当AIoT成为商业基础设施,智慧物流路在何方?

物联资讯
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2019-05-29 13:57
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我一直觉得,倘若文明有衡量标尺,那么永远在追求用最低成本,最高效率,将物体从A点移到B点的物流,一定是其中之一。

嗯,从人类真正意义上的第一个发明轮子开始,到驾驭马匹,开凿大运河,开启大航海,再到100多年前,铁路,汽车与飞机的集体涌现,物流都可被视作人类文明在不同阶段最直观的“标志物”。

即便到了现代社会,物流能力也是衡量一个国家综合实力的晴雨表,当前全球的发达国家,几乎全是物流能力最强大的国家,在“效率至上”的商业社会总法则下,他们总在思索,如何把一个物件,用更省事的方式,运到更远的地方。

中国也在努力。在中国,20年前,一个包裹从北京寄到上海差不多20元,如今20年过去,油价涨了3倍,人工涨了10几倍,快递费却更便宜了,这背后离不开物流设施的技术进步,尤其是在过去10年,中国所有成功的物流企业,其实都在悉心耕耘一件事:建立一个准点到达的物流网络,你今天给我货,我明天给你送到。

然而,经过10年的野蛮生长,有一点他们也已心知肚明:想要在粗犷的旧体系中完成精进,正变得越来越难,那些在高速路上终日狂奔的疲惫的货车,想要跟上智能时代的脚步,就必须脱胎换骨,仰仗新的技术。

好在技术一端的进步令人欣慰:传感器成本的持续下降,大数据与深度学习的彼此成就,随5G风口全速奔进的自动驾驶,一系列技术变迁,让智能化浪潮正在席卷物流行业的每一个环节——物流从劳动密集型向技术密集型的换道,没有任何单一力量能够阻挡。

更重要的是,换道速度之快,或许超出一般人的想象,比如我去年采访G7创始人翟学魂时,他当时就说,G7连接的车辆数字一直在变,结果没过多长时间,无意中看到他朋友圈,说G7连接车辆总数已经突破100万台。



其实对于物流行业的转型方向,G7的角色是一个缩影。依我之见,传统物流企业的演变,要依靠两股并行不悖的力量:技术进步与观念升级——而G7从传统SaaS服务向“AI(人工智能)+IA(智能资产)”的战略转变,让他们有足够的能力,推动这两股力量的交汇。

透过这种交汇你会发现,为了降本增效这个最现实的目标,物流或许是最笃定地相信“分工产生效能”,相信“共享模式能优化资源配置”,相信“AI和大数据已成为市场经济的一部分”,相信“自动驾驶真的是人类福音”……这些乐观信念的行业。



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先来看第一股力量:技术进步。

由于缺乏惹眼的商战故事,媒体不太关注中国物流的所谓“残酷物语”(我印象很深,去年因揭穿酒店杯具风波的“花总”拍了一个视频,货车司机史小光的故事令很多人动容),可能直到去年10月,由于创下全球物联网领域融资金额最高纪录(3.2亿美元),G7,以及中国物流行业的技术现状,才为更多科技媒体所知晓。

当然,行业常识是,作为掌握最多中国公路物流货运数据的平台,基于AI与物联网技术平台,G7可以向大型物流企业和物流车队提供车队管理与服务综合解决方案,覆盖安全,结算,金融,智能装备等车队运营全流程。

按照官方描述,今天的G7已经完成了对“头+挂”的全覆盖,比如基于大数据平台,他们可以实现油耗监控及驾驶行为监测和挂车的智能终端,高精度定位,胎温胎压监测,电子制动,远程锁车等功能。

而最能突显G7技术优势的,无疑是数字货舱智能挂车,它除了能自动感知位置,重量,速度,温度等常规数据,还在AI技术的辅佐下,大幅提升了挂车对货物的主动感知。

比如,考虑到物流企业对装载率和装车质量的本能诉求,数字货舱的“AI量方”功能,能让物流企业告别人为的粗颗粒度装载,他们通过传感器+AI算法,对舱内货物进行高精度扫描+三维图像建模,最终实现每10秒自动计算出货舱容积占用百分比,实现精细化装载。且货舱在装载过程中具体的空间分布,哪里空,哪里满,都能以3D方式呈现,在最大程度上保证了车辆真正满载。另外,数字货舱还可实时查看货物在运输途中的状态,货车在行驶途中,云平台每3分钟就会自动上传货舱内的高清图像信息,且从出发到送达,货物运输实现全程可视化,能够在最大程度上杜绝人为作弊。


责编:春林
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