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#MEET智能未来大会 G7创始人、首席执行官翟学魂：未来5年，大部分卡车都会变成无人驾驶的卡车。并且5年之后，绝大部分卡车的能源会发生根本性变化。

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（以下为翟学魂演讲分享全文）

“真实可见”的物流物联网

20年前，我就在物流行业提供技术服务。不过，G7是10年前成立的，专门在物流领域里面提供物联网服务。

具体什么是物联网呢？

给大家一点感性直观的认识。

屏幕上的是中国地图，上面的每一个点，是G7平台在此时此刻处理的一个物联网上相关的事件。

比如当下弹出的事件是装卸货；还有低温告警提示-15度，如果是货箱里装的是酸奶，-15度就变成冰渣，不能喝了。

现在发生的事件，是天津地区的某一辆车加了240块钱的油；此外，在内蒙，有个司机完成了运输，收款372块钱；还有另外一起ETC付款事件，司机一共付了800多。

前面这些，都是G7物流物联网平台的直观体现。

到今天为止，G7大概连了1万多个加油站，物联网平台一秒大概会处理100多万件事。

100多万次听起来不是特别多。但是，这已经覆盖了中国公路上，近30%长途重卡发生的事件。

这其中包括加油、过路、运费支付、危险事件、温度变化、超速违章等等，涵盖了几乎物流过程中所有跟效率、成本相关的事，以及所有跟安全相关的事情。

这就是给大家展示的G7在做的物联网的平台。

从GPS到物联网服务

G7运营了10年的时间，我们做了很多重要的事情。

10年间，我们从一个简单的GPS功能，变成了一个能实时跟踪温度、胎压、货箱体积、重量、汽车油耗、司机困倦程度等等一系列数据的物联网服务。

嘴上说这10年的历程，可能很多人不太相信。因为往往一个公司网站上写的公司大事，其实不一定是真实，有可能不也是最重要的。

我认为这不是一个真正的物联网公司，或者是数据公司该做的历史表述。

我给大家看另外一种历史：

从2010年开始，G7的业务地图逐渐被点亮。

黄色的是安全设备，蓝色的是油气站点，紫色的是数字货舱。

这是一个相当真实的历史成长，我们生活在数字化的时代还是很幸福的，可以把过去的10年用10秒钟表现出来，而且是绝对真实的。

这是现在的数据，每天大概能跑1亿多公里：

新鲜蓝莓、正品LV包包……智能物流能帮你做什么

我给大家讲几个具体的例子。

G7有一个第一原则：做有结果的技术。

我们从来不想跟客户讲道理，不想跟行业讲道理，我们要的，就是服务有一个结果。

这张图片上，后面叫挂箱，这个挂箱大概有17米那么长，这是G7 10年来做的最大的一个产品。

为什么我们要做这个产品呢？

大家可以想想，如果那里面的货物是你自己的，比如说女士的LV的包包，你一定希望追踪货的情况。你不希望司机切换路线，私自换成了山寨包。

所以我们把货箱重新设计。

G7设计的货箱，还有有这样的功能：

正在装箱的卡车，在平台端，我们的客户在APP上就可以看见车厢正在被装满。

G7把一个黑盒子变成了可视化的过程，这在世界范围内是首创。

这一点物流公司的老板是很关心的，因为如果装了80%，正好盈亏平衡，如果装到95%就赚很多钱，如果装50%以下就一定赔很多钱。

装了多少，中间经历了什么，我们第一次把货箱里的情况呈现出来。

此外，今年我们还做了一个很有意思的改进。

大家看这三个图片中的产品，比如说蓝莓。

爱吃蓝莓的朋友一定不喜欢软塌塌的、已经变得有点水的蓝莓，而是想吃很坚挺，外面有一层白色果粉的新鲜蓝莓。

但是如果运输过程搞不好，20块一箱的蓝莓，变成软绵绵的，2块钱都没人买。

蓝莓产地都比较远，几乎都是云南一类的地方运过来。商品质量好不好，取决于一件事，路上不能颠的太厉害。

G7怎么解决这个问题呢？

我们做了一个振动的地图，在即将到颠簸路段时，提醒司机一定要慢，这样货物到了目的地就能保存的比较完好。

实际效果如何呢？如果不提醒这司机，一路可能有20%的货损。但是，如果在最关键的时候提醒他，最后可能只有2%的货损。

