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    物流产业升级 ,曙光在何方

    点击:次   时间 :2019-04-09

    产业升级,是中国制造业一直以来持续不断的话题。

    在加入WTO之后,依靠着大量出口订单,中国制造业规模迅速扩大,截止到2017年,中国制造业产值已经达到24.2万亿元 ,在GDP中占比达30%。

    制造业野蛮生长时期过去之后,通过产业升级来提高生产效率就成为了新的议题。

    在互联网时代背景下 ,产业升级依靠的更多的是互联网 、大数据、人工智能等技术。

    而作为支撑制造业运转的重要纽带——物流 ,和整个制造业一样,也急需一次变革来实现产业升级。

    物流产业升级,曙光在何方

    制造业纽带 :物流行业亟待升级

    与制造业规模快速的节奏相类似 ,物流行业市场规模在近10年内也是急剧增长。

    2010年-2017年 ,全国社会物流总额从125.4万亿元攀升至252.8万亿元,年复合增长率达10.53%。

    以2017年全国社会物流总额252.8万亿元为例,从构成上看,工业品物流总额234.5万亿元,制造业需求占到绝大部分,因此把物流称之为制造业的纽带毫不为过。

    从运输方式来剖析,公路货运在物流中的占比超过75% ,剩下的铁路、水运、航空只占不到25% 。

    有一个观点认为 ,中国物流行业产值在GDP中占比达到14%以上,相比欧美国家的6-8%的比例较高 ,因此效率偏低。

    这个说法有一定的道理,但是也有偏颇之处 。中国制造业的GDP占比是30%,相比绝大部分欧美国家都要更高,以美日为例 ,两国制造业的GDP占比都不超过20% ,而物流行业的GDP占比则为6-8%,因此算上制造业GDP占比差值,中国的物流行业效率并不是欧美国家的50%,而应当是75%-80%。

    中国物流行业的GDP占比过高一方面是由于制造业规模和GDP占比更大,另一方面,确实存在不少行业弊端,在生产效率上有很大提升空间。

    前面提到 ,在互联网背景下 ,产业升级依靠的更多的是互联网 、大数据、人工智能等技术。那么如何使用这些新鲜玩意来推动物流行业的改革?

    有人给出了自己的一份答案,那就是自动驾驶技术与卡车相结合。

    自动驾驶:赋能干线物流

    物流成本为什么居高不下?人员和燃油占据运营开支主要部分。

    由中国交通部工程研究院和中国最大商用车管理平台G7智慧物联网共同发布的调查数据显示 ,在我国约700万辆城际中重型卡车中 ,每年平均发生5.07万次交通事故 ,几乎每年每1000辆车就会出现一起死亡事故。

    这些事故的引发,又与货车司机疲劳驾驶或不规范驾驶行为密不可分。货车司机的工作环境相对封闭和艰苦,且工作强度大、风险高,导致劳动力短缺情况严重。

    此外,物流车队在实际运营中更多考虑成本问题 ,经常长时间、无限度地使用司机,最终引发司机的疲劳驾驶,带来安全隐患。

    由安全事故引发的一系列损失令人警醒;高压的从业体验也导致劳动力流失 ,司机越来越少 ,人员成本居高不下。

    反之,物流车队一旦实现自动驾驶系统的规模化应用,就能逐步将司机转变成车辆管理员或代驾员,通过系统管理来控制货车,减少人工操作误差,实现货车司机工作的标准化、流程化和可替代化,就能使司机的工作变得更加简单和安全。

    这样,既帮助物流车队优化全生命周期成本,又能改善商用车的出行安全,减少交通事故的发生。

    物流产业升级,曙光在何方

    在自动驾驶话题不断加热的同时 ,国内一些先进的物流管理企业已经率先看到了由技术革新带来的商业契机。

    2018年4月 ,G7智慧物联网联合中国最大的现代产业园提供商普洛斯及蔚来资本 ,共同出资成立嬴彻科技,旨在建立自动驾驶时代的全国干线运力平台。

    嬴彻几乎是“含着金钥匙”出生,汇集了G7的海量实时数据、普洛斯的全球开放物流生态体系以及蔚来资本的汽车产业资源,意在构建人工智能时代的物流资产管理和服务新模式 。

    G7智慧物联网总裁、嬴彻科技CEO马喆人曾表示,嬴彻科技正在自主研发基于L3和L4级别的自动驾驶城际重型卡车。“这个领域未来的领跑者,一定是技术和运营一体化的公司”。

    同时,作为国内物流行业目前最大运力池的拥有者,满帮集团则接连寻求融资 ,意图进军自动驾驶领域,并与智加科技达成独家合作 。

    满帮集团CEO王刚相信 ,无人驾驶是真正推动公司和物流行业未来发展的核心技术。“这个领域里,满帮集团希望去赌一家公司,倾博亿国际所有的资源去All in一家公司,即便不一定是博亿国际自己全资的公司。”

    狮桥集团则在去年获得了来自百度的战略融资 。当时,百度副总裁 、智能驾驶事业群组(IDG)总经理李震宇曾透露,未来百度和狮桥将在人工智能和自动驾驶领域展开战略合作 ,结合阿波罗开放平台的能力,联合一些开发者、主机厂,打造L3级以上自动驾驶的卡车,以及自动驾驶物流整体解决方案。

