以智能化為標(biāo)志的產(chǎn)業(yè)變革正在傳統(tǒng)行業(yè)掀起一波巨浪。當(dāng)大家還在熱議AI能否取代人力的時(shí)候，勞動(dòng)力密集型的物流行業(yè)早已先知先覺。如今，物流企業(yè)比拼的已不止是車隊(duì)數(shù)量和倉儲(chǔ)空間，而是學(xué)會(huì)借助大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和AI技術(shù)，深入到每一個(gè)環(huán)節(jié)打造智慧的物流平臺(tái)。這一過程中，云計(jì)算扮演著至關(guān)重要的角色。過去，寫一套完整的物流系統(tǒng)需要調(diào)動(dòng)研發(fā)、運(yùn)維、安全、網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)部門的人，云計(jì)算的到來使得繁雜的流程大幅簡(jiǎn)化，并且提供了穩(wěn)定、高效的運(yùn)營環(huán)境。

5月24日，在騰訊云主辦的2018騰訊云+未來峰會(huì)互聯(lián)網(wǎng)專場(chǎng)上，中國領(lǐng)先的智慧物聯(lián)網(wǎng)公司G7與騰訊云正式戰(zhàn)略簽約，雙方聯(lián)手展開在人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)方面的合作，整合騰訊云計(jì)算的服務(wù)能力以及G7在智慧物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的實(shí)力，挖掘更多的應(yīng)用場(chǎng)景和落地解決方案。這也預(yù)示著，2018年物流行業(yè)向智慧化的轉(zhuǎn)型速度會(huì)進(jìn)一步加快，基于海量數(shù)據(jù)的行為分析和預(yù)測(cè)將成為制勝關(guān)鍵。

G7總裁馬喆人表示：“作為騰訊重要戰(zhàn)略的騰訊云以智能連接各行各業(yè)，幫助合作伙伴優(yōu)化業(yè)務(wù)過程，為商業(yè)運(yùn)營的業(yè)務(wù)創(chuàng)新帶來更好效果。G7作為中國領(lǐng)先的智慧物聯(lián)網(wǎng)公司，與騰訊云的深入合作，結(jié)合G7自身物聯(lián)網(wǎng)+AI的研發(fā)優(yōu)勢(shì)，將立足于物流領(lǐng)域，賦能這個(gè)行業(yè)向更智能、自動(dòng)化運(yùn)營的方向轉(zhuǎn)型升級(jí)，攜手助力構(gòu)建從萬物互聯(lián)到萬物智聯(lián)的新版圖。”

數(shù)據(jù)和算法重構(gòu)傳統(tǒng)物流

2017年，中國市場(chǎng)的快遞業(yè)務(wù)量達(dá)到401億件，同比增長28%，連續(xù)四年穩(wěn)居世界第一，超過美、日、歐等發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體，對(duì)世界增長貢獻(xiàn)率超過50%。中國國家郵政局預(yù)計(jì)，2018年中國快遞業(yè)務(wù)量將完成490億件，同比增長22.2%，快遞業(yè)務(wù)收入完成5950億元，同比增長20.2%。從政策面來看，《關(guān)于進(jìn)一步推進(jìn)物流降本增效促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的意見》等多份文件明確指出，要重視智慧物流的發(fā)展，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)自動(dòng)化升級(jí)。

落實(shí)到物流業(yè)的人員和組織結(jié)構(gòu)，智慧的印記則更為顯著。舉個(gè)例子，以前物流運(yùn)輸車隊(duì)的管理要靠有十余年以上經(jīng)驗(yàn)的老師傅來調(diào)度，而此類專業(yè)人員的缺乏也一直是物流效率提升的難題所在。隨著數(shù)據(jù)量的增加、框架的完善、算法的優(yōu)化，如今管理數(shù)千輛車規(guī)模車隊(duì)的運(yùn)營負(fù)責(zé)人已經(jīng)可以是學(xué)算法專業(yè)的年輕人。為什么會(huì)有這種變化？原因是這些人會(huì)利用算法處理大數(shù)據(jù)，通過優(yōu)化運(yùn)輸環(huán)節(jié)從而提升物流運(yùn)轉(zhuǎn)的效率。

