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    物聯(lián)網(wǎng)+人工智能,正在讓物流行業(yè)發(fā)生一場效率革命

    原標(biāo)題:物聯(lián)網(wǎng)+人工智能,正在讓物流行業(yè)發(fā)生一場效率革命

    當(dāng)人工智能逐漸變成商業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施,每個傳統(tǒng)行業(yè)都蘊(yùn)藏著巨大良機(jī)。

    在懷疑論者眼中,這是一句大而無當(dāng)?shù)目辗簲⑹?,頗有為技術(shù)布道之嫌。唯有當(dāng)你不斷聆聽到AI在不同領(lǐng)域落地的聲音,不斷眼見為實,才會知曉這句話的正確,也才會真正讀懂“未來已經(jīng)來臨,只是分布不均”這句名言的意涵。

    譬如在一個不起眼的領(lǐng)域,人工智能的介入,正在讓它發(fā)生一次蛻變——物流。

    從幾年前開始,業(yè)內(nèi)就已達(dá)成共識:只依靠傳統(tǒng)變量,無法讓這一古老的行業(yè)脫胎換骨。盡管巨頭林立,價格低廉(更多是拜車身變大所賜),但物流行業(yè)的效率依舊不高(即便最優(yōu)秀的公司,1萬臺貨車背后,也需要大概2500個人去管理)——你知道,很少有其他行業(yè)像物流一樣毫無保留地選擇效率為王;而新零售和新經(jīng)濟(jì)等概念的彼此交織,也讓以物流為代表的后勤,成為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)沒有硝煙的戰(zhàn)爭。

    在某種意義上,需求的純粹,也讓問題變得簡單,改變物流行業(yè),就是改變自動化程度。想要完成從規(guī)模數(shù)量向效率提升的質(zhì)變,物流需要一次技術(shù)躍遷。幸運(yùn)的是,大數(shù)據(jù),人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的相互融合,為物流行業(yè)的效率革命提供了契機(jī)。最樂觀的預(yù)計是,未來5-8年,物流會從從勞動密集型行業(yè),逐漸進(jìn)入非勞動密集型行業(yè)。

    但另一方面,過強(qiáng)的to B角色,枯燥的行業(yè)屬性,讓物流長期遠(yuǎn)離媒體聚光燈,無論行業(yè)本身還是行業(yè)領(lǐng)跑者,都顯得低調(diào)異常,我就看到有人在知乎發(fā)問:“G7到底是何方神圣”,要知道后者是掌握最多中國公路物流貨運(yùn)數(shù)據(jù)的平臺,京東,天貓,美團(tuán),蘇寧,順豐,三通一達(dá),亞馬遜,德邦,DHL和中國郵政等都是他們的客戶,目前已連接車輛超過70萬臺,換句話說,你在高速路上看到的大多數(shù)印有l(wèi)ogo的貨車,背后都有G7的支持。

    也許,透過這家成立八年,最近剛剛發(fā)布全新品牌形象的公司,你會更清晰地看到物流行業(yè)的現(xiàn)狀和未來。G7全新品牌形象更加自信、開放、融合。如果說以前的圓環(huán)代表品牌深耕的領(lǐng)域,那么隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛使用和AI技術(shù)的蓬勃發(fā)展,這個領(lǐng)域的深度和廣度都在不停的變化;智能技術(shù)會帶來新的革命,G7也將打破行業(yè)邊際,擁抱和引領(lǐng)一場行業(yè)革命。

    數(shù)據(jù)壁壘

    正如杰里米·里夫金在《第三次工業(yè)革命》中所言:如今人類正置身于萬物互聯(lián)時代的前夕,無處不在的通信網(wǎng)絡(luò)正在與可再生能源,自動化物流和交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)相互連接。

    剖析G7的技術(shù)和商業(yè)邏輯,他們將自己做的事概述為“IA+AI”。AI自不必說,是各個行業(yè)最大的商業(yè)變量;值得一提的是IA(Intelligent Assets,智能資產(chǎn)),在G7創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官翟學(xué)魂看來:“只有AI落實在IA上,產(chǎn)業(yè)才能形成閉環(huán),最大程度地釋放價值。通過打造智能資產(chǎn)服務(wù)平臺,使車輛等傳統(tǒng)運(yùn)輸資產(chǎn)智能化重構(gòu),讓智能車隊資產(chǎn)化占據(jù)行業(yè)的核心位置?!?/p>

    翟學(xué)魂:G7智慧物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官

    而在具體實踐上,首先在最基礎(chǔ)層面,G7通過安裝在貨車上的300多個傳感器,實時收集車輛位置,速度,線路,溫度,進(jìn)出區(qū)域,貨物裝卸,停留時間,油耗,司機(jī)駕駛行為等幾乎物流公路運(yùn)輸全過程數(shù)據(jù)。

