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當AIoT成為商業基礎設施,智慧物流路在何方?

2019-05-20 09:25 性質:轉載 作者:李北辰 來源:李北辰
我一直覺得,倘若文明有衡量標尺,那么永遠在追求用最低成本,最高效率,將物體從A點移到B點的物流,一定是其中之一。嗯,從人類真正...

风暴魔域野外boss点 www.lnbdg.icu 我一直覺得,倘若文明有衡量標尺,那么永遠在追求用最低成本,最高效率,將物體從A點移到B點的物流,一定是其中之一。

嗯,從人類真正意義上的第一個發明輪子開始,到駕馭馬匹,開鑿大運河,開啟大航海,再到100多年前,鐵路,汽車與飛機的集體涌現,物流都可被視作人類文明在不同階段最直觀的“標志物”。

即便到了現代社會,物流能力也是衡量一個國家綜合實力的晴雨表,當前全球的發達國家,幾乎全是物流能力最強大的國家,在“效率至上”的商業社會總法則下,他們總在思索,如何把一個物件,用更省事的方式,運到更遠的地方。

中國也在努力。在中國,20年前,一個包裹從北京寄到上海差不多20元,如今20年過去,油價漲了3倍,人工漲了10幾倍,快遞費卻更便宜了,這背后離不開物流設施的技術進步,尤其是在過去10年,中國所有成功的物流企業,其實都在悉心耕耘一件事:建立一個準點到達的物流網絡,你今天給我貨,我明天給你送到。

然而,經過10年的野蠻生長,有一點他們也已心知肚明:想要在粗獷的舊體系中完成精進,正變得越來越難,那些在高速路上終日狂奔的疲憊的貨車,想要跟上智能時代的腳步,就必須脫胎換骨,仰仗新的技術。

好在技術一端的進步令人欣慰:傳感器成本的持續下降,大數據與深度學習的彼此成就,隨5G風口全速奔進的自動駕駛,一系列技術變遷,讓智能化浪潮正在席卷物流行業的每一個環節——物流從勞動密集型向技術密集型的換道,沒有任何單一力量能夠阻擋。

更重要的是,換道速度之快,或許超出一般人的想象,比如我去年采訪G7創始人翟學魂時,他當時就說,G7連接的車輛數字一直在變,結果沒過多長時間,無意中看到他朋友圈,說G7連接車輛總數已經突破100萬臺。

其實對于物流行業的轉型方向,G7的角色是一個縮影。依我之見,傳統物流企業的演變,要依靠兩股并行不悖的力量:技術進步與觀念升級——而G7從傳統SaaS服務向“AI(人工智能)+IA(智能資產)”的戰略轉變,讓他們有足夠的能力,推動這兩股力量的交匯。

透過這種交匯你會發現,為了降本增效這個最現實的目標,物流或許是最篤定地相信“分工產生效能”,相信“共享模式能優化資源配置”,相信“AI和大數據已成為市場經濟的一部分”,相信“自動駕駛真的是人類福音”……這些樂觀信念的行業。

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先來看第一股力量:技術進步。

由于缺乏惹眼的商戰故事,媒體不太關注中國物流的所謂“殘酷物語”(我印象很深,去年因揭穿酒店杯具風波的“花總”拍了一個視頻,貨車司機史小光的故事令很多人動容),可能直到去年10月,由于創下全球物聯網領域融資金額最高紀錄(3.2億美元),G7,以及中國物流行業的技術現狀,才為更多科技媒體所知曉。

當然,行業常識是,作為掌握最多中國公路物流貨運數據的平臺,基于AI與物聯網技術平臺,G7可以向大型物流企業和物流車隊提供車隊管理與服務綜合解決方案,覆蓋安全,結算,金融,智能裝備等車隊運營全流程。

按照官方描述,今天的G7已經完成了對“頭+掛”的全覆蓋,比如基于大數據平臺,他們可以實現油耗監控及駕駛行為監測和掛車的智能終端,高精度定位,胎溫胎壓監測,電子制動,遠程鎖車等功能。

而最能突顯G7技術優勢的,無疑是數字貨艙智能掛車,它除了能自動感知位置,重量,速度,溫度等常規數據,還在AI技術的輔佐下,大幅提升了掛車對貨物的主動感知。

比如,考慮到物流企業對裝載率和裝車質量的本能訴求,數字貨艙的“AI量方”功能,能讓物流企業告別人為的粗顆粒度裝載,他們通過傳感器+AI算法,對艙內貨物進行高精度掃描+三維圖像建模,最終實現每10秒自動計算出貨艙容積占用百分比,實現精細化裝載。且貨艙在裝載過程中具體的空間分布,哪里空,哪里滿,都能以3D方式呈現,在最大程度上保證了車輛真正滿載。另外,數字貨艙還可實時查看貨物在運輸途中的狀態,貨車在行駛途中,云平臺每3分鐘就會自動上傳貨艙內的高清圖像信息,且從出發到送達,貨物運輸實現全程可視化,能夠在最大程度上杜絕人為作弊。

總之,拜機器智慧所賜,數字貨艙讓物流企業對“最大化獲利”的渴望,不再通過現場裝載過程中的“事在人為”來實現,更不再通過頻繁“超載”來實現,而是通過機器的“精打細算”來實現。

