智慧物流在大宗货运领域“落地”有多难？

智慧物流的落地进程正在被新基建浪潮加速，巨头级企业都在加码。例如，7月底，顺丰就发布了大数据平台、数据灯塔和丰溯三大产品，声称要打造出“完整的数字化供应链体系”。

显然，在被用户体验倒逼着深度耕耘的基础上，To C的智慧物流尝试在数字化方面更进一步。

而对比来看，同样对智慧物流有着迫切需求的To B大宗货运，其激烈的变革却较少为大众所关注。

从数字上看，全年公路运输总量中有2.5万亿工业品，其中又以煤炭、钢铁、水泥等大宗货运为主。中国经济的高速发展支撑起庞大的大宗货运物流市场，但也因为经营模式陈旧留下效率、安全、成本等诸多难以回避的痛点问题。

再加上，煤炭钢铁等大宗产业过去往往都将精力放在生产方面的智能化、数字化升级上，导致物流智能化未赶上生产智能化的进度，这就让To B型智慧物流服务有了用武之地。不过，从现状看，大多智慧物流服务平台很难将技术与产业深度融合，只有真正解决大宗行业核心痛点的企业，才敢说自己真“落地”。

“黑盒”式管理是大宗货运挥之不去的痛点

大宗货运最根本的痛点在于行业的“黑盒”化：

过分依赖传统人力和工具管理，整体业务过程变成只有输入和输出端的“黑盒子”，能够落实到司机、车、货等端口的过程干预能力太少，只有被动等待“结果”，出现问题救火式解决，而不是提前预防和优化。

而“黑盒”问题最突出的表现就是效率低下，这体现在几个方面：

首先，是物流园区的“黑盒“式管理。

很多大宗企业自建有物流园区，这里每天有几百个仓库，数千辆货车进出，带来上万名司机流动。货车什么时间、从哪个入口进入/出口驶出，在什么位置装卸货及最优路线是什么，以及司机的吃饭、住宿问题，都需要考虑。

而当下许多园区因为缺乏准确的信息掌握，仍然只有“顺其自然”的运营，拥堵下的车辆、货物积压成为常态。一车货可能三四个小时就装配完，但一个半挂车为了这车货可能要等上三四天甚至更久，效率大大降低。

其次，是运输”黑盒“式管理。

在长交易链条下，货主与司机之间“隔了万重山”，信息不对称导致信任缺乏、合规风险等问题，运力也无法及时有效匹配，货等车、车也等货，车辆利用效率低而货主又不能及时找到匹配的资源。

此外，货主或物流平台缺乏对车辆的在途监控，出车后车在哪里、是否按要求行驶很难有准确的判断，更别谈为货车制定最优路线这样的操作了；种种情况下，在途花费和运费结算等日常工作也变得难以处理，耗费大量人力物力……最终，“效率低下”成为大宗货运常常挂在嘴边但又无人能解的难题。

除了“效率黑盒”，大宗货运还面临“安全黑盒”、“成本黑盒”等痛点。前者，司机开车如何全凭自觉，大量有风险但“走运”没发生事故的行为没有得到追溯；后者，物流企业或平台很难开展细节化、深入到毛细血管的成本管理，造成大量成本优化机会的缺失。

总之，大宗货运因为体系传统而庞大，数字化程度一方面很低，另一方面提升的过程也很困难，问题逐步积累下来，造成今天多个层面的“黑盒”问题。

智慧物流要在大宗货运落地，必须回答好这两个问题

智慧物流并不缺乏各种包装的“概念”，但真正能得到企业认可、产生实际价值的落地应用并不算多。不谈那些大的技术和商业概念，在新基建的档口，谁能够“最落地”，谁就能吃到智慧物流的时代红利。

而扫描整个行业，可以发现以G7为代表的一些智慧物流服务提供者近些年开始走向台前，在大宗货运领域的服务被广泛认可。它们所做的，无非是以体系化解决方案真正打破了业务黑盒，构建了一套“最落地”的智慧物流服务体系。

这种“最落地”，表现为两个方面：

1、整体数字化架构：以信息化平台对传统依赖人力的管理模式进行彻底改造

“传统”本身就是一个体系化概念，如果智慧物流系列解决方案不能够对物流业务整体架构全面改造，而只是单一维度切入（市场上能发现很多这样的解决方案），则无法真正打开“黑盒”，顾得了安全可能未必能顾得上效率和成本，等等。

从这个角度看，G7这样的玩家之所以冒出，无非在于它以AIoT为核心能力，构建了一套数字底座、平台引擎、落地应用的三层架构，在安全、效率、成本等方面，帮助大宗货运的管理者彻底改变了传统以人力和经验为主的管理模式，将人、车、路、货、场、油、钱、票等要素统一至线上化平台，一次性完成了从传统物流到智慧物流的整体架构重塑。

