理由
中国传统物流行业目前面临劳动力密集且从事简单重复劳动、成本高企、管理落后、效率有待提升等行业痛点：根据物流与采购联合会，2016 年我国物流从业人员数为5,012 万人，占全国就业人员6.5%，每年新增物流就业岗位130 多万，而“人口红利”正逐渐消失，并且年轻一代人不愿意从事简单重复、强度高而附加值低的劳动，未来可能面临劳动力“有效”供给不足的问题。由于物流行业公司小而分散，数字化、信息化程度低，管理落后，导致成本高企，效率有待提升。
人工智能有望帮助解决上述痛点，降本增效：以快递为例，物流服务的业务流程可以简化为运输、仓储（中转）和配送三个部分，加上管理、客户服务等配套的服务。人工智能在其中的应用方向主要包括：1）对简单重复劳动的替代（降本）、对人工的辅助和赋能（降本同时增效），如运输环节的无人卡车、无人机，仓储（中转）环节的无人仓、自动化分拣，配送环节的智能快递柜以及管理支持环节的智能客服等；通过人工智能与相应的设备、业务流程的结合，可以显著降低成本，如顺丰通过引入智能语音客服，2017 年客服人员数量同比减少了27%，同时也实现了整体效率的提升，中通快递通过引入自动化分拣设备（二季度末已经达到64套），二季度分拣中心的平均人数仅同比增长16.7%，远低于业务量增长41.7%，人均效能大幅提升。2）对业务流程和管理的优化等（智慧地图、智能路由规划，车货匹配提升装载率），实现效率的提升，如使用菜鸟的智能分单系统，效率可从传统分单系统的3~5 秒/件提升到1~2 秒/件，准确率从95%左右提升至98%以上。
参与AI+物流的应用浪潮主要有四类公司：依托于电商的平台型公司如菜鸟网络、京东物流；传统的快递物流公司如顺丰和通达系快递公司；提供相关技术和设备的企业，例如基于计算机视觉技术的工业相机和智能机器人设备制造商海康威视、大华股份等；初创型公司。
盈利预测与估值
维持标的公司盈利预测、目标价和评级不变。
风险
宏观经济下行，人工智能应用落地速度低于预期。
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