對(duì)于從事物流行業(yè)的人員，尤其是貨車司機(jī)來說，降低成本是第一要素。如果想降低成本，就要深入地看到物流運(yùn)輸?shù)牡讓印Ｊ聦?shí)上，實(shí)現(xiàn)物流運(yùn)輸?shù)倪@些人就是貨車司機(jī)。正是這樣的思考，促使G7把業(yè)務(wù)伸向了車的層面，以管車作為業(yè)務(wù)的切入點(diǎn)。從前端對(duì)未知環(huán)境和狀態(tài)的捕捉，到后端基于數(shù)據(jù)挖掘而產(chǎn)生的智能決策，G7借助傳感器感知包括車輛位置、速度、行駛線路、行駛狀況、進(jìn)出區(qū)域、停留時(shí)間、油耗、司機(jī)駕駛行為、司機(jī)考勤、貨物溫度、貨物裝卸等物流運(yùn)輸?shù)娜�過程，以此來獲取物流全運(yùn)輸過程中每一秒的數(shù)據(jù)。

可以看到，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)讓人與車、車與車之間形成了有效的數(shù)據(jù)連接，而在此基礎(chǔ)之上構(gòu)建的感知能力無疑將讓智慧體驗(yàn)更深一層。通過為冷冰冰的運(yùn)輸車輛賦予數(shù)字化的基因，讓每一個(gè)硬件設(shè)施，以及它們所產(chǎn)生的每一個(gè)動(dòng)作都能夠“自我表達(dá)”，再利用AI使這些行為實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別、智能判斷、預(yù)先決策，最終才能完成對(duì)傳統(tǒng)物流行業(yè)的智慧化改造。

打造物流行業(yè)的智聯(lián)網(wǎng)

如果說效率是整個(gè)物流行業(yè)的共性問題，那么聚焦到物流細(xì)分領(lǐng)域，對(duì)各個(gè)環(huán)節(jié)的改造才是對(duì)物流體驗(yàn)的升級(jí)。以運(yùn)輸危險(xiǎn)品為例，國家對(duì)此類貨品的運(yùn)送有著嚴(yán)格的規(guī)定，從哪個(gè)路口轉(zhuǎn)彎、從哪條路通過，都有明確標(biāo)識(shí)。如果一位司機(jī)在高速上錯(cuò)過出口后踩了急剎車，動(dòng)作立刻就會(huì)被系統(tǒng)捕捉，隨即記錄踩完剎車后30秒的狀態(tài)。最后通過視頻回放了解到，是司機(jī)過了高速路口要倒車回來，這是十分危險(xiǎn)的情況。這些行為都會(huì)被G7的系統(tǒng)檢測(cè)到，并據(jù)此進(jìn)行處罰和安全教育。

借助一些智能化的手段，軟件系統(tǒng)能夠與各種傳感器結(jié)合對(duì)司機(jī)、車輛、道路的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集和分析，讓以前大量的人力勞動(dòng)通過算法來實(shí)現(xiàn)。不過，要想真正讓控制系統(tǒng)具備人腦的功能來進(jìn)行自主決策，仍有很長的一段路要走。廖強(qiáng)認(rèn)為，人工智能的發(fā)展可以分為感知、學(xué)習(xí)、推導(dǎo)三個(gè)階段，而當(dāng)前大家都處在學(xué)習(xí)的過程中，“人類舉一反三的能力是很強(qiáng)的，隨著算法的不斷升級(jí)，我相信G7也會(huì)不斷有新的突破。”

云生態(tài)的利益共同體

眾所周知，數(shù)據(jù)是人工智能訓(xùn)練的重要燃料，對(duì)于G7這種每天會(huì)產(chǎn)生數(shù)億條數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)來說，如何對(duì)海量信息進(jìn)行處理是非常大的考驗(yàn)，而云計(jì)算起到的作用絕對(duì)是不可替代的。“業(yè)務(wù)沒有上云的時(shí)候，機(jī)器擴(kuò)容和機(jī)房管理的成本都很高，而且還要面臨很多安全威脅。上云之后，IT成本、人員成本、開發(fā)迭代效率都有了顯著變化。”廖強(qiáng)談到，“騰訊云有著更為開放的策略，會(huì)提供與開源深度整合的方案，這正是G7想要的服務(wù)，我們與騰訊的關(guān)系不是簡(jiǎn)單的去依靠，而是一同前進(jìn)的。”

目前，G7使用的騰訊云服務(wù)包括服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫、存儲(chǔ)、視頻直播等，以及一些人工智能和新零售相關(guān)的方案。廖強(qiáng)認(rèn)為，G7與騰訊云的合作絕不只是服務(wù)層面，雙方還會(huì)整合各自的技術(shù)資源，針對(duì)物流行業(yè)聯(lián)手打造解決方案，形成在數(shù)據(jù)積累、AI人才、市場(chǎng)傳播、商業(yè)模式等領(lǐng)域的生態(tài)合作。