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借由人工智能在物流领域的应用,这家公司正在搭建一个跨生产力领域的物联网平台和智能化资产管理平台.
这两年的 全球伙伴大会,马喆人都参加了.不同的是,2016年他代表主办方,彼时他是 副总裁,并在位置服务专场做了演讲；而2017年,马喆人出现在“人工智能”及“智造”分论坛,此时,他的身份是G7的总裁.
的确,2017年被称为人工智能元年,和之相关的主题异常火热,一如马喆人参加的“人工智能”那场分论坛座无虚席.就连互联网+都在逐渐向AI+演进.同样,在人工智能的助推下,物流行业正在经历智慧化、科技化转型,新一代智慧物流产业版图已经展开.
“AI技术的发展和落地不断被推进,物流和供应链追求的也不再只是成本和效率,人们对信息的诉求发生了显著变化.”G7总裁马喆人说,“智慧物流首先需要全程联网和可视可控,这个是基础的,它建立在物联网技术上.其次,智慧物流不仅仅是被动的响应指令,更多的是物流体系能够理解和响应用户的需求,这是智慧物流比较高的境界,它会变成体验很好的用户服务.”
由于 和G7在云服务等多方面均有合作,因此,在加入G7之前,马喆人就已经对这家公司有所了解并看好其前景.这位前 副总裁,先后负责过 公司战略、 位置服务、 自动驾驶和车联网等业务,就任后致力于加速G7的产品智能化和物联网技术升级.“其实物流就是一种服务,是件很有意思的事.”在他看来,物流以前主要靠人和资产,之后靠的是科技和金融,”G7有机会成为一个巨大的互联网平台.”
作为国内物流运输领域最大的智慧物联网平台,G7的AI引擎正在快速迭代和自学习,以支持上下游协作,为客户提供简单便捷、智能的车队管理服务,用物联网+AI实现行业资产管理的模式升级.
物联网+AI
和公司同名的“G7”原本是一条北京到乌鲁木齐的京新高速公路,其中相当长一段路跟以前的丝绸之路重合,过去丝绸之路走下来需要两、三年时间,G7创始人兼CEO翟学魂曾自己开车,用了三天跑完全程.“我们是为物流提供一个基础服务,也像高速公路一样帮助客户降本增效.”翟学魂说.
“我认为未来是可以知道,也是可以到达的.”翟学魂认为,通往这个未来需要一条物流信息高速公路,而G7并不是一家物流公司,而是一家技术公司,从2010年开始面向物流行业提供基于数据的车队管理服务.
经过七年发展,客户现已涵盖快递、快运、消费、电商、食品等行业,至今年9月,G7的客户数达到4万家,连接车辆超过60万辆,其车队管理服务已成为中国物流运输领域上下游协作的重要工具和基础数据协议.
在过去的三年间,G7做了两件改变物流行业传统模式的事,一是通过G7平台连接起了物流车辆的油耗数据,每一辆车、每一单任务的油耗成本,效益管理借助物联网科技的力量变得精准、可视、可控.目前,80%以上的厂商已经在建立或和G7开始接触对接油耗获取的管理方式,极大程度上降低了车队的管理成本和难度；二是建立了高效的数据共享,将车队和上游的实时数据进行共享,大幅度降低了双方的协作成本.
在这个过程中,“G7见证了两件事,让我们确定未来是可以知道的”,翟学魂说,一件是车队在不断变大,据G7年底盘点数据显示,拥有三十台以上车辆的车队在过去一年几乎有40%～50%的运力在增长；另一件是新型物流平台公司已经抛弃以前的发展模式,正在探索颠覆性的成长方式,推动行业整体的变革.而这也和翟学魂在2017年初预测的行业趋势相吻合.
一个明显的现象是,曾经设计精密、价格昂贵的传感器,随着技术日渐成熟和普及,已被替换为成本低廉的摄像头或麦克风,数据的采集变得简单可行,再通过云端大量的数据计算和模糊判断可实时感知现实状况.“拥有简单、及时、低成本等原始传感器所不具备的优点,物联网+AI可轻松完成运输全程联网及可视可控.”马喆人说.
他介绍,目前,G7已经将物联网+AI模式在物流行业进行了成功应用.在不久的将来,任何一个具备移动或共享特征的设备,都能够装上 、计价器和传感器,接入云端进行智能化的实时管控.这种模式不仅能提高物流运输管理效率,而且能促成大规模的共享和按需购买,会显著地降低企业进入智慧物流的资金门槛.
“G7-007”和“一路通”
去年,G7尝试了一个有意思的项目,来自于行业方案事业部总经理陈立宁他们的实际观察.“我们在水泥行业运输客户的现场看到,为了确保货物送达,会在途经的路上设置一些小房子,里面都有一人值守,他的工作是每天在运输车经过时进行记录,并让司机确认签字.” 陈立宁回忆说,“问了客户才知道,这样的小房子在全国有几千个,也就是说有上千人从事着确认货物运输的单一工作,这无疑是人员的浪费.”
他们研究之后发现,要想知道一车水泥是不是送到客户那里,有没有串货风险,并不需要这么复杂的操作.“我们在车上加一个载重传感器,就可以知道货物在什么时候卸,卸了多少.通过这样的方式,我们给客户定了一个目标,通过接下来的时间一起努力取消两千多个小房子.”陈立宁说.
诸如此类,G7行业方案团队对两百多个客户解决方案进行了深入分析后总结,很多物流场景都存在两个比较关键问题,一个是运营效率问题.大部分物流公司效率受困的原因,很大一部分在于相对落后的管理方式,工作人员内耗严重所致,很多运营人员的日常都在做效率较低但却非常高频的重复性工作,如90%的工作时间,财务在做EXCEL,调度在打电话,客服在回收轨迹,而项目经理則忙于在微信群传递物流最基本的信息.另一个是驾驶安全问题,统计显示,物流运输所有事故中,5%是偶然,95%是必然的行业系统性风险.
为解决以上问题, G7通过物联网结合AI的方式,让传感器和算法帮做这些收集及处理信息的低频高效工作,驱动物流产业生态链优化.具体体现在“智能运营”产品G7-007智能化车队管理系统.
总结:本论文主要论述了智慧大脑论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
参考文献：
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