2015年车货匹配行业研究报告
【精品完整版】2015年中国汽车行业调查分析报告
2015年中国汽车行业调查分析报告【2015年11月】一、行业景气度下滑，15 年销量增速或与14 年持平1、汽车行业景气度下滑2015 年年初至今，汽车行业景气度呈现下滑趋势。
在终端需求疲软的情况下，2015 年1-4 月销量同比增速放缓至2.77%。
乘用车价格自2014 年底以来连续多月逐月走低，主营业务收入增速降至4.55%，利润总额同比则出现负增长，结束此前“利润增速大于收入增速，收入增速大于销量增速”的良好势头。
2、微增长成为阶段性常态，15 年增速或接近零（1）汽车行业进入新一轮降价潮，微增长成为阶段性新常态4 月5 日，上海大众宣布降低旗下多款车型售价，打响2015 年汽车行业价格战第一枪。
随后，长安福特、北京现代、一汽大众、上汽乘用车、上海通用、长城汽车等主流车企纷纷加入，掀起一波降价潮。
5 月12 日，上海通用宣布下调别克、雪佛兰、凯迪拉克三大品牌旗下11 个主力产品系列共计40 款车型的全国市场零售指导价，降幅在10,000 元到53,900万元不等。
不论是在车型数量，还是降幅上都将此次价格战推向一个高潮。
随着主流车企降价，还将有更多的车企加入此轮价格大战，降价潮还将持续。
此轮降价是对当前经济下行、汽车销量锐减的直接反应，而实质是缓解目前车企不断地产能扩张与市场需求疲软之间的供求矛盾（产能过剩），是对我国汽车市场进入阶段性微增长的集中体现。
在经济下行/环境、能源、交通压力加剧/产能过剩（供过于求）等背景下，汽车市场放缓，且影响已经传递到生产企业端。
降价或进一步导致汽车销量下滑，微增长成为阶段性新常态。
降价是把双刃剑，国内消费者普遍买涨不买跌。
回顾2004 年的降价潮：为应对当时的市场低迷，上海大众和一汽大众联手降价引发整个汽车市场进入降价狂潮，但市场销量依然没有提上去，反倒进一步促使部分消费者持币待购，市场增速进入阶段性低点，直到2006 年才得以恢复。
目前的中国汽车市场相对2004 年面临的压力更大，处在由成长期向成熟期转变阶段，市场下滑的趋势将比2004 年更加明显和持久，微增长将成为阶段性常态。
2015年汽车行业分析报告
2015年汽车行业分析报告2015年4月目录一、乘用车行业保持平稳，喜忧参半 (5)1、乘用车行业挤压效应逐渐显现 (5)2、产能压力日趋明显，倒逼降价 (7)二、商用车持续不景气，新能源客车是亮点 (9)1、货车行业亟需等待投资刺激 (9)2、新能源客车产业链具备投资价值 (10)三、行业巨变，车联网行业下的大机会 (11)1、车联网：快速兴起的朝阳产业 (12)2、车联网在我国仍处于起步阶段 (13)3、车联网在各细分领域的应用 (16)（1）面向消费者的硬件销售 (16)（2）保险行业 (17)（3）互联网增值渠道 (18)（4）汽车后市场 (18)4、车联网行业存在的问题 (19)（1）行业壁垒难以打破 (19)（2）技术标准不统一 (19)（3）网络及数据处理问题 (20)（4）缺乏成熟的商业模式 (21)四、汽车后市场探析 (22)1、政策推动的行业机会 (24)2、原厂配件自由流通带来的革命性机会 (25)3、企业能做的事 (28)（1）零配件企业的机会 (28)（2）零配件企业可行的模式 (30)（3）售后维修企业的机会 (32)（4）售后维修企业可行的模式 (33)①云端互联网对改变线下落地端的改变 (35)②技术工人的流动 (35)③快修连锁获得了发展驱动力 (35)4、尚需解决的问题 (36)（1）人力资源紧缺 (36)（2）零配件企业（供应链）的准备工作 (37)（3）物流链的准备工作 (38)五、重点企业简况 (38)1、上汽集团：加快新兴领域扩张速度 (39)2、均胜电子：进军工业4.0，紧握车联网入口 (40)3、国机汽车：14年库存压力疏解，15年业绩预期向上 (41)4、比亚迪：新能源汽车、手机部件业务迎来快速增长 (42)5、松芝股份：持续扩大纯电动客车空调竞争优势 (43)6、远东传动：海外业务突破，业绩拐点已现 (44)乘用车行业关键词：平稳、回归、分化。
2015年汽车物流行业分析报告
2015年汽车物流行业分析报告2015年12月目录一、汽车物流行业发展现状 (6)1、汽车物流行业概况 (6)（1）商品车物流 (7)（2）整车进出口物流 (8)（3）二手车物流 (10)（4）零部件采购物流 (11)（5）生产物流 (12)（6）售后备品物流 (13)（7）零部件进出口物流 (14)2、汽车物流行业发展历程 (15)（1）第一阶段：汽车制造企业自营物流 (16)（2）第二阶段：汽车制造企业的子公司运营物流 (17)（3）第三阶段：物流业务社会化外包及第三方物流兴起 (17)（4）第四阶段：具有整合能力的综合物流管理服务企业出现 (18)3、汽车物流行业现状特点 (19)（1）汽车物流企业以商品车物流为主，业务覆盖汽车全产业链 (19)（2）运输方式较为单一，以公路运输为主 (20)（3）信息化技术应用发展迅速，但总体水平落后，提升空间较大 (20)二、汽车物流行业未来展望 (21)1、汽车物流行业未来发展趋势 (21)（1）行业集中度继续提高 (21)（2）行业信息化管理水平继续提升 (22)（3）服务将进一步专业化，并向高附加值方向发展 (22)（4）大范围物流资源整合、多式联运将成为趋势 (23)2、行业市场容量现状及前景 (24)三、行业主管部门与主要监管法律法规 (26)1、行业主管部门及监管体系 (26)（1）主管部门 (26)（2）行业协会 (26)2、主要产业政策及影响 (27)3、主要行业标准 (29)四、行业竞争状况 (30)1、汽车生产厂商下属的物流企业 (31)2、独立于汽车制造商，但具有综合服务能力，与大量汽车制造商合作并建立起全国性业务网络的第三方物流企业 (32)3、专门从事汽车物流某一环节专业服务的中小运输企业 (32)五、行业进入壁垒 (33)1、客户资源壁垒 (33)2、规模壁垒 (34)3、信息技术壁垒 (34)4、人力资源壁垒 (35)六、影响行业发展的因素 (36)1、有利因素 (36)（1）汽车消费市场不断向纵深发展，直接带动汽车物流业的发展 (36)（2）国家政策支持 (36)（3）交通基础设施不断完善 (37)（4）信息技术进步迅速 (38)2、不利因素 (38)（1）能源、劳动力、租金价格不断上升压缩行业利润空间 (38)（2）专业人才匮乏 (39)七、行业技术特点 (39)八、行业经营模式 (40)九、行业区域性、周期性及季节性 (41)1、区域性 (41)2、周期性及季节性 (41)十、行业上下游之间的关联性 (43)1、与上游的关联性 (43)（1）交通运输业 (43)（2）工业地产行业及建筑行业 (43)2、与下游的关联关系 (44)十一、行业竞争环境 (44)1、行业竞争情况 (44)（1）行业集中程度不断提高 (44)（2）汽车物流新领域竞争加剧 (45)2、行业主要企业 (45)（1）安吉汽车物流有限公司 (45)（2）同方环球（天津）物流有限公司 (45)（3）一汽物流有限公司 (46)（4）重庆长安民生物流股份有限公司 (46)（5）北京长久物流股份有限公司 (46)物流行业原本只是制造业的一个环节，但日益复杂的资源整合需求使得现代物流行业逐步走向专业化并独立发展。
2015汽车行业分析报告汇总
2015汽车行业分析报告第1篇：汽车物流行业调研分析报告一、汽车物流定义汽车物流是指汽车供应链上原材料、零部件、整车以及售后配件在各个环节之间的实体流动过程。
广义的汽车物流还包括废旧汽车的回收环节。
汽车物流在汽车产业链中起到桥梁和纽带的作用。
二、汽车物流行业特点：1、技术复杂性保证汽车生产所需零部件按时按量到达指定工位是一项十分复杂的系统工程，汽车的高度集中生产带来成品的远距离运输以及大量的售后配件物流，这些都使汽车物流的技术复杂性高居各行业物流之首。
2、服务专业性汽车生产的技术复杂性决定了为其提供保障的物流服务必须具有高度专业性：供应物流需要专用的运输工具和工位器具，生产物流需要专业的零部件分类方法，销售物流和售后物流也需要服务人员具备相应的汽车保管、维修专业知识。
3、高度的资本、技术和知识密集性汽车物流需要大量专用的运输和装卸设备，需要实现"准时生产"和"零库存"，需要实现整车的"零公里销售"，这些特殊性需求决定了汽车物流是一种高度资本密集、技术密集和知识密集型行业。
三、汽车物流行业的现状及发展据中国汽车工业协会统计，中国2015年汽车产销量分别为1379、1万辆和1364、5万辆，同比增长48、3%和46、15%，标志着中国在2015年一举超过美国，成为全球汽车业产销双双夺冠。
从刚刚出炉的2015年1-4月数据显示，汽车产销611、8万辆和616、6万辆，同比增长63、8%和60、5%，据此预测，中国2015年中国汽车产销量将达到1700万辆，产量分析图如下图所示。
中国汽车物流业的巨大发展潜力1、汽车物流业市场发展空间增长快我国汽车2015年的保有量为4975万辆，2015年达到6300多万辆，到2015年底，最晚2015年就能达到7500万辆的规模。
据保守估计，中国未来汽车保有量将达到4、9亿辆左右，届时超过日本，成为全球第二。
《国双数据2015年度汽车行业报告》完整版
国双数据中心《2015年度汽车行业报告》主要结论：1）在整体车市效率缓降的情况下，SUV逆袭表现最值得关注2）消费者在换购构成中，对于大车的需求愈发强烈3）中国品牌的销量逐渐崛起4）厂商纷纷选择丰富产品线，官降，国产化方式来提升销量5）垂直，搜索是消费者获取汽车信息的重要渠道6）品牌推广是汽车厂商关注和投入的重要方向7）消费者购车决策愈发专业化8）随着互联网发展，消费者购买决策向线上发展9）官网的多服务功能模块可以吸引更多用户的关注国双数据中心《2015年度汽车行业报告》2016年1月6日2015 年前三季度总销量连续下降，9-17 万区间的紧凑型车更受欢迎，SUV 则是13-28 万区间销量相对较高紧凑型车和SUV 相对其他级别车始终占有明显优势2015 年前三季度SUV 