产业的演进都是有规律的。数字化时代,因为有数据,产业的演进比以往更容易准确观察。G7十年历程,都是在用物联网技术为物流产业服务。从数据维度,经历了从K、G、T到P的量级变化,从场景技术维度,经历了从途中监控到交易交付全过程,从后装改造到正向设计装备,从基础数据采集到算法及决策。尤其是最近两年,G7从提供管理软件到提供面向结果的智能装备及智能结算等,我们把很多事情从前瞻想象落到产业实践,自觉收获了不少独特而新鲜的心得,希望借此文做个总结分享。
产业智能的演进:
创造新数据,带来新价值
回顾G7过去所走过的路,我们一直是在做同一件事情:用IoT技术在物流各类生产与交易场景中创造数据,通过整理、分析来建立算法模型,然后再重新应用到这些场景中,或降低成本,或提升效率,或兼而有之地为客户创造新价值。所以G7深刻地意识到产业智能的进化就是一个不断重复「创造新数据,带来新价值」的过程。在这个基本演进逻辑之下,对于G7专注的三大业务板块:安全、装备、结算,我们有三点发现和大家分享。
安全一直是货运产业的核心问题,也是G7智能服务一直以来的关键目标。
过去三年来,G7以「IoT硬件+平台算法+人工干预」的模式,为6万台重型卡车提供了7 x 24的安全服务。这是当前辅助驾驶技术水平下,行业首次大规模、长期持续的全闭环实践。所以我们得到了一些有把握的结论。
首先,从「千公里高风险下降49.3%,赔付率下降40%,事故率下降19.9%」等结果数据上看,采用「IoT硬件+平台算法+人工干预」技术服务模式所收获的安全价值远大于投入成本。所以,这个方案正在成为行业共识和大型物流企业的标配,甚至成为了一些地方政府的监管标准。
但这个结果并不让我们感到特别满意,因为基于即时干预的辅助驾驶只能避免50%的重大事故。既然只关注「下一秒」不能解决所有问题,我们就必须思考如何用数据来预测未来一天、未来一个月、甚至未来一年的风险,从而通过预判来进一步降低风险。
经过两年的探索,我们发现常规风险(除去地震战争之类的)是可预测的。当我们把代表原因的IoT数据与表征结果的事故数据叠加在一起进行深度学习时,逐步发现了大约300个与风险高度相关的特征因子,并迭代出预测未来长期风险的算法,用这样的算法对司机或车辆进行十分档安全评分,并且用G7安全评分对车辆进行筛选承保。结果是非常惊人的:在万台规模下,我们已经可以把赔付率控制在目标水平±5%的范围内。
这个结果意味着曾经散落在成千上万个车队长及司机记忆里,又随着他们的退休而消逝的「安全经验」终于可以用量化的方式持续积累,并反哺后人。这是AI最应该发挥价值的地方。相信,这种经大量数据学习而得到的智能很快会给货运保险生态带来根本性变化,因为以风险预测数据为核心的定价机制,会成为保险公司、物流公司、司机三者之间博弈及协作的新纽带,让大家进入一个更高水平的博弈机制:无数据则会无承保,数据越好则三者越受益的良性循环。
两年前,G7对于产业装备有两个大胆判断,一个是装备智能化:最具标志性的是自动驾驶卡车,我们认为会在五年内大规模商用;二是装备服务化:我们认为无论是车头、挂车、还是轮胎,都将逐渐像SaaS一样,从装备产品转化成为一种按需服务。因此,我们做了两个决策,一是投资孵化了自动驾驶卡车公司嬴彻。今天嬴彻跟我们当初设想的一样,L3量产在即,很多客户非常期待;另外一个,就是与普洛斯一起组建了智能资产服务公司云挂。到现在,云挂可以实现隔周交付的按需服务能力,向客户提供长租+短租的挂车资产服务。
今天大家看到,云挂成为物流市场上装备资产拥有数量成长最快的公司,而且空置率、坏账率都在个位数,非常健康。装备数量从零成长到一万台,只用了两年时间,而一个真正做物流业务的公司要花10年才能达到这个资产规模。原因很简单,市场更需要一个共享装备服务,我们当初的设想被证实了:对于物流企业,特别是成长型物流企业来说,结结实实地去买一台车不是真正的需求,使用一台车才是。我们常打的比喻是:想要喝水,为什么非要亲自去挖一口井呢?唯一的原因只能是村里没有自来水。我们用两年的实践证明了资产服务化(AaaS)是一个真命题,是一个可持续的服务。从现在开始,经营一家物流企业,装备是可以按需租用的。
