《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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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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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报告研究基于研究团队收集的大量一手和二手信息，使用案头研究与市场调研相结合的方式，依据“S-C-P”、“可竞争市场理论”、“新制度经济学”等产业组织理论，科学、综合的使用SWOT、PEST、回归分析等各类型研究模型与方法综合的分析行业各种影响因素。对行业的市场环境、产业政策、市场规模、行业现状、竞争格局、技术革新、市场风险、行业壁垒、机遇以及挑战等相关因素。
公司通过对特定行业长期跟踪监测，分析行业供给端、需求端、经营特性、盈利能力、产业链和商业模方面的内容，整合行业、市场企业、渠道、用多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，全面客观的剖析当前行业发展的总体市场容量、竞争格局、 细分数据、进出口市场需求特征等，并根据各行业的发展轨迹及实践经验，对行业未来的发展趋势做出客观预测。
本公司建立了严格的数据清洗、加工和分析的内控体系，分析师采集信息后，严格按照公司评估方法论和信息规范的要求，并结合自身专业经验，对所获取的信息进行整理、筛选，最终通过综合统计、分析测算获得相关产业研究成果。
本公司利用大量的一手及二手资料来源核实所收集的数据或资料。二手资料来源主要包括全球范围相关行业新闻、公司年报、非盈利性组织、行业协会、政府机构、海关数据及第三方数据库等，根据具体行业，应用的二手信息来源具有一定的差异。一般会应用的收集到的二手信息有来自新闻网站及第三方数据库如SEC 文件、公司年报、万得资讯、国研网、中国资讯行数据库、csmar 数据库、皮书数据库及中经专网、国家知识产权局等。
一手资料来源于研究团队对行业内重点企业访谈获取的一手信息数据，主要采访对象有公司CEO、营销/销售总监、高层管理人员、行业专家、技术负责人、下游客户、分销商、代理商、经销商等。市场调研部分的一手信息来源为需要研究的对象终端消费群体。
SWOT分析、PEST分析、波特五力模型、行业生命周期理论、S-C-P分析方法、产业结构理论、产业竞争力模型、产业集群理论等。
本公司一般会通过行业访谈、电话访问等调研获取一手数据时，调研人员会将多名受访者的资料及意见、多种来源的数据或资料、供应端及需求端进行比对核查。在资料验证过程中，一般通过三角测定的方式，从供需两个方向出发，验证资料的合理性。
在数据验证过程中，本公司一般采用自上而下和自下而上方法来评估和验证数据的合理。产品关键生产商通过二手及一手信息来确定，行业规模（产销量及产值等），通过一手和二手信息判断，所有的市场份额、数据细分比例等，基于收集到的一手和二手信息核对和评估。本研究涵盖的所有可能影响市场的参数都已经被考虑进去，进行了广泛的细节观察，通过一手资料得到了验证，并进行了分析，以得到最终的定量和定性数据。研究一般包括了关键生产商公开的报告、评论、时事通讯以及对这些生产商相关人员的采访信息。
品质保证
智研咨询是行业研究咨询服务领域的领导品牌，公司拥有强大的智囊顾问团，与国内数百家咨询机构，行业协会建立长期合作关系，专业的团队和资源，保证了我们报告的专业性。
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跟踪回访
持续让客户满意是我们一直的追求。公司会安排专业的客服专员会定期电话回访或上门拜访，收集您对我们服务的意见及建议，做到让客户100%满意。
◆ 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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