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屏幕上的是中国舆图，上面的每一个点，是G7平台在此时现在处置惩罚的一个物联网上相干的变乱。
好比当下弹出的变乱是装卸货；另有低温告警提示-15度，假如是货箱里装的是酸奶，-15度就酿成冰渣，不能喝了。
如今发生的变乱，是天津地域的某一辆车加了240块钱的油；别的，在内蒙，有个司机完成了运输，收款372块钱；另有别的一起ETC付款变乱，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表现。
到本日为止，G7大概连了1万多个加油站，物联网平台一秒大概会处置惩罚100多万件事。
100多万次听起来不是特殊多。但是，这已经覆盖了中国公路上，近30%远程重卡发生的变乱。
这此中包罗加油、过路、运费付出、伤害变乱、温度变革、超速违章等等，涵盖了险些物流过程中全部跟服从、本钱相干的事，以及全部跟安全相干的事变。
这就是给各人展示的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，我们做了许多紧张的事变。
10年间，我们从一个简朴的GPS功能，酿成了一个能及时跟踪温度、胎压、货箱体积、重量、汽车油耗、司机困乏水平等等一系列数据的物联网服务。
嘴上说这10年的进程，大概许多人不太信赖。由于每每一个公司网站上写的公司大事，实在不肯定是真实，有大概不也是最紧张的。
我以为这不是一个真正的物联网公司，大概是数据公司该做的汗青表述。
我给各人看别的一种汗青：
从2010年开始，G7的业务舆图渐渐被点亮。
黄色的是安全装备，蓝色的是油气站点，紫色的是数字货舱。
这是一个相认真实的汗青发展，我们生存在数字化的期间照旧很幸福的，可以把已往的10年用10秒钟体现出来，而且是绝对真实的。
这是如今的数据，天天大概能跑1亿多公里：
奇怪蓝莓、正品LV包包……智能物流能帮你做什么
我给各人讲几个详细的例子。
G7有一个第一原则：做有效果的技能。
我们从来不想跟客户讲原理，不想跟行业讲原理，我们要的，就是服务有一个效果。
这张图片上，背面叫挂箱，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物。
为什么我们要做这个产物呢？
各人可以想想，假如那内里的货品是你本身的，好比说密斯的LV的包包，你肯定盼望追踪货的环境。你不盼望司机切换门路，擅自换成了盗窟包。
以是我们把货箱重新计划。
编辑
G7计划的货箱，另有有如许的功能：
正在装箱的卡车，在平台端，我们的客户在APP上就可以瞥见车厢正在被装满。
G7把一个黑盒子酿成了可视化的过程，这在天下范围内是首创。
这一点物流公司的老板是很关心的，由于假如装了80%，恰好盈亏均衡，假如装到95%就赚许多钱，假如装50%以下就肯定赔许多钱。
装了多少，中心履历了什么，我们第一次把货箱里的环境出现出来。
别的，本年我们还做了一个很故意思的改进。
各人看这三个图片中的产物，好比说蓝莓。
爱吃蓝莓的朋侪肯定不喜好软塌塌的、已经变得有点水的蓝莓，而是想吃很坚挺，表面有一层白色果粉的奇怪蓝莓。
但是假如运输过程搞欠好，20块一箱的蓝莓，酿成软绵绵的，2块钱都没人买。
蓝莓产地都比力远，险些都是云南一类的地方运过来。商品格量好欠好，取决于一件事，路上不能颠的太锋利。
G7怎么办理这个题目呢？
我们做了一个振动的舆图，在即将到颠簸路段时，提示司机肯定要慢，如许货品到了目标地就能生存的比力齐备。
现实结果怎样呢？假如不提示这司机，一起大概有20%的货损。但是，假如在最关键的时间提示他，末了大概只有2%的货损。
对消耗者来说，消耗品格进步了，而且司机也制止被罚款。
这就是我们说的有效果的技能。
我们盼望技能卖给别人不是增长了本钱，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
除了前面说的技能以外，G7还做了物流贸易上的改进。