    整个市场与行业对于降本增效的迫切刚需,正在推动技术与政策的加速发展 。

    自动驾驶技术,并不遥远

    在国家政策的推动下,自动驾驶技术正飞速发展 。

    2月28日,交通运输部部长李小鹏在深化改革推动交通运输高质量发展发布会上表示,自动驾驶是交通运输领域的一项前沿技术 ,对于保证安全、提高效率 、改善服务、发展产业都有重要意义 。

    在环境污染 、能源危机和安全隐患等背景下,驾驶智能化已是大势所趋 ,被列入《中国制造2025》未来十年国家发展的重点领域之一 。

    在上周刚闭幕的两会上,也有多位代表的议案倡议,完善自动驾驶法律法规。

    不过,同汽车工业的发展一样,自动驾驶不可能一蹴而就。

    从美国汽车工程师协会划分的技术标准来看,目前的汽车自动驾驶等级可分为L1到L5级。其中,L1 、L2级别只能被称为辅助驾驶 ,目前在一些车型上配备的ADAS驾驶辅助系统就已初步达到这一阶段  。而L5则是自动驾驶的最终形态——完全无人化驾驶。

    相比乘用车自动驾驶引发乘客和行人对安全的担忧,不少业内人士认为,商用车的自动驾驶商业化更具可行性 ,尤其在特定路况,比如高速、矿区 、港口等。

    同时 ,其发展成果也能为未来乘用车的自动驾驶打下基础。特别是在市场规模巨大的干线物流领域 ,有望成为自动驾驶技术率先商用的宽阔赛道。

    打通产业链,加速自动驾驶技术落地

    在卡车自动驾驶领域,不少公司瞄准的都是L4甚至L5级别的完全自动驾驶,比如业界公认的在卡车自动驾驶领域比较领先的图森,他们聚焦的就是L4自动驾驶货运卡车整体解决方案。就连国内电商巨头京东,也在去年发布了自己的L4级别自动驾驶重卡,希望通过自动驾驶技术来改变未来长途运输形态。

    完全自动驾驶技术虽然前景美好 ,实现起来却也困难重重,无论是传感器 、AI算法亦或是法律法规的支持,人类实现卡车完全自动驾驶能力要走的路还很长。

    也因此,业界开始期望更现实的L3级别自动驾驶的突破,即由车辆自主完成大多数操作,人类保持注意力以备不时之需 ,实现有条件的无人驾驶 ,技术风险和法律风险都有所保障 。

    以嬴彻科技目前专注的L3级干线物流自动驾驶技术为例,主要满足的是货运车在进入高速后的驾驶行为,实现从高速口到高速口的全自动驾驶能力。

    嬴彻科技CEO马喆人表示,“现在中国城际物流运输的平均距离在800公里以上,其中有95%~98%的行驶里程位于高速公路,这非常有利于自动驾驶技术的导入 。”

    根据估算,如果城际货运车辆应用嬴彻科技的L3自动驾驶技术,每年可以节约15%的使用成本 ,折合下来每台货运车每年可以节省约12-15万成本 。这部分开支的降低可以用来改善很多方面,比如车辆状态、企业利润 、司机待遇、终端用户价格等等 ,如果大比例的成本下降扩展到整个行业,变革就是水到渠成。

    从技术角度估算,L3级自动驾驶技术实用化比起L4/L5要更容易 。以目前的科技水平,完全可以满足L3级自动驾驶在AI算力、硬件传感器等方面需求,半封闭场景的使用也大大降低了技术应用风险 。

    此外,为了技术产业化落地 ,嬴彻科技在运营模式上也有所创新。基于物流客户需求和车辆运输全生命周期成本,嬴彻科技提供智能卡车租赁+运力解决方案的全栈式服务,通过锁定成本计费,降低用户运营成本,并运用智能驾驶技术提升安全系数 ,减少事故风险,进一步增加物流效率。

    通过运营加技术双剑合璧的方式 ,嬴彻科技在自动驾驶领域越跑越快。今年1月 ,嬴彻科技与锦鑫物流签署了首张智能卡车运营订单。

    “用新技术和大数据重构智能运输工具 ,在物流机器人时代创新物流资产管理和服务模式,是时代赋予博亿国际的大机遇和大挑战。”

    马喆人表示,现阶段实现自动驾驶依然任重而道远 ,应当进一步加强跨界合作与融合创新 。除了完善国内运营外,还需要在全球范围内与领先的汽车集团 、物流企业、科技公司、能源公司 、金融机构紧密合作,实现产业的合作共赢 。

    这也是为什么嬴彻科技和上海国际汽车城汽车创新港联合发起成立了中国首家干线物流联合创新中心 。

    中国首家干线物流联合创新中心成立

    “自动驾驶这一巨大的人工智能工程,不是一家甚至几家能完成的。聚集行业智慧 ,促进产业交流,交换测试数据 ,共享研发资源,推进商用车自动驾驶的运营试点和商业化是创新中心的重要使命。”

    这是马喆人对干线物流联合创新中心的定义。

    自动驾驶未来可期已经成为业界的共识 ,而嬴彻科技通过整合产业链 、运营技术一体化业务模式 ,正在加速开往自动驾驶货运的春天。




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