過去，物流行業(yè)的效率提升主要靠不斷地優(yōu)化設施，比如倉庫的位置、車輛的選擇等等。這種方式要付出更大的代價，比如在成本上要投入更多，提升的瓶頸也非常明顯。
因此，對“智慧物流”的強烈渴望和迫切需求正在逐步將貨運及物流這個看似低端行業(yè)的信息化潛能激發(fā)出來，同樣也離不開當下最火的人工智能、物聯(lián)網(wǎng)技術。
物流汽運擁堵情況普遍存在且日趨嚴重
9月19日，全球資訊管理公司貝恩公司攜手智慧物聯(lián)網(wǎng)公司G7聯(lián)合發(fā)布《中國公路貨運市場研究》報告。報告分析，中國物流行業(yè)正面臨著提升效率的關鍵難題，而以大數(shù)據(jù)為基礎的智能化管理工具和技術手段是幫助中國物流企業(yè)提升效率的關鍵。
為什么效率成為了行業(yè)面臨的關鍵問題？貝恩與G7合作，對使用G7系統(tǒng)的50余萬輛貨運車輛的運行數(shù)據(jù)進行分析。
報告顯示，中國公路貨運整體周轉量為610百億噸公里，重型卡車保有量超過500萬輛，輕中型卡車保有量超過1400萬輛，市場規(guī)模超過5萬億人民幣，已成為世界第一大公路運輸市場。與之相比，中國物流行業(yè)的效率卻并不高，物流費用占GDP的16%，同發(fā)達國家10%的水平相比差距很大。
研究發(fā)現(xiàn)，目前中國物流汽運市場的總體格局呈現(xiàn)以下特征：
· 以京津、長三角 、珠三角和成渝為樞紐的運輸網(wǎng)絡已經(jīng)成型。廣東、山東、江蘇、浙江、四川、河北等全國GDP排名靠前的省份也是運輸最繁忙的區(qū)域。這些地區(qū)制造業(yè)較為發(fā)達，消費水平較高，同時道路建設狀況也較為完善，催生了大量對于原材料和成品的運輸需求。
· 線路繁忙，但是平均速度普遍偏低。研究選取了國內最繁忙的10條線路，發(fā)現(xiàn)汽運平均運行時速在約50-65公里/小時，相比發(fā)達國家約75-80公里/小時的平均水平仍有差距，車輛性能及車況差距、公路擁堵程度、公路路況、收費流程等是導致中國汽運整體平均速度低于發(fā)達國家的關鍵因素。
· 擁堵情況普遍存在并日趨嚴重，且具有較高的隨機性。道路擁堵是制約運輸時效與效率的關鍵因素之一。以進出上海的繁忙線路為例，超過30%的時間車輛是處在擁堵和阻塞狀態(tài)的，并且對比2017年上半年與2016年，可以發(fā)現(xiàn)堵塞狀況明顯上升。
針對擁堵情況，報告分析出了一定的客觀原因。比如，汽車保有量增長的速度超越了公路承載能力的提升。
對此擁堵給出的建議是，在車隊實際運行中，物流企業(yè)可以通過路由動態(tài)規(guī)劃優(yōu)化路徑選擇，規(guī)避擁堵，提高效率。動態(tài)路由規(guī)劃從擁堵預判、路線調整和擁堵成因分析的角度大幅度降低了車隊在擁堵方面的風險。通過對車輛位置及行駛速度的分析，數(shù)據(jù)平臺可以即時發(fā)現(xiàn)擁堵并對車隊進行提前警告，并通過路徑規(guī)劃、實時語音交互等手段引導車隊選擇最優(yōu)的行駛路線，從而大幅度提升運作效率。
此外報告還發(fā)現(xiàn)，中國在路由實時監(jiān)控設備的安裝上還有很大的發(fā)展空間。未來隨著中國向大型車隊的整合，物流科技的完善和車隊管理提供商的發(fā)展，動態(tài)路由規(guī)劃將會日益普及，成為汽運行業(yè)的一劑強心針。
除了物流汽運市場的總體格局特征，報告還單獨對中國市場汽運車隊效益進行了分析，比如車隊規(guī)模的擴大有助于車輛行駛效率提升。大型車隊對車輛的利用率顯著高于規(guī)模較小的車隊。以順豐、圓通、德邦、安能等快遞快運企業(yè)為首的大型用車客戶非常注重成本管理和效益提升，從而也從需求端提高了對大型車隊的效率要求。
再比如，通過培養(yǎng)良好的駕駛習慣提高油耗效率。在物流汽運的成本組成中，燃油費是最重要的項目之一，其比例將近運營成本的~30%。從之前的節(jié)油案例反饋來看，最優(yōu)秀的單車，可單月通過節(jié)油達到2.6萬的成本節(jié)降。另外，大數(shù)據(jù)對車隊油耗水平的改進也效果明顯。車載系統(tǒng)可以探知轉速、剎車、怠速、油感等一系列數(shù)據(jù)，對司機的駕駛行為實時監(jiān)控，及時發(fā)現(xiàn)偷油等違規(guī)行為。
針對報告的重要結論，貝恩公司向物流與運輸企業(yè)提出了進一步提升競爭力的四點建議：
1. 物流企業(yè)在進一步布局優(yōu)化樞紐與運輸網(wǎng)絡時，應充分考慮各大區(qū)域的物流中心分布形態(tài)的實際情況及差異化。