    智能時代的常識是,在任何領(lǐng)域,數(shù)據(jù)都是最值得仰仗的資產(chǎn)。當(dāng)這些運(yùn)輸數(shù)據(jù)通過AI的賦能彼此流動,就會釋放巨大的應(yīng)用價值,譬如G7去年就開發(fā)了三個頗為成熟的產(chǎn)品。

    首先是安全機(jī)器人。眾所周知,在整個物流生態(tài)中“人”是最具不確定性的一環(huán),司機(jī)也就成為最關(guān)鍵的風(fēng)控對象(行駛在高速路的貨車司機(jī),一天中閉眼超過3秒的時間超過26944次)。而G7安全機(jī)器人可以實時監(jiān)控每一輛車,通過AI算法不斷檢測判斷路況是否異常,車輛是否超速,司機(jī)是否打瞌睡和玩手機(jī),一旦發(fā)現(xiàn)異常,司機(jī)端就會給司機(jī)報警,后臺管理員也可通過語音指令提醒司機(jī),根據(jù)G7后臺統(tǒng)計,機(jī)器人上崗后相關(guān)事故發(fā)生率下降了75%以上。

    其次是調(diào)度機(jī)器人。物流業(yè)千古不破的底層邏輯就兩個:效率最大化,成本最小化。這意味著他們無比強(qiáng)調(diào)精準(zhǔn),尤其在運(yùn)輸生鮮和醫(yī)藥等過程中,調(diào)度至關(guān)重要。相比于人類個體在調(diào)度規(guī)模上的瓶頸,機(jī)器人能從某種“上帝視角”,通過AI算法調(diào)度運(yùn)力,高效匹配供需兩端。

    然后是財務(wù)機(jī)器人。物流屬于重資產(chǎn)運(yùn)營,成本結(jié)構(gòu)復(fù)雜,人工,油耗,高速費(fèi)……某個微觀上的細(xì)微偏差,就可能造成宏觀上的入不敷出。財務(wù)機(jī)器人能自動統(tǒng)計所有成本支出,每臺車的每次點火,熄火,過路,加油……全部數(shù)據(jù)化,每一單任務(wù)從起點到終點,盈利虧本一鍵得知。

    自動駕駛將至

    其實不難發(fā)現(xiàn),對公路貨運(yùn)數(shù)據(jù)的幾近壟斷,構(gòu)成了G7最大的原始資本,以及最難攻克的行業(yè)壁壘,這也讓他們催生出更具想象空間的業(yè)務(wù)單元。

    除了在現(xiàn)有貨車上后置傳感器,去年年底G7與合作伙伴一起,重新設(shè)計了車箱,讓昔日靜默的“鐵箱子”能夠“開口說話”,報告自己跑了多少公里,花了多少油錢,多少路錢,上了多少貨,下了多少貨,需要換輪胎了……與此同時,他們還以數(shù)據(jù)和技術(shù)為踏板,不斷往產(chǎn)業(yè)鏈的其他方向滲透,譬如與中國最大的物流基地運(yùn)營商普洛斯成立合資公司“際鏈”,為園區(qū)入口,倉庫門,月臺,起重機(jī)乃至各種工業(yè)設(shè)備配備傳感器和軟件系統(tǒng),最終實現(xiàn)全場景的自動化。

    當(dāng)然,談及自動化,沒人會懷疑,自動駕駛才是物流行業(yè)的“終局思維”:自動駕駛貨車會比乘用車更快實現(xiàn)規(guī)模量產(chǎn)。

    這并不難理解,如上所述,物流行業(yè)的底層邏輯就是“效率最大化”和“成本最小化”,這讓他們對自動駕駛(哪怕只是L3級)有更迫切的需求;而從技術(shù)一端剖析,相比于大城市內(nèi)部復(fù)雜的“網(wǎng)狀”路線,貨車在高速公路上是“線狀”行駛,道路環(huán)境單一且相對封閉,這種重復(fù)線路的學(xué)習(xí)成本更低,更易于盡早落地。翟學(xué)魂最近就直言:“未來5-8年,中國主要高速公路上跑的貨車大部分都應(yīng)該是自動駕駛的卡車。”

    意料之外,情理之中,G7開始進(jìn)軍自動駕駛。上個月,G7與普洛斯和蔚來資本宣布,共同出資組建由G7控股的新技術(shù)公司,研發(fā)基于自動駕駛,新能源技術(shù)和物流大數(shù)據(jù)的智能重型卡車,構(gòu)建AI時代的物流資產(chǎn)管理和服務(wù)新模式。

