2021-2025年中国餐饮连锁行业竞争分析及发展前景预测报告
快递市场占有率 2021快递行业的发展前景趋势分析研究报告
随着快递业务量的逐年增长，要求快递邮件的分拣效率越来越高，在行业内部广泛使用的交叉带自动分拣机具有高效的处理能力，但投资高、刚性强，使得各快递企业对投入有一定的顾虑。当前，分拣机器人系统的广泛应用更引起了个快递企业的关注，并迅速成为智能化、自动化发展的新趋势。
怎么寄快递?将要寄出的物品带到想要寄的快递公司。如邮政、顺丰、中通、圆通等，或者打电话上门取件。都需出示身份证。到达快递站点工作人员会检查要邮寄的物品是否违规。检查合格后会要求填写一个订单。称重计算所寄件价格，邮费可到付或寄付。寄出快递保留快递单附件，可根据快递单号实时确定快递到达时间。那么，快递市场份额有多大?
目前，我国人均每年快递量达到30件，这个数字还在增长，随着快递业的飞速发展，偏远地方，偏僻地方的快递业也将发展起来，一些收不到快递或者难寄收快递的地方快递也将会兴盛起来，在需求方面还有很大的空间，而在供给方面，还需要进一步的发展，就目前来看，快递还是处于供不应求的阶段。
我国快递行业业务量的增速一直高于快递行业收入的增速，2015年业务量的增速高于收入增速13个百分点，但近两年增速差距逐渐缩小。
图表：2013-2017年我国快递业务量及收入增速对比
资料来源：中研普华产业研究院
物流企业的竞争状况
随着我国加入世界经济体系，政府对于国际物流公司进入我国的管制全面开放，国际物流公司纷纷进入中国市场。这些公司凭借其雄厚的资金实力和丰富的行业经验，在争夺跨国公司的跨境物流业务方面具有一定的优势。相比之下，国内物流企业经营管理方式相对落后，缺乏核心竞争力，我国物流行业国际竞争力较低。
物流行业目前参与者较多，行业集中度较低，市场化程度较高，竞争较大。按目前我国物流行业的竞争特点，目前行业中主要有三种类型的参与竞争者：第一类是大型国有物流企业;第二类是国外大型物流企业;第三类是民营物流企业。
图表：我国物流行业三类企业竞争优劣势对比
资料来源：公开资料整理
这几年，在“互联网+”和人工智能的浪潮中，不断升级的新技术深深地影响着一个与人们生活密切相关的传统产业──快递。尤其是从2017年开始，诸如智能分拣机器人、配送机器人、无人送货机等一批高技术含金量的快递“黑科技”蓬勃涌现，频频刷新人们的认知。无疑，种种“新生”力量的加持让物流尽显神速，也给收货人带来了效率与乐趣“比翼齐飞”的全新服务体验，着实“圈粉”无数。
据测算，以往传统人工操作，每天最多分拣5万个快件，而400个“小黄人”每天工作10小时至少可分拣20万个快件，并且能减少70%的人力，分拣准确率达100%;此外还避免了人工分拣差错率高带来的二次处理成本和车线资源的浪费，更降低了快件破损率。
近年来，世界主要国家工业机器人密度均有所提升。2019年，中国大陆工业机器人销量达到了14.05万台，其占全球销量的37.67%，成为全球工业机器人供应的第一大国。日本、美国、韩国和德国工业机器人销量分别为4.99万台、3.33万台、2.79万台和2.05万台，分别占全球销量的13.38%、8.93%、7.48%和5.50%。
新冠疫情的全球大流行，给全球制造业都造成了沉重打击，但也带来了新的机遇。快速变化的庞大市场需求，让供应链的竞争走向白热化。作为国民经济的支柱产业之一，制造行业面临着全球自动化浪潮的挑战。相比于传统大型笼式工业自动化机器，新一代的协作型机器人正在颠覆产业，创造新机。
分析显示，到2027年全球协作机器人的市场规模将达到56亿美元，占整个机器人市场的30.2%。未来几年，协作机器人市场的增长速度和增长空间都是相当可观的。
基于快递物流客户高效、准确的分拣需求，分拣机器人系统应运而生。通过分拣机器人系统与工业相机的快速读码及智能分拣系统相结合，可实现包裹称重/读码后的快速分拣及信息记录交互等工作。分拣机器人系统可大量减少分拣过程中的人工需求，提高分拣效率及自动化程度，并大幅度提高分拣准确率。随着大数据算法的日趋完善化、快递邮件信息逐步标准化、智能控制系统集成化，分拣机器人系统已成为物流业由劳动密集型产业向批量智能化转型高度契合的产物。
近日，据天眼查App显示，1月19日，顺丰科技有限公司公开一项名为“一种暴力分拣识别方法、装置、设备及存储介质”的专利，申请日期为2019年7月。根据本申请实施例提供的技术方案，该方法可以提高暴力分拣识别的准确率。方法包括：从采集的待识别的视频中提取具有设定时间间隔的相邻的两帧图像，从两帧图像中提取光流图;将光流图的特征数据和前一帧图像的特征数据进行融合;基于融合的特征数据，识别暴力分拣人员。
据悉，现有暴力分拣识别的方法如下：接收到待识别视频后，获取视频帧，首先在视频帧中识别出产生暴力分拣的肢体的区域，比如，抛扔快递的胳膊或腿;然后基于在该视频帧中标注出的肢体的区域上，进一步识别出暴力分拣人员。
但是如果在视频帧中识别出产生暴力分拣的肢体的区域发生错误时，直接导致暴力分拣识别结果错误，因此现有技术暴力分拣识别准确率较低。
中研普华利用多种独创的信息处理技术，对快递行业市场海量的数据进行采集、整理、加工、分析、传递，为客户提供一揽子信息解决方案和咨询服务，最大限度地降低客户投资风险与经营成本，把握投资机遇，提高企业竞争力。未来快递行业将如何发展?想要了解更多关于快递行业具体详情分析，可以点击查看中研普华研究报告《2020-2025年快递行业市场深度分析及发展策略研究报告》。
