李北辰 05-16
当 AIoT 成为商业基础设施,智慧物流路在何方?

 

我一直觉得,倘若文明有衡量标尺,那么永远在追求用最低成本,最高效率,将物体从 A 点移到 B 点的物流,一定是其中之一。

嗯,从人类真正意义上的第一个发明轮子开始,到驾驭马匹,开凿大运河,开启大航海,再到 100 多年前,铁路,汽车与飞机的集体涌现,物流都可被视作人类文明在不同阶段最直观的 " 标志物 "。

即便到了现代社会,物流能力也是衡量一个国家综合实力的晴雨表,当前全球的发达国家,几乎全是物流能力最强大的国家,在 " 效率至上 " 的商业社会总法则下,他们总在思索,如何把一个物件,用更省事的方式,运到更远的地方。

中国也在努力。在中国,20 年前,一个包裹从北京寄到上海差不多 20 元,如今 20 年过去,油价涨了 3 倍,人工涨了 10 几倍,快递费却更便宜了,这背后离不开物流设施的技术进步,尤其是在过去 10 年,中国所有成功的物流企业,其实都在悉心耕耘一件事:建立一个准点到达的物流网络,你今天给我货,我明天给你送到。

然而,经过 10 年的野蛮生长,有一点他们也已心知肚明:想要在粗犷的旧体系中完成精进,正变得越来越难,那些在高速路上终日狂奔的疲惫的货车,想要跟上智能时代的脚步,就必须脱胎换骨,仰仗新的技术。

好在技术一端的进步令人欣慰:传感器成本的持续下降,大数据与深度学习的彼此成就,随 5G 风口全速奔进的自动驾驶,一系列技术变迁,让智能化浪潮正在席卷物流行业的每一个环节——物流从劳动密集型向技术密集型的换道,没有任何单一力量能够阻挡。

更重要的是,换道速度之快,或许超出一般人的想象,比如我去年采访 G7 创始人翟学魂时,他当时就说,G7 连接的车辆数字一直在变,结果没过多长时间,无意中看到他朋友圈,说 G7 连接车辆总数已经突破 100 万台。

其实对于物流行业的转型方向,G7 的角色是一个缩影。依我之见,传统物流企业的演变,要依靠两股并行不悖的力量:技术进步与观念升级——而 G7 从传统 SaaS 服务向 "AI(人工智能)+IA(智能资产)" 的战略转变,让他们有足够的能力,推动这两股力量的交汇。

透过这种交汇你会发现,为了降本增效这个最现实的目标,物流或许是最笃定地相信 " 分工产生效能 ",相信 " 共享模式能优化资源配置 ",相信 "AI 和大数据已成为市场经济的一部分 ",相信 " 自动驾驶真的是人类福音 "…… 这些乐观信念的行业。

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先来看第一股力量:技术进步。

由于缺乏惹眼的商战故事,媒体不太关注中国物流的所谓 " 残酷物语 "(我印象很深,去年因揭穿酒店杯具风波的 " 花总 " 拍了一个视频,货车司机史小光的故事令很多人动容),可能直到去年 10 月,由于创下全球物联网领域融资金额最高纪录(3.2 亿美元),G7,以及中国物流行业的技术现状,才为更多科技媒体所知晓。

当然,行业常识是,作为掌握最多中国公路物流货运数据的平台,基于 AI 与物联网技术平台,G7 可以向大型物流企业和物流车队提供车队管理与服务综合解决方案,覆盖安全,结算,金融,智能装备等车队运营全流程。

按照官方描述,今天的 G7 已经完成了对 " 头 + 挂 " 的全覆盖,比如基于大数据平台,他们可以实现油耗监控及驾驶行为监测和挂车的智能终端,高精度定位,胎温胎压监测,电子制动,远程锁车等功能。

而最能突显 G7 技术优势的,无疑是数字货舱智能挂车,它除了能自动感知位置,重量,速度,温度等常规数据,还在 AI 技术的辅佐下,大幅提升了挂车对货物的主动感知。

比如,考虑到物流企业对装载率和装车质量的本能诉求,数字货舱的 "AI 量方 " 功能,能让物流企业告别人为的粗颗粒度装载,他们通过传感器 +AI 算法,对舱内货物进行高精度扫描 + 三维图像建模,最终实现每 10 秒自动计算出货舱容积占用百分比,实现精细化装载。且货舱在装载过程中具体的空间分布,哪里空,哪里满,都能以 3D 方式呈现,在最大程度上保证了车辆真正满载。另外,数字货舱还可实时查看货物在运输途中的状态,货车在行驶途中,云平台每 3 分钟就会自动上传货舱内的高清图像信息,且从出发到送达,货物运输实现全程可视化,能够在最大程度上杜绝人为作弊。

总之,拜机器智慧所赐,数字货舱让物流企业对 " 最大化获利 " 的渴望,不再通过现场装载过程中的 " 事在人为 " 来实现,更不再通过频繁 " 超载 " 来实现,而是通过机器的 " 精打细算 " 来实现。

