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2022-2028年中国互联网+物流产业发展动态及前景战略分析报告
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2022-2028年中国互联网+物流产业发展动态及前景战略分析报告

发布时间:2020-12-01 03:34:03

《2022-2028年中国互联网+物流产业发展动态及前景战略分析报告》共十二章,包含中国互联网+物流重点企业发展分析,中国互联网+物流产业投资机会点分析,中国互联网+物流行业前景展望等内容。

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内容概况

智研咨询发布的《2022-2028年中国互联网+物流产业发展动态及前景战略分析报告》共十二章。首先介绍了互联网+物流行业市场发展环境、互联网+物流整体运行态势等,接着分析了互联网+物流行业市场运行的现状,然后介绍了互联网+物流市场竞争格局。随后,报告对互联网+物流做了重点企业经营状况分析,最后分析了互联网+物流行业发展趋势与投资预测。您若想对互联网+物流产业有个系统的了解或者想投资互联网+物流行业,本报告是您不可或缺的重要工具。

本研究报告数据主要采用国家统计数据,海关总署,问卷调查数据,商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局,部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据,企业数据主要来自于国统计局规模企业统计数据库及证券交易所等,价格数据主要来自于各类市场监测数据库。

报告目录

第一章中国互联网+物流行业发展环境分析

1.1 经济环境

1.1.1 国民经济发展

1.1.2 服务业PMI指数

1.1.3 消费品市场规模

1.1.4 中国经济发展趋势

1.2 政策环境

1.2.1 智能制造

1.2.2 行业发展规划

1.2.3 商贸物流标准化

1.2.4 产业融合升级政策

1.2.5 政府支持行业发展

1.2.6 “互联网+”快递

1.2.7 “十四五”发展重点

1.3 社会环境

1.3.1 互联网普及率

1.3.2 人口规模结构

1.3.3 网购市场兴起

1.4 技术环境

1.4.1 大数据

1.4.2 云计算

1.4.3 电商技术

第二章2017-2021年中国互联网+物流行业发展分析

2.1 2017-2021年中国物流市场发展现状

2.1.1 行业运行特征

2.1.2 互联网+影响

2.1.3 市场发展规模

2.1.4 区域竞争情况

2.1.5 企业竞争情况

2.1.6 融资并购现状

2.1.7 产业发展策略

2.2 2017-2021年中国互联网+物流行业发展综述

2.2.1 行业发展概况

2.2.2 产业发展地位

2.2.3 行业发展必要性

2.2.4 产业链发展分析

2.2.5 市场发展现状

2.2.6 行业效益分析

2.3 互联网+物流产业创建流程

2.3.1 基础数据库建立

2.3.2 推进业务流程优化

2.3.3 信息采集跟踪系统

2.3.4 车辆人员智能管理

2.3.5 落实智能订单管理

2.3.6 积极推广战略联盟

2.3.7 危机管理应对机制

2.3.8 智慧物流技术更新

2.4 互联网+物流企业运营模式分析

2.4.1 一装多卸模式

2.4.2 立体生态模式

2.4.3 滴滴打车模式

2.4.4 平台招投标模式

2.4.5 拼车模式来拼货

2.5 2017-2021年互联网+物流行业区域发展分析

2.5.1 天津

2.5.2 洛阳

2.5.3 宁波

2.5.4 广州

2.5.5 深圳

2.6 中国互联网+物流产业发展存在的问题

2.6.1 物流企业发展不成熟

2.6.2 物流信息标准制定落后

2.6.3 缺乏完善的信息化平台

2.7 推进中国互联网+物流发展的对策建议

2.7.1 建立健全政策法规

2.7.2 培养物流管理人才

2.7.3 建设信息化标准体系

2.7.4 建立物流信息化平台

第三章2017-2021年中国互联网+物流行业技术发展分析

3.1 自动识别技术

3.1.1 技术发展概述

3.1.2 主要技术发展

3.1.3 技术实际应用

3.1.4 自动识别系统

3.2 数据仓库技术

3.2.1 技术发展概述

3.2.2 数据仓库特征

3.2.3 技术发展动因

3.2.4 数据仓库技术

3.2.5 技术系统框架

3.3 数据挖掘技术

3.3.1 数据挖掘概述

3.3.2 技术特点分析

3.3.3 技术发展优势

3.3.4 技术发展问题

第四章2017-2021年电商物流行业发展分析

4.1 2017-2021年中国电商物流行业现状

4.1.1 电商物流影响

4.1.2 行业发展特点

