一位20年物流老兵的智能管車之路

撰稿：劉雪兒 編輯：劉惜墨

距今5.4億年前，經由漫長的醞釀、演化，40億歲的地球迎來了新物種的大爆發。在這段被命名為「寒武紀」的時期，幾乎所有現存的和已滅絕的動物門類同時出現。

當下，中國現代物流經由三十年發展，與移動互聯網、雲計算、大數據、人工智慧等技術對接，正迎來這個產業的「寒武紀」，湧現出很難參照舊事物而定義的、很難尋到國外相似標的的「新物種」。

它們還很稚嫩，有可能半途夭折。不過，未來二十年後的物流產業格局也許就在今天定下了框架。

翟學魂相信自他手中誕生的G7，就是這樣一個「新物種」。

簡單地說，G7為貨主、運力主提供軟硬體一體化的智能管車解決方案，通過在每台貨車上安裝智能終端，實時感知物流運輸的全過程，幫助客戶進行數字化管理車隊，提升運營效率。

「新物種」不是那麼容易被人理解、接受。

2015年春節，G7創始人兼CEO翟學魂在焦慮中度過。他稜角分明的臉龐，有兩道深深的法令紋，「無論你成不成功，你發現自己不重要了，回頭一看人家賽道特別熱鬧，你這條路上沒人。那感覺挺煩人的。」

彼時，資本熱捧車貨匹配。貨車幫、運滿滿均在這一年連續獲得兩輪融資，估值遠超死磕車隊管理的G7。

在物流產業摸爬滾打近20年的翟學魂，曾在2006年到2010年做車貨匹配「配貨網」，但那時候是功能機和2G網路的天下，配貨網沒法直接接觸司機，只好做配貨站與配貨站之間的連接，基本被局限在割據一方的地方物流信息網裡，無法將觸角伸向全國。

更令翟學魂不安的是，他認為車貨匹配是物流公司擅長的，不是一家科技公司該做的，「我不適合，我們團隊也不適合。」畢業於清華物理系的翟學魂告訴「新經濟100人」。

他認為，要想把車貨匹配做到位，就必須對貨主承諾沒問題，但一旦承諾，配貨網就成了承運人，這是物流公司乾的事。「在承擔責任和不承擔責任之間，有一個0和1的區別。」

2010年，即使每天發布信息有幾十萬條，翟學魂依然停做了配貨網。

看到移動互聯網時代車貨匹配做得風生水起，他在思考，是不是自己做錯了。春節期間，他寫了一篇有關物流未來趨勢的文章，依然看好自己的方向，但是拿不準，就問G7投資人鐘鼎創投的湯濤。湯濤回答：「反正你這個要是做對了的話，就很好。」

鐘鼎創投也在2015年連續兩輪投資貨車幫。

「當時沒有任何一家投資機構相信我那一套。」翟學魂說。

▲G7創始人兼CEO翟學魂

車貨匹配的泡沫也未持續多久。大量在這個領域搏殺的創業公司於2016年黯然退場。目前，只剩下了一些沉澱了貨主資源、資金充裕的較大公司仍在摸索前行。

做車隊智能化管理的G7在2016年連續獲得2輪共計9000萬美元的投資。

車隊管理究竟有何痛點，讓翟學魂執著認為是剛需？

不妨先想像你是一個車隊管理者，手下的重卡晝夜不息地穿行在城際幹線網上，那麼你可能遇到下面的問題。

司機延誤了半天，騙你說堵車搗的鬼，你不知道；司機偷油倒賣，騙你說卡車費油，你不知道；司機途中打瞌睡、玩手機，你不知道；司機撒潑似的總急剎車，你也不知道。司機和重卡，遊離在你的管轄網路外。

如果管理不好這些車，你就無法擴張、無法大規模實現盈利。車隊老闆戴文建和物流企業老闆單丹丹，就因此轉向互聯網創業，分別創辦了貨車幫、福佑卡車。

翟學魂的G7始於2010年，他認為自己趕上了好時候。

據中國互聯網路信息中心(CNNIC)資料，截至2010年12月底，中國網民規模達到4.57億，手機網民達3.03億。價格低廉的國產智能手機，讓移動互聯網在國內普及率提高。

2010年，翟學魂了解到，GPS這時候只要500多元就能買到，地圖也開始免費了。而在1999年前，一個高通GPS要價4萬元，地圖要價好幾百萬元。他一下子驚醒過來，移動互聯網時代來了。

