當(dāng)人工智能逐漸變成商業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施，每個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)都蘊(yùn)藏著巨大良機(jī)。

在懷疑論者眼中，這是一句大而無當(dāng)?shù)目辗簲⑹觯H有為技術(shù)布道之嫌。唯有當(dāng)你不斷聆聽到AI在不同領(lǐng)域落地的聲音，不斷眼見為實(shí)，才會(huì)知曉這句話的正確，也才會(huì)真正讀懂“未來已經(jīng)來臨，只是分布不均”這句名言的意涵。

譬如在一個(gè)不起眼的領(lǐng)域，人工智能的介入，正在讓它發(fā)生一次蛻變——物流。

從幾年前開始，業(yè)內(nèi)就已達(dá)成共識(shí)：只依靠傳統(tǒng)變量，無法讓這一古老的行業(yè)脫胎換骨。盡管巨頭林立，價(jià)格低廉（更多是拜車身變大所賜），但物流行業(yè)的效率依舊不高（即便最優(yōu)秀的公司，1萬臺(tái)貨車背后，也需要大概2500個(gè)人去管理）——你知道，很少有其他行業(yè)像物流一樣毫無保留地選擇效率為王；而新零售和新經(jīng)濟(jì)等概念的彼此交織，也讓以物流為代表的后勤，成為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)沒有硝煙的戰(zhàn)爭(zhēng)。

在某種意義上，需求的純粹，也讓問題變得簡(jiǎn)單，改變物流行業(yè)，就是改變自動(dòng)化程度。想要完成從規(guī)模數(shù)量向效率提升的質(zhì)變，物流需要一次技術(shù)躍遷。幸運(yùn)的是，大數(shù)據(jù)，人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的相互融合，為物流行業(yè)的效率革命提供了契機(jī)。最樂觀的預(yù)計(jì)是，未來5-8年，物流會(huì)從從勞動(dòng)密集型行業(yè)，逐漸進(jìn)入非勞動(dòng)密集型行業(yè)。

但另一方面，過強(qiáng)的to B角色，枯燥的行業(yè)屬性，讓物流長(zhǎng)期遠(yuǎn)離媒體聚光燈，無論行業(yè)本身還是行業(yè)領(lǐng)跑者，都顯得低調(diào)異常，我就看到有人在知乎發(fā)問：“G7到底是何方神圣”，要知道后者是掌握最多中國(guó)公路物流貨運(yùn)數(shù)據(jù)的平臺(tái)，京東，天貓，美團(tuán)，蘇寧，順豐，三通一達(dá)，亞馬遜，德邦，DHL和中國(guó)郵政等都是他們的客戶，目前已連接車輛超過70萬臺(tái)，換句話說，你在高速路上看到的大多數(shù)印有l(wèi)ogo的貨車，背后都有G7的支持。

也許，透過這家成立八年，最近剛剛發(fā)布全新品牌形象的公司，你會(huì)更清晰地看到物流行業(yè)的現(xiàn)狀和未來。G7全新品牌形象更加自信、開放、融合。如果說以前的圓環(huán)代表品牌深耕的領(lǐng)域，那么隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛使用和AI技術(shù)的蓬勃發(fā)展，這個(gè)領(lǐng)域的深度和廣度都在不停的變化；智能技術(shù)會(huì)帶來新的革命，G7也將打破行業(yè)邊際，擁抱和引領(lǐng)一場(chǎng)行業(yè)革命。

數(shù)據(jù)壁壘

正如杰里米·里夫金在《第三次工業(yè)革命》中所言：如今人類正置身于萬物互聯(lián)時(shí)代的前夕，無處不在的通信網(wǎng)絡(luò)正在與可再生能源，自動(dòng)化物流和交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)相互連接。

剖析G7的技術(shù)和商業(yè)邏輯，他們將自己做的事概述為“IA+AI”。AI自不必說，是各個(gè)行業(yè)最大的商業(yè)變量；值得一提的是IA（Intelligent Assets，智能資產(chǎn)），在G7創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官翟學(xué)魂看來：“只有AI落實(shí)在IA上，產(chǎn)業(yè)才能形成閉環(huán)，最大程度地釋放價(jià)值。通過打造智能資產(chǎn)服務(wù)平臺(tái)，使車輛等傳統(tǒng)運(yùn)輸資產(chǎn)智能化重構(gòu)，讓智能車隊(duì)資產(chǎn)化占據(jù)行業(yè)的核心位置。”

而在具體實(shí)踐上，首先在最基礎(chǔ)層面，G7通過安裝在貨車上的300多個(gè)傳感器，實(shí)時(shí)收集車輛位置，速度，線路，溫度，進(jìn)出區(qū)域，貨物裝卸，停留時(shí)間，油耗，司機(jī)駕駛行為等幾乎物流公路運(yùn)輸全過程數(shù)據(jù)。

