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一個跨越三個時代的創(chuàng)業(yè)者,與萬億物流業(yè)的新未來

2017/10/30 21:03:53   Source/Author:極客公園    Page View:

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上一個將「匯通天下」印刻在招牌上的商人,依靠的還是晉商綿長的馬隊和揚卷起黃土的車轍。而現(xiàn)在,是翟學魂創(chuàng)辦的G7,憑借著隱匿在每一輛貨車上的傳感器和一套智能化物流系統(tǒng)。

如果說 90 年代的信息化讓物流實現(xiàn)了「現(xiàn)代化」,那么正在到來的物聯(lián)網時代,會進一步以指數(shù)級釋放物流行業(yè)蘊藏的能量。

每一腳剎車、每一次轉向、每一秒顛簸,甚至司機的每一次哈欠都能被傳感器吸入到 G7 物流系統(tǒng)之中,經過過濾提純,最終匯入物流數(shù)據(jù)化的信息洪流。

輪胎碾壓過公路時轟鳴的噪音、司機的疲憊、貨車車廂的漆黑和靜默,都成了跳躍的 1 和 0,呼喊著彌足珍貴的價值。

通過對傳統(tǒng)運輸車隊的智能化改造,G7 幾乎將這個四萬億規(guī)模市場中的所有巨頭都納入了自己的客戶名單:順豐、京東、三通一達、德邦、宅急送,和亞馬遜。G7 的智能物流系統(tǒng)已經連接了超過 60 萬輛貨車。作為一名 IT 行業(yè)老兵,G7 創(chuàng)始人兼 CEO 翟學魂跨越了信息化、互聯(lián)網和智能化三個時代,從事物流多年的他也終于在智能化時代找到了變革傳統(tǒng)物流行業(yè)的鑰匙。

翟學魂預測,未來的智能化物流不僅能降低 90% 以上的安全事故,并且能消除 90% 的物流崗位。而當所有物流環(huán)節(jié)都接入到物聯(lián)網,全球的公司都將在物流變革的倒逼下,自上而下變革整個生產流程。

人員壓縮成十分之一的順豐,會是什么樣?

翟學魂把自己的正在做的事情稱為「系統(tǒng)化的降低系統(tǒng)性風險」。

北京到上海的快遞費已經降到了個位數(shù),「不可能把八塊錢再降到八毛錢」,翟學魂自知物流業(yè)的改變無法在這一部分突破下去?!傅绻麑⑽锪髫涍\風險降低 80%,這是我 100% 可以做到的?!?/p>

他將每一家物流公司都看做一支車隊,順豐是大車隊,其他是中車隊和小車隊?!杆麄兠刻靽@的主要問題就是安全、效率和成本。哪怕順豐那么大的公司,除了這三個問題還有什么?」

「除去一線工人,和幾百名做決定的人,這樣的公司實際上還有好幾萬人都在做一些最基礎的事情:發(fā)現(xiàn)異常打電話給司機啊,發(fā)現(xiàn)安全問題去處理啊,都是非?;A的信息收集、簡單處理,然后給出結果。這樣的人其實是物流公司里面的 90%?!?/p>

而翟學魂的正在做的,就是將這 90% 的人力成本壓縮下去。

他將這部分人力處理的信息歸類于簡單、特定,且明確的性質,而這正是 AI 和物聯(lián)網可以替代的——即系統(tǒng)性風險的預防和規(guī)避。

「物流事故當中,99% 以上都是系統(tǒng)性風險。比如貨車司機,100% 的工作時間都在開車,因此疲勞駕駛就是一個系統(tǒng)性的必發(fā)事件;大貨車一開就是八個小時,每天上千公里,輪胎過熱引起的車輛自燃也就成了系統(tǒng)性的風險;大卡車重心高,轉彎時的側翻事故,也是一樣的系統(tǒng)性風險?!?/p>

在原先的物流行業(yè)當中,司機的疲勞程、輪胎的溫度、車輛的行駛角度等,幾乎都不可見。而物聯(lián)網的實現(xiàn),將這些隱秘的關鍵信息清晰的映射到數(shù)據(jù)系統(tǒng)之中。通過 G7 的傳感采集裝置,將這些元素收集計算,于是翻車、疲勞駕駛,和車胎溫度的規(guī)律變得顯而易見。

在這樣的數(shù)據(jù)之上,不斷地添加多樣化的場景,于是,G7 的物流系統(tǒng)變得越來越智能,可涵蓋的系統(tǒng)性風險種類也就越來越全面?!競鹘y(tǒng)物流業(yè)里面人們最討厭的兩件事,遲到和危險,就都可以被這樣解決了?!?/p>

「就像是每個司機身邊坐了一個全知全能的助手,看到有什么不對勁兒,提醒你一下:歇會兒再開吧?!?/p>

在「助手」的幫襯之下,G7 的客戶從每月每輛車有效行駛兩萬公里,變成了每月每臺車將近五萬公里。

如此下來,翟學魂的愿景漸漸清晰,觸手可及:像順豐這樣的公司,以后就有可能從幾十萬人變成了幾千人,規(guī)模卻將從 100 億變成 1000 億。

當一切資產都開始自說自話

車輛互聯(lián)了,然后呢?