继续保持上升势头，并且与紧凑型车的差距正在迅速缩小；消费者再次购车，向“大”的趋势发展对于已购车用户的再次购买行为分析，发现不同级别的销量排名发生了变化；在2015 年前三季度，消费者对于“大”的需求更加强烈；大众一枝独秀，遥遥领先品牌销量TOP10 中，“大众”遥遥领先，而其他品牌销量则差距不大；对比去年同期的销量发现：“宝骏”、“长安轿车”、“哈弗”等中国品牌在2015 年前三季度增量表现突出，占据了增速榜单的前三甲；新访客转化成老访客的比例逐渐平稳较第一季度，二、三季度新访客沉淀率有较大提升；产品线的丰富有助于销量提升进口车国产化、车型的更新换代、新车型的上线都使得总销量显著上升；官方降价的效果明显一些汽车厂商通过官网公布降价的方式取得了较好的效果；其中降幅在5%-10% 的厂商居多，最高达到30% 以上；降价后对销量起到了显著的提升效果；。
面向物流信息平台的车货匹配推荐研究
面向物流信息平台的车货匹配推荐研究面向物流信息平台的车货匹配推荐研究随着数字化时代的到来，物流行业迎来了快速发展的机遇。
物流信息平台作为物流行业数字化转型的重要组成部分，为解决物流信息不对称、运输效率低下等问题提供了切实的解决方案。
然而，在物流信息平台中，车货匹配一直是一个重要的问题。
通过精准的车货匹配，可以实现货物的高效运输，并降低物流运输成本。
因此，针对面向物流信息平台的车货匹配推荐进行研究，具有重要的现实意义和研究价值。
一、物流信息平台的车货匹配问题在物流信息平台中，车货匹配问题主要包括两个方面的内容，即车辆匹配货物和货物匹配车辆。
车辆匹配货物是指根据车辆的特点、装载要求等信息，将适合的货物分配给相应的车辆，以使得运输过程中的车辆资源得到最大化利用。
货物匹配车辆是指根据货物的性质、体积、重量等信息，选择适合的车辆进行运输，以保证货物的安全和运输效率。
针对车货匹配问题，传统的方法主要依靠人工调度，但由于物流需求的复杂性和庞大性，人工调度存在调度效率低、匹配结果不准确等问题。
因此，研究面向物流信息平台的车货匹配推荐算法具有重要的理论和实践意义。
二、面向物流信息平台的车货匹配推荐算法1. 信息获取与挖掘为了进行有效的车货匹配推荐，首先需要获取和挖掘车辆和货物的相关信息。
物流信息平台可以通过数据采集、数据挖掘等技术手段，获取车辆和货物的实时信息。
例如，通过GPS定位系统获取车辆位置信息，通过物联网技术获取货物的温度、湿度等信息。
同时，还可以通过历史数据分析，挖掘车辆和货物之间的潜在关联性。
2. 特征提取与匹配在获取车辆和货物信息后，需要进行特征提取与匹配。
特征提取是将车辆和货物的信息转化为可计算的数值表示，常用的特征包括车辆的载重能力、运输距离、运输时间等，货物的体积、重量、运输需求等。
匹配是将车辆和货物的特征进行比对和匹配，并计算匹配度。
常用的匹配算法包括基于距离的匹配、基于相似度的匹配等。
3. 推荐模型与优化在进行车货匹配推荐时，可以应用推荐模型进行匹配结果的预测和优化。
2015年汽车行业分析报告
2015年汽车行业分析报告2015年5月目录一、整车概述：总体低速增长，内部结构分化 (6)1、1-4月销量表现及全年预测 (6)2、下半年增速有所回升，全年前低后高 (6)二、乘用车：车型看SUV，品牌看自主 (7)1、SUV是确定的结构性机会 (7)2、自主品牌独领风骚 (9)三、卡车市场：静待政策宽松后投资回升的拉动 (11)1、1-4月需求低迷：2015年1-4月份卡车销售99万辆，同比下降22% (11)2、下半年将恢复性增长：卡车下半年有望扭转同比下跌的趋势 (12)四、客车市场：长期趋势暂时停止，新能源客车是焦点 (13)1、客车大型化的趋势将短暂中止 (13)2、从用途看，2015年长途客车将恢复性增长，公交客车需求暂时性的减少 (13)3、从燃油类型看，节能与新能源客车占比将继续提升 (14)五、汽车零部件领域主题机会多 (14)1、2015Q1营收增速放缓 (14)2、O2O模式进一步打开AM配套市场空间 (16)3、车联网+智能驾驶浪潮来袭OEM配套市场 (17)4、行业的技术变革将引发更多的兼并重组 (18)六、新能源汽车发展进入全面提速阶段 (21)1、2015Q1新能源汽车销量增长迅猛 (21)2、政策支持不断加码，助力新能源汽车产业健康发展 (22)（1）乘用车领域补贴退坡幅度加大，不改行业趋势 (23)（2）商用车领域鼓励发展纯电动汽车 (24)（3）插电式混动将成为新能源乘用车市场主流 (24)七、汽车后市场蓬勃发展 (25)1、汽车销售业务增长双轮驱动 (26)2、售后维修养护服务持续为未来盈利增长添亮点 (28)传统汽车销量低增长常态化，但不乏结构性机会。
1-4月份汽车总体仅增长2.8%，乘用车增长7.7%，商用车增长-19.1%，预计2015年全年增长4.8%，呈现前低后高的走势。
从车型来看，乘用车的增长主要来自于SUV 的拉动，1-4月份SUV 同比增长47.7%；从车系来看，自主品牌表现最好，同比大幅增长32%。
2015年汽车行业分析报告
