深耕物流產業 20 年的翟學魂，與他眼中的「產業互聯網」｜IF19

摘要：成為物流行業跳動的「脈搏」 之後，G7 如何讓你的「包裹」更高效穩定的到達？如何推動產業的生產力進化？

當我們在談產業互聯網時，我們在談什麼？

經過 8 年時間在「產業互聯網」的深耕，智慧物聯網技術公司 G7 也許足夠有資格回答這個問題。6 萬家客戶數，超過 90 萬輛連線車輛……G7 的「智能化物流車隊運輸管理體系」已成為中國物流運輸領域上下游協作的重要工具和基礎數據協議，更是擁有了一個跳動在物聯網上的「物流脈搏」。

G7 一直被看做是在「產業互聯網」深耕的典型案例。G7 最初依靠物聯網檢測物流車輛的出發、到達、油耗、溫度、發動機、剎車等等，利用這樣一個「時效網路」一點一滴的不斷的提升行業生產力的效能，給物流行業帶來產業文明的升級。

在人人鼓吹「資本寒冬」的 2018 年，G7 的新一輪 3.2 億美元的融資被看作是資本擁抱產業互聯網的獨有案例。這筆融資也創下了迄今為止全球物聯網領域單筆融資金額的最高記錄，這也讓 G7 在「產業互聯網」中的探索得到了充分的認可。

「產業互聯網的本質是：數字化變革提升生產力。」在物流行業從業 20 年的 G7 創始人 & CEO 翟學魂對此有足夠深刻的理解，「在物流行業，無論是安全的問題還是效率的問題，如果直接把物聯網和 AI 放到設備裡面產生的結果會極其不一樣，會使得整個效率有一個巨大的提高或者是數量級的提高。」

在物流行業，當我們在談產業互聯網時，我們在談什麼？這個問題也許在翟學魂的心中有一個清晰的答案。

以下是 G7 創始人 & CEO 翟學魂在 2019 極客公園創新大會上的演講內容（略有編輯）：

張鵬：我們前沿社有一位企業家叫翟學魂，他過去一直在推動怎麼提升物流產業的效能，我經常說他是一個橫跨四大時代的科技創業者，從當年的信息化時代-互聯網時代-移動互聯網時代-物聯網時代，一直推動物流產業運用科技提升效能。

我認識他有20年了，他真的是一個老戰士，以前我覺得G7這家公司做的是把很多感測器放到車裡，這樣能知道這個車的狀況，甚至能夠影響司機的行為，然後提升效率，把原來的慢速反饋變成實時的指導，但是最近這一年他又有了新的想法和更進一步的思考。

這個思考是什麼呢？我們不妨把他請上來給我們做一下分享，有請G7的創始人翟學魂！

翟學魂：我認識張鵬的時候我們才30歲......

我特別喜歡張鵬給我的題目：產業智能之下的生產力進化。說到進化一定是有過去、現在、未來，我先跟大家說一下我過去是在為物流產業提供技術服務，而過去的產業智能是怎麼進化的呢？

我們在座的人可能沒感覺過去 20 年物流產業有什麼進化，但是你稍微想一下，剛剛張鵬說過，一個包裹從北京寄到上海 6、7 塊錢，過去 20 年物流不但沒有漲價，反而從 20 塊變成了 6、7 塊。

但是大家想想，物流是靠很多人運轉起來的，我記得我的女兒 16 年前出生，那個時候我們家請的第一個阿姨，一個月 300 塊錢（全職），現在阿姨的工資不會低於 5000 塊，我們基礎的勞動力最少漲價了 15 倍。

另外，如果大家 20 年前開車的話，那個時候汽油 1 塊多一升，現在 7 塊錢一升，漲了 3 倍。能源和人都漲了很多倍，物流不但沒有漲價，反而降了價，說明這個產業的智能化，在過去 20 年裡有特別大的提高。

我給大家看一個圖片，基本上可以解釋剛才我說的，在過去 20 年裡勞動力和能源有巨大漲價的情況下，物流產業為什麼還能給咱們提供很便宜的服務。

這是 G7 高速公路，我去年跟團隊一起拍的。G7 我不知道大家走過沒有，我拍的這個是走到了祖國最北邊的路，再往北大概 200 公里左右就出國界了，所以這是 G7 在中國最北的路上。烏拉山我估計大部分人沒印象，但是在這兒還有這麼好的高速公路。因為車跑得很快，而且很省油，所以成本降低了很多。如果在座有跟我年齡差不多的，20 年前在北京附近跑的貨車叫北京 120，貨車沒有完整的車箱，只能裝 10 來方，但像現在這樣最好的牽引車、箱式貨車可以裝 100 多方。而且，這個箱子足夠好就保障你的貨物不會受到任何的損失，所以有了更好的車和路，我們運輸的整個品質和成本有了根本性下降，所以我們現在只需要花費 6、7 塊錢。

