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自动驾驶是智慧物流质变的“诺曼底”吗?

转载时间:2022.01.29(原文发布时间:2021.01.07)
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编者按:本文来自微信公众号“智能相对论”(ID:aixdlun),作者:陈壹,36氪经授权发布。

智慧物流要由量变走向质变,离不开相关技术的突破,比如5G、大数据、人工智能等,尤其是干线物流中的自动驾驶货车、支线物流中无人机送货等何时能大批量商业化落地,或将成为整个行业质变的一个关键点,而如今这一场景正在加速到来。

前不久,商用车货运平台狮桥联合百度,一起推出自动驾驶货车领域技术平台新公司“DeepWay”,两者通过技术+场景融合,推动物流自动驾驶走出实验室,从技术期走入产品期,向前迈出了一大步。与此同时,京东物流集团旗下新型支线物流无人机——京东JDY-800“京鸿”货运型固定翼无人机也在自贡凤鸣通用机场进行载货检飞。

客观来说,当下国内智慧物流行业的发展还处于早期阶段,整个物流行业的智慧转型也不可能一蹴而就。不过,随着百度、京东等企业在相关技术上取得的进展,智慧物流正在离我们越来越近。

一、智慧物流发展的最大“拦路虎”

当下在中国,以B2C为主的快递当日达、次日达已成为行业标配,不免让人产生一种“错觉”——中国智慧物流已经非常发达,事实上并非如此。

一方面,相比物流发达国家,中国物流成本依然很高。华夏新供给经济学研究院院长贾康在《“新基建”中智能物流和智能供应链建设已是当务之急》一文中提到,当前中国物流成本占GDP比重为14.6%,比世界排名第一的美国7.2%的占比,高出了一倍多;相比全球平均水平11.7%的占比,依然高出约3%。

另一方面,由电商带动以B2C为主的快递,只是物流行业的一小部分,且由于标准化程度较高,借助电商数字化发展,属于较好智慧化改造的部分。而在B2B这类个性化需求更强、产业更传统的领域里,物流智慧化推进难度依然不小。

以占比最重的公路货运为例,在2019年中国470.60亿吨货物运输总量中,公路货运量为343.50亿吨,占比73%,是中国物流当之无愧的主力军。其中公路货运又分为快递、零担和整车三个细分子行业,而快递只占很小的一部分。

据《中国公路货运市场研究》数据显示,2017年中国公路货运市场规模超过5万亿,其中零担占25%,而整车达到70%,其规模在3.5万亿左右,是物流行业的大头,同时也是智慧物流升级的最大难点,主要体现在两方面:

第一,企业小而分散,规模效应难以形成。据申万宏源研究相关数据统计,目前公路整车货运中小公司占比90%以上,其中只有一辆车的公司占比40%,行业公司平均拥有1.6辆车,相当于90%的运力都掌握在个体运营司机手中,行业集中度非常低,很难形成规模效应。

第二,以单对单模式为主,车货匹配和运力调度欠佳,效率低下。掌握主要运力的个体运营司机,在车货匹配、运力调度、路线规划等方面没有平台大数据支撑,存在着信息闭塞、运力利用率低等问题。比如大多数仍主要依靠微信、电话获客,主要还是做熟人和半熟人生意,且存在定价混乱、缺乏精细化路线规划等一系列“小散乱差”的问题,这也导致整车货运效率和毛利率低下。

因此,相比快递而言,零担和整车物流进行转型升级难度更大,尤其是后者,由于运力分散、运营粗放,对货运运输个性化需求度最高等特点,已让其成为中国智慧物流发展的最大“拦路虎”。但由于整车公路货运的整体规模巨大,又是中国智慧物流发展必须拿下的高地。

二、拔掉“虎牙”,运输降本增效成关键

在物流领域成本支出中,运输成本又是其中的最大头,占比过半。因此在智慧物流为行业降本增效的过程中,运输环节的优化又成了重中之重。

由于运输需求的个性化差异,时效、安全和成本又是行业普遍存在的三大痛点。针对这些行业痛点的解决方案,又可以将运输环节拆分为车队管理、数字结算、安全管理、智能装备等小赛道。其中每个赛道既可以独立形成闭环,也可以串联成为平台底座,带来更大的想象空间,由此也带来了不同企业在布局上的差异。

第一类玩家更侧重在单一赛道上进行纵向深挖。

以美国为例,如车队管理领域的Fleetmatics、数字结算领域的FleetCor、安全管理方面的Verisk和Lytx,智能装备方面的Ryder和Penske等企业。

具体来看,Fleetmatics通过80000多个客户管理着180万辆汽车,建立了全球最大的GPS车队管理系统。而通过一种类似于信用卡的加油支付产品,将大型石油公司和物流车队串联起来,FleetCor如今已经成长为一家市值200多亿美元头部企业。

在国内与之对应也有易流科技和找油网、易加油、能链这类企业。前者通过IoT智能硬件设备和SaaS系统提供物流数字化解决方案。后者同样通过整合车队资源和油品资源,为车辆运营者进行成本管控和效率提升。

安全管理方面,美国的Verisk主要提供综合性大数据分析和决策支持,保护客户的资产安全。而Lytx则主要发展视频远程信息处理产品,以提高驾驶安全和企业生产效率。

而在智能装备上面,Ryder和Penske是两大代表企业,做法也略有不同。前者是全美最大的卡车服务商,运营车辆超过24万辆。后者则是车辆运营和物流服务商,并形成了卡车租赁、维修保养、二手车销售、物流服务等多元化业务发展。国内的东方驿站、挂车帮也是属于此类。