新的货运卡车，智能货舱是铝的，由于铝的轻可以多装货，同时还加上许多IoT、 AI的技能。
如许一来，整车制造本钱就比一样平常的要贵，物流公司都不肯意负担。
但从另一个角度来看，如许的货舱能装更多货品，利用寿命从5年增长到酿成12年，这时，假如接纳让客户根据环境付费的租用情势，本钱反而低落了。
以是G7要做的，是改变一种贸易关系：在中国第一次把这么大的整车租给客户。
对于许多物流公司来说，购置车辆的钱每每是利率很高的贷款。而为了压缩本钱，物流公司会选择便宜的轮胎、货箱等等，出题目的隐患不小。
但是，我们把这个循环倒过来，一辆车每月租金3000块钱，客户不消再花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，无形中节省本钱。
而且由于车辆利用寿命长，对于我们来说，折旧本钱也小。
我们团结了金融公司，也团结了供应铝质料的公司，各人一起重新计划了新的货运生态，终极要让这台车跟共享单车一样，酿成一个服务。
现在如许的车，已经有9000多辆在路上跑，我们盼望5年之内，让大部门的车都酿成如许的情势。
智能物流的数据代价
我们发现有一种车相称伤害，就是拉煤的车。
由于大部门拉煤的车不肯走高速，但平凡门路路况差，变乱概率高。而且，司机一连驾驶，非常困乏，很轻易出题目。
怎么让煤炭运输更安全呢？实在这个题目可以分为两个部门。
第一个题目是怎么找到拉煤的司机。
G7团结保险公司，先用最底子的图像辨认技能辨认拉煤的车，通过辨认司机去过的地方，我们根本就能知道哪一些司机是拉煤的。
第二，现实作业过程中，假如是两个司机换着开，那么伤害系数就会低落，反之，一个人开就很伤害。
以是我们用了底子的模式辨认，找到只有一个司机驾驶的车辆，而且是拉煤的。然后我们就跟保险公司互助，给他安装一套新的物联网装备，时候观察他的状态。
司机不消为此付更多的钱，反而能得到更好的保险。
别的，另有一个轻微宏观一点的例子。
图上的这两个曲线，玄色的是中国的GDP，别的一个曲线是G7的车流量。
以是各人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高度符合。
详细分析一下这张图，本年整个G7的车流量的变革中，有一个很深的谷底，这对应着疫情最严峻的时间。
6月份的第二周，也出现了一个不太显着的降落，大概在11%左右。但全中国的11%的货流量降落，是很严峻的一件事。
还记得6月初出了一个什么事吗？北京新发地出现了疫情。
以是，新发地的疫情不但影响新发地，也不但影响着北京，而是影响了整个中国的11%的货流量。
末了，我再分享一个案例。各人都还记得雄安吗？雄安的建立还在继承吗？
从G7物联网平台的数据得出结论是，雄安的建立还在风起云涌的举行。
由于雄安最焦点的地域是雄县，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，阐明谁人地方天天络绎不绝的有几千辆车跑来跑去，雄安的建立还在继承。
G7平台的货运数据的另一层代价，是资助一些部分，好比经济决议部分，可以或许在当天就知道疫情的环境，差别地域的复工复产的环境，起到晴雨表的作用。
以上，是我想跟各人分享的物联网，大概说AI在一个财产里怎样带来变革，而且我信赖将来的3到5年的时间，如许的变革会远远凌驾已往10年。
我信赖将来5年左右的时间，大部门新上路的卡车都会酿成主动驾驶的卡车，大概不是完全无人的，但是肯定是司机不担心安全，也不担心油耗的。而且，绝大部门卡车的能源会发生根天性变革，不会再用柴油了。
以是，将来5到8年的时间，物盛行业的能源、装备、生产力会发生根天性的变革，而G7这能在这个过程中，起到明显的推动作用。
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发表于 2020-12-24 04:02:53
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