双十一喧嚣过后,你更应该了解一下物流装备的智能革命

专栏号作者 李北辰 / 砍柴网 / 2018-11-19 17:18
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新技术的降临有机会让物流行业以更快,更智能,更简洁的方式,不断细化“降本增效”这个最本质的商业诉求。

我相信,倘若不是双十一过后对自己快递包裹的望眼欲穿,很少有大众消费者会对物流——这个低调,枯燥,却无比重要的行当有太多关注。

但事实上,物流体系就像是现代社会的毛细血管,潜移默化地影响了中国商业的微观走向,就拿公众认知度最高的销售物流来说,在许多人看来,中国近年来数字经济的井喷发展,除了传统商业基础设施的羸弱和中国世界工厂的货源优势,其他因素似乎都与物流密切相关:譬如,以刚刚过去的双十一为例,电商相对较低的配送成本,才让大众拥抱数字经济成为可能;而中国城镇化的集聚效应缩短了送货半径,大幅节约了物流成本,才让双十一成为最大范围内的公共狂欢。

嗯,物流效率越高,市场这只看不见的手进行资源配置的效率就越高,而令人欣喜的是,就在AI和大数据等最新技术席卷2C一端的同时,过去数年,智能化浪潮也正在渗透到物流产业链的每一个环节。而与2C一端层出叠现的用户需求不同,物流行业的需求要直接许多:在安全的前提下,尽可能地降本增效。

你知道,大概在过去十年,中国物流行业迅猛扩张,野蛮生长,构筑了一张绵密却效率不高的网络,物流成本依旧高企,去年中国社会物流总费用为12.1万亿元,占GDP比重14.6%(发达国家一般为6%-8%),许多商业大佬都在不断呼唤,未来要将这一数字降低到5%以内。

而所有人心知肚明,传统降本增效的方式已行至尽头,物流行业想完成一次蜕变,唯有将整个产业链条嫁接到更具智慧含量的基础设施之上,用最低的人力和管理成本,达到最高的交付效率,这意味着,整个物流过程除了要用人工智能,大数据和物联网技术进行监控和管理,还要将这些技术直接“植入”到所有设备中,让设备本身完成一次智能迭代。

以G7为例,作为掌握最多中国公路物流货运数据的平台(目前覆盖客户数量已超过5万家,连接车辆总数近80万辆,刚刚过去的双十一,无论你的包裹来自哪家快递公司,背后很可能都有G7的智慧闪烁),他们将这两股变量合称为“AI+IA”(人工智能+智能装备)战略。今年6月,作为这一战略的里程碑,G7对外发布了智能挂车,最近他们又将智能挂进行升级,叠加了数字货舱等功能,用AI技术大幅提升了挂车对货物的主动感知,从而进一步帮助物流企业实现效率最大化和成本最小化。

而在我看来,通过智能装备的“小步快跑,不断迭代”不难发现,商业愈是向前发展,企业驾驭新技术的能力就愈加重要,学会用AI处理数据,优化全部决策流程,或许是所有企业的必修课——哪怕在看似传统的物流行业,“逃课”的代价也非常惨痛。

新技术赋能旧事物

不妨先从智能数字货舱谈起。

物流行业皆知,几个月前G7发布的智能挂车能通过电控悬挂系统,实时感知货物重量,并实时记录载重曲线;如今几个月后,在此基础上,G7数字货舱则能以某种更具智慧的方式感知货物。

 

首先,众所周知,传统货物量方的计算方式多用激光尺测量和估算,且还要经历拍照上传和统计数据等人力步骤,行为链条冗余且充满不确定性——这也意味着货物量方拥有巨大的成本优化空间。现在,基于G7深耕多年的大数据和深度学习算法,数字货舱可通过AI摄像头和高精度传感器实时感知货物量方,并将数据自动呈现,无论货物以怎样的方式堆砌,体积都能被精准扫描计算,且每次装卸都将被严格记录,形成量方变化曲线,整个过程一览而尽。

 

另一方面,作为物流行业最敏感的数据变量,装载率几乎是降本增效的代名词,尤其是按趟结算的车辆,人工估算的粗糙,会直接导致增加趟数。而如今,在AI量方及多种算法模式的赋能下,数字货舱可对舱内货物进行高精度扫描+三维图像建模,自动计算货舱容积、记录装卸过程、实时反馈货舱状况,从而在最大程度上保证满载率。更直观的是,考虑到人类“层累式”进化而来的大脑更偏爱拥有画面感的信息,货舱在装载过程中具体的空间分布,数字货舱都将以全3D可视化方式呈现,让人真正做到心中有数。

 

而心中有数的不只是装载率,还有货物在任何节点的实时状态:譬如,从装载开始到结束,用了多久,装了多少,装载率多少,数字货舱可实时呈现全貌;当货车在行驶途中,每10分钟系统就会自动上传货舱内的高清图像,用户也可自定义时间段,实时查看货物状况,获取货物量方的变化曲线;此外,拜高精度GPS所赐(可实现误差0.5米内的高精度定位),当货车接近装卸区域时,数字货舱可自动感知场站和月台位置,按照指定线路准确停靠指定月台,开始装卸货。

