目前，我国的公路物流货运量占到了整体货运量的80%，干线物流在整个公路物流中占比最大，但是行业整体运作效率不高，我国货车日均有效行驶里程300km/天，美国则可以达到1000km/天。国内2000多万货车，空驶率40%。造成资源错配、效率低下的原因主要在于信息的不对称性，车货匹配平台利用信息技术将线下信息进行整合，发布信息并进行精准匹配，可以优化供应链下游的货物与司机的资源分配，降低空驶率，进而节约运输成本。
市场竞争激烈，融资能力差距逐渐拉开
车货匹配市场从2016年初开始到今年9月之间，融资数量超过20次，但大部分集中在A轮及以前阶段，且融资金额较小。目前，少数企业在融资能力上开始逐渐拉开差距，平台的技术研发能力、运力基础、体验、诚信保障、以及可延展的业务及盈利空间，均是资本关注的重点。
应用｜运输｜新能源车
电耗代替油耗，年运营成本平均下降超过300%
2017年最新出台的新能源车补贴政策，对新能源客车以动力电池为补贴核心，以电池的生产成本和技术进步水平为核算依据，并进一步完善新能源货车和专用车的补贴标准，按提供驱动动力的电池电量的分档累退方式核定。同时设定中央和地方补贴上限，其中地方（地方各级财政补贴总合）不得超过中央财政单车补贴额的50%。除燃料电池汽车外，各类车型2019-2020年中央及地方补贴标准和上限，在现行标准基础上回落20%。但对比传统燃油车，新能源纯电动车的运营和维护成本仍大幅降低，加上清洁，无污染，将在物流运输中大规模普及。
动力电池是核心零部件，其性能直接影响整车品质
伴随着新能源汽车的高速发展，动力电池投资热度只增不减。作为技术核心的电池，目前成本占到了整车成本的1/3至1/2，意味着整车厂可能需要把一辆车一半的收入分给电池厂。目前我国电池企业在技术和生产方面有了明显提升，但和松下、三星、LG相比还是有一定差距。电池的重要性，除了体现在车辆续航能力等方面，整车的管理系统等其他成本也会下降。
应用｜运输｜无人驾驶
无人驾驶商业化进程加快，降低物流行业运输成本
随着物联网、大数据、云计算等技术纷纷向汽车业渗透，汽车制造业迈向了智能化的时代，无人驾驶的实现备受期待。无人驾驶不仅可以为驾驶出行提供更多的安全保障，在商用的货物配送领域发挥空间更大。根据驾驶系统的自动化程度，无人驾驶从无自动驾驶阶段到完全自动驾驶共6个阶段。现阶段的发展应用还处于辅助驾驶向完全自动驾驶的过渡阶段，距离无人驾驶的大规模商用还有相当长的一段时间。
互联网巨头 PK 老牌车企，技术研发和生态发展全面竞争
目前无人驾驶领域入局者主要有两方：一是谷歌、百度等互联网巨头以及英尔特等软硬件提供商，从自动驾驶算法切入，实现跨越式发展；二是奔驰、福田、一汽等传统老牌车企，以整车控制集成为切入点，借助高级辅助驾驶（ADAS）经验继续深入；双方的竞争从技术层面延伸至上下游的生态体系构建。目前共享出行理念的诞生和需求增加，分时租赁、网约车等形式也成为布局的重点。无人驾驶技术加上用户场景的建立，将会颠覆整个交通运输行业。
应用｜仓储｜无人仓整体
无人仓亮相，从入库到装车打造现代化智能仓储
仓储行业正在变得更加自动化和智能化，自动化可以刚性提高效率，智能化可以满足差异化、个性化需求，增强供应链柔性。商品的入库、储存、拣选、分拣、出库等一系列流程，在无人仓中都可以用相应的自动化设备或者机器人替代。常见的有AGV机器人，根据不同用途又分为搬运、拣选和分拣等不同类型，以及专业从事码垛工作的码垛机器人。另外，RFID标签、立体仓库的应用等均显著减少成本费用，提高了作业效率。
AGV的关键在于调度，码垛机器人的控制系统有待提高
从单个AGV机器人来看，核心技术主要在定位、导航、避障等操作方面。但实际在无人仓中运作时，通常一个大型仓库需要配备几十甚至上百个机器人，如何通盘的调配和统筹安排，把集体效用发挥到最好才是考验技术实力的核心指标。针对码垛机器人，国内外的差距主要体现在控制系统上，国外一般采用的伺服控制，精度和响应速度远好于国内的变频器。
应用｜仓储｜ＡＧＶ｜拣选
货到人的智能拣选，均效提高3-5倍，节约人力70%
仓储物流的拣选一般有人到货和货到人两种方式。人到货方式中，当前应用最广的是PDA人工拣选，语音拣选、AR眼镜拣选等新兴技术尚未在国内普及。货到人方式中，主要有穿梭车和拣选机器人两种解决办法，都是根据拣货员指令，将所需的商品送到作业人员面前，节约行走和寻找时间。但前者设备投资大，柔性小。后者更加灵活，可根据实际需求，自主规划，相对于人工拣选，机器人操作均效提高3-5倍，节约人力70%。
应用｜仓储｜ＡＧＶ｜分拣
提高分拣效率30%，节约人力70%
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