物流產業升級,曙光在何方
來源:觀察者網(wang) 2018-03-21
產業升級,是中國制造業一直以來持續不斷的話題。
在加入WTO之后,依靠著大量出口訂單,中國制造業規模迅速擴大,截止到2017年,中國制造業產值已經達到24.2萬億元,在GDP中占比達30%。
制造業野蠻生長時期過去之后,通過產業升級來提高生產效率就成為了新的議題。
在(zai)時代背景下,產業升級依靠的更多的是互聯網、大數據、人工智能等技術。
而作為支撐制造業運轉的重要紐帶——物流,和整個制造業一樣,也急需一次變革來實現產業升級。
制造業紐帶:物流行業亟待升級
與制造業規模快速的節奏相類似,物流行業市場規模在近10年內也是急劇增長。
2010年-2017年,全國社會物流總額從125.4萬億元攀升至252.8萬億元,年復合增長率達10.53%。
以2017年全國社會物流總額252.8萬億元為例,從構成上看,工業品物流總額234.5萬億元,制造業需求占到絕大部分,因此把物流稱之為制造業的紐帶毫不為過。
從運輸方式來剖析,公路貨運在物流中的占比超過75%,剩下的鐵路、水運、航空只占不到25%。
有一個觀點認為,中國物流行業產值在GDP中占比達到14%以上,相比歐美國家的6-8%的比例較高,因此效率偏低。
這個說法有一定的道理,但是也有偏頗之處。中國制造業的GDP占比是30%,相比絕大部分歐美國家都要更高,以美日為例,兩國制造業的GDP占比都不超過20%,而物流行業的GDP占比則為6-8%,因此算上制造業GDP占比差值,中國的物流行業效率并不是歐美國家的50%,而應當是75%-80%。
中國物流行業的GDP占比過高一方面是由于制造業規模和GDP占比更大,另一方面,確實存在不少行業弊端,在生產效率上有很大提升空間。
前面提到,在互聯網背景下,產業升級依靠的更多的是互聯網、大數據、人工智能等技術。那么如何使用這些新鮮玩意來推動物流行業的改革?
有人給出了自己的一份答案,那就是自動駕駛技術與卡車相結合。
自動駕駛:賦能干線物流
物流成本為什么居高不下?人員和燃油占據運營開支主要部分。
由中國交通部工程研究院和中國最大商用車管理平臺G7智慧物聯網共同發布的調查數據顯示,在我國約700萬輛城際中重型卡車中,每年平均發生5.07萬次交通事故,幾乎每年每1000輛車就會出現一起死亡事故。
這些事故的引發,又與貨車司機疲勞駕駛或不規范駕駛行為密不可分。貨車司機的工作環境相對封閉和艱苦,且工作強度大、風險高,導致勞動力短缺情況嚴重。
此外,物流車隊在實際運營中更多考慮成本問題,經常長時間、無限度地使用司機,最終引發司機的疲勞駕駛,帶來安全隱患。
由安全事故引發的一系列損失令人警醒;高壓的從業體驗也導致勞動力流失,司機越來越少,人員成本居高不下。
反之,物流車隊一旦實現自動駕駛系統的規模化應用,就能逐步將司機轉變成車輛管理員或代駕員,通過系統管理來控制貨車,減少人工操作誤差,實現貨車司機工作的標準化、流程化和可替代化,就能使司機的工作變得更加簡單和安全。
這樣,既幫助物流車隊優化全生命周期成本,又能改善商用車的出行安全,減少交通事故的發生。
在自動駕駛話題不斷加熱的同時,國內一些先進的物流管理企業已經率先看到了由技術革新帶來的商業契機。
2018年4月,G7智慧物聯網聯合中國最大的現代產業園提供商普洛斯及蔚來資本,共同出資成立嬴徹科技,旨在建立自動駕駛時代的全國干線運力平臺。
嬴徹幾乎是“含(han)著金鑰匙”出生(sheng),匯(hui)集了G7的(de)(de)海量實時數(shu)據(ju)、普洛斯的(de)(de)全球(qiu)開放物(wu)流生(sheng)態體系以及蔚來資(zi)本的(de)(de)產業資源,意在構建人工智能時代的物流資產管理和服務新模式。
G7智慧物聯網總裁、嬴徹科技CEO馬喆人曾表示,嬴徹科技正在自主研發基于L3和L4級別的自動駕駛城際重型卡車。“這個領域未來的領跑者,一定是技術和運營一體化的公司”。
同時,作為國內物流行業目前最大運力池的擁有者,滿幫集團則接連尋求融資,意圖進軍自動駕駛領域,并與智加科技達成獨家合作。
滿幫集團CEO王剛相信,無人駕駛是真正推動公司和物流行業未來發展的核心技術。“這個領域里,滿幫集團希望去賭一家公司,傾我們所有的資源去All in一家公司,即便不一定是我們自己全資的公司。”
獅橋集團(tuan)則在去(qu)年獲(huo)得了(le)來(lai)自的戰略融資。當時,百度副總裁、智能駕駛事業群組(IDG)總經理李震宇曾透露,未來百度和獅橋將在人工智能和自動駕駛領域展開戰略合作,結合阿波羅開放平臺的能力,聯合一些開發者、主機廠,打造L3級以上自動駕駛的卡車,以及自動駕駛物流整體解決方案。
整個市場與行業對于降本增效的迫切剛需,正在推動技術與政策的加速發展。
自動駕駛技術,并不遙遠
在國家政策的推動下,自動駕駛技術正飛速發展。