「他有沒有進園區(qū)呢?我們就和世界上最大的物流園區(qū)公司合作,把園區(qū)的道閘互聯(lián)在一起;人家問有沒有可??康脑屡_呢?那就把月臺也一并連上;又問了,貨物有沒有上叉車呢,那就把叉車也連上。就這樣一路連下去。」

在翟學魂想來,在以后的工業(yè)領域里,不再有不關聯(lián)的盲點,「所有的一切都值得通過物聯(lián)網連在一起。沒有盲目,沒有死系統(tǒng)」。

讓所有的資產都可以說話,并交流,這就是 G7 的完備基礎。這個過程升級的結果,就是將物流的重心從人變成了貨物和資產。

「工業(yè)領域的最大特點,就是關注對象不是人,而是資產。在這個特點之下,產業(yè)互聯(lián)網和產業(yè)物聯(lián)網其實就是一回事?!篃o資產,不工業(yè),工業(yè)就是資產的互聯(lián)。

資產的自說自話,將系統(tǒng)中的單一場景物聯(lián)網化,變?yōu)榱寺?lián)通整個過程的物聯(lián)網化?!纲Y產會說話了,勞動強度也就降低了,這是個正循環(huán)。」

在信息化時代,物流上的難點在于很難從「人」的層面推動流程優(yōu)化;而在智能化物流時代,所有數(shù)據(jù)都明白無誤的展示效率損耗在哪里,讓管理者產生主動優(yōu)化生產流程的動力?!窯7 一開始只提供幾個簡單數(shù)據(jù)的時候,客戶一看馬上就會意識到,必須要修改工作流程?!沟詫W魂說道。

而當整個供應鏈流程中的資產開始「說話」,看到數(shù)據(jù)的公司會馬上意識到流程中效率低下的環(huán)節(jié),并開始進行優(yōu)化和調整,最終實現(xiàn)的將是整個生產流程的變革。翟學魂的這個預測,其實來自一次參觀 MIT 人工智能實驗室的經歷。

在實驗室的 AI 展館中,翟學魂看到了 AI 真正指代意義的沿革,「我在那里面學到最重要的一個事情就是,搞清了后來被我們叫做 AI 的東西其實就是,第一步 sensing(感知),第二步 learning(學習),最后一步 action(行動)。AI 這個詞是從 sensing 一路跑下來的」。

「你 sense 和 learn 到了,后面的行動就容易了?!沟詫W魂回想之前的彎路和見識的錯誤,無非都源于第一步感知層面的缺失,「感知,就是物聯(lián)網」。

「生產工具要有自我表達能力?!沟詫W魂說,「不讓人說話,讓機器說話,這就是物聯(lián)網的本質?!?/p>

公路上跑著的數(shù)據(jù)和錢

當電腦依然被叫做計算機的時候,翟學魂就在北京自創(chuàng)了公司,利用技術為各大公司開發(fā)軟件系統(tǒng)。1997 年,當時還是廣州一家小型物流公司的寶供儲運(現(xiàn)寶供物流)通過熟人找到翟學魂,希望后者為公司打造一套物流軟件系統(tǒng)。

彼時,對物流系統(tǒng)并不熟悉的翟學魂判斷這套系統(tǒng)比較簡單,計劃用兩個月時間完成軟件的研發(fā),但整個物流流程的復雜超出了軟件公司的想象。

翟學魂和同事整整花費兩周時間才將整個物流系統(tǒng)分析清楚,加上其后的軟件開發(fā),這套物流軟件系統(tǒng)完成時,已經是半年以后的事情了。

這也成為了翟學魂踏足物流業(yè)的開端。而困擾也隨之而來:信息化讓此前需要手填的單子變成了電腦中的一個個表格,但依然需要人工去操作,公司從上層到實際操作人員,對這種改變都興趣索然,無意改變工作流程。而從效率方面來說,信息化確實提高了物流系統(tǒng)的效率,但是并沒有高到大部分公司要修改生產流程來配合新的物流系統(tǒng)。

直到 G7 開始將傳感器裝到卡車中,物流行業(yè)的智能化才真正開啟。

「熟悉的場景,自動發(fā)生的數(shù)據(jù),不用去央求和教育客戶?!怪霸?IT 時代和信息時代的磕碰打磨,成為了翟學魂在智能時代豐收的啟蒙序章。

G7 智慧物流的成功,也獲得了資本的關注。在早期投資之后,G7 也獲得來自騰訊、國開金融、普洛斯等重量級公司的戰(zhàn)略投資。翟學魂透露,引入國開金融和普洛斯,其實更看重這兩者在物流領域的潛力,后兩者都有自己的物流園區(qū)和倉儲車站等設施。G7 目前正在和兩家投資方進行園區(qū)和倉儲區(qū)域的智能化改造,通過將傳感器安裝到倉庫、路橋、叉車等區(qū)域,G7 有機會打通整個物流流程,獲得「端到端」的整個物流數(shù)據(jù)。

在智能物流系統(tǒng)逐漸普及之后,G7 也開始在物流金融方面進行嘗試,推出了 ETC 卡等服務。目前,G7 的 ETC 卡業(yè)務每天流水能夠達到超億元范圍,公司同時也在開展物流保險等業(yè)務。當然,公司的核心依然是 B 端中大型車隊的智能化管理。

目前,全球通信公司開始 5G 網絡的部署和推進工作,隨著 5G 網絡的普及,物聯(lián)網時代也將正式開啟。如果說上世紀 90 年代的信息化第一次讓物流產業(yè)迎來第一次變革,那么智能時代和即將到來的物聯(lián)網時代,將讓物流的效率和規(guī)模以指數(shù)級提升,并自上而下改變全球公司的生產流程。而在這一變革的潮流中,翟學魂和他的 G7 已經走在了前面。

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