对消费者来说，消费品质提高了，而且司机也避免被罚款。

这就是我们说的有结果的技术。

我们希望技术卖给别人不是增加了成本，而是确实改善了原来的状态。

IoT重构货运生态：把卡车做成共享经济

除了前面说的技术以外，G7还做了物流商业上的改进。

新的货运卡车，智能货舱是铝的，因为铝的轻可以多装货，同时还加上很多IoT、 AI的技术。

这样一来，整车制造成本就比一般的要贵，物流公司都不愿意承担。

但从另一个角度来看，这样的货舱能装更多货物，使用寿命从5年增加到变成12年，这时，如果采用让客户根据情况付费的租用形式，成本反而降低了。

所以G7要做的，是改变一种商业关系：在中国第一次把这么大的整车租给客户。

对于很多物流公司来说，购置车辆的钱往往是利率很高的贷款。而为了压缩成本，物流公司会选择廉价的轮胎、货箱等等，出问题的隐患不小。

但是，我们把这个循环倒过来，一辆车每月租金3000块钱，客户不用再花20、30、40万去买一辆车，而且车辆各个环节用的东西都是最好的，无形中节约成本。

而且因为车辆使用寿命长，对于我们来说，折旧成本也小。

我们联合了金融公司，也联合了供应铝材料的公司，大家一起重新设计了新的货运生态，最终要让这台车跟共享单车一样，变成一个服务。

目前这样的车，已经有9000多辆在路上跑，我们希望5年之内，让大部分的车都变成这样的形式。

智能物流的数据价值

我们发现有一种车相当危险，就是拉煤的车。

因为大部分拉煤的车不愿走高速，但普通道路路况差，事故概率高。而且，司机连续驾驶，非常困倦，很容易出问题。

怎么让煤炭运输更安全呢？其实这个问题可以分为两个部分。

第一个问题是怎么找到拉煤的司机。

G7联合保险公司，先用最基础的图像识别技术识别拉煤的车，通过识别司机去过的地方，我们基本就能知道哪一些司机是拉煤的。

第二，实际作业过程中，如果是两个司机换着开，那么危险系数就会降低，反之，一个人开就很危险。

所以我们用了基础的模式识别，找到只有一个司机驾驶的车辆，并且是拉煤的。然后我们就跟保险公司合作，给他安装一套新的物联网设备，时刻观察他的状况。

司机不用为此付更多的钱，反而能得到更好的保险。

此外，还有一个稍微宏观一点的例子。

图上的这两个曲线，黑色的是中国的GDP，另外一个曲线是G7的车流量。

所以大家能看到拟合度还挺高的，这个统计是清华的一流经济学家做的G7数据回溯，发现G7的数据跟GDP高度吻合。

具体分析一下这张图，今年整个G7的车流量的变化中，有一个很深的谷底，这对应着疫情最严重的时候。

6月份的第二周，也出现了一个不太明显的下降，大概在11%左右。但全中国的11%的货流量下降，是很严重的一件事。

还记得6月初出了一个什么事吗？北京新发地出现了疫情。

所以，新发地的疫情不仅影响新发地，也不仅影响着北京，而是影响了整个中国的11%的货流量。

最后，我再分享一个案例。大家都还记得雄安吗？雄安的建设还在继续吗？

从G7物联网平台的数据得出结论是，雄安的建设还在如火如荼的进行。

因为雄安最核心的地区是雄县，雄县的货流量是蓝色的。也就是说有无数多的车穿过了隔壁两个县都去了雄县，说明那个地方每天川流不息的有几千辆车跑来跑去，雄安的建设还在继续。

G7平台的货运数据的另一层价值，是帮助一些部门，比如经济决策部门，能够在当天就知道疫情的情况，不同地区的复工复产的情况，起到晴雨表的作用。

以上，是我想跟大家分享的物联网，或者说AI在一个产业里如何带来变化，而且我相信未来的3到5年的时间，这样的变化会远远超过过去10年。

我相信未来5年左右的时间，大部分新上路的卡车都会变成自动驾驶的卡车，也许不是完全无人的，但是一定是司机不担心安全，也不担心油耗的。而且，绝大部分卡车的能源会发生根本性变化，不会再用柴油了。

所以，未来5到8年的时间，物流行业的能源、装备、生产力会发生根本性的变化，而G7这能在这个过程中，起到显著的推动作用。

谢谢大家！

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