與傳統物流不同，智慧物流會“動腦筋”計算出最科學合理的方法幫助企業解決貨放哪兒、貨從哪兒配、車走哪兒三類供應鏈決策問題，使貨物在需要移動的時候能夠更有效、更安全的移動，貨物在不需要移動的時候可以不移動或者少移動
與傳統物流不同，智慧物流會“動腦筋”計算出最科學合理的方法幫助企業解決貨放哪兒、貨從哪兒配、車走哪兒三類供應鏈決策問題，使貨物在需要移動的時候能夠更有效、更安全的移動，貨物在不需要移動的時候可以不移動或者少移動，進而大幅降低制造業、物流業等各行業的成本，實打實地提高企業的利潤。
智慧物流中第一方隊包括菜鳥、運滿滿、貨拉拉等，以平臺形式出現，屬于資金密集型;第二方隊擁有大量園區、車隊，資產比較重;還有一部分屬于方案提供商，屬于典型的第三方物流。總的來看，不管是互聯網平臺還是線下的第三方物流，競爭都十分激烈，可以說進入了“賺吆喝不賺錢”的時代。
根據中研普華產業研究院發布的《2022-2026年中國智慧物流行業深度調研與投資戰略咨詢報告》顯示：
目前我國智慧物流在物流信息平臺建設、智能管理、智慧供應鏈以及智能配送等方面取得積極成效，但我國智慧物流起步相對較晚，面臨物流企業智慧化程度低，物流信息標準體系不健全以及智慧物流專業人才缺乏等問題，制約了我國智慧物流的進一步發展。
智能設備投入不足。物聯網相關的物流大數據與物流云等智慧設施，都離不開分布在各個環節上的智能設備。目前雖有部分企業已經開始利用新技術構建智慧物流系統，但這些企業普遍規模不大且區域分布不平衡。與此同時，大部分企業因為資金的限制難以引進智能化的設備，或是引進的設備中大部分都無法滿足智慧物流的需求，導致管理出現混亂，資源配置得不到進一步優化，生產要素流動自由度較低，無法打造成系統聯動的產業集群。
專業物流人才缺乏。智慧物流急需各類專業性的人才，人才短缺已制約我國物流業進一步發展突破，大部分物流企業缺乏既掌握計算機技術、網絡技術和通信技術等相關知識又熟悉現代物流運作規律的復合型人才，如此導致物流行業的工作人員信息化水平不足，不僅大大影響了物流的周轉效率還阻礙了智慧物流的發展速度。
依托大數據和云計算能力，通過物流云來高效地整合、管理和調度資源，并為各個參與方按需提供信息系統及算法應用服務，是智慧物流的核心需求。物流云服務應用，為物流大數據提供了重要保障，"業務數據化"正成為智慧物流的重要基礎。
本報告內容豐富、翔實，是智慧物流產業相關企業、投資企業以及當地政府準確了解目前智慧物流產業發展動態，把握智慧物流產業發展趨勢，制定區域產業規劃必備的精品。
了解更多行業詳情，可以點擊查閱中研普華產業研究院的《2022-2026年中國智慧物流行業深度調研與投資戰略咨詢報告》。
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2022-2026年中國智慧物流行業深度調研與投資戰略咨詢報告
目前我國智慧物流在物流信息平臺建設、智能管理、智慧供應鏈以及智能配送等方面取得積極成效，但我國智慧物流起步相對較晚，面臨物流企業智慧化程度低，物流信息標準體系不健全以及智慧物流專業...
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