4.1.3 市场发展规模

4.1.4 行业重点事件

4.1.5 行业发展动向

4.2 2017-2021年电商物流市场竞争格局

4.2.1 全球市场格局

4.2.2 国内市场格局

4.2.3 行业并购动态

4.3 电商物流行业配送模式分析

4.3.1 自营物流模式

4.3.2 物流联盟模式

4.3.3 物流一体化模式

4.3.4 第三方物流模式

4.3.5 第四方物流模式

4.4 中国电商物流行业存在的问题

4.4.1 行业发展难题

4.4.2 企业经营困境

4.4.3 转型升级挑战

4.4.4 物流装备问题

4.5 中国电商物流行业发展策略

4.5.1 行业发展建议

4.5.2 依法壮大物流业

4.5.3 物流装备突破方向

第五章2017-2021年互联网+物流在不同流通领域中的应用

5.1 2017-2021年互联网+冷链物流行业发展分析

5.1.1 行业发展形势

5.1.2 市场发展现状

5.1.3 生鲜冷链物流

5.1.4 产业创新发展

5.1.5 投资前景分析

5.2 2017-2021年互联网+医药物流行业发展分析

5.2.1 转型发展必要

5.2.2 市场规模分析

5.2.3 市场发展变革

5.2.4 发展面临挑战

5.2.5 转型升级对策

5.3 2017-2021年互联网+煤炭物流行业发展分析

5.3.1 行业发展现状

5.3.2 打造中转新模式

5.3.3 重点企业发展

5.3.4 市场发展前景

5.4 2017-2021年互联网+烟草物流行业发展分析

5.4.1 市场发展形势

5.4.2 共同配送模式

5.4.3 行业发展困境

5.4.4 发展战略分析

第六章2017-2021年互联网+物流在不用运输方式中的应用

6.1 中国互联网+公路物流发展分析

6.1.1 公路港功能及其优势

6.1.2 公路港智能物流配送

6.1.3 公路港城市配送平台

6.1.4 公路港助力智能物流

6.1.5 智能公路港项目动态

6.1.6 公路港行业发展建议

6.1.7 公路港发展前景展望

6.2 中国互联网+铁路物流发展分析

6.2.1 国外发展经验

6.2.2 企业竞争优势

6.2.3 市场合作动态

6.2.4 园区建设动态

6.2.5 渝新欧铁路物流

6.2.6 行业发展问题

6.2.7 发展对策分析

6.3 中国互联网+港口物流发展分析

6.3.1 智慧港口物流架构

6.3.2 智能港口物流现状

6.3.3 智慧港口关键技术

6.3.4 智慧港口建设目标

6.3.5 智慧港口物流规划

6.3.6 智慧港口项目动态

6.4 中国互联网+航空物流发展分析

6.4.1 空港物流发展特点

6.4.2 空港物流产生效应

6.4.3 全球空港物流经验

6.4.4 智慧航运建设动态

6.4.5 航空物流面临挑战

6.4.6 行业发展应对策略

第七章2017-2021年互联网+物流中的多式联运应用分析

7.1 多式联运发展概述

7.1.1 多式联运概述

7.1.2 多式联运特点

7.1.3 联运业务程序

7.1.4 行业发展必要性

7.2 国际市场发展经验借鉴

7.2.1 美国

7.2.2 德国

7.2.3 加拿大

7.3 国际多式联运运输组织形式

7.3.1 海陆联运

7.3.2 陆桥运输

7.3.3 海空联运

7.4 中国多式联运市场发展综述

7.4.1 发展动因分析

7.4.2 多式联运政策支持

7.4.3 多式联运发展优势

7.4.4 多式联运发展劣势

7.4.5 行业发展面临问题

7.5 多式联运行业前景展望

7.5.1 行业发展方向

7.5.2 行业发展契机

7.5.3 市场前景乐观

第八章2017-2021年中国互联网+物流园区发展分析

8.1 中国智慧物流园区发展概况

8.1.1 园区发展规模

8.1.2 园区规划设计

8.1.3 园区发展潜力

8.2 杭州空港经济区

8.2.1 园区发展概况

8.2.2 物流发展目标

8.2.3 园区发展优势

8.2.4 园区功能布局

8.2.5 发展规划分析

8.3 郑州国际物流园区

8.3.1 园区发展概况

8.3.2 园区发展环境

8.3.3 发展形势分析

8.3.4 园区战略定位

8.3.5 发展保障措施

8.3.6 园区发展对策

8.4 上海外高桥保税物流园区

8.4.1 园区发展概况

8.4.2 园区政策功能

8.4.3 业务模式分析

8.4.4 园区转型发展

8.4.5 园区发展对策

8.5 其他

8.5.1 嘉兴现代物流园

8.5.2 象山现代物流园区

8.5.3 贵州智慧商贸物流港

第九章中国互联网+物流相关产业发展分析

9.1 物联网

9.1.1 全球市场发展现状

9.1.2 国内市场发展形势

9.1.3 市场发展规模现状

9.1.4 市场发展动态分析

9.1.5 市场发展面临问题

9.1.6 行业发展应对措施

