當AIoT成為商業基礎設施，智慧物流路在何方？
編者按：本文系專欄作者投稿，作者李北辰TMT。
我一直覺得，倘若文明有衡量標尺，那麼永遠在追求用最低成本，最高效率，將物體從A點移到B點的物流，一定是其中之一。
嗯，從人類真正意義上的第一個發明輪子開始，到駕馭馬匹，開鑿大運河，開啟大航海，再到100多年前，鐵路，汽車與飛機的集體湧現，物流都可被視作人類文明在不同階段最直觀的“標誌物”。
即便到了現代社會，物流能力也是衡量一個國家綜合實力的晴雨表，當前全球的發達國家，幾乎全是物流能力最強大的國家，在“效率至上”的商業社會總法則下，他們總在思索，如何把一個物件，用更省事的方式，運到更遠的地方。
中國也在努力。在中國，20年前，一個包裹從北京寄到上海差不多20元，如今20年過去，油價漲了3倍，人工漲了10幾倍，快遞費卻更便宜了，這背後離不開物流設施的技術進步，尤其是在過去10年，中國所有成功的物流企業，其實都在悉心耕耘一件事：建立一個準點到達的物流網路，你今天給我貨，我明天給你送到。
然而，經過10年的野蠻生長，有一點他們也已心知肚明：想要在粗獷的舊體系中完成精進，正變得越來越難，那些在高速路上終日狂奔的疲憊的貨車，想要跟上智慧時代的腳步，就必須脫胎換骨，仰仗新的技術。
好在技術一端的進步令人欣慰：感測器成本的持續下降，大資料與深度學習的彼此成就，隨5G風口全速奔進的自動駕駛，一系列技術變遷，讓智慧化浪潮正在席捲物流行業的每一個環節——物流從勞動密集型向技術密集型的換道，沒有任何單一力量能夠阻擋。
更重要的是，換道速度之快或許超出一般人的想象，比如我去年採訪G7創始人翟學魂時，他當時說G7連線的車輛數字一直在變，結果沒過多長時間，無意中看到他朋友圈，說他們連線車輛總數已突破100萬臺。
事實上，傳統物流企業的演變，要依靠兩股並行不悖的力量，技術進步與觀念升級，而你會發現，為了降本增效這個最現實的目標，物流或許是最篤定地相信“分工產生效能”，相信“共享模式能優化資源配置”，相信“AI和大資料已成為市場經濟的一部分”，相信“自動駕駛真的是人類福音”……這些樂觀信念的行業。
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先來看第一股力量：技術進步。
由於缺乏惹眼的商戰故事，媒體不太關注中國物流的所謂“殘酷物語”（我印象很深，去年因揭穿酒店杯具風波的“花總”拍了一個視訊，貨車司機史小光的故事令很多人動容），可能直到去年10月，由於創下全球物聯網領域融資金額最高紀錄（3.2億美元），G7以及中國物流行業的技術現狀，才為更多科技媒體所知曉。
行業常識是，作為掌握最多中國公路物流貨運資料的平臺，基於AI與物聯網技術平臺，G7可以向大型物流企業和物流車隊提供車隊管理與服務綜合解決方案，覆蓋安全，結算，金融，智慧裝備等車隊運營全流程。
按照官方描述，他們已經完成了對“頭+掛”的全覆蓋，基於大資料平臺，可以實現油耗監控及駕駛行為監測和掛車的智慧終端，高精度定位，胎溫胎壓監測，電子制動，遠端鎖車等功能。
比如數字貨艙智慧掛車，它能自動感知位置，重量，速度，溫度等常規資料，而且在AI技術的輔佐下，大幅提升了掛車對貨物的主動感知。
譬如，考慮到物流企業對裝載率和裝車質量的本能訴求，數字貨艙的“AI量方”功能，能讓物流企業告別人為的粗顆粒度裝載，通過感測器+AI演算法，對艙內貨物進行高精度掃描+三維影象建模，最終實現每10秒自動計算出貨艙容積佔用百分比，實現精細化裝載。且貨艙在裝載過程中具體的空間分佈，哪裡空，哪裡滿，都能以3D方式呈現，在最大程度上保證了車輛真正滿載。另外，數字貨艙還可實時檢視貨物在運輸途中的狀態，貨車在行駛途中，雲平臺每3分鐘就會自動上傳貨艙內的高清影象資訊，且從出發到送達，貨物運輸實現全程視覺化。
總之，數字貨艙讓物流企業對“最大化獲利”的渴望，不再通過現場裝載過程中的“事在人為”來實現，更不再通過頻繁“超載”來實現，而是通過機器的“精打細算”來實現。
這無疑更加體面，所以給我的感覺，它提升了物流行業在這一環節的“文明程度”。
當然，如前所述，物流行業想要充分降本增效，技術創新和模式創新同樣重要，甚至某種意義上，對於具體的單一企業而言，後者可能更加重要。