2015年汽车行业分析报告2015年12月目录一、行业2015 年回顾 (4)二、史上最严油耗法规将落地，利好“大节能” (6)三、新能源汽车整车环节将是2016年重要看点 (9)1、核心逻辑：上下游快速发展将推动电动车产销 (9)2、上游公司纵向整合+互联网公司横向跨界 (11)3、整车企业电动化持续推进 (14)四、2016年节能汽车将迎来重大机会点 (16)1、核心逻辑：政策倒逼供给提速 (16)2、混合动力迎来政策和市场转折点 (17)3、汽车轻量化实现整车降重10%目标 (20)4、怠速启停系统将形成500 亿市场 (22)五、重点公司简况 (24)1、多氟多 (24)2、江淮汽车 (24)3、科力远 (25)2016 年开始实施第四阶段燃料消耗量标准，并配套严厉的《管理办法》，我们认为，由新能源汽车和节能汽车构成的“大节能”迎来倒逼式机遇。
上游的电池环节引起的电动车生产端的成本下降，下游的充电基础设施的快速铺开引发的消费端便利提升，将推动电动车产销环节的发展步伐，2016 年将是整车端的机会年。
节能汽车的大量普及对缓解我国能源与环境压力起着至关重要的作用，2020 年市场需求将达到1000 万台，2016 年节能汽车将迎来重大机会点。
史上最严油耗法规将落地，利好“大节能”。
面向2020 年5.0L/100km的第四阶段燃料消耗量标准2016 年开始实施，相关重要配套政策《汽车燃料消耗量管理办法》预计2015 年底正式出台，《管理办法》通过收费管理等方式保证推进效果。
我们认为，2016 年新能源汽车仍将“一片繁荣”，而节能汽车亦迎来倒逼式机遇。
新能源汽车整车环节将是2016 年重要看点。
上游的电池环节快速扩产将促进电动车生产端的成本下降，下游的充电基础设施的快速铺开将提升电动车消费端的便利性和用户体验，上下游关键问题的快速解决将推动电动车产销环节的发展步伐，电动车整车产销端机会已至。
重点关注两大领域：上游公司纵向整合造车+互联网公司横向跨界造车、整车企业持续电动化。
公路货运车货匹配研究综述
公路货运车货匹配研究综述随着国家交通基础设施不断完善和经济发展的快速推进，公路货运业务愈发繁忙，其规模也在逐年扩大。
一方面，货主希望尽可能地节约运输成本，另一方面，货车司机希望尽可能地减少空车行驶里程，提高货车利用率，因此，随着计算机技术的发展和运算能力的提高，公路货运车货匹配逐渐成为研究热点，为货车司机和货主提供了更加优质的服务。
本文将综述相关的公路货运车货匹配研究，包括模型构建和求解算法两个方面。
模型构建：1. 多车型多装载批量车辆路径问题（VRP）一种基于启发式算法的多车型多装载批量车辆路径问题（VRP）模型被提出，包括二阶段启发式算法，其中一阶段是通过走廊方法计算每个客户的套餐，第二阶段通过改进的插值法生成每个客户布线图来解决VRP的子问题。
2. 可分配车辆容量有限的配送问题（DLVRP）为了解决配送问题的有效性和实用性，建立了可分配车辆容量有限的配送问题（DLVRP）模型，其目的是为了使所有货车的总行驶里程最小化。
3. 带有跨大项约束的批量车辆路径问题（VRP with FLC）提出了带有跨大项约束的批量车辆路径问题（VRP with FLC）。
问题通过构建约束满足问题和成本最小化问题的组合的混合整数线性规划模型来解决，该问题的解决有助于有效管理货物流动。
求解算法：1. 遗传算法一种遗传算法用于为货车确定最优路径，以使送货站的总运输成本最小化. 此外，将模型应用于某已建立的公路货运体系中的分配问题，并通过数值实验，验证了所提出的遗传算法的有效性和可行性。
2. 蚂蚁算法蚁群算法在优化配送问题中也有广泛应用。
基于蚁群算法的改进模型，对蚁群算法进行了扩展和改进，以解决DLVRP。
通过评估结果，表明所提出的算法可以优化时间，节省关键货车和配送成本，改善了配送质量。
3. 禁忌搜索算法禁忌搜索算法被用于求解VRP with FLC问题，提供了具有竞争力的解决方案。
该算法使用适应度函数来评估所生成的解决方案的质量，并对每个状态进行禁忌搜索。
中国汽车物流市场评估及投资前景研究报告(2015版)
中国的整车物流提供商大多和其所服务的整车企业存在某种血缘联系，部分造成自身能力建设和提高的动力不足，表现出的特征在于目前物流服务商普遍服务水平较低，同时限制了其服务内容横向和纵向的发展。
目前整车物流服务商的服务内容以运输、仓储为主，个性化的增值服务、供应链整合服务较少，其所承担的外包业务大多在操作层面，战略规划层面较少。
面对近年来市场规模的超速扩张，物流服务商忙于保证运量，疏于质的提高。
