流成本降低了5%，通过流程优化组合以后，物流成本降低了5%-10%，通过创新技术应用，物流成本可能降低10%-20%，随着智慧物流的应用，降本效果会更好。

智慧物流和智慧供应链的核心目标就是降成本，只有通过降成本，才能符合当前中国经济转型升级对物流的要求，整个社会经济的效率空间和利润空间才能大大提升。

烧钱补贴”等诸多短板问题仍存

不过当前智慧物流的发展也面临一些突出问题。“烧钱补贴”就是其一。智慧物流中第一方队包括菜鸟、运满满、货拉拉等，以平台形式出现，属于资金密集型;第二方队拥有大量园区、车队，资产比较重;还有一部分属于方案提供商，属于典型的第三方物流。总的来看，不管是互联网平台还是线下的第三方物流，竞争都十分激烈，可以说进入了“赚吆喝不赚钱”的时代。不断的烧钱和补贴大战不利于形成良性合理的竞争生态。

智慧物流未来发展趋势

未来智慧物流的趋势，将呈现供应链全要素整体互联互通，平台业务流程和经营模式重构以及供应链全面升级。

特别是要加快推进大数据、云计算、物联网、智能分拣等行业发展关键共性技术应用，实现产业与上下游的协调发展、与科技金融人才等要素的协同发展、与社会资源环境的友好发展，促进生产要素从低效领域转移到高效领域，不断提高资源配置效率。要推广无人机、无人车、无人仓和智能配送站等行业高科技的广泛应用和无缝衔接。

2018年作为供应链创新应用的元年，供应链应用成为物流最核心的内容。随着智慧物流创新技术的不断涌现，自2018年开始，将会有大量的智慧供应链平台诞生，智慧物流的发展也将进入新的、更加高级的阶段。