这种共享、连接的装备服务模式也为我们开启了从未有过的场景创新机遇。我们与日本丸红一起合作搞冷藏车服务,所以我举一个冷藏车场景创新的例子。我们大家都吃蓝莓,有时候你吃到的蓝莓是粒粒结实,外表裹一层白霜;有时候你吃到的是软塌塌、无光泽、湿漉漉的。后者的品质差距,只有两个原因:忽冷忽热和一路颠簸。我们让冷机与平台直接相连,云端控制箱内温度恒定,让冷藏车具备感知颠簸的能力,自动标注每段路的路况,再由此为司机定制详细的路书以避免过度颠簸,从而让每一盒蓝莓都得到全新的物流体验。而这个新体验与旧体验的差别,就是到达目的地的蓝莓是一盒20块钱还是5块钱的差距。物流新体验的价值远远超过运费本身。所以我们认为,装备智能化不是为厂商服务,而是为货物服务。首先是要让装备能感知货物,能记忆并从中学习,从而为货物提供有价值的数据体验。
产业的时代通常都是被一代装备定义的,如同我们讲旧石器时代、新石器时代、青铜时代、蒸汽机时代。石器、青铜、蒸汽机,这些标志性的装备定义了那个时代的生产力水平。我相信这一代的物流产业,装备的标志性关键词将是「货运机器人网络」。因为无论是车头、车厢、集装箱,还是停放车辆的场站都会从功能机变成智能机,都会从单机版变成网络版。因为有能源、有动力、有容器,几种装备连接在一起,形成有感觉、能沟通、能学习、听指挥的机器人网络,才能效率倍增地完成一个货运任务。所以,我们称之为「货运机器人网络」。
有机整编在一起的「货运机器人网络」将对物流产业及装备产业都构成深远的影响:一方面,物流企业的运营体系将从面向操作员工的逐层「人管人」模式,过渡到用平台来管「货运机器人网络」的新模式;另外一方面,装备企业都要让自己的产品成为货运机器人网络的一个有机部分,把自己从物流产业的外部产品转化为内生服务。G7的物联网平台就是货运机器人网络的操作系统,致力于帮助双方加速这种过程。
结算方式是产业链数字化水平的最真实写照。如果没有微信支付和支付宝,就没有今天改变我们所有人生活方式的消费互联网。而与2C的消费相比,2B产业里实现线上的结算要远为复杂,尤其是物流产业的结算涉及货主、物流公司、司机、加油站等等多种主体,交易交付过程充满了各种非标和不确定性,所以是产业数字化链条中最难搬动的大石头。
过去两年,G7在这个环节的探索取得了显著成果。今天,G7已经为物流产业提供了一个从线上签约、途中监控到结算对账、支付开票的全过程交易结算服务平台。过去一年,G7的交易结算平台为1.84亿吨货物提供了交易结算服务,这个处理规模相当于国内前十大物流公司货运吨位数总和的两倍。能够达到这个规模,原因就是G7用OCR识别、RFID、APP、感知计量等各种不同的IoT手段,把八个行业上百个结算场景从线下搬到了线上,让成千上万中小企业从大量手工处理的交易交付,变成了线上IoT数据自动触发的交付结算,实现数据、物流、资金流三流合一。
数字化结算,价值不仅仅在于提升结算本身的效率,更提升了产业链上下游关系的健康度。G7在煤炭运输中提供的「抬杆秒结」结算产品是一个典型的例子。在煤炭物流场景里,面向司机的运费结算必须把运单、煤炭过磅的磅单做一一对应,物流公司财务室里的小姑娘一天到晚统计交货单,数到手指头都黑了,旺季也不一定能及时处理完。这使得司机不知道要多少天才能收到运费,经常还不得不送钱送礼才能早点结账。
而G7平台把磅房承重数据、运单数据、车辆司机数据都直接连接到平台,在园区抬杆放行的瞬间完成吨位数、司机、运费的对账验证,然后立即把钱打给司机。这使得司机从此免去每天承受收款不确定性的焦虑,更免去低三下四送烟送酒去求得本来就该得到的报酬,这种司机安心、货主省事的线上结算方式,使得产业链的关系更加健康,交易效率得到显著提升。
