隨著企業外部環境的高度不確定性成為后疫情時代的新常態，企業整體供應鏈的智能化、柔性化、協同化能力均面臨著新挑戰和高要求。企業必須借助科技的力量更精細地管理供應鏈，以確保其在市場中的競爭力。我們看到，企業在OA、ERP、CRM等領域已陸續完成數字化，但物流領域的數字化還處于十分薄弱的狀態。

從現實狀況來看，大部分企業的決策者和管理者都面臨著物流數字化程度較低的帶來的嚴重困擾，物流供應鏈優化無從下手，例如：許多企業的董事長、及分管物流供應鏈的副總裁僅能夠看到粗略的物流賬單，對賬單背后的物流細分成本結構與價值無從知曉；特別是在業務快速擴張時，物流費用一路猛漲，難以管控。

在此環境下，我們認為企業物流的數字化改造升級至關重要，數字化物流已然成為了物流業發展的必然趨勢。不論是傳統互聯網大廠、還是物流巨頭、創新企業等都紛紛投入人力物力探索物流數字化發展模式，力求實現物流的深度降本增效。比如，阿里就是通過打造菜鳥網絡，整合管理起諸多倉儲與運配服務資源，來為淘系貓系商家提供一站式數字化整體物流服務，幫助商家管控復雜的物流業務。

所以，我們認為具有一定營收規模的企業，特別是涉及線上線下多渠道、多業態經營的企業，更需要站在企業整體視角下的“類菜鳥”服務，來幫助企業自身管理的所有物流業務，以數字化解決方案來破解物流供應鏈管理的諸多痛點。

但是，企業物流數字化管理絕非簡單的單個WMS、TMS等系統就可以解決，而是必須具備綜合性的物流整合及數字化能力。縱觀整個物流市場，能夠幫助企業整體管理物流業務的數字化服務模式和服務商均鳳毛麟角。我們經過研究認為：目前而言，物流中臺是破解企業物流管理難題的最佳企業數字化解決方案與最佳承載體，能夠幫助企業物流“看得清、管得好、花得值”，增強企業市場競爭力。

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企業物流數字化的時代機遇及現存挑戰

1、數字化已成為企業新時代的關鍵詞

馬上我們就要送走充滿危機和挑戰的2020年，在2020年的新年伊始，突如其來的新冠病毒疫情對世界經濟造成了巨大的沖擊。而數字經濟的技術創新屬性，在這種特殊危機的情況下得到了突出運用，成為了中國經濟長期增長的重要動力。

我們看到，數字經濟已經滲透到經濟活動的方方面面，不同產業都在大力推行數字化；“產業數字化”的占比份額逐步提升，截止2019年占比已經達到80%，印證了數字化在經濟生活中的地位正日益顯著。

從微觀角度，企業運用數字化工具的成本正在逐步降低，我們看到SaaS化的輕應用模式在中國的普及率已從2017年的54.7%上升至2019年的66.1%，企業數字化轉型速度加快。

2、企業物流數字化面臨的嚴峻挑戰

從目前市場環境來看，企業物流的數字化進程仍然面臨著巨大挑戰：一方面是大部分傳統物流企業缺乏數字化系統研發能力或意愿，無法支持企業物流客戶的數字化轉型需求；另一方面由于不同類型的企業物流客戶，在不同的物流場景有著千差萬別的數字化需求，導致企業在現有市場中難以尋找到能夠提供全局一站式的數字化物流解決方案服務商。

從以上數據可以看到，在倉儲、運輸、配送，以及倉配銜接、供應鏈網絡等企業物流數字化場景落地中，不同類型客戶都不同程度地存在信息流、商流、物流的錯位錯配的“黑箱”現象。例如：

（1）點：功能模塊相對封閉，單點作業提升緩慢。單體集中式的系統模式，由于系統功能不斷累加，容易形成“牽一發而動全身”的局面，使得物流數字化建設周期越來越長，影響物流的持續改進，難以滿足業務需要；

（2）線：全流程數據割裂，無法靈活高效響應需求變化。企業運用的各獨立物流系統之間，各倉儲服務商與承運商系統之間無法互通，形成數據孤島，對接標準不統一，數據口徑差異大，無法并發進行大規模數據的獲取、運算和匹配，難以支持企業物流運營決策；這種割裂的系統組合，直接導致了倉儲、運輸、訂單之間的信息不通，并存在重復投入的 “煙囪式”成本結構，拖累物流效能的進一步提升；

（3）面：局限于操作流程管控，全局資源無法協同。傳統物流服務數字化管理，基本都是以操作流程牽引驅動，重在流程節點管控，使得企業無法實現物流整體面的優化，并且難以幫助企業獲得物流服務本身外的供應鏈等精益改善價值。

3、企業物流數字化發展迎來發展機遇

未來五年內，伴隨新基建等數字經濟方面的國家政策不斷發布落地，企業物流有望受惠于政策鼓勵的新型基礎設施持續投入，加速進入數字化快車道，并能夠持續降低數字化建設和運營的成本。

綜上所述，面對前文提到的“點、線、面”等企業物流場景的實際需求痛點，企業需要一種嶄新的物流數字化模式，來幫助實現通過鏈接、聚合物流全場景、全要素，并對物流涉及的資源、工具、流程、基礎設施及管理支持體系等進行整合、沉淀，從而運用快速、靈活、共享、開放的方式，為企業物流提升提供可快速調用、升級迭代的支撐。