2. 利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等分析工具對路線進行動態(tài)規(guī)劃，更合理地規(guī)避擁堵，提升物流時效與效益。
3. 擴大車隊規(guī)模進行規(guī)?；\營是降低成本的關鍵之一。
4. 利用數(shù)字化手段實時監(jiān)測車況并精確管理駕駛行為，是提升車隊效益的另一關鍵。
“智慧物流與傳統(tǒng)物流最大的不同在于人的變化”
如今的貨運行業(yè)現(xiàn)狀存在諸多問題，亟需向智慧物流跨進。然而何為智慧物流與傳統(tǒng)物流的明顯差異？
G7 CEO 翟學魂認為智慧物流與傳統(tǒng)物流最大的不同在于人的變化。他向36氪分享到，他曾去過一個一千臺的大車隊，運營總監(jiān)是個數(shù)學博士，學的是算法。在翟學魂看來，在中國以前管理車輛絕大部分的情況下是靠經(jīng)驗，其實不光是管理車輛，管理物流都要靠經(jīng)驗。
而現(xiàn)在管理上千臺車的大型物流公司的運營總監(jiān)是數(shù)學系博士學算法的，他認為這就代表一個趨勢。過去由于沒有足夠多的數(shù)據(jù)，沒有框架，只好用無數(shù)人腦里的算法，而且擁有這些算法的人是說不出來的，所以必須要有幾十年經(jīng)驗的人進行管理。然而現(xiàn)在物流行業(yè)的人都很年輕，他們懂得怎么處理數(shù)據(jù)，懂得用機器做的算法來進一步提升運營效率。
“傳統(tǒng)物流和未來區(qū)別在哪里，我覺得首先人的區(qū)別就在這里，未來的管理者不是靠經(jīng)驗的，是靠數(shù)據(jù)，靠聯(lián)接，靠AI的輔助來做管理的。”翟學魂告訴36氪。
G7在智慧物流鏈條中做的事情是運用物聯(lián)網(wǎng)技術和人工智能技術，通過在車子不同部位裝備物聯(lián)網(wǎng)感應裝置，采集貨車、司機、場站等物流鏈條節(jié)點數(shù)據(jù)，從而讓貨主、物流公司、司機三方在運輸管理過程中實時可視可控，最終形成完整的貨運數(shù)據(jù)體系。
利用AI技術，貨運車隊安全隱患或大幅下降90%
整個的物流效率當中，有幾件非常重大的事，比方說，比油耗更重要的是安全。
G7、貝恩、運聯(lián)傳媒、京東物流、長久物流、沃爾沃卡車等嘉賓共話“智慧物流”發(fā)展未來
實際上所謂的貨運過程當中系統(tǒng)性的風險，就是指它一定會發(fā)生的。比如：司機一開就是十個小時，他一定會困；如果他每天都開十個小時，他過一段日子一定會出事；如果他緊急拐彎的頻次高，他一定會側翻。
這些風險是系統(tǒng)性的風險，而這些系統(tǒng)性的風險，通過物聯(lián)網(wǎng)和人工智能，全部都是可以提前預知的，能夠提前預知，就能夠提前避免。通過采用AI技術的安全手段，車輛從車隊一天有九百多次安全隱患，變成一天只有三十次，達到 90%以上的下降。
再比如，在包裹運輸中可能產生遲到的情況。而遲到無非就幾個原因，高速公路堵車，封路，司機打麻將，也是90%以上的系統(tǒng)性延誤。所謂的系統(tǒng)性就是行業(yè)常態(tài)，就是因為這些行業(yè)常態(tài)導致了延誤的風險。因此一樣可以幫它提前預知所有的風險，預知就能干預，干預就能解決。
最后怎么能讓司機的駕駛行為變得更好？駕駛行為就是那么幾件事，怠速、急剎車，這也是系統(tǒng)性的，無論是安全還是效率，還是成本，如果能夠做好，提升的空間不是3%，而是20%、30%。
G7翟學魂想要把所有系統(tǒng)性的問題通過AI，通過智能的設備，通過物聯(lián)網(wǎng)的技術解決掉。
翟學魂打了個比方，所謂的AI，就是我坐在您旁邊，我就是最懂駕駛的司機，我就是最知道怎么開車的，當然我就可以把你所有的問題解決了。但原來你雇不了一個人在旁邊，現(xiàn)在AI就能解決這個問題。從我們的角度，我們就是要用人工智能去預知所有的貨運當中的系統(tǒng)風險，安全的問題，不當?shù)鸟{駛，預先解決掉這些問題，使得我們天天碰到的這些所謂管司機太煩了，管車隊太煩了這些系統(tǒng)性的問題得到相應的解決，把這90%的問題解決，剩下的問題才是真正需要人解決的。
“我們看到我們客戶群在成長，也看到我們過去做的工作，最起碼讓他們的油耗比個體司機低了。我希望以后越大的公司，越懂得管理的公司，我們給他們的工具，使他們顯著比更小的公司更安全，它的油耗比更小的公司更好，因為它能不斷地用機器學習，這是我們應該做的事情。”翟學魂說。