所以我们说,只有全面实现用IoT数据触发业务伙伴之间的交付结算,也就是说用物联网把「人」和「钱」打通,才具备了驶入数字化高速公路的基础。
产业智能:
向纵深发展的三个趋势
过去几年,「创造新数据,带来新价值」一直是G7最重要的指导原则,因为产业数字化就是一个数据不断积累覆盖,从而不断提升产业效率的螺旋上升。而安全、装备、结算则是产业数字化进程中最重要的三个基础设施。如果把整个物流产业当作一个活的人工智能系统,G7做为数字化建设者参与其中,也感受到整个产业智能非常明确的进化趋势。
过去几年来数字化的加速发展,已经使得物流产业的各个要素都具备了基础的数字化能力。车辆、ETC、司机、加油等关键节点的线上化,都有了非常充分的条件和供给,这些条件加在一起,使得产业数字化具备了由点及面,跨越台阶的前提。
数据链贯通是产业经营者最大的呼声,因为每个节点要素的数字化,说白了只解决一个局部问题,或者说部门级问题,而货运经营者的差异化决策及管理才是形成独特竞争力的源泉。每个货运经营者,无论大小,都需要做出客户或服务范围的选择,都需要做出或轻或重的资产选择,都需要做出外包还是自营的运营选择,都需要用经营结果来不断迭代自己的选择,全链贯通使得这些决策的数据反馈从年月缩短到天,从逐级反馈缩短为直达所有人,让货运经营者可以有更加敏捷的决策节奏,更可复制的服务智能,更精益的组织方式。
这种全链贯通与上个世纪的ERP有相通之处,就是业务财务一体化。而最大的不同之处在于,ERP是企业整合内部资源的系统工具,今天我们说全链贯通,是货运经营者与「货运机器人网络」的实时连接、与上下游业务伙伴的实时连接,正是这种实时连接的数字化环境将要深度改变货运经营者的生存方式和进化节奏,如同消费互联网改变每个消费者的生活方式。
在过去十年,产业数字化首先是在大企业,然而随着物联网与AI 越发成熟,技术的边际成本一降再降,中小企业很快会成为产业数字化纵深发展的主战场。知名咨询研究机构BCG的一份报告表明:中国物流运力市场是一个典型的纺锤型结构,中小物流企业占到80%以上,其中10-100台车规模的小型货运经营者占比超过30%,只有处于纺锤型腰部的成长型企业迈入数字化经营,才是产业真正迈入了数字化升级阶段。
如同中产阶级对消费市场的决定性影响一样,产业中坚力量的数字化才能让绝大多数货主享受到数字化物流体验,对整个产业环境形成决定性影响。尤其是成长型企业没有复杂的组织结构和部门墙,从实施数字化经营到看到回报的时间很短,因此普及速度也会非常快。
近几年来,物流产业头部企业的管理红利、规模红利都已经逐渐释放,尤其是标准快递业务进入严重的内卷竞争,3元、2元、1元,似乎没有尽头,同时宏观环境越来越严厉的反垄断的政策,促使大型物流企业必须重新思考增长方式。而物流中坚力量代表了全国各种地区、各种领域的运营服务能力,这些能力的数字化为上游大型企业提供了更大规模、更丰富多彩、可连接的服务资源,通过与这些丰富生态资源的连接来实现增长,对头部公司来说,这远远比他们直接管控到末端所有服务细节、车辆、司机风险要小,耗用资源要低,也更符合当今社会期望,也许这种更绿色的方式才是头部公司未来十年可持续增长的大路。
所以,我们认为,技术供给侧和上游平台的共同促进,会让产业腰部中坚力量的数字化能力迅速崛起。
一直以来,物流产业把以包装盒为特征的最终消费品称为「白货」,把来自大自然以及工业中间品称为「黑货」。整个供应链,可以做个简单划分:靠近消费者的前半段是「白色」的,靠近原材料的后半段是「黑色」的。
