因此，對(duì)“智慧物流”的強(qiáng)烈渴望和迫切需求正在逐步將貨運(yùn)及物流這個(gè)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(dāng)下最火的人工智能、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)。

 

 

　　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(guó)公路貨運(yùn)市場(chǎng)研究》報(bào)告。報(bào)告分析，中國(guó)物流行業(yè)正面臨著提升效率的關(guān)鍵難題，而以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的智能化管理工具和技術(shù)手段是幫助中國(guó)物流企業(yè)提升效率的關(guān)鍵。

　　為什么效率成為了行業(yè)面臨的關(guān)鍵問題？貝恩與G7合作，對(duì)使用G7系統(tǒng)的50余萬輛貨運(yùn)車輛的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

 

　　報(bào)告顯示，中國(guó)公路貨運(yùn)整體周轉(zhuǎn)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(chǎng)規(guī)模超過5萬億人民幣，已成為世界第一大公路運(yùn)輸市場(chǎng)。與之相比，中國(guó)物流行業(yè)的效率卻并不高，物流費(fèi)用占GDP的16%，同發(fā)達(dá)國(guó)家10%的水平相比差距很大。

 

　　研究發(fā)現(xiàn)，目前中國(guó)物流汽運(yùn)市場(chǎng)的總體格局呈現(xiàn)以下特征：

 

　　· 以京津、長(zhǎng)三角 、珠三角和成渝為樞紐的運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成型。廣東、山東、江蘇、浙江、四川、河北等全國(guó)GDP排名靠前的省份也是運(yùn)輸最繁忙的區(qū)域。這些地區(qū)制造業(yè)較為發(fā)達(dá)，消費(fèi)水平較高，同時(shí)道路建設(shè)狀況也較為完善，催生了大量對(duì)于原材料和成品的運(yùn)輸需求。

 

　　· 線路繁忙，但是平均速度普遍偏低。研究選取了國(guó)內(nèi)最繁忙的10條線路，發(fā)現(xiàn)汽運(yùn)平均運(yùn)行時(shí)速在約50-65公里/小時(shí)，相比發(fā)達(dá)國(guó)家約75-80公里/小時(shí)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(fèi)流程等是導(dǎo)致中國(guó)汽運(yùn)整體平均速度低于發(fā)達(dá)國(guó)家的關(guān)鍵因素。

 

　　· 擁堵情況普遍存在并日趨嚴(yán)重，且具有較高的隨機(jī)性。道路擁堵是制約運(yùn)輸時(shí)效與效率的關(guān)鍵因素之一。以進(jìn)出上海的繁忙線路為例，超過30%的時(shí)間車輛是處在擁堵和阻塞狀態(tài)的，并且對(duì)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(duì)擁堵情況，報(bào)告分析出了一定的客觀原因。比如，汽車保有量增長(zhǎng)的速度超越了公路承載能力的提升。

 

　　對(duì)此擁堵給出的建議是，在車隊(duì)實(shí)際運(yùn)行中，物流企業(yè)可以通過路由動(dòng)態(tài)規(guī)劃優(yōu)化路徑選擇，規(guī)避擁堵，提高效率。動(dòng)態(tài)路由規(guī)劃從擁堵預(yù)判、路線調(diào)整和擁堵成因分析的角度大幅度降低了車隊(duì)在擁堵方面的風(fēng)險(xiǎn)。通過對(duì)車輛位置及行駛速度的分析，數(shù)據(jù)平臺(tái)可以即時(shí)發(fā)現(xiàn)擁堵并對(duì)車隊(duì)進(jìn)行提前警告，并通過路徑規(guī)劃、實(shí)時(shí)語(yǔ)音交互等手段引導(dǎo)車隊(duì)選擇最優(yōu)的行駛路線，從而大幅度提升運(yùn)作效率。

 

　　此外報(bào)告還發(fā)現(xiàn)，中國(guó)在路由實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備的安裝上還有很大的發(fā)展空間。未來隨著中國(guó)向大型車隊(duì)的整合，物流科技的完善和車隊(duì)管理提供商的發(fā)展，動(dòng)態(tài)路由規(guī)劃將會(huì)日益普及，成為汽運(yùn)行業(yè)的一劑強(qiáng)心針。

 

　　除了物流汽運(yùn)市場(chǎng)的總體格局特征，報(bào)告還單獨(dú)對(duì)中國(guó)市場(chǎng)汽運(yùn)車隊(duì)效益進(jìn)行了分析，比如車隊(duì)規(guī)模的擴(kuò)大有助于車輛行駛效率提升。大型車隊(duì)對(duì)車輛的利用率顯著高于規(guī)模較小的車隊(duì)。以順豐、圓通、德邦、安能等快遞快運(yùn)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(duì)大型車隊(duì)的效率要求。

 

　　再比如，通過培養(yǎng)良好的駕駛習(xí)慣提高油耗效率。在物流汽運(yùn)的成本組成中，燃油費(fèi)是最重要的項(xiàng)目之一，其比例將近運(yùn)營(yíng)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(dá)到2.6萬的成本節(jié)降。另外，大數(shù)據(jù)對(duì)車隊(duì)油耗水平的改進(jìn)也效果明顯。車載系統(tǒng)可以探知轉(zhuǎn)速、剎車、怠速、油感等一系列數(shù)據(jù)，對(duì)司機(jī)的駕駛行為實(shí)時(shí)監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)偷油等違規(guī)行為。