第一章汽车物流行业基本情况1.1汽车物流的相关概念1.1.1汽车物流的概念1.1.2汽车物流行业的特征1.1.3我国汽车产业物流配送的主要模式1.1.4中国现行汽车物流的主体模式1.2汽车物流的环节分析1.2.1供应链采购下的零部件供应物流1.2.2实现精益生产的生产物流1.2.3实施柔性化管理的销售物流1.2.4实现绿色物流目标的回收物流第二章2013-2014年中国汽车物流行业发展环境分析2.1经济环境及其影响2.1.1国际经济形势2.1.2国内经济环境2.2产业政策对行业的影响2.2.1行业相关政策汇总2.2.2行业重点政策和重大事件分析2.2.3政策未来发展趋势2.3行业技术环境分析2.3.1国内技术水平2.3.2最新技术动态2.3.3技术发展方向第三章2013-2014年中国汽车物流行业产业链分析3.1产业链介绍3.1.1汽车物流行业产业链简介3.1.2汽车物流行业产业链特征分析3.2上游产业现状分析及其对汽车物流行业的影响3.3下游产业分析及其对汽车物流行业的影响第四章2013-2014年中国汽车物流行业发展现状分析4.1国际汽车物流行业发展分析4.1.1国外汽车行业物流管理提升路径分析4.1.2RFID技术在国际汽车物流供应链中的应用分析4.1.3德国汽车物流行业发展状况分析4.2中国汽车物流行业发展综述4.2.1中国汽车物流行业的发展特点4.2.2汽车物流日益受汽车企业重视4.2.3中国汽车物流行业持续稳定发展4.3中国汽车物流行业特征分析4.3.1汽车物流行业的基本状况及发展特点4.3.2汽车物流行业发展外延继续拓宽4.3.3汽车物流行业标准制定进展4.3.4信息化仍是汽车物流行业的发展热点4.4汽车滚装物流发展分析4.4.1汽车滚装物流的内涵4.4.2汽车滚装物流的特征4.4.3国内汽车滚装物流资源分析4.4.4我国汽车滚装企业物流发展的重要内容4.5汽车逆向物流分析4.5.1汽车逆向物流的概念及来源4.5.2发展汽车逆向物流的重要性4.5.3中国汽车逆向物流仍存不足4.5.4提高汽车逆向物流服务水平的建议4.6汽车物流行业成本分析4.6.1物流成本的概念4.6.2中国汽车物流行业成本较高4.6.3资源整合有利于降低汽车物流成本4.6.4降低我国汽车物流企业成本的建议4.7重点汽车制造企业物流运作管理分析4.7.1一汽大众的第三方物流备件供应售后模式4.7.2长安汽车零部件物流的管理运作模式4.7.3BMW公司汽车物流运作管理的优化4.7.4上汽集团物流业务外包运行分析4.8汽车物流行业的发展思考4.8.1国内外存在的差距4.8.2国内存在的主要问题4.8.3面临的挑战4.8.4行业发展策略4.8.5建立标准化体系的思路第五章2013-2014年中国第三方汽车物流发展分析5.1第三方汽车物流发展综述5.1.1第三方物流在汽车工业中的应用分析5.1.2第三方物流与汽车企业合作的影响分析5.1.3中国汽车第三方物流迈入高速发展时代5.1.4中国汽车制造企业应用第三方物流的主要模式5.2中国第三方汽车物流行业发展的问题及对策5.2.1存在的主要问题5.2.2面临的挑战5.2.3应用存在的障碍5.2.4行业改革策略5.2.5企业发展策略5.3第三方将成为中国汽车物流未来发展趋势第六章2013-2014年中国汽车物流行业细分领域发展分析6.1整车物流6.1.1中国整车物流业的发展特点6.1.2汽车整车物流行业发展动态盘点6.1.3中国整车物流行业的发展模式6.1.4国内外整车物流运作比较6.1.5港口整车物流发展分析6.1.6整车物流行业竞争方式发生转变6.1.7整车物流行业已进入资本整合时代6.1.8中国整车物流行业发展的问题及对策6.1.9中国整车物流业未来发展趋势分析6.2汽车零部件物流6.2.1中国汽车零部件物流的发展综述6.2.22011-2014年汽车零部件物流行业发展现状6.2.3我国汽车零部件供应物流发展分析6.2.4汽车零部件产业发展第三方物流势在必行6.2.5中国汽车零部件物流与整车物流的比较分析6.2.6中国汽车零部件物流发展的问题及对策6.2.7中国汽车零部件物流的发展趋势探析第七章2013-2014年中国汽车物流企业分析7.1汽车物流企业品牌建设情况分析7.1.1品牌发展现状7.1.2品牌建设的主要内容7.1.3品牌建设实施与维护措施7.2汽车物流企业绩效评估管理分析7.2.1绩效评估的必要性7.2.2绩效评估指标选取方法7.2.3主要绩效评估方法7.3汽车物流企业发展思考7.3.1面临的主要挑战7.3.2整合机遇及对策7.3.3降本增效的措施7.3.4应当构筑的核心能力第八章2013-2014年中国汽车物流行业重点企业分析8.1上海安吉汽车零部件物流有限公司8.1.1公司简介8.1.22013-2014年公司经营状况8.1.3公司发展战略规划8.2重庆长安民生物流有限公司8.2.1公司简介8.2.22013-2014年公司经营状况8.2.3公司发展战略规划8.3吉林省长久实业集团有限公司8.3.1公司简介8.3.2发展历程8.3.3业务系统8.3.4汽车物流业务状况8.4北京福田物流有限公司8.4.1公司简介8.4.2发展策略8.4.3管理模式8.4.4信息化状况第九章2013-2014年中国汽车物流行业投资分析9.1汽车物流行业投资价值分析9.1.1政策扶持力度9.1.2技术成熟度9.1.3社会综合成本9.1.4进入门槛9.1.5潜在市场空间9.2汽车物流行业投融资分析9.2.1行业固定资产投资状况9.2.2行业外资进入状况9.2.3行业并购重组分析9.3汽车物流行业投资机会分析9.4汽车物流行业投资风险分析9.4.1经济环境风险9.4.2政策环境风险9.4.3市场环境风险9.4.4其他风险第十章2015-2020年汽车物流行业发展趋势及前景10.12015-2020年中国汽车物流市场前景预测10.1.1未来中国汽车物流市场将持续蓬勃发展10.1.2十二五我国汽车物流业发展展望10.1.32015-2020年中国汽车物流业预测分析10.1.4未来汽车物流企业或将大规模重组10.2中国汽车物流行业发展趋势分析10.2.1品牌和个性化服务创造竞争优势10.2.2服务的标准化和资源的整合10.2.3汽车整车物流的稳定增长10.2.4汽车零部件物流的兴盛。