这无疑更加体面,所以给我的感觉,它提升了物流行业在这一环节的 " 文明程度 "。

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当然,如前所述,物流行业想要充分降本增效,技术创新和模式创新同样重要,甚至某种意义上,对于具体的单一企业而言,后者可能更加重要。

事实上,G7 也试图打造一个围绕卡车全生命周期的资产服务平台,仍以数字货舱智能挂为例,G7 可以提供以需求为中心的轻资产租赁服务:以前,物流企业需要购买资产,然后购买 SaaS 服务;现在,G7 将资产服务和智能服务集成在一起,进行一站式运营,按需付费,无需购买,只需每天付少量费用即可直接使用。

那么轻资产对物流企业有什么好处?我认为主要有三个。

首先,能让物流企业不缺席任何一场技术盛宴。众所周知,种种原因所致,如今物流行业竞争加剧,商用车市场为满足物流企业日趋苛刻的需求,产品迭代速度很快,往往搞得物流企业疲惫不堪,而倘若采用租赁挂的方式,无需投入大笔资金,即可以用最讨巧的方式,持续享用最新的技术福祉。

其次,局外人可能有所不知,在物流产业链的 " 生态位 " 中,物流车队(尤其中小车队)其实是个蛮脆弱的物种,每天在各种不确定性中求生,比如一旦大批购买挂车,往往开始担心政策法规趋严,产品升级加快,二手车市场不成熟等后期经营和处置变现上的变数。

但倘若采取租赁模式,灵活的资产管理方式,方便的提车流程,完善的售后服务,能够帮助物流企业摆脱重资产束缚,大幅减少对现金流的需求,可以根据业务和市场变化,轻松调整租用设备的数量,比如当一家企业突然接到一笔大订单,但它此刻没有充裕的现金,或者觉得没必要重新购买装备,它完全可以选择更睿智的挂车租赁。

而轻资产模式对物流企业的好处之三,也许更触及其根本利益。很多人都知道,作为一种存量思维," 节约成本 " 只是物流企业的 " 生存之道 " ——而只有切换到增量思维,不断开辟新线路,才是他们真正的 " 生财之道 ",而租赁服务能让他们在相同资金情况下,可获车辆数更多,从而真正将工作重心放在开疆拓土上。

说到底,对于世界上的大多数非科技行业,技术是通用的,但业务增长是自己的。

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行文至此,我也知道,只要谈及轻资产服务,敏感于未来的读者,一定已经想到四个字:自动驾驶。

嗯,你或许听说过 Gartner 曲线,大意是指,许多新技术趋势来临后,往往会有两轮热度:第一轮,是在诞生伊始,在舆论的亢奋声中,它往往流于概念,难于落地,也让热情逐渐冷却——但在冷却过程中,它其实正在低调酝酿,在远离聚光灯的地方,被开发成产品,并被市场逐渐接受,最终真正走向社会,从而带来第二轮热度。

给我的感觉,自动驾驶现正处在第一轮热度消退,第二轮热度上扬的间隙,而尤为值得一提的是,在这个间隙中,相比掣肘于复杂交通系统的乘用车市场,自动驾驶或许会在商用车市场率先落地。

所以不难想象,G7 的资产池一定会发力自动驾驶,他们去年联合普洛斯和蔚来资本共同出资创建嬴彻科技,瞄准城际公开道路,研发 L3 和 L4 级自动驾驶,希望能够提供多种模式的自动驾驶运输资产服务。而作为物流老兵和主要投资方,G7 将在市场,数据和平台方面为年轻的嬴彻提供重要支持,二者也将互相扶持,协同进化,为物流客户提供更为一体化的车队管理服务,包括 "SAAS 服务 + 自动驾驶车头 + 智能挂 " 的整体解决方案,创造更完整的客户价值。

不难发现,无论是已经实现的智能挂,还是即将实现的自动驾驶,G7 的未来愿景,是构建一张高度自动化的机器人集成网络。讲真,凭我对人类司机靠谱程度的悲观,这张网络一旦搭建完毕,无论安全还是效率,都势必迎来质变。就像翟学魂所言:" 八年努力,我们做好了连接这件事,让高速公路上一半的车辆都接入了 G7 平台,成为全球第一个连接卡车跨百万量级的产业物联网平台。但是,仅是连接还远远不够,现在,卡车行业每年还有数万人失去生命,每天还有数百万人在重复低效地劳动着。下一个八年,让我们一起来改变这一切。"

当然,这张集成网络的建立,除了 G7 自身的努力,离不开合作伙伴的齐心协力。

其实我一直觉得,在这个分工不断细化的时代,同一产业链上不同角色的相互依存度也越来越高,尤其是在物流这个务实且理性的行业,所有玩家都深谙一点:假如生态不活跃,每个物种的前途都将暗淡下去。

也因如此,我们看到,基于大数据平台的价值,G7 与合作伙伴的关系,正在从简单的售买甲乙方向共建生态平台转变。作为一个中立开放的基础设施平台,G7 的冀望,是与合作伙伴一起,共同构建一个覆盖物流,金融,能源,汽车,新技术等领域的生态系统,它既能让合作伙伴的收益最大化,也能让整个产业链的资产效率最大化。

倘若如此,中国物流的 " 文明程度 ",也将上升至一个全新的高度。

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