事實上，G7也試圖打造一個圍繞卡車全生命週期的資產服務平臺，仍以數字貨艙智慧掛為例，G7可以提供以需求為中心的輕資產租賃服務：以前，物流企業需要購買資產，然後購買SaaS服務；現在，他們將資產服務和智慧服務整合在一起，進行一站式運營，按需付費，無需購買，只需每天付少量費用即可直接使用。
那麼輕資產對物流企業有什麼好處？我認為主要有三個。
首先，能讓物流企業不缺席任何一場技術盛宴。眾所周知，種種原因所致，如今物流行業競爭加劇，商用車市場為滿足物流企業日趨苛刻的需求，產品迭代速度很快，往往搞得物流企業疲憊不堪，而倘若採用租賃掛的方式，無需投入大筆資金，即可以用最討巧的方式，持續享用最新的技術福祉。
其次，局外人可能有所不知，在物流產業鏈的“生態位”中，物流車隊（尤其中小車隊）其實是個蠻脆弱的物種，每天在各種不確定性中求生，比如一旦大批購買掛車，往往開始擔心政策法規趨嚴，產品升級加快，二手車市場不成熟等後期經營和處置變現上的變數。
但倘若採取租賃模式，靈活的資產管理方式，方便的提車流程，完善的售後服務，能夠幫助物流企業擺脫重資產束縛，大幅減少對現金流的需求，可以根據業務和市場變化，輕鬆調整租用裝置的數量，比如當一家企業突然接到一筆大訂單，但它此刻沒有充裕的現金，或者覺得沒必要重新購買裝備，它完全可以選擇更睿智的掛車租賃。
而輕資產模式對物流企業的好處之三，也許更觸及其根本利益。很多人都知道，作為一種存量思維，“節約成本”只是物流企業的“生存之道”——而只有切換到增量思維，不斷開闢新線路，才是他們真正的“生財之道”，而租賃服務能讓他們在相同資金情況下，可獲車輛數更多，從而真正將工作重心放在開疆拓土上。
說到底，對於世界上的大多數非科技行業，技術是通用的，但業務增長是自己的。
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行文至此，我也知道，只要談及輕資產服務，敏感於未來的讀者，一定已經想到四個字：自動駕駛。
嗯，你或許聽說過Gartner曲線，大意是指，許多新技術趨勢來臨後，往往會有兩輪熱度：第一輪，是在誕生伊始，在輿論的亢奮聲中，它往往流於概念，難於落地，也讓熱情逐漸冷卻——但在冷卻過程中，它其實正在低調醞釀，在遠離聚光燈的地方，被開發成產品，並被市場逐漸接受，最終真正走向社會，從而帶來第二輪熱度。
給我的感覺，自動駕駛現正處在第一輪熱度消退，第二輪熱度上揚的間隙，而尤為值得一提的是，在這個間隙中，相比掣肘於複雜交通系統的乘用車市場，自動駕駛或許會在商用車市場率先落地。
所以不難想象，G7的資產池一定會發力自動駕駛，他們去年聯合普洛斯和蔚來資本共同出資建立嬴徹科技，瞄準城際公開道路，研發L3和L4級自動駕駛，希望能夠提供多種模式的自動駕駛運輸資產服務。而作為物流老兵和主要投資方，G7將在市場，資料和平臺方面為年輕的嬴徹提供重要支援，為物流客戶提供更為一體化的車隊管理服務，包括“SAAS服務+自動駕駛車頭+智慧掛”的整體解決方案。
不難發現，無論是已經實現的智慧掛，還是即將實現的自動駕駛，G7的願景是構建一張高度自動化的機器人整合網路。講真，憑我對人類司機靠譜程度的悲觀，這張網路一旦搭建完畢，無論安全還是效率，都勢必迎來質變。就像翟學魂所言：“八年努力，我們做好了連線這件事，讓高速公路上一半的車輛都接入了G7平臺，成為全球第一個連線卡車跨百萬量級的產業物聯網平臺。但是，僅是連線還遠遠不夠，現在，卡車行業每年還有數萬人失去生命，每天還有數百萬人在重複低效地勞動著。下一個八年，讓我們一起來改變這一切。”
不過，這張整合網路的建立，除了G7自身的努力，離不開合作伙伴的齊心協力。
其實我一直覺得，在這個分工不斷細化的時代，同一產業鏈上不同角色的相互依存度也越來越高，尤其是在物流這個務實且理性的行業，所有玩家都深諳一點：假如生態不活躍，每個物種的前途都將暗淡下去。
也因如此，我們看到，基於大資料平臺的價值，G7與合作伙伴的關係正在從簡單的售買甲乙方向共建生態平臺轉變。作為一箇中立開放的基礎設施平臺，G7的冀望，是與合作伙伴一起，共同構建一個覆蓋物流，金融，能源，汽車，新技術等領域的生態系統，它既能讓合作伙伴的收益最大化，也能讓整個產業鏈的資產效率最大化。
倘若如此，中國物流的“文明程度”，也將上升至一個全新的高度。
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