電商也在瘋狂發展。對時效有高要求的電商，驅動物流產業的進化：物流公司紛紛推出精準卡航、定時達等產品。這也意味著物流公司對車隊管理的需求更加旺盛。

從1999年售賣物流信息管理軟體開始，已經折騰了十年物流信息化的翟學魂非常清楚「每分每秒都知道車在哪裡」背後的價值。他當機立斷，創辦G7，主打智能車隊管理。

車隊管理核心三點：時效、安全、成本。

例如，從A到B的線路，應該配比什麼樣的司機組合、車型組合、設備組合、公路（高速與國道）組合，使得時效最快、安全係數最高、成本最低。

七年以來，G7無時無刻不在與這三個痛點做鬥爭。

G7一上來的目標客戶就是大車隊。翟學魂找到物流老闆朋友們，老闆們一聽樂了，不需要先花幾百萬買這買那，直接安個GPS就可以試用，一趟下來見效果，有用就買，也不貴。

G7早期數據非常簡單，就是位置和速度，車啥時候出發，啥時候到達，里程多少。就這樣，也讓原有的粗放管理精細化不少。

2012年，中鐵快運與G7接觸，希望通過技術革新管理流程。G7企業方案事業部總經理陳立寧帶著團隊跑遍全國，花了兩個月調研客戶業務場景和作業環節，配送、開箱驗貨……一個環節都不落下，甚至跟著長途車連續坐40多個小時。

最終G7聯合運營商，幫助中鐵快運司機購置預裝App的手機，實現初級時效管理。

▲（圖片來源：視覺中國）

陳立寧介紹，現在G7大客戶有四類，一類是快運快遞企業；二類是貨主和快銷類客戶，偏向供應鏈物流，比如蒙牛、小米、樂視等；三類是電商，比如京東、亞馬遜、易果生鮮等；四類是危化品、冷鏈運輸等的大型專業車隊，規模從幾百到上千輛不等。

車隊規模越大，管理門檻越高。G7事業部總經理黃叢體會很深，3000輛車是一道門檻，3萬輛車又是一道門檻，10萬輛車又是一道門檻，就跟爬山一樣，陡一段平一段。

黃叢告訴「新經濟100人」，當管理車輛有六七萬輛時，G7伺服器承受有限，不到一周里發生了兩三次全網性故障，客戶根據里程數給司機結賬，系統崩潰，工資發不了。客戶就沖著公司員工發火。

當時雲服務還不成熟，伺服器承受能力只能靠團隊一台一台機器往上堆。整整一周除了打會盹兒外，黃叢他們就忙著布置機器，完成了平台第一版的重大升級，從一個能支撐幾萬台車輛在線的系統，變成可以橫向擴展、根據需求隨時伸縮的系統。

好景不長，2014年隨著數據的猛增，系統壓力再次爆發，總出故障。客戶給翟學魂打電話：「你要是再搞不定，明天我們就招標。」工程師頻繁外出解決故障，一年服務費還抵不上運營成本，「如果每年去三趟客戶那，就賠了。」黃叢說。

故障的根本原因在於硬體設備，原來G7的硬體是採購為主，廠商給什麼用什麼，偶爾提些性能要求，後來需要在硬體里加入更多自己的演算法，外采硬體就不適用了。

「如果沒有硬體研發能力，我們就走不遠。」翟學魂說。

2015年，G7成都研發中心設立，G7開始打造自己的硬體產品，採購晶元要求能同時承受幾百個進程的運算，研發類似路由器的「盒子」，便於介入各種檢測設備和雲端交互。

軟硬一體化是G7解決時效、安全、成本痛點的核心壁壘，演算法至關重要。2017年8月，前騰訊副總裁馬喆人正式出任G7總裁，負責產品智能化和物聯網技術升級。他曾在騰訊任職9年，先後負責騰訊位置服務、騰訊自動駕駛和車聯網等業務。

▲G7總裁馬喆人

海量數據是分析的前提，目前G7檢測數據主要有三類：

○ 位置數據，包括周邊道路數據和車隊任務數據，比如這輛車從A到B點，中間要經過哪幾個點，每個點停多久；

○ 安全數據，比如這輛車的緊急剎車情況、開車速度等；

○ 司機行為數據，比如司機是否打瞌睡、玩手機、看視頻等。

馬喆人告訴「新經濟100人」，隨著物聯網技術的發展，過去G7已經做了大量工作，把基礎的數據接入體系搭建起來了，貨運所有過程已經數字化和可視化了，車輛的位置、狀態、發動機的狀態、油耗的狀態等等，然後通過演算法、AI去解析數據，實現「預知」——預知那些貨運過程中可能發生的疲勞駕駛、側翻、輪胎過熱等安全和延誤風險。

疲勞駕駛是最大的馬路殺手之一，G7即將推出的基於數據、演算法、AI技術的智能車隊管理產品，可以通過人臉識別抓取人的瞳孔和五官。走神時往往沒有看方向盤，眼神遊離在其他地方，眼睛、鼻子、嘴巴等五官會發生偏移。