9.1.7 未来发展前景展望

9.2 云计算

9.2.1 行业发展价值

9.2.2 市场发展现状

9.2.3 市场竞争动态

9.2.4 行业发展问题

9.2.5 关键发展战略

9.2.6 未来发展趋势

9.3 地理信息产业

9.3.1 产业发展价值

9.3.2 市场发展规模

9.3.3 行业政策利好

9.3.4 转型发展需求

9.3.5 行业发展困境

9.3.6 转型发展对策

9.4 RFID

9.4.1 市场规模现状

9.4.2 行业竞争格局

9.4.3 典型应用分析

9.4.4 技术研发进展

9.4.5 行业发展困境

9.4.6 产业应对措施

第十章中国互联网+物流重点企业发展分析

10.1 亚马逊

10.1.1 企业发展概况

10.1.2 经济效益分析

10.1.3 转型智慧物流

10.1.4 构建物流体系

10.1.5 智慧物流技术

10.1.6 业务盈利模式

10.2 菜鸟物流

10.2.1 企业发展概况

10.2.2 企业动态情况

10.2.3 菜鸟物流园区

10.2.4 智慧物流体系

10.2.5 平台系统建设

10.2.6 平台架构规划

10.3 顺丰速运

10.3.1 企业发展概况

10.3.2 企业合作动态

10.3.3 智能快递柜进社区

10.3.4 全面接入微信支付

10.4 京东

10.4.1 企业发展概况

10.4.2 经营效益分析

10.4.3 无人机农村物流

10.4.4 系统集成成果

10.5 其他企业

10.5.1 联邦快递

10.5.2 圆通快递

10.5.3 韵达快递

第十一章中国互联网+物流产业投资机会点分析

11.1 物流信息管理

11.1.1 信息管理内容

11.1.2 产业发展战略

11.1.3 产业发展趋势

11.1.4 投资风险预警

11.1.5 投资前景分析

11.2 车货匹配

11.2.1 运作模式及功能

11.2.2 平台发展的优势

11.2.3 产业的发展途径

11.2.4 市场的发展方向

11.2.5 投资的风险预警

11.2.6 投资的前景分析

11.3 同城货运

11.3.1 车货匹配优势

11.3.2 产业发展战略

11.3.3 市场发展前景

11.3.4 投资风险预警

11.3.5 投资前景分析

11.4 众包物流

11.4.1 众包模式特征

11.4.2 市场重点企业

11.4.3 市场机遇分析

11.4.4 投资风险预警

11.4.5 投资前景分析

第十二章中国互联网+物流行业前景展望

12.1 中国物流行业发展前景分析

12.1.1 行业发展趋势

12.1.2 投资机会分析

12.1.3 行业机遇分析

12.1.4 市场规模预测

12.2 中国智慧物流行业前景预测

12.2.1 未来发展形势

12.2.2 投资规模预测

12.2.3 仓储设备规模

12.2.4 AGV市场规模

12.2.5 RFID市场预测

12.2.6 自动化物流需求(ZY KT)

附录:

附录一:国务院关于印发物流业发展中长期规划)

附录二:国务院关于促进快递业发展的若干意见

附录三:“互联网+流通”行动计划

部分图表目录:

图表 中国网民规模和互联网普及率

图表 大数据关键技术

图表 大数据技术关注度

图表 全国九大物流区域布局

图表 互联网+物流行业结构

图表 现代物流发展阶段回顾

图表 现代物流运行流程

图表 智慧物流在工业4.0生态系统中的地位

图表 生产与物流在工业4.0中的发展阶段

图表 中国、美国、日本物流成本占GDP的比重

图表 中国物流成本占比构成

图表 智慧物流产业价值链

图表 中国智慧物流体系市场总量及增长情况

图表 2021年智慧物流各模块市场总额

图表 自动化立体仓库与传统仓库特点比较

图表 平库、立库投资对比

图表 基于RFID物流系统的系统结构

图表 RFID利用感应电池获得芯片中的产品信息途径

图表 RFID按照应用频率的分类

图表 RFID按照能源供给方式的分类

图表 RFID应用于现代化的物流管理

图表 RFID应用于现代化的仓储管理

图表 数据仓库框架

图表 基于数据仓库的物流系统结构

更多图表见正文……

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◆ 本报告分析师具有专业研究能力,报告中相关行业数据及市场预测主要为公司研究员采用桌面研究、业界访谈、市场调查及其他研究方法,部分文字和数据采集于公开信息,并且结合智研咨询监测产品数据,通过智研统计预测模型估算获得;企业数据主要为官方渠道以及访谈获得,智研咨询对该等信息的准确性、完整性和可靠性做最大努力的追求,受研究方法和数据获取资源的限制,本报告只提供给用户作为市场参考资料,本公司对该报告的数据和观点不承担法律责任。

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