10月27日,中联物流与G7在深圳正式举行战略合作签约仪式。
双方将在大车队数字化平台构建、物流智能调度可视化及挂车装备智慧化三方面发力,确保运输安全的同时,降本增效,打造物联网时代全新的汽车物流生态。
此次中联物流和G7的合作覆盖了汽车物流的全生命链:中联物流计划通过配置2000台G7智能中置轴轿运车,借助车位装载感知、挂车精准定位、司机驾驶行为监测等数字化管理,打造并升级行业“智能大车队”;
同时,围绕中联物流全国区域客户,为其打造专属“OTD在途可视化管理系统”、“集成化成本管理系统”和“智能化车辆管理平台”,并在“智能装载及调度”领域展开深入合作,实现整车及零部件全供应链的透明化管理。
此外,双方将紧密配合,共同打造AI+IA的汽车物流行业新标准,在汽车物流行业全面推动智能挂车的应用,提高行业管理水平。
G7董事长兼CEO翟学魂表示,汽车物流行业现有的管理模式会在不久的将来发生重大变化,基于数字智能管理平台的规模化大车队才是行业转型和持续降本增效的必由之路。
而在中联物流董事长祝建华看来,随着汽车物流行业的发展,如今的物流场景和客户需求都在不断发生变化;而伴随着AI和物流网技术的成熟,中联物流抓住了这个机遇。
车辆大数据是命脉
G7是一家智慧物联网公司,以智能终端为基础,将海量的实时感知数据进行收集,配以人工智能技术,将每一辆货车、货主、运力主和司机连接在一起,彻底改变物流行业的传统运营模式,完成向全自动化、全智能化的转变。
同时,G7致力于将AI技术赋能传统物流设备,实现从人工智能技术(AI)到人工智能资产(IA)的全面覆盖,全面提升运输服务时效、安全和成本管理,打造出服务整个产业链的智慧物联网平台。
简而言之,用翟学魂曾经说过的一句话,就是通过在卡车上配备智能传感器设备,获取车辆信息,建立智能化的平台,对驾驶员、车辆进行智能化的管理。
要实现这个目标,首先在硬件上,需要拥有车辆传感器、云平台的技术能力,其次是要拥有大量接入的卡车,这样才能有数据进行管理。
物流行业本身有着效率提升、安全保障等刚性需求,但传统车联网设备商存在多年,国家也制定了部分行业强制性标准,但一直没有起色,根本原因在于大部分管理平台过于分散,且接入车的数量有限,因此难以形成规模化,无法进行AI分析和管理。
所以,要做一个智慧化的物流管理平台,最关键的是要具备行业整合能力,拥有“大数据”。
在2017年的G7合作伙伴大会上,G7公布了其大数据,目前拥有13.5亿个轨迹点,230万+的标准线路月度执行,60万辆+的执行任务货车,每天2200万次车辆事件的触发,22万+标准路线,40万+标注站点。
这个数据量多不多?根据中国国家统计局数据,2016年公路运输业就业人员数为3855896人,公路营运载货汽车拥有量 1351.77万辆。
想要拥有更多的数据,更多的接入车辆,要做的工作就是联手更多OEM,尽可能打通型车传感器统一标准的安装,另一方面则是要联手物流巨头,快速接入存量车数据。
强强联手
中联物流(中国)有限公司是第三方物流管理集团化企业,专注汽车供应链管理服务领域十六年,提供物流运输、物流仓储、供应链金融、汽车新零售服务,同时依赖信息化管理平台为中小物流企业提供订单、服务跟踪、结算、物流金融、覆盖全国的公铁水联运网络,一站式公铁水联运服务体系等系列增值服务。
此次G7联手中联物流,目的也在于不断的联手更多物流企业,丰富汽车大数据。G7成立于2010年,此次合作既不是终点,必定也不是起点。
2016年5月12日,联合卡车与G7正式签约,成为国内首家标配G7智能系统的主机厂;2017年年底,G7与福田汽车达成战略合作,联手推出SuperFleet车队管理系统;G7与中集挂车帮正式签署合作协议。
2018年4月,赛通物流与G7合作,将采用G7物联网+AI技术及解决方案,打造智慧普货运输管理体系;东方航空进出口有限公司与G7在上海正式签订战略合作框架协议;2018年8月28日,广汽日野与G7达成合作,700臻值系危运版牵引车将装配G7 EMS 发动机管理系统……
G7在不断的同物流行业的巨头进行合作,目的就在于获取到更多的数据。拥有越多的数据,才能在智慧物流管理中,拥有更多的先发优势。
当然,对于任何一个行业玩家而言,谁都知道联合更多的物流商、OEM,扩大朋友圈,就能有更多的数据,有更强的行业说服力。
那么怎样才能广结天下缘呢?
无论物流行业,还是OEM,数据都是核心资产,能够让双方都满意的合作伙伴,只能是第三方。
而这个第三方不仅要实力够,还要势力够,才能凝结较多的厂商,汇聚尽可能多的数据。正是如此,做车辆管理平台的有很多,但有影响力、有高附加值的还没有出现。
近日,有媒体披露G7即将完成新一轮融资,与数家大型美元基金的融资谈判已进入最后阶段,本次融资的规模将达到数亿美元。
从目前看来,G7资金实力雄厚,朋友圈也够庞大,它会成长为一家独角兽吗?
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原文标题:商用车降本增效争夺“数据金矿”| GGAI视角
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