G7團隊還發現，疲勞駕駛等高危時刻，車輛也有輕微的漂移。比如清醒時踩油門是個有意識的行為，但走神時踩油門不是滿踩，有些飄忽不定，可以通過監測油門、發動機等數據發現端倪。

數據搜集後，數據分析才是平台的殺手鐧。原來客戶每天花一兩個小時回放軌跡視頻，以便發現途中異常。比如車輛停住了，是堵車了還是服務區休息，還是故意停車，需要打電話問司機。現在G7加入了異常自動識別演算法，翟學魂表示80%以上的異常都可以排查，一旦有真異常就預警，不用車隊管理者每天守著。

車、路、人的綜合數據，每五分鐘算一遍，發現高風險就立馬讓管理者干預司機。系統每天設立警戒線，紅線意味著司機第二天不能上工，黃線需要批評教育後才能上路，綠線表示狀態很好無需干涉。

2016年時，G7軟硬結合的能力初見成效。當時服務的僅僅是企業大客戶，數量有限。而且很多大客戶車隊是由一個個小車隊構成的，很少有公司自己養車。小車隊以效率取勝，對信息系統需求也很強烈。G7開始進軍規模在50輛車以下的小車隊。

大小客戶在安全、時效、成本上的需求的側重點不同。翟學魂說：「客戶越往上越關心服務水平和時效，越關心調度和效率提升，越往下越關心具體成本。」

大小客戶的開拓方式也不同。大客戶需要解決方案，偏重諮詢；小客戶較為分散，需要全國撒網，注重地推。

2016年初，黃叢選了濟南、臨沂、上海等一批城市，先找已有的大客戶聊聊，幫忙引薦當地意見領袖，拜個碼頭了解當地圈子，再梳理營銷方式，從陌拜到會議營銷等。打開局面需要水磨工夫，濟南花了四五個月。

黃叢透露，目前G7在全國五大區六十個城市駐紮，撒下五六百人攻克小車隊客戶。

針對過路、加油等特定場景的微路貸也應運而生。微路貸額度在5萬至20萬元，期限在30-45天，T+1免息，之後日利息0.03%-0.05%。

先過路再付款的ETC卡、油卡也推出。目前用G7 ETC卡的有20多萬輛，2017年前三季度ETC卡交易累計60多億元，油卡月交易2億元左右。除此之外，智能管車業務對每輛車收取幾百到上萬元不等的年費，2017年前三季度此業務收入近3億元。

2016年底，G7拿到4500萬美元戰略融資，投資方有國開金融、普洛斯。G7和投資方普洛斯達成合作，開一家合資公司，將物聯網的部署從車上轉移到物流園區。比如，華為的車進物流園時，閘口的攝像頭就知道這是華為的；車進月台時，系統就知道車裡裝什麼貨，裝多少貨。

荒海中的一個單細胞，要經過幾億年甚至更長時間才能進化成一個新物種。2010年誕生的G7，如今覆蓋了60多個城市，連接近4萬家企業和各類型車隊客戶的50多萬輛車。而這一切也是從一片荒原中成長起來的。

熬過了無人問津的寒冬，G7進入發展快車道。G7人力總監李田記得2014年7月加入時公司200人，現在1400人。

寒武紀的物種大爆發，也不是像非專業人士所想像的那樣，大家一下子從單細胞變成了動物。從前寒武紀到早期寒武紀，至少延續了8000萬年，這是漫長的時光。只不過，相對於數十億年的地球史，現有化石表明進化在寒武紀這一階段突然加速。

進化，依舊是漸進的。

近幾年中國物流出現各種創新公司，是三十年來中國現代物流發展、信息技術、零售業態等綜合發展的結果。

中國物流從90年代伴隨中國與世界貿易體量增長而生長，當時的物流公司仿效美國等發達國家模式，技術含量不高。隨著2010年以後電商崛起，大量圍繞國內快遞業務的物流公司興旺發達，誕生了如今的三通一達，獨一無二的全國網路覆蓋的管理模式，甚至做到了快件10元價格跑全國，如今美國也做不到幾美元跑全國。

獨有的、體量龐大的、情況複雜的中國物流產業，醞釀了中國物流的新物種。

「過去兩年，證明我這一套是對的，就是大車隊越來越大，車隊占的份額越來越高。」翟學魂從椅子上起來，站到大大的落地窗前。窗前擺著他的健身器材，健身也是他每天的工作之一，近50歲的他看起來線條硬朗，精力充沛。

翟學魂的辦公室坐落在北京，他的母校清華大學附近。訪談中他提到的車貨匹配平台貨車幫、貨運SaaS平台oTMS，分別在成都、上海探索自己的路，不斷演化。

「如果大家都能成功活下來，一定是過去找不到可拷貝對象的物種。」

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