第二类玩家则是通过打通各个赛道,形成更加综合的生态玩法。

生态布局打通了各环节的数据鸿沟,让散落各处的数据能够像“滚雪球”般加速聚集,提升了企业收集、整合、运用行业数据的深度和广度。这不仅有助于各业务之间快速反应和协同,还能价值外溢到更多场景进行运营复用。

以狮桥物流为例,在车辆管理方面,通过狮桥运力APP,目前已实现了车辆硬件、软件、司机实时信息化监控,全程可视、精确掌控。如车辆发动机、刹车、油耗等数据都能通过网络传输到信息平台,供车辆调度员实时查看,对成本和运营进行精准控制。

这就类似于Fleetmatics和易流科技提供的服务,不过与这两者更侧重技术赋能相比,狮桥物流能够将技术和自身运营实践结合,可以实现更为精准的运营指导。且相对Fleetmatics仅服务车队,狮桥服务的对象更广,不仅有车队,还有个体货车车主、货主等更广泛人群,并由此衍生出更多元场景的赋能。

数字结算上,相比FleetCor、找油网等,除了提供油品数字结算,在司机餐饮、住宿等消费场景,以及针对车后服务的其它方面,如换胎、保险、ETC等,狮桥都能提供数字化结算服务。

而在安全管理方面,狮桥通过监测司机长时间闭眼睛、打哈欠、双手脱离方向盘等行为,可为司机提供疲劳驾驶预警服务——当卡车司机危险驾驶行为达到阈值,便会触发平台报警并给予司机提醒,保障司机用车安全。这是类似Lytx这样的企业在做的事。

这种生态布局相应的也带来两大好处,一是可以将各个环节数据打通,形成更好的业务协同。另一方面则能够将服务链条延长。

在服务链条上,相比国内外业务比较单一的物流企业而言,狮桥这种模式,从前期购车融资,到利用车辆进行物流运输、再到提供油路保胎等车后服务、最后到提供车辆租赁、置换等,已经围绕商用车全生命周期构建了一个生态闭环。

综上来看,美国物流企业,早早在各细分赛道建立了较深的竞争壁垒,让对手难以渗透,因此在垂直细分领域深挖,是更好的选择。而在物流现代化程度更低的国内,无论纵向深挖还是横向拓展,有更宽松的成长大环境,这为狮桥这类综合生态布局的企业,提供了从0到1的成长土壤。

三、布局物流自动驾驶,物流企业正在下一盘什么棋?

除了生态的搭建,全产业的数据打通和整合,智慧物流的发展最终还是要靠技术的突破,以及由技术带来的大数据反哺,这其中物流自动驾驶又成为关键一环,这也是众多电商巨头和物流企业纷纷加码自动驾驶的原因。

比如最近刚进行JDY-800“京鸿”货运型固定翼无人机载货检飞的京东,其无人配送小车也已经多次曝光。此外还有苏宁物流也推出过无人配送小车“卧龙一号”和无人重卡“兴龙一号”,阿里菜鸟的末端配送也无人车“小G”在不断迭代。

而除了狮桥和百度一起成立“DeepWay”自动驾驶货车领域技术平台公司外。在物流行业其它玩家也动作频频,如满帮投资了自动驾驶研发公司智加科技,按满帮规划,未来自动驾驶车辆要占到1/3,并且还要自己组建自动驾驶重卡车队亲自运营,可见自动驾驶的重要性。

背后逻辑也不难理解,一方面自动驾驶技术应用在商用卡车上之后,将大大提升整个车、路数据的收集和整合,能提供进行更加精细化的管理,反哺智慧物流发展。据相关数据显示,自动驾驶或可为运营商带来5%—10%降本和效率的提升。

另一方面,通过自动驾驶辅助货车司机,也将减轻工作强度,减少卡车人力成本支持,降低安全事故。据有关调查数据显示,2019年我国每百万公里事故数为3.7起。而美国早在2014年,就将公路货运每百万公里事故数已经降到0.1起左右,自动驾驶无疑会改善这一情况。

但自动驾驶商用卡车要进行大范围普及,也非一件易事,除了国家新基建日渐完善和政策支持,还需要有两大支撑。一是技术需要大量场景落地来验证;二是耗资不菲的自动驾驶卡车,对以个体运力为主的中国货车司机,也需要金融支持来助推。

百度ApolloX在选择首家合作伙伴时,也有这方面考虑。其和狮桥物流的合作,就在于通过双方优势互补,在车、路、运三方面进行协同,能够加速商业落地和普及。

自动驾驶是智慧物流质变的“诺曼底”吗?总的来看,投资人和企业纷纷扎堆智慧物流领域,不仅因为智慧物流本身的行业规模巨大,足以产生不少在细分领域的头部企业。还由于以智慧物流为切口为商用车全生命周期提供服务,大大增加了这个行业的想象空间。而随着物流自动驾驶的商业落地普及,率先完成相关布局的企业,也将是最早收获智慧物流质变果实的“尝鲜者”。

*本文图片均来源于网络

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资讯标题: 自动驾驶是智慧物流质变的“诺曼底”吗?

资讯来源: 36氪官网

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