    事實上,中國在制造貨車技術(shù)上的成熟,自動駕駛激光和雷達(dá)等核心產(chǎn)業(yè)的完善,以及算法壁壘的降低,讓這家新公司的未來變得頗為可期。盡管五年前,G7未曾想到會涉足當(dāng)時門檻高企的自動駕駛,但五年后,基于自身積累的海量數(shù)據(jù)和行業(yè)知識,G7的入局成為一種必然。

    就像G7總裁馬喆人(前騰訊副總裁,負(fù)責(zé)騰訊位置服務(wù)(LBS)、車聯(lián)網(wǎng)和自動駕駛業(yè)務(wù))所言:“首先,基于G7各種各樣的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘,能為車輛結(jié)構(gòu)的設(shè)計和工況的設(shè)計提供優(yōu)化的依據(jù),從而能幫助下一代商用車輛進(jìn)一步優(yōu)化設(shè)計結(jié)構(gòu);其次,在規(guī)?;\(yùn)營體系下,G7的數(shù)據(jù)能夠優(yōu)化商用車輛沿著全運(yùn)輸線路網(wǎng)絡(luò)的調(diào)配能力;第三,基于G7平臺大量的司機(jī)行為數(shù)據(jù),也是未來自動駕駛網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)?!?/p>

    物流行業(yè)的未來

    翟學(xué)魂不止一次將傳統(tǒng)貨車向智能貨車的過度,比作十年前功能機(jī)向智能手機(jī)的躍遷,就像iPhone讓手機(jī)衍生出更多服務(wù),G7也試圖從現(xiàn)在開始,勾勒出物流資產(chǎn)服務(wù)的未來樣貌。

    在我看來,某種意義上,G7的野心是與合作伙伴一起,建立一個高度自動化的集成體系,實現(xiàn)對整個物流業(yè)務(wù)模式和資產(chǎn)應(yīng)用方式的變革。譬如馬喆人就曾預(yù)測:物流行業(yè)的終級模式是進(jìn)入集約化發(fā)展,出現(xiàn)一系列自動駕駛越級運(yùn)營車隊,或者是高階智能駕駛的超級資產(chǎn)池,這種大車隊和資產(chǎn)池本質(zhì)上是為行業(yè)提供運(yùn)輸資產(chǎn)的共享化。

    “G7的客戶一直都是物流公司,大的比如順豐和德邦有1萬臺車,小的有10臺車,只是說過去我們只提供車輛數(shù)據(jù),可能以后連車也一起給你,我們希望把智能設(shè)備、智能資產(chǎn)所有綜合給到客戶,讓他去比原來買一臺車,自己去加油,請司機(jī),最后換算下來一公里多少錢,如果比原來便宜很多,為什么不呢”,翟學(xué)魂對未來的描述更為具象:“我們要給客戶的是結(jié)果,就是我的車比現(xiàn)在的安全性要提高兩個數(shù)量級,比現(xiàn)在的能耗降低15%到20%,比現(xiàn)在的管理成本下降一個數(shù)量級?!?/p>

    嗯,在“IA+AI”的雙向加持之下,這或許就是物流行業(yè)的未來篇章。

    最后值得一提的是,在G7總部采訪過程中,令我印象最深刻的,倒不是物流業(yè)正在掀起的效率革命,而是翟學(xué)魂展示的一張實時數(shù)據(jù)——令人意外和遺憾的是:截止采訪當(dāng)天下午三點,在G7連接的70多萬輛車?yán)铮l(fā)生了145起撞車事故。

    為什么撞了這么多?很大一部分答案就在實時數(shù)據(jù)里:同樣截止下午三點,G7的智能管車平臺監(jiān)測到,有5萬多名困得不行的貨車司機(jī),閉了3秒鐘的眼;有4000多次打哈欠行為,以及 4萬多次打電話。

    高速路上的悲劇大抵相似,這種情況每天都在發(fā)生——好在,至少我相信,未來十年,新技術(shù)的福祉,會讓撞車數(shù)字無限逼近為零;未來十年,物流行業(yè)的變化,或許將超過過去100年的總和。

    靜候佳音吧。

    李北辰/文

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    2018-05-17
    物聯(lián)網(wǎng)+人工智能,正在讓物流行業(yè)發(fā)生一場效率革命
    原標(biāo)題:物聯(lián)網(wǎng)+人工智能,正在讓物流行業(yè)發(fā)生一場效率革命 當(dāng)人工智能逐漸變成商業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施,每個傳統(tǒng)行業(yè)都蘊(yùn)藏著巨大良機(jī)。 在懷疑論者眼中,這是一句大而無當(dāng)?shù)目辗簲⑹觯H有為技術(shù)布道之嫌。

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