 

　　針對(duì)報(bào)告的重要結(jié)論，貝恩公司向物流與運(yùn)輸企業(yè)提出了進(jìn)一步提升競(jìng)爭(zhēng)力的四點(diǎn)建議：

 

　　1. 物流企業(yè)在進(jìn)一步布局優(yōu)化樞紐與運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)時(shí)，應(yīng)充分考慮各大區(qū)域的物流中心分布形態(tài)的實(shí)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(duì)路線進(jìn)行動(dòng)態(tài)規(guī)劃，更合理地規(guī)避擁堵，提升物流時(shí)效與效益。

 

　　3. 擴(kuò)大車隊(duì)規(guī)模進(jìn)行規(guī)?；\(yùn)營(yíng)是降低成本的關(guān)鍵之一。

 

　　4. 利用數(shù)字化手段實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車況并精確管理駕駛行為，是提升車隊(duì)效益的另一關(guān)鍵。

 

 

　　如今的貨運(yùn)行業(yè)現(xiàn)狀存在諸多問題，亟需向智慧物流跨進(jìn)。然而何為智慧物流與傳統(tǒng)物流的明顯差異？

 

　　G7 CEO 翟學(xué)魂認(rèn)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(gè)一千臺(tái)的大車隊(duì)，運(yùn)營(yíng)總監(jiān)是個(gè)數(shù)學(xué)博士，學(xué)的是算法。在翟學(xué)魂看來，在中國(guó)以前管理車輛絕大部分的情況下是靠經(jīng)驗(yàn)，其實(shí)不光是管理車輛，管理物流都要靠經(jīng)驗(yàn)。

 

　　而現(xiàn)在管理上千臺(tái)車的大型物流公司的運(yùn)營(yíng)總監(jiān)是數(shù)學(xué)系博士學(xué)算法的，他認(rèn)為這就代表一個(gè)趨勢(shì)。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(yàn)的人進(jìn)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(jī)器做的算法來進(jìn)一步提升運(yùn)營(yíng)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(yàn)的，是靠數(shù)據(jù)，靠聯(lián)接，靠AI的輔助來做管理的。”翟學(xué)魂告訴36氪。

 

　　G7在智慧物流鏈條中做的事情是運(yùn)用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和人工智能技術(shù)，通過在車子不同部位裝備物聯(lián)網(wǎng)感應(yīng)裝置，采集貨車、司機(jī)、場(chǎng)站等物流鏈條節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)，從而讓貨主、物流公司、司機(jī)三方在運(yùn)輸管理過程中實(shí)時(shí)可視可控，最終形成完整的貨運(yùn)數(shù)據(jù)體系。

 

 

　　整個(gè)的物流效率當(dāng)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(yùn)聯(lián)傳媒、京東物流、長(zhǎng)久物流、沃爾沃卡車等嘉賓共話“智慧物流”發(fā)展未來

 

　　實(shí)際上所謂的貨運(yùn)過程當(dāng)中系統(tǒng)性的風(fēng)險(xiǎn)，就是指它一定會(huì)發(fā)生的。比如：司機(jī)一開就是十個(gè)小時(shí)，他一定會(huì)困；如果他每天都開十個(gè)小時(shí)，他過一段日子一定會(huì)出事；如果他緊急拐彎的頻次高，他一定會(huì)側(cè)翻。

 

　　這些風(fēng)險(xiǎn)是系統(tǒng)性的風(fēng)險(xiǎn)，而這些系統(tǒng)性的風(fēng)險(xiǎn)，通過物聯(lián)網(wǎng)和人工智能，全部都是可以提前預(yù)知的，能夠提前預(yù)知，就能夠提前避免。通過采用AI技術(shù)的安全手段，車輛從車隊(duì)一天有九百多次安全隱患，變成一天只有三十次，達(dá)到 90%以上的下降。

 

　　再比如，在包裹運(yùn)輸中可能產(chǎn)生遲到的情況。而遲到無非就幾個(gè)原因，高速公路堵車，封路，司機(jī)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?yàn)檫@些行業(yè)常態(tài)導(dǎo)致了延誤的風(fēng)險(xiǎn)。因此一樣可以幫它提前預(yù)知所有的風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)知就能干預(yù)，干預(yù)就能解決。

 

　　最后怎么能讓司機(jī)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(xué)魂想要把所有系統(tǒng)性的問題通過AI，通過智能的設(shè)備，通過物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)解決掉。

 

　　翟學(xué)魂打了個(gè)比方，所謂的AI，就是我坐在您旁邊，我就是最懂駕駛的司機(jī)，我就是最知道怎么開車的，當(dāng)然我就可以把你所有的問題解決了。但原來你雇不了一個(gè)人在旁邊，現(xiàn)在AI就能解決這個(gè)問題。從我們的角度，我們就是要用人工智能去預(yù)知所有的貨運(yùn)當(dāng)中的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，安全的問題，不當(dāng)?shù)鸟{駛，預(yù)先解決掉這些問題，使得我們天天碰到的這些所謂管司機(jī)太煩了，管車隊(duì)太煩了這些系統(tǒng)性的問題得到相應(yīng)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(zhǎng)，也看到我們過去做的工作，最起碼讓他們的油耗比個(gè)體司機(jī)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?yàn)樗懿粩嗟赜脵C(jī)器學(xué)習(xí)，這是我們應(yīng)該做的事情。”翟學(xué)魂說。