而“物流中臺”恰能一站式地滿足企業的不同物流場景的數字化需求，成為新時代背景下企業物流數字化的最佳承載體及整體解決方案，真正實現物流深度的降本增效、減損提質，增強企業在殘酷商業競爭中的戰斗力。

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物流中臺是企業物流數字化的最佳承載體與解決方案

從大量物流數字化的實踐看，組件化SaaS化的功能模塊雖然能夠解決企業物流數字化建設周期越來越長的問題，短期內快速滿足業務需求；云端的數據中心和API技術雖然能夠打通物流各系統間的數據孤島，拉通數據口徑差異，并發進行大規模數據的獲取、運算和匹配；供應鏈協同軟件雖然可以協助企業獲得物流服務本身外的供應鏈數字化服務體驗，但它們都無法同時滿足上文提及的企業物流現實問題和核心痛點。

因此，物流市場中需要一個能夠提供“云端、組件化、多主體、數據貫通”的“中間層”服務者，滿足不同類型、不同體量企業的共同需求，而“物流中臺”則兼具了以上特征。

1、中臺是企業數字化的趨勢所在

中臺是一個相對的概念，除了在整個企業內部能談中臺，在各垂直業務和智能模塊都可以做自己的“中臺”，用于服務自身商業模式下的多變業務。自BATJ開啟提及并推進中臺戰略之后，中臺的商業價值越發突顯，并得到各家公司認可與應用，大家紛紛開始搭建屬于自己的中臺。

而經過一段時間的實踐探索，數字化中臺開始愈加趨于理性和穩定成熟。中臺由一種復制且可持續迭代的技術能力，越來越向業務方向深度融合，面向垂直行業或垂直業務領域的中臺也逐漸被市場認可。

2、物流中臺是企業物流數字化的最優方案

結合新時代下物流行業的大背景以及客戶面對的具體需求，參考羅蘭貝格的觀點，我們認為物流中臺能夠鏈接和聚合物流全要素，對倉儲、運輸、配送等物流全場景涉及的資源、工具、流程、基礎設施及管理支持體系等進行統一的整合、沉淀，以更為快速、靈活、共享、開放的方式，為物流業務提供可快速調用、升級迭代的支撐。

由于物流中臺存在如下核心內涵價值，我們認為物流中臺是解決目前企業物流數字化中模塊封閉、數據割裂、缺乏協同等問題的最優路徑，將會是未來企業物流數字化實踐的最佳承載體及最優方案。

（1）資源整合：作為企業物流全要素的整合者，物流中臺可聚合跨項目、跨區域、跨承運商及倉儲服務商的資源；

（2）工具沉淀：作為分析及應用工具的沉淀者，物流中臺可建立適應多場景需求的數字化物流管理工具庫，將企業客戶需求的物流業務各環節中可標準化、模塊化的分析工具及應用方法進行固化，例如：大數據分析、運營監測預警分析工具，能夠為企業不同的物流業務需求提供專業化支撐，提升效率。

（3）標準定義：作為物流運營標準的定義者，物流中臺可為不同產業的不同企業的物流業務需求或環節的過程管理和結果管控，輸出建立相對統一的標準體系，保證企業客戶物流與供應鏈的穩定運作，進而為企業提供可復制的可靠產品與服務體驗。

（4）優化研究：作為物流組織前沿技術與理論的規劃與應用者，物流中臺為企業客戶的前瞻性物流與供應鏈體系提供規劃與趨勢洞察、以及數字化應用突破研究等，助力于企業中長期發展，甚至可以成為引領和變革產業的驅動力。

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物流中臺對于企業物流管理的顯著價值

新時代、新內涵下，物流中臺是覆蓋不同類型企業的全場景物流新玩法，為企業客戶提供的價值主要體現在如下四個方面：

（1）物流數據標準化：物流中臺可滿足企業客戶數字化物流運營對標準有效數據的抓取，從而為實現上下游各類物流資源要素的統一調度打下基礎，優化舊有規則和“煙囪林立”現狀。

（2）功能模塊組件化：物流中臺能將物流全環節的功能拆解到最細分的模塊顆粒度，并將物流與供應鏈中的各類組件進行靈活組合，圍繞“核心業務需求”進行組合鏈接，實現前端產品的快速敏捷開發與迭代。

（3）物流業務云端化：中臺方式的云端開放，可以節省企業物流的數字化管理成本，擺脫原有初級粗放的管理方式，為物流效率持續提升提供更為靈活、快速的支撐。

（4）數據驅動常態化：物流中臺是以數據驅動為核心價值體現，使得企業獲得物流服務本身外的供應鏈等精益改善，如利用供應鏈的數據實現生產計劃、庫存管理、供應商補貨等智能預測與提前物流資源調度。

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物流中臺的市場前景

物流中臺的市場范圍覆蓋了物流供應鏈所有未進行物流數字化建設，以及需要進行中臺改造的企業。2019年我國社會物流總費用已達到14.6萬億元，物流中臺的市場空間在如此大體量的物流市場中想象空間巨大，且前景廣闊。

未來，隨著中臺的理念逐步深入企業，物流中臺與物流與供應鏈業務的高效聯動，將改變企業物流未來數字化服務的選擇。目前，物流中臺的滲透率較低，增量空間巨大，需求將在物流數字化轉型驅動下井噴，物流中臺市場規模將迎來爆發期。