在這個過程當中，我和 G7 做了一個小事情。如果我們有很好的路，你要想在全國各地建立一個通達全中國的一個運輸網路，你可能需要 5000 條線路每天對發，需要 1.5 萬台車來運送所有的貨物。怎麼樣合理的調度，怎麼樣讓所有的車能夠準點到達，在 8 年前 G7 就做一個小的工具，這個工具很像你們在機場看到的航班時刻表，我在 20 年前有機會給北京機場做了一個航班時刻表，所以我把這個思想引用到了貨運領域，就用最簡單的 GPS，把線路和 GPS 捆綁在一起，無論是 5000 條線路，還是 15000 台車，一個公司所有的線路和車都自動知道每一條線路有沒有準點發、準點到。

這樣的話，像韻達這樣一個有全國性網路的公司，能夠很好的及時調度自己的全國性網路，這個就是過去我們給這個產業提供的很小的管理工具，使得大家可以管理全中國所有的運輸網路。這是我們做的一點小的工作，但是這個工作使得 G7 有機會服務於中國幾乎所有最優秀的物流公司（京東、順豐等）。

剛才張鵬提到產業的主旋律，我為什麼這麼有信心說主旋律就是這個呢？我的微信有 4000 多個好友，其中 3000 多個是物流公司的老闆，上市、市值超過 100 億的有七八個人，過去 10 年所有成功的物流公司老闆，無一例外都做了一件完全一樣的事：在中國建立一個準點到達的物流網路。今天你給他貨，他明天給你送到，就幹了這一件事，，只是說干這個事的時間、方法稍微有一點不一樣。

所以，過去所謂的產業智能發展是有了很好的路和車，有一種演算法叫做準點 KPI，我們給這個準點 KPI 的演算法提供一個工具，使得這個產業有上百億、上千億的公司湧現出來。

剛才我講的是過去，現在我們叫物聯網，最近這一年叫 AIoT（人工智慧物聯網），我想請大家非常近距離的看一下 G7 今天所建立的物聯網。

屏幕顯示的是在 G7 平台上的，此時此刻主要的、實時的、真實的數據。去年周航問我有多少車，我說有 70 萬，到今天有 90 萬，周航說要做到 700 萬，可能速度沒有那麼快。

到現在為止，大家看到的這些車，在 G7 上跑了 8000 多萬公里，大家看每一個閃亮的小點，是意味著在那個點上發生了一件事情，有可能是一個好事情，比如說車輛出發了，也有可能是一個壞事情，比如說剛才這個點是高溫報警。意思是本來這是一個凍羊肉，現在已經 7.3 度了。有可能低溫報警，本來是酸奶，現在凍了。這個報警事件是司機閉眼，就是在剛才的瞬間出現一個司機閉眼超過了兩秒鐘，兩秒鐘的概念就是，這個車已經衝出整個會場了。

所以大家看，今天在 G7 的 90 萬台車當中已經有 132 台車發生過碰撞，或者翻車，一共跑了 295 萬升的油。所有這些大家可以想像，差不多就是用物聯網來看見中國的物流產業的「呼吸」，也就是說此刻有很多的危險，有很多我們貨物已經出現了問題，有出發、有到達。

我可以很自豪的跟大家說，我去全世界各地，跟做車聯網的、物流、物聯網的人交流，有這樣一個全面的，而且覆蓋一個很大國家的物聯網的平台，有這麼多不同種類的數據，連接在一起，解決這些問題的，G7 幾乎是唯一一個，而且 90 萬台車是單體的第三方獨立平台中最大的。為什麼會增長這麼慢呢？因為車需要一台一台的裝，客戶需要一個一個服務。

剛才我給大家看的是現在產生的數據，我們不光是想產生數據，我們是想改變這件事情，比如剛才說的高溫報警。

最近我們邁進了一小步，和全世界最好的冷機公司有了一個合作，用遠程的方式把平台和冷機連接在一起，我們就可以控制這個冷機，不用再擔心車裡面的溫度太高或者太低，因為無論全國有多少台車，需要什麼樣的溫度，我可以在這裡進行溫度的控制，如果是水果的話，我想看一眼，我就可以看到車廂里的水果的實時情況。這是我們做的第一步，我們在這個產業里第一次創造了除了「看」，還可以「控制」。