2015年汽车调研报告
2015年汽车调研报告2015年汽车调研报告根据2015年的汽车调研报告显示，汽车行业在过去一年取得了一定的增长和发展。
以下是报告的主要内容和数据。
销售增长：根据调研报告，2015年汽车总销售量比2014年增长了10%。
其中，中国是全球最大的汽车市场，销售量占全球市场的30%。
中国市场的成功主要归因于快速的经济发展和大量中产阶级的崛起。
排放标准：2015年，许多国家和地区对汽车排放标准进行了更新和调整。
其中，欧洲在2015年开始实施了Euro 6标准，要求汽车的排放量更加环保。
此外，中国也推出了更为严格的排放标准，以应对日益严峻的环境问题。
电动汽车：电动汽车是2015年的一个重要趋势。
根据调研报告，全球电动汽车销售量比上一年增长了50%。
这主要归因于对环境保护和可持续发展的关注。
此外，电动汽车的价格也逐渐降低，更多的消费者开始考虑购买电动汽车。
自动驾驶技术：自动驾驶技术是2015年最炙手可热的领域之一。
许多汽车制造商和科技公司都在研究和开发自动驾驶技术。
根据调研报告，2020年之前有望实现商用自动驾驶汽车。
这将彻底改变汽车行业和交通方式。
互联网汽车：互联网汽车也逐渐成为一个发展趋势。
越来越多的汽车制造商与科技公司合作，将智能手机和汽车整合在一起。
这使得用户可以通过手机操作汽车的各种功能，如导航、音乐播放等。
根据调研报告，这一趋势将继续发展，并有望成为未来的主导趋势。
结论：总的来说，2015年汽车行业取得了一定的增长和发展。
尤其是在电动汽车、自动驾驶技术和互联网汽车等领域，取得了重要的突破和进展。
然而，环境和能源问题、安全问题等仍然是汽车行业面临的挑战。
随着技术和市场的不断进步，汽车行业有望实现更加可持续和智能化的发展。
公路货运车货匹配研究综述
公路货运车货匹配研究综述公路货运车货匹配研究综述摘要：公路货运车货匹配是指根据货物的特点、运输需求以及运输车辆的特点，通过合理的匹配，提高货运效率和降低运输成本。
本综述梳理了公路货运车货匹配的研究现状，总结了常用的匹配方法和相关的技术手段，同时指出了当前研究的不足之处，并提出了未来的研究方向。
一、引言公路货运车货匹配是货物运输流程中的一个关键环节，对提高货运效率、降低成本具有重要意义。
传统的车货匹配主要依靠人工经验，效率低下且容易产生误差。
随着信息技术的发展，越来越多的研究将智能算法和优化方法应用于车货匹配中，取得了一定的研究成果。
本综述旨在对公路货运车货匹配的研究现状进行回顾，系统总结已有的研究成果，为进一步的研究提供参考和借鉴。
二、公路货运车货匹配的研究现状1. 传统的车货匹配方法传统的车货匹配主要依靠人工经验，通过运输公司的工作人员根据货物特性和运输需求进行匹配。
这种方法存在效率低下、误差大、工作量大等问题。
2. 智能算法在车货匹配中的应用随着智能算法的发展，越来越多的研究开始将其应用于车货匹配中。
典型的智能算法包括遗传算法、模拟退火算法、粒子群算法等。
这些算法通过优化目标函数，自动寻找最优的车货匹配方案，提高了匹配效率和准确性。
3. 基于云计算和物联网的车货匹配技术云计算和物联网的快速发展为车货匹配提供了更多的技术手段。
通过云计算和物联网技术，可以实现运输公司、货主和运输车辆之间的信息共享和实时监控，提高匹配的有效性和准确性。
三、公路货运车货匹配的研究进展1. 匹配策略的研究研究者通过对货物特性和运输需求的分析，提出了一些匹配策略，如基于权重的匹配策略、基于模糊逻辑的匹配策略等。
这些策略主要通过确定权重，综合考虑各个因素的重要性，得出最优的匹配结果。
2. 优化算法的研究优化算法在车货匹配中的应用也取得了一定的研究成果。
研究者通过建立数学模型，将车货匹配问题转化为优化问题，并利用遗传算法、模拟退火算法等智能算法求解最优解。
公路货运车货匹配研究综述
公路货运车货匹配研究综述随着全球经济的发展，公路货运成为了货物运输领域中最重要的一种方式。
然而，公路货运业面临许多挑战，如车辆满载率低、运输效率低、污染和拥堵等问题。
因此，为了提高公路货运的效率和经济性，货物匹配被引入到公路货运业中，这是一种将货物捆绑在一起，共享公路货运空间的方法。
近年来，越来越多的研究者开始研究公路货运车货匹配问题。
以下是关于公路货运车货匹配研究的一些综述：1. 研究方法目前，研究公路货运车货匹配问题的方法主要包括三种：基于规则的方法、基于仿真的方法和基于优化的方法。
基于规则的方法是制定一些规则和算法来匹配货物，如距离匹配、体积匹配和重量匹配等。
基于仿真的方法使用计算机模拟的方法来模拟货物运输过程，以寻找最优的车货匹配方案。