智能時(shí)代的常識(shí)是，在任何領(lǐng)域，數(shù)據(jù)都是最值得仰仗的資產(chǎn)。當(dāng)這些運(yùn)輸數(shù)據(jù)通過AI的賦能彼此流動(dòng)，就會(huì)釋放巨大的應(yīng)用價(jià)值，譬如G7去年就開發(fā)了三個(gè)頗為成熟的產(chǎn)品。

首先是安全機(jī)器人。眾所周知，在整個(gè)物流生態(tài)中“人”是最具不確定性的一環(huán)，司機(jī)也就成為最關(guān)鍵的風(fēng)控對(duì)象（行駛在高速路的貨車司機(jī)，一天中閉眼超過3秒的時(shí)間超過26944次）。而G7安全機(jī)器人可以實(shí)時(shí)監(jiān)控每一輛車，通過AI算法不斷檢測(cè)判斷路況是否異常，車輛是否超速，司機(jī)是否打瞌睡和玩手機(jī)，一旦發(fā)現(xiàn)異常，司機(jī)端就會(huì)給司機(jī)報(bào)警，后臺(tái)管理員也可通過語音指令提醒司機(jī)，根據(jù)G7后臺(tái)統(tǒng)計(jì)，機(jī)器人上崗后相關(guān)事故發(fā)生率下降了75%以上。

其次是調(diào)度機(jī)器人。物流業(yè)千古不破的底層邏輯就兩個(gè)：效率最大化，成本最小化。這意味著他們無比強(qiáng)調(diào)精準(zhǔn)，尤其在運(yùn)輸生鮮和醫(yī)藥等過程中，調(diào)度至關(guān)重要。相比于人類個(gè)體在調(diào)度規(guī)模上的瓶頸，機(jī)器人能從某種“上帝視角”，通過AI算法調(diào)度運(yùn)力，高效匹配供需兩端。

然后是財(cái)務(wù)機(jī)器人。物流屬于重資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)，成本結(jié)構(gòu)復(fù)雜，人工，油耗，高速費(fèi)……某個(gè)微觀上的細(xì)微偏差，就可能造成宏觀上的入不敷出。財(cái)務(wù)機(jī)器人能自動(dòng)統(tǒng)計(jì)所有成本支出，每臺(tái)車的每次點(diǎn)火，熄火，過路，加油……全部數(shù)據(jù)化，每一單任務(wù)從起點(diǎn)到終點(diǎn)，盈利虧本一鍵得知。

自動(dòng)駕駛將至

其實(shí)不難發(fā)現(xiàn)，對(duì)公路貨運(yùn)數(shù)據(jù)的幾近壟斷，構(gòu)成了G7最大的原始資本，以及最難攻克的行業(yè)壁壘，這也讓他們催生出更具想象空間的業(yè)務(wù)單元。

除了在現(xiàn)有貨車上后置傳感器，去年年底G7與合作伙伴一起，重新設(shè)計(jì)了車箱，讓昔日靜默的“鐵箱子”能夠“開口說話”，報(bào)告自己跑了多少公里，花了多少油錢，多少路錢，上了多少貨，下了多少貨，需要換輪胎了……與此同時(shí)，他們還以數(shù)據(jù)和技術(shù)為踏板，不斷往產(chǎn)業(yè)鏈的其他方向滲透，譬如與中國(guó)最大的物流基地運(yùn)營(yíng)商普洛斯成立合資公司“際鏈”，為園區(qū)入口，倉(cāng)庫門，月臺(tái)，起重機(jī)乃至各種工業(yè)設(shè)備配備傳感器和軟件系統(tǒng)，最終實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景的自動(dòng)化。

當(dāng)然，談及自動(dòng)化，沒人會(huì)懷疑，自動(dòng)駕駛才是物流行業(yè)的“終局思維”：自動(dòng)駕駛貨車會(huì)比乘用車更快實(shí)現(xiàn)規(guī)模量產(chǎn)。

這并不難理解，如上所述，物流行業(yè)的底層邏輯就是“效率最大化”和“成本最小化”，這讓他們對(duì)自動(dòng)駕駛（哪怕只是L3級(jí)）有更迫切的需求；而從技術(shù)一端剖析，相比于大城市內(nèi)部復(fù)雜的“網(wǎng)狀”路線，貨車在高速公路上是“線狀”行駛，道路環(huán)境單一且相對(duì)封閉，這種重復(fù)線路的學(xué)習(xí)成本更低，更易于盡早落地。翟學(xué)魂最近就直言：“未來5-8年，中國(guó)主要高速公路上跑的貨車大部分都應(yīng)該是自動(dòng)駕駛的卡車。”