而这种整体架构重塑，其实就是企业或平台的“数字化”改造，让“大概这么多”、“开车习惯不太好”等，“差不多”式工作方式和评估标准彻底终结，整个公路物流全链条的生产要素被数字化，用“数据”量化、追踪、管理所有运营要素，而非模糊的经验指导。

从案例上看，在运输管理方面，水泥行业以低价鼓励更远的买家采购是通常的营销策略，而这导致了偷货窜货问题，传统的解决方法是在沿途设置人为的站点和人员进行检查，但很难做到全面预防。G7的“水泥流向管控解决方案”利用AIoT配合算法，解决了“车在哪里”、“货在哪里装卸”等问题，根除了偷货窜货问题，其落地案例京兰水泥利用这套解决方案，每年节约人力成本300万元、窜货损失减少1000万元。

在园区管理和后市场方面，以某大型煤炭企业为例，其物流园区规模庞大，过去，园区内外拥堵很常见，与G7合作后，该企业上线了园区可视化智慧管理及司机、后市场线上化结算，能够实时掌握运力的在途、等待、异常等情况并进行调配，按G7自己的数据，可以使园区承载能力提升50%。

此外，在“G7卡车宝贝”这类一站式产品的支撑下，货车司机还可以享受加油、加气、便利店、汽修保养、休息室等服务，并有24小时电子监控保障车辆及货物安全，这种服务链条把货运后市场一并纳入到了智慧物流体系中。

一名常年在户外专门服务该煤炭企业的司机感叹道，“现在不仅排队时间缩短了，等待进入园区拉货之前，再也不用随便坐在路边吃饭了。特别是现在天热了，冲个澡打个盹，特别解乏，休息加油两不误！”

2、弹性延展：赋予生态接驳能力，连接大宗货运需要的更多生态资源

由于产业链条长，大宗货运的数字化越往深处走，就肯定会面临对更多生态资源的需求。

因此，一个要得到行业认可并落地的智慧物流服务商，必须在解决黑盒的基础上，弹性化连接更多大宗业务需要的生态资源，更具有个性化定制的能力，以符合客户企业不断延伸的资源需求。

毫无疑问，这方面，后市场是主要的“资源”聚集地，通过与沿途生态资源合作或者自建运营点，为卡车司机提供加油加气、维修保养、轮胎、润滑油等一系列车辆服务以及保险和金融服务，为大宗货运打开了无限的产业生态合作空间。

例如，G7就与找油网、可兰素、新奥能源等企业合作，完成了业内囊括柴油、天然气、尿素、润滑油在内的加注能源网络；此外，通过和中国人保、太平洋保险等头部保险公司合作，为车队提供安全保险闭环的解决方案，帮助车队降低事故率从而获得更低的保险价格；在物流装备领域，通过与中集、中铝等大型企业协作，为大宗货运提供定制化轻量化的资产服务，其中2020年新推出的数字货舱大宗版不仅具备IoT功能，在自重上更轻一吨使得货车可以装载更多货物。

在这种接驳能力下，智慧物流在宏观层面成为一个可以容纳更多创新可能、面向未来的“框架”，彻底变成开放式玩法，具备了连接所有利益相关方的能力。未来，商业价值“潘多拉魔盒”打开，更多品牌或服务或将加入到体系之中，也正因为不同产业伙伴的持续加入，才能使产业物联网真正落地。

智慧物流新基建还有“基建”

回过头来看一个重要的逻辑问题：智慧物流解决方案所提供的服务，并不是“智慧物流”本身。

正如G7创始人兼CEO翟学魂所言，已成立10年的G7一直以来都是物流行业的“铺路人”。如果非要定义一个严格的逻辑，智慧物流是新基建的重要内容，它的主体是各类大宗货主和物流企业，而服务于它们的智慧物流服务商则是这个“新基建”本身的“基建”，定位更加底层化。

这种多重创新支撑的体系从未改变，只是内容更加体系化。例如G7，2010年创立时的GPS盒子，2012年的“班线管理”，2016年车队安全管理服务，2018年的数字货舱、数字化结算服务，再到现在全面体系化的智慧物流解决方案，都是如此。

反过来可以说，当下市场上发展得还不错的智慧物流服务提供商，都没有也不应该去做物流的事，为物流行业提供支持才是获取更大商业价值空间的方式。

结语：产业革新，慢即是快

大宗货运行业有很多痛点问题等待解决，幸运的是，行业本身也表现出积极的革新意愿和动作。在提供落地解决方案的外部服务方支持下，大宗货运正在突围智慧物流，其产业数字化将更上一个台阶。就如翟学魂所说，“未来3-5年，大宗货运即将发生翻天覆地的变化，就像10年前的快递快运对消费品的影响一样。”

而这个过程中，很多服务物流的企业都想搭上新基建的快车，但最终只有最深厚的积淀才能获得行业的认可，类似G7这样的企业通过“最落地”的解决方案真正吃到“红利”，其前提是它已经耕耘了整整十年——智慧物流服务并不是一条可以快速暴起的产业创新之路。

来源：科技向令说