总之不难发现,“自动”是G7数字货舱的关键词——事实上,用新技术赋能旧事物,是G7一切技术探索的逻辑起点。

就以其最近发力的智能挂为例,除了智能数字货舱,针对侧翻和胎温胎压异常等安全隐患,G7也通过技术赋能,让挂车变得更为敏感:譬如,当车辆驶入弯道,通过对车速,轴载负荷和横向加速度等数据进行分析(别忘了,G7拥有海量的安全驾驶数据样本),判断车辆是否存在侧倾隐患,并根据结果对车辆进行牵引及制动干预,且有异于传统牵引力控制系统,G7防侧翻系统拥有业内首份防侧翻地图的全程护航,当挂车行至侧翻风险较高路段,预警信息会通过语音提醒驾驶人员谨慎过弯。

而当胎温胎压出现异常时,系统也会提醒司机注意轮胎状态(譬如当轮毂温度超过标准值,会提醒司机注意,也会将这一讯息及时告知管理人员后台),并在必要时启动自动充气功能;而针对如今行业火热的冷链运输,智能挂也能监测箱内温度和冷机状态,并能远程控制冷机开关,保障在任何情况下,都能达到最高的交付效率。

另外值得一提的是,作为有效提高运输和物流效率的手段,当“甩挂”日渐走俏,G7智能挂车也顺势推出可实现车头与挂车自动匹配的技术,进一步实现整车数据的无缝互联——加之自动出车账本功能的充分辅佐,车队管理者可以做到对整车的支出与收益一目了然,为车辆制定一个运营方案的“最优解”。

而在与客户一端的交付逻辑上,不同的物流公司,可以基于智能挂车的主体服务(譬如最基本的EBS和T-Router模块),按需搭建不同的功能模块,据G7装备业务总裁王晴童介绍:“每种客户的需求不一样,但不管大客户还是小客户,智能挂标准性的东西是一样的,钢结构的标准是一样的,智能装备的基础是标准的,当他要求一些额外服务的时候,我们就在标准的基础再加上我们的服务,比如说胎温胎压或者是数字货舱等等。”

更轻快的脚步

我还记得,在望京的一家咖啡馆,在我对王晴童短暂的采访中,“成本”二字的出现频次,远高于其他商业领域的访谈——谈到最细节处,他甚至会随手拿起一张餐巾纸,描绘出智能挂在不同方向上可以做到的成本优化,“除非是新的挂车设计,如果只是在传统挂车上增加智能装备,加上基础的EBS和T-router,不会增加他成本超过10%,而且还增加他的效率,安全性和可靠性。”

当然,除了产品维度的革新,增加效率的另一个方向,还来自商业模式的更迭,为了让物流客户在驶向未来的途中,脚步更为轻快,G7推出了智能挂车的经营性租赁服务,轻盈的资产管理方式,迅捷的提车流程,完备的售后服务,能够在很大程度上帮助物流公司摆脱重资产束缚,就像王晴童所言:“大的物流公司对于挂的需求量肯定有高有低,直接购买的话,可能是在某个阶段资金有限制;对于小公司来说,它的融资成本高,只能来租赁。所以在美国或者欧洲国家,挂车的租赁占整体市场规模的20%左右,中国的挂车租赁市场刚刚开始起步,预期估计是在25%到30%左右。”

嗯,现实正如同凯文·凯利在20年前所言:“未来资源的使用权将比所有权更重要,人们将通过获得服务的方式取代占有实物”,当镀上“共享”外衣的租赁经济在乘用车甚至单车市场被验证可行后,这句预言也开始在更低调的智能装备市场践行。

而为了让物流公司拥有更好的服务体验,充分落实资产智能化管理和轻资产运营模式,上个月末,G7与普洛斯宣布共同出资组建合资公司,打造标准化的智能装备产品,并通过租赁业务进一步降低智能装备的应用门槛,谈及这次合作的缘起,王晴童表示,除了资本本身,“普洛斯还有园区,要做大规模经营租赁,售后服务很重要,必然需要有很多售后服务点,如果普洛斯的园区能够根据我们后台的一些数据,看到智能挂在哪个地方出现比较多,出现多的地方我们就可以建立起一个售后服务点。此外,普洛斯本身非常看好整个物流市场,除了G7他们还投了很多车队、平台,这些也可能是合资公司的潜在客户。”

 

跟上时代奔跑的速度

如今,尽管G7智能挂已得到众多物流企业的认可与青睐,但智能挂本身的进化,却并远未中止——G7最重要的商业资产,就是平台每天拥有超过一亿公里的驾驶行为数据,这些数据是G7智能设备不断迭代的养料,在“越多人使用它就越聪明,越聪明就有更多人使用”的滚雪球效应下,它会不断反哺G7的AI能力,最终让每一个挂车受益。甚至在未来,依托于不断积淀的数据和算法,G7将实现个性化定制,让智能装备以更具想象力的方式落地。

最后,从行业层面,作为智能挂的先行者和领跑者,G7亦有责任对挂车运输行业的产品技术升级起到示范作用,不断和产业链的合作伙伴一起,推进产品标准化建设,王晴童用当年GPS的普及之路作为对比,“从行业第一次开始推动GPS到最后标准化,差不多用了五年时间完成,以后的标准化进程会更快。”

总之,从智能挂的例子不难发现,从现在到未来,新技术的降临有机会让物流行业以更快,更智能,更简洁的方式,不断细化“降本增效”这个最本质的商业诉求——但这也意味着,物流公司必须从现在开始,尽快被新技术赋能,跃向终将来临的智能时代。

就像马云预言的那样:“未来8年内,中国的包裹量将达到每天10亿件,但现在很多物流公司在组织、人才、技术、眼光格局等方面都没有准备好,这样未来一定会被淘汰。”

嗯,希望所有物流公司的货车,都能跟上这个时代奔跑的速度。

李北辰/文

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