2月28日,交通運輸部部長李小鵬在深化改革推動交通運輸高質量發展發布會上表示,自動駕駛是交通運輸領域的一項前沿技術,對于保證安全、提高效率、改善服務、發展產業都有重要意義。
在環境污染、能源危機和安全隱患等背景下,駕駛智能化已是大勢所趨,被列入《中國制造2025》未來十年國家發展的重點領域之一。
在上周剛閉幕的兩會上,也有多位代表的議案倡議,完善自動駕駛法律法規。
不過,同汽車工業的發展一樣,自動駕駛不可能一蹴而就。
從美國汽車工程師協會劃分的技術標準來看,目前的汽車自動駕駛等級可分為L1到L5級。其中,L1、L2級別只能被稱為輔助駕駛,目前在一些車型上配備的ADAS駕駛輔助系統就已初步達到這一階段。而L5則是自動駕駛的最終形態——完全無人化駕駛。
相比乘用車自動駕駛引發乘客和行人對安全的擔憂,不少業內人士認為,商用車的自動駕駛商業化更具可行性,尤其在特定路況,比如高速、礦區、港口等。
同時,其發展成果也能為未來乘用車的自動駕駛打下基礎。特別是在市場規模巨大的干線物流領域,有望成為自動駕駛技術率先商用的寬闊賽道。
打通產業鏈,加速自動駕駛技術落地
在(zai)卡車自(zi)動駕(jia)駛(shi)領域(yu),不少公司瞄準的(de)(de)(de)都是(shi)L4甚至L5級別的(de)(de)(de)完全自(zi)動駕(jia)駛(shi),比如業(ye)界公認的(de)(de)(de)在(zai)卡車自(zi)動駕(jia)駛(shi)領域(yu)比較領先的(de)(de)(de)圖森,他們聚焦的(de)(de)(de)就是(shi)L4自(zi)動駕(jia)駛(shi)貨(huo)運卡車整(zheng)體(ti)解(jie)決(jue)方(fang)案。就連國內電商巨頭,也在去年發布了自己的L4級別自動駕駛重卡,希望通過自動駕駛技術來改變未來長途運輸形態。
完全自動駕駛技術雖然前景美好,實現起來卻也困難重重,無論是傳感器、AI算法亦或是法律法規的支持,人類實現卡車完全自動駕駛能力要走的路還很長。
也(ye)因(yin)此(ci),業界(jie)開始(shi)期望更現(xian)實的L3級別(bie)自動(dong)駕駛(shi)(shi)的突(tu)破(po),即由車輛自主完成(cheng)大多數操作,人(ren)(ren)類保持(chi)注意力以備不時之需,實現(xian)有條件的無人(ren)(ren)駕駛(shi)(shi),技(ji)術風險和法律風險都有所保障。
以嬴徹科技目前專注的L3級干線物流自動駕駛技術為例,主要滿足的是貨運車在進入高速后的駕駛行為,實現從高速口到高速口的全自動駕駛能力。
嬴徹科技CEO馬喆人表示,“現在中國城際物流運輸的平均距離在800公里以上,其中有95%~98%的行駛里程位于高速公路,這非常有利于自動駕駛技術的導入。”
根據估算,如果城際貨運車輛應用嬴徹科技的L3自動駕駛技術,每年可以節約15%的使用成本,折合下來每臺貨運車每年可以節省約12-15萬成本。這部分開支的降低可以用來改善很多方面,比如車輛狀態、企業利潤、司機待遇、終端用戶價格等等,如果大比例的成本下降擴展到整個行業,變革就是水到渠成。
從技術角度估算,L3級自動駕駛技術實用化比起L4/L5要更容易。以目前的科技水平,完全可以滿足L3級自動駕駛在AI算力、硬件傳感器等方面需求,半封閉場景的使用也大大降低了技術應用風險。
此外,為了技術產業化落地,嬴徹科技在運營模式上也有所創新。基于物流客戶需求和車輛運輸全生命周期成本,嬴徹科技提供智能卡車租賃+運力解決方案的全棧式服務,通過鎖定成本計費,降低用戶運營成本,并運用智能駕駛技術提升安全系數,減少事故風險,進一步增加物流效率。
通過運營加技術雙劍合璧的方式,嬴徹科技在自動駕駛領域越跑越快。今年1月,嬴徹科技與錦鑫物流簽署了首張智能卡車運營訂單。
“用新技術和大數據重構智能運輸工具,在物流機器人時代創新物流資產管理和服務模式,是時代賦予我們的大機遇和大挑戰。”
馬喆人表示,現階段實現自動駕駛依然任重而道遠,應當進一步加強跨界合作與融合創新。除了完善國內運營外,還需要在全球范圍內與領先的汽車集團、物流企業、科技公司、能源公司、金融機構緊密合作,實現產業的合作共贏。
這也是為什么嬴徹科技和上海國際汽車城汽車創新港聯合發起成立了中國首家干線物流聯合創新中心。
中國首家干線物流聯合創新中心成立
“自動駕駛這一巨大的人工智能工程,不是一家甚至幾家能完成的。聚集行業智慧,促進產業交流,交換測試數據,共享研發資源,推進商用車自動駕駛的運營試點和商業化是創新中心的重要使命。”
這是馬喆人對干線物流聯合創新中心的定義。
自動駕駛未來可期已經成為業界的共識,而嬴徹科技通過整合產業鏈、運營技術一體化業務模式,正在加速開往自動駕駛貨運的春天。
(文章為作者獨立觀點,不代表艾瑞網立場)
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