這無疑更加體面,所以給我的感覺,它提升了物流行業在這一環節的“文明程度”。

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當然,如前所述,物流行業想要充分降本增效,技術創新和模式創新同樣重要,甚至某種意義上,對于具體的單一企業而言,后者可能更加重要。

事實上,G7也試圖打造一個圍繞卡車全生命周期的資產服務平臺,仍以數字貨艙智能掛為例,G7可以提供以需求為中心的輕資產租賃服務:以前,物流企業需要購買資產,然后購買SaaS服務;現在,G7將資產服務和智能服務集成在一起,進行一站式運營,按需付費,無需購買,只需每天付少量費用即可直接使用。

那么輕資產對物流企業有什么好處?我認為主要有三個。

首先,能讓物流企業不缺席任何一場技術盛宴。眾所周知,種種原因所致,如今物流行業競爭加劇,商用車市場為滿足物流企業日趨苛刻的需求,產品迭代速度很快,往往搞得物流企業疲憊不堪,而倘若采用租賃掛的方式,無需投入大筆資金,即可以用最討巧的方式,持續享用最新的技術福祉。

其次,局外人可能有所不知,在物流產業鏈的“生態位”中,物流車隊(尤其中小車隊)其實是個蠻脆弱的物種,每天在各種不確定性中求生,比如一旦大批購買掛車,往往開始擔心政策法規趨嚴,產品升級加快,二手車市場不成熟等后期經營和處置變現上的變數。

但倘若采取租賃模式,靈活的資產管理方式,方便的提車流程,完善的售后服務,能夠幫助物流企業擺脫重資產束縛,大幅減少對現金流的需求,可以根據業務和市場變化,輕松調整租用設備的數量,比如當一家企業突然接到一筆大訂單,但它此刻沒有充裕的現金,或者覺得沒必要重新購買裝備,它完全可以選擇更睿智的掛車租賃。

而輕資產模式對物流企業的好處之三,也許更觸及其根本利益。很多人都知道,作為一種存量思維,“節約成本”只是物流企業的“生存之道”——而只有切換到增量思維,不斷開辟新線路,才是他們真正的“生財之道”,而租賃服務能讓他們在相同資金情況下,可獲車輛數更多,從而真正將工作重心放在開疆拓土上。

說到底,對于世界上的大多數非科技行業,技術是通用的,但業務增長是自己的。

3

行文至此,我也知道,只要談及輕資產服務,敏感于未來的讀者,一定已經想到四個字:自動駕駛。

嗯,你或許聽說過Gartner曲線,大意是指,許多新技術趨勢來臨后,往往會有兩輪熱度:第一輪,是在誕生伊始,在輿論的亢奮聲中,它往往流于概念,難于落地,也讓熱情逐漸冷卻——但在冷卻過程中,它其實正在低調醞釀,在遠離聚光燈的地方,被開發成產品,并被市場逐漸接受,最終真正走向社會,從而帶來第二輪熱度。

給我的感覺,自動駕駛現正處在第一輪熱度消退,第二輪熱度上揚的間隙,而尤為值得一提的是,在這個間隙中,相比掣肘于復雜交通系統的乘用車市場,自動駕駛或許會在商用車市場率先落地。

所以不難想象,G7的資產池一定會發力自動駕駛,他們去年聯合普洛斯和蔚來資本共同出資創建嬴徹科技,瞄準城際公開道路,研發L3和L4級自動駕駛,希望能夠提供多種模式的自動駕駛運輸資產服務。而作為物流老兵和主要投資方,G7將在市場,數據和平臺方面為年輕的嬴徹提供重要支持,二者也將互相扶持,協同進化,為物流客戶提供更為一體化的車隊管理服務,包括“SAAS服務+自動駕駛車頭+智能掛”的整體解決方案,創造更完整的客戶價值。

不難發現,無論是已經實現的智能掛,還是即將實現的自動駕駛,G7的未來愿景,是構建一張高度自動化的機器人集成網絡。講真,憑我對人類司機靠譜程度的悲觀,這張網絡一旦搭建完畢,無論安全還是效率,都勢必迎來質變。就像翟學魂所言:“八年努力,我們做好了連接這件事,讓高速公路上一半的車輛都接入了G7平臺,成為全球第一個連接卡車跨百萬量級的產業物聯網平臺。但是,僅是連接還遠遠不夠,現在,卡車行業每年還有數萬人失去生命,每天還有數百萬人在重復低效地勞動著。下一個八年,讓我們一起來改變這一切?!?

當然,這張集成網絡的建立,除了G7自身的努力,離不開合作伙伴的齊心協力。

其實我一直覺得,在這個分工不斷細化的時代,同一產業鏈上不同角色的相互依存度也越來越高,尤其是在物流這個務實且理性的行業,所有玩家都深諳一點:假如生態不活躍,每個物種的前途都將暗淡下去。

也因如此,我們看到,基于大數據平臺的價值,G7與合作伙伴的關系,正在從簡單的售買甲乙方向共建生態平臺轉變。作為一個中立開放的基礎設施平臺,G7的冀望,是與合作伙伴一起,共同構建一個覆蓋物流,金融,能源,汽車,新技術等領域的生態系統,它既能讓合作伙伴的收益最大化,也能讓整個產業鏈的資產效率最大化。

倘若如此,中國物流的“文明程度”,也將上升至一個全新的高度。

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