基于优化的方法则采用数学优化模型来解决车货匹配问题，如整数规划、动态规划和启发式算法等。
2. 影响车货匹配的因素影响车货匹配的因素包括货源、运输需求、车辆类型和物流组织等。
货源包括货物类型、质量和数量等。
运输需求包括运输时间、起点和终点等。
车辆类型包括载重量、体积和运输成本等。
物流组织包括货物分配、装卸等。
3. 车货匹配策略车货匹配策略包括固定区域匹配、动态区域匹配和中介匹配等。
固定区域匹配是指在特定区域内寻找匹配方案。
动态区域匹配是指根据货物和车辆的实际情况进行动态匹配。
中介匹配是指由物流公司或第三方平台为货物和车辆进行匹配。
总的来说，公路货运车货匹配已成为公路货运业提高效率和经济性的重要手段。
未来，研究者需要进一步研究车货匹配问题，以找到更优的匹配策略，进一步提高公路货运的效率和经济性。
2015年汽车行业分析报告
2015年汽车行业分析报告2015年6月目录一、行业景气度下滑，15 年销量增速或与14 年持平 (3)1、汽车行业景气度下滑 (3)2、微增长成为阶段性常态，15 年增速或接近零 (3)（1）汽车行业进入新一轮降价潮，微增长成为阶段性新常态 (3)（2）2015年销量或与2014年持平，增速接近零 (5)二、继续触电触网，国企改革“有戏” (8)三、触电：政策持续驱动，15 年翻倍式增长确定 (10)1、新能源汽车政策持续驱动 (10)（1）新能源汽车政策利好持续 (10)（2）2014 年年初至今经历了三波上涨行情 (11)2、2015 年翻倍式增长确定 (11)四、触网：智能化是趋势，后市场成汽车互联网化主战场 (13)1、智能驾驶趋势：无人驾驶尚远，辅助驾驶正当时 (14)2、后市场是汽车互联网化主战场 (17)五、国企改革：“有戏”，或成下半年最强驱动 (19)1、国企改革政策密集出台，顶层设计呼之欲出 (19)2、汽车行业国企占比高，下半年国企改革或成最强驱动 (20)六、重点公司简况 (24)1、长安汽车：自主渐入收获期+长安福特持续贡献高利润+国企改革 (24)2、国机汽车：积极布局后市场及车联网业务+国企改革 (24)3、金龙汽车：加码新能源+后续整合加速+国企改革 (25)4、均胜电子：深耕三大产品战略 (25)5、风神股份：触电掘金后市场+国企改革 (26)七、风险因素 (26)一、行业景气度下滑，15 年销量增速或与14 年持平1、汽车行业景气度下滑2015 年年初至今，汽车行业景气度呈现下滑趋势。
在终端需求疲软的情况下，2015 年1-4 月销量同比增速放缓至2.77%。
乘用车价格自2014 年底以来连续多月逐月走低，主营业务收入增速降至4.55%，利润总额同比则出现负增长，结束此前“利润增速大于收入增速，收入增速大于销量增速”的良好势头。
2、微增长成为阶段性常态，15 年增速或接近零（1）汽车行业进入新一轮降价潮，微增长成为阶段性新常态4 月5 日，上海大众宣布降低旗下多款车型售价，打响2015 年汽车行业价格战第一枪。
公路货运车货匹配研究综述.docx
公路货运车货匹配研究综述Abstract： Along with our country highway freight continuous development. The problems of asymmetric information of vehicle and cargo matching and low efficiency of cargo matching are becoming more and more serious. Aroused widespread concern in government enterprises and academia，Therefore，the problem of matching goods and cargo needs to be solved. This paper is based on three aspects： decision modeling， theoretical methods and information platform. Summarized the main points of domestic and foreign scholars on the matching of vehicle and cargo， Reviewing the optimization problems and model features in the field of research，And put forward the main problems that should be paid attention to in the future.Key words： highway freight;vehicle cargo match;information platform0 引言公路货物运输业一直是国民经济发展中的一个基础性和先导性产业。
2015年汽车行业分析报告 (1)
