10月27日,中聯物流與G7在深圳正式舉行戰略合作簽約儀式。
雙方將在大車隊數字化平臺構建、物流智能調度可視化及掛車裝備智慧化三方面發力,確保運輸安全的同時,降本增效,打造物聯網時代全新的汽車物流生態。
此次中聯物流和G7的合作覆蓋了汽車物流的全生命鏈:中聯物流計劃通過配置2000臺G7智能中置軸轎運車,借助車位裝載感知、掛車精準定位、司機駕駛行為監測等數字化管理,打造并升級行業“智能大車隊”;
同時,圍繞中聯物流全國區域客戶,為其打造專屬“OTD在途可視化管理系統”、“集成化成本管理系統”和“智能化車輛管理平臺”,并在“智能裝載及調度”領域展開深入合作,實現整車及零部件全供應鏈的透明化管理。
此外,雙方將緊密配合,共同打造AI+IA的汽車物流行業新標準,在汽車物流行業全面推動智能掛車的應用,提高行業管理水平。
G7董事長兼CEO翟學魂表示,汽車物流行業現有的管理模式會在不久的將來發生重大變化,基于數字智能管理平臺的規模化大車隊才是行業轉型和持續降本增效的必由之路。
而在中聯物流董事長祝建華看來,隨著汽車物流行業的發展,如今的物流場景和客戶需求都在不斷發生變化;而伴隨著AI和物流網技術的成熟,中聯物流抓住了這個機遇。
車輛大數據是命脈
G7是一家智慧物聯網公司,以智能終端為基礎,將海量的實時感知數據進行收集,配以人工智能技術,將每一輛貨車、貨主、運力主和司機連接在一起,徹底改變物流行業的傳統運營模式,完成向全自動化、全智能化的轉變。
同時,G7致力于將AI技術賦能傳統物流設備,實現從人工智能技術(AI)到人工智能資產(IA)的全面覆蓋,全面提升運輸服務時效、安全和成本管理,打造出服務整個產業鏈的智慧物聯網平臺。
簡而言之,用翟學魂曾經說過的一句話,就是通過在卡車上配備智能傳感器設備,獲取車輛信息,建立智能化的平臺,對駕駛員、車輛進行智能化的管理。
要實現這個目標,首先在硬件上,需要擁有車輛傳感器、云平臺的技術能力,其次是要擁有大量接入的卡車,這樣才能有數據進行管理。
物流行業本身有著效率提升、安全保障等剛性需求,但傳統車聯網設備商存在多年,國家也制定了部分行業強制性標準,但一直沒有起色,根本原因在于大部分管理平臺過于分散,且接入車的數量有限,因此難以形成規模化,無法進行AI分析和管理。
所以,要做一個智慧化的物流管理平臺,最關鍵的是要具備行業整合能力,擁有“大數據”。
在2017年的G7合作伙伴大會上,G7公布了其大數據,目前擁有13.5億個軌跡點,230萬+的標準線路月度執行,60萬輛+的執行任務貨車,每天2200萬次車輛事件的觸發,22萬+標準路線,40萬+標注站點。
這個數據量多不多?根據中國國家統計局數據,2016年公路運輸業就業人員數為3855896人,公路營運載貨汽車擁有量 1351.77萬輛。
想要擁有更多的數據,更多的接入車輛,要做的工作就是聯手更多OEM,盡可能打通型車傳感器統一標準的安裝,另一方面則是要聯手物流巨頭,快速接入存量車數據。
強強聯手
中聯物流(中國)有限公司是第三方物流管理集團化企業,專注汽車供應鏈管理服務領域十六年,提供物流運輸、物流倉儲、供應鏈金融、汽車新零售服務,同時依賴信息化管理平臺為中小物流企業提供訂單、服務跟蹤、結算、物流金融、覆蓋全國的公鐵水聯運網絡,一站式公鐵水聯運服務體系等系列增值服務。
此次G7聯手中聯物流,目的也在于不斷的聯手更多物流企業,豐富汽車大數據。G7成立于2010年,此次合作既不是終點,必定也不是起點。
2016年5月12日,聯合卡車與G7正式簽約,成為國內首家標配G7智能系統的主機廠;2017年年底,G7與福田汽車達成戰略合作,聯手推出SuperFleet車隊管理系統;G7與中集掛車幫正式簽署合作協議。
2018年4月,賽通物流與G7合作,將采用G7物聯網+AI技術及解決方案,打造智慧普貨運輸管理體系;東方航空進出口有限公司與G7在上海正式簽訂戰略合作框架協議;2018年8月28日,廣汽日野與G7達成合作,700臻值系危運版牽引車將裝配G7 EMS 發動機管理系統……
G7在不斷的同物流行業的巨頭進行合作,目的就在于獲取到更多的數據。擁有越多的數據,才能在智慧物流管理中,擁有更多的先發優勢。
當然,對于任何一個行業玩家而言,誰都知道聯合更多的物流商、OEM,擴大朋友圈,就能有更多的數據,有更強的行業說服力。
那么怎樣才能廣結天下緣呢?
無論物流行業,還是OEM,數據都是核心資產,能夠讓雙方都滿意的合作伙伴,只能是第三方。
而這個第三方不僅要實力夠,還要勢力夠,才能凝結較多的廠商,匯聚盡可能多的數據。正是如此,做車輛管理平臺的有很多,但有影響力、有高附加值的還沒有出現。
近日,有媒體披露G7即將完成新一輪融資,與數家大型美元基金的融資談判已進入最后階段,本次融資的規模將達到數億美元。
從目前看來,G7資金實力雄厚,朋友圈也夠龐大,它會成長為一家獨角獸嗎?
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原文標題:商用車降本增效爭奪“數據金礦”| GGAI視角
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