我們確實也做了一點點 AI，去年我們做了一個非常成功的嘗試，做了一個安全機器人，用這個安全機器人模仿人類車隊里的安全員。

這個曲線是這個機器人安全員上線之後第一個月的表現，第一個月把這個車隊的不安全風險時間降低了 91%，危險只有 9%。

我特別自豪的和大家說，2018 年 G7 安全員 7×24 小時的服務了兩萬台車、兩萬個司機，到今天為止，沒有一個因為司機的原因車毀人亡的。可能你們會覺得沒有什麼了不起，但是我想告訴大家我們國家 2000 萬台貨車平均每年車毀人亡，司機死的有 5 萬個，每年有萬分之二十的死亡率。

我們去年用這個 AI，把司機的表情、開車方式、天氣等各種情況匯聚一起，來判斷這個司機是不是處於危險情況中，然後主動的干預他，給他打電話，先是 AI，如果 AI 實在不行，再是人工去打，所以我們說人工智慧就是人工+智能。

最後我們成功地把所有司機途中困了、玩手機、看電影的問題解決了，因為司機真的會開著 60 噸的車，在高速公路上看電影。所以除了 AI 以外，安全服務的小姐姐過一段時間就要輪崗和休息，因為太恐怖了。坦白的說，如果說做自動駕駛的法律，我是最支持的，因為你們在座的人不知道人類駕駛員有多不靠譜。

我們除了把數據收集起來，創造一個 AI，是不是還可以再往前走一步呢？因為我們希望那個生產工具（車）本身發生一些變化，我們重新根據我們想改變的事實，去改變一下那個車，會不會更好呢？

很欣喜的是我們在去年也做了一個很好的嘗試，大家可以看一下這台智能挂車。

去年我們第一次嘗試把自己的產品變成 48 尺，也就是 17.5 米長，為什麼我們要做這樣一個東西呢？因為如果大家去過物流裝車的現場，你就會發現很多人拿著一個紙在那裡記裝進去了多少噸貨。

需要人去記是因為我們的生產工具沒有辦法自己說話，有人管理是因為我們的生產工具不會自己管理。

所以，我們的團隊就看能不能把生產工具和管理工具結合在一起，變成一件事情，這就是我們的嘗試，嘗試效果還不錯，因為這個 48 尺的廂，在去年下半年剛推出來，就占整個市場挂車的兩位數份額，超過過去做了 18 年傳統挂車公司的市場份額。

可見物流產業是接受這個東西的，他們希望把生產工具改造成自己有智能，自己會操作，自己可以管理自己，自己可以算賬的工具，這樣是效率上的巨大提升。

我最後再給大家說一個我的觀點，在說觀點之前，給大家看一下照片，這是我們的技術人員在現場，大家看到光膀子的人，他就是這台漂亮的挂車的產品經理。

再看看底下的哥們，摞了一個箱子，他是我們公司最優秀的嵌入式軟體的演算法專家，他在搞車的演算法，上面的哥們是我們公司最優秀的平台演算法專家，當我們一個產業里，想要對這個產業有一些幫助的時候，其實不是說坐在一個很明亮的地方，光是搞搞新的東西就可以了，我們需要去實地解決問題。

過去有一台卡車，有一個車箱，由於這個卡車沒有智能、演算法、數據，所以我們需要一個人類的駕駛員開，但是人類的駕駛員有很多的 Bug，他會困、玩兒，所以我們需要好多人看住他。大家知道有多少人在看這個司機嗎？剛才我說是 2000 萬台車，中國有 500 萬個人作為管理人員在看著這 2000 萬台車。

當然看著這些車的人也不可靠，因為他有時候會記錯事情，所以客戶就找 G7 做一個管理工具。儘管我們的速度已經很好了，也提升了很多，但是當管理人員、操作工、生產工具不同的時候，我們覺得這個效率還是很低的。

大家說下一個時代叫自動駕駛，我覺得對於物流行業不僅僅是自動駕駛，而是把這個車、AI、司機變成一個以機器人網路為主的平台，把管理工具、人、生產工具整合在一起，對這個產業的效率來說，安全至少可以提升 20 倍。

另外效率至少可以提升 10 倍，如果我們現在有 500 萬個人管理 200 萬台車，以後最多需要 50 萬人，剩下的人可以干一些更有意思的事情，比如說在這裡聽張鵬嘮叨一些未來的事情。

這就是我想和大家分享的，謝謝大家！

本文作者：王訓魁

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