2015年汽车行业分析报告2015年6月目录一、汽车增幅低、SUV持续高增长.41、轿车规模大幅萎缩、SUV持续高增长 (4)2、受益于积极推SUV新品，自主车企表现佳 (6)3、乘用车企超越行业依然得靠SUV新品 (7)4、未来乘用车企SUV新品投放情况 (9)5、卡车低谷已现、将进入缓慢复苏通道 (10)二、整车利润同比下降、配件业表现相对更稳定 (11)1、2015年整车盈利增幅明显下降 (13)2、零部件利润增幅相对更为稳定 (13)三、零部件行业全面升级 (14)1、节能减排：乘用车节能，商用车减排 (15)（1）乘用车发动机启停系统渗透率快速提升 (15)（2）商用车排放升级带来新需求 (16)2、新能源：电动空调需求旺盛..173、车联网：CID、TSP和HMI是核心环节18（1）车联网是一个多方构建的生态系统 (18)（2）CID、TSP和HMI是核心环节 (20)4、无人驾驶：更看好传感器供应商 (21)5、O2O：汽配电商平台 (23)四、新能源汽车：跟着政策走 (24)1、短期财政补贴仍是新能源汽车推广最大动力 (25)2、中长期新能源汽车产业链成本控制面临挑战 (26)3、看好新能源公交的推广应用..26五、国企改革是2015年下半年最重要的政策风口 (27)1、宏观背景 (28)2、行业背景 (29)3、相关地区和企业的示范效应..304、国企改革的路径选择 (31)5、国企改革投资机会31一、汽车增幅低、SUV持续高增长2015年4月、5月汽车销量连续两个月负增长，2015年1-5月汽车销量累计同比增长2.1%，其中乘用车销量同比增6.4%，商用车已连续五个季度负增长。
2014年刜以来汽车销量增幅一直处于下降通道。
1、轿车规模大幅萎缩、SUV持续高增长2015年1-5月乘用车销量同比增6.4%，销量增幅进一步回落。
SUV产销继续保持高速增长，销量同比增48%，MPV销量增幅为18%，轿车及交叉型乘用车产销规模萎缩。
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2015年车货匹配行业
研究报告
2015年10月
目录
一、中国公路物流业：急需资源整合的经济动脉 (4)
1、公路物流业现状：公路是货物流的主要形式，但效率低下 (4)
2、信息不对称成症结所在，车货匹配需求巨大 (5)
二、中国车货匹配市场：两大运营模式并存 (6)
1、两大阵营催生两大商业模式 (6)
（1）线下+线上模式：传化物流、卡行天下、安能物流、美国罗宾逊物流 (7)
（2）纯平台模式：oTMS、司机驿站、运满满、罗计物流 (7)
2、典型案例研究对比 (7)
（1）传化物流：线上平台+线下公路港模式 (7)
（2）卡行天下：线上门户网+线下加盟模式 (9)
（3）安能物流：线上门户网+干线自营+加盟模式 (10)
（4）oTMS：社区型平台模式 (11)
（5）运满满：手机物流信息撮合平台模式 (13)
（6）罗计物流：线上物流信息撮合平台模式 (14)
三、国际经验：美国货运物流业发展启示 (16)
1、美国公路货运业概况：卡车运输是主要的运输方式 (16)
2、无车胜有车，罗宾逊案例的启示：信息和资源整合能力是核心 (18)
四、未来展望：车货匹配的终极版本 (21)
1、车货匹配的痛点何在 (21)
（1）供需信息很难标准化 (21)
（2）诚信认证体系缺失 (22)
（3）车辆更倾向于稳定的货源，货主更倾向于稳定的运力，让现有软件很难介入主流市场 (22)
2、公路货运需要怎样的模式 (22)
中国公路物流业：急需资源整合的经济动脉。
中国公路物流货运量占到整体货运量的80%，是中国经济的大动脉。
但行业效率并不高，我国货车平均每天有效行驶里程300公里，而美国可以达到1000公里。
国内的2000多万货车，空载率高达40%以上，车辆停车配货的间隔时间平均长达72小时左右。
全国公路物流企业有750多万户，而平均每户仅拥有货车1.5辆，90%以上的运力掌握在个体运营司机手中。
造成目前资源错配，其症结在于货运物流信息的不对称性。
中国车货匹配市场：两大运营模式并存。
信息不对称催生了车货匹配需求。
以往传统的车货匹配平台主要是线下实体，包括配货站、公路港、物流园区等。
当前互联网方式介入后，形成了虚拟车货匹配平台，利用互联网，通过物流APP、WEB或其他系统的开发，将线下车源、货源等进行整合，并在线上通过APP、web或者其他系统进行发布信息并精确匹配，希望解决物流信息不对称性。
美国货运物流业发展启示。
美国卡车运输极其发达，是美国主要的运输方式。
其中卡车运输市场规模超过6,000亿美元，约占整体80%。
基础设施发达、集约化程度高是其效率高的两大原因。
罗宾逊案例给我们的启示是信息和资源整合能力是核心，它没有一辆自有卡车，却是美国第一的卡车运输公司，基本垄断了美国大部分公路运输的资源，全球货运排名第七位。
未来展望：车货匹配的终极版本？建设公路港是为了消灭公路港。
过去一年产生了200多个车货匹配APP，却鲜有成功。
其瓶颈有三点：1、供需信息很难标准化；2、诚信认证体系缺失；3、车辆更倾向于。