过去十年,电子商务的蓬勃发展和移动互联网技术的进步,使得快递快运行业迎来重大机遇,带着条形码的白色前半段经历了效率极速提升的黄金十年,如今已经达到世界领先水平。供应链的黑色后半段仍处于非常原始的阶段,从公路运输的效率来看,黑白两段的效率有4-5倍的差距。而且,从对能源及环境的消耗上看,黑色的后半段远远超过白色的前半段。
今天,我们看到黑白两重天的局面已经开始发生变化。一方面,是以「双碳」为标志的环境改善的巨大压力倒逼生产企业改善供给侧供应链,因为实现碳中和下的增长是根本不可能的,除非你的供应链能耗成倍下降可以抵消增长带来的额外能耗。另一方面,黑货虽然没有包装箱条形码,但今天物联网的感知能力可以完全做到让煤炭、矿石、水泥的供应链全程数字化。技术和环境的双重驱动,让黑色供应链进入效率提升的快速轨道。
以G7在内蒙古包头、鄂尔多斯等地煤炭运输的创新实践为例。过去从煤矿到电厂,司机一趟活儿最多可能要用三天,大量的时间都在排队,一个月下来最多能跑6000公里。低效的同时,怠速排队的尾气造成很严重的空气污染。从去年开始,G7结合物联网技术,拉通了货主、司机、场站及车辆之间的数据流,重新设计了运输链条上的车辆、集装箱及场站设备,以「平台+装备」的服务组合,探索出一天五趟的「数字甩箱」智能运营模式,司机月均能跑26000公里,相较传统模式增长4倍以上。提升司机收入的同时,运输能效倍增,助力区域经济发展的同时达成碳达峰、碳中和目标。
G7的下一步:
全方位物联网基础设施
数据贯通的智能服务平台
回顾过去两三年,G7对产业智能方向的判断大致没错,但是也有更多的事情我们判断有误或者姿势不对。总结起来,两类最大的问题其实都是常识性的:一是我们并不真的知道想做的创新,每一个都这么难,直到发现产生结果所需要的投入远远超过最初的想象,才开始懂得敬畏,步步为营;二是我们并不真的知道最基础的客户服务品质有多么重要,直到发现很多客户失望离去,才开始痛心不已,亡羊补牢。
深刻反思这些问题,做为一个2B的技术赋能公司,我认为有一条颠扑不破的真理:越是做难做的事情,越是要先搞清楚什么是要坚持不变的东西。这才是所谓战略定力的源泉,因为随机应变不难,难的是坚持不变。
如同做人要有原则一样,对G7来说,有三个不变的原则:有结果的技术,有长期的朋友,有灵魂的团队。G7不做生意,因为产业不缺杰出的物流公司,但是真正能用技术带给大家价值的公司还远远不够,所以G7要做且只做有结果的技术;想捞一票就走的人在传统产业里没有立足之地,产业里真正优秀的企业无论大小,都是五年、十年积累的结果,要跟这些优秀的伙伴一起,瞄准一个方向相互信任、持续改进,产业链才能真正提升,所以G7要交且只交长期的朋友;产业数字化这样的事情既要接地气、有耐心,又要真的对未来有信念和想象力,所以我们必须是且永远保持是有灵魂的团队。
不变的还有G7的出发点,就是物联网。物联网服务是实现装备智能化连接、货物数字化体验的基础,这个基础服务G7已经做了十年,接下来我们要以客户服务品质为根本,在物联网基础设施上做坚定的技术及运营投入,通过全方位物联网实现车辆、场站、容器等等所有物流装备的普遍智能、普遍连接,让物流管理者从「人管人」过渡到用平台来管理有感觉、会说话、听指挥、能学习的「货运机器人网络」。
未来两三年,针对产业的新趋势,G7必须要在两个关键方面取得重大进展。一方面,中国有数十万货运经营者,这个多彩生态的深度数字化是行业发展之必然,G7将坚持打造「人车货钱」全链贯通的、去中心化的智能服务平台,帮助成长中的中小企业拥有与头部公司一样的全面数字化能力,助力他们在这样的数字化环境中自主进化,敏捷迭代,经营效率倍增。另一方面,供应链数字化从白到黑纵深发展的大趋势下,G7要与行业引领者携手,做生产物流产业智能的先行者,持续创造效率倍增的新标杆。
Tracy:绿色不是成本!
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