意料之外，情理之中，G7開始進(jìn)軍自動(dòng)駕駛。上個(gè)月，G7與普洛斯和蔚來資本宣布，共同出資組建由G7控股的新技術(shù)公司，研發(fā)基于自動(dòng)駕駛，新能源技術(shù)和物流大數(shù)據(jù)的智能重型卡車，構(gòu)建AI時(shí)代的物流資產(chǎn)管理和服務(wù)新模式。

事實(shí)上，中國(guó)在制造貨車技術(shù)上的成熟，自動(dòng)駕駛激光和雷達(dá)等核心產(chǎn)業(yè)的完善，以及算法壁壘的降低，讓這家新公司的未來變得頗為可期。盡管五年前，G7未曾想到會(huì)涉足當(dāng)時(shí)門檻高企的自動(dòng)駕駛，但五年后，基于自身積累的海量數(shù)據(jù)和行業(yè)知識(shí)，G7的入局成為一種必然。

就像G7總裁馬喆人（前騰訊副總裁，負(fù)責(zé)騰訊位置服務(wù)（LBS）、車聯(lián)網(wǎng)和自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)）所言：“首先，基于G7各種各樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，能為車輛結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)和工況的設(shè)計(jì)提供優(yōu)化的依據(jù)，從而能幫助下一代商用車輛進(jìn)一步優(yōu)化設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)；其次，在規(guī)模化運(yùn)營(yíng)體系下，G7的數(shù)據(jù)能夠優(yōu)化商用車輛沿著全運(yùn)輸線路網(wǎng)絡(luò)的調(diào)配能力；第三，基于G7平臺(tái)大量的司機(jī)行為數(shù)據(jù)，也是未來自動(dòng)駕駛網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)。”

物流行業(yè)的未來

翟學(xué)魂不止一次將傳統(tǒng)貨車向智能貨車的過度，比作十年前功能機(jī)向智能手機(jī)的躍遷，就像iPhone讓手機(jī)衍生出更多服務(wù)，G7也試圖從現(xiàn)在開始，勾勒出物流資產(chǎn)服務(wù)的未來樣貌。

在我看來，某種意義上，G7的野心是與合作伙伴一起，建立一個(gè)高度自動(dòng)化的集成體系，實(shí)現(xiàn)對(duì)整個(gè)物流業(yè)務(wù)模式和資產(chǎn)應(yīng)用方式的變革。譬如馬喆人就曾預(yù)測(cè)：物流行業(yè)的終級(jí)模式是進(jìn)入集約化發(fā)展，出現(xiàn)一系列自動(dòng)駕駛越級(jí)運(yùn)營(yíng)車隊(duì)，或者是高階智能駕駛的超級(jí)資產(chǎn)池，這種大車隊(duì)和資產(chǎn)池本質(zhì)上是為行業(yè)提供運(yùn)輸資產(chǎn)的共享化。

“G7的客戶一直都是物流公司，大的比如順豐和德邦有1萬臺(tái)車，小的有10臺(tái)車，只是說過去我們只提供車輛數(shù)據(jù)，可能以后連車也一起給你，我們希望把智能設(shè)備、智能資產(chǎn)所有綜合給到客戶，讓他去比原來買一臺(tái)車，自己去加油，請(qǐng)司機(jī)，最后換算下來一公里多少錢，如果比原來便宜很多，為什么不呢”，翟學(xué)魂對(duì)未來的描述更為具象：“我們要給客戶的是結(jié)果，就是我的車比現(xiàn)在的安全性要提高兩個(gè)數(shù)量級(jí)，比現(xiàn)在的能耗降低15%到20%，比現(xiàn)在的管理成本下降一個(gè)數(shù)量級(jí)。”

嗯，在“IA+AI”的雙向加持之下，這或許就是物流行業(yè)的未來篇章。

最后值得一提的是，在G7總部采訪過程中，令我印象最深刻的，倒不是物流業(yè)正在掀起的效率革命，而是翟學(xué)魂展示的一張實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)——令人意外和遺憾的是：截止采訪當(dāng)天下午三點(diǎn)，在G7連接的70多萬輛車?yán)铮l(fā)生了145起撞車事故。

為什么撞了這么多？很大一部分答案就在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)里：同樣截止下午三點(diǎn)，G7的智能管車平臺(tái)監(jiān)測(cè)到，有5萬多名困得不行的貨車司機(jī)，閉了3秒鐘的眼；有4000多次打哈欠行為，以及 4萬多次打電話。

高速路上的悲劇大抵相似，這種情況每天都在發(fā)生——好在，至少我相信，未來十年，新技術(shù)的福祉，會(huì)讓撞車數(shù)字無限逼近為零；未來十年，物流行業(yè)的變化，或許將超過過去100年的總和。