当人工智能逐渐变成商业基础设施，每个传统行业都蕴藏着巨大良机。
在怀疑论者眼中，这是一句大而无当的空泛叙述，颇有为技术布道之嫌。唯有当你不断聆听到AI在不同领域落地的声音，不断眼见为实，才会知晓这句话的正确，也才会真正读懂“未来已经来临，只是分布不均”这句名言的意涵。
譬如在一个不起眼的领域，人工智能的介入，正在让它发生一次蜕变——物流。
从几年前开始，业内就已达成共识：只依靠传统变量，无法让这一古老的行业脱胎换骨。尽管巨头林立，价格低廉（更多是拜车身变大所赐），但物流行业的效率依旧不高（即便最优秀的公司，1万台货车背后，也需要大概2500个人去管理）——你知道，很少有其他行业像物流一样毫无保留地选择效率为王；而新零售和新经济等概念的彼此交织，也让以物流为代表的后勤，成为互联网企业没有硝烟的战争。
在某种意义上，需求的纯粹，也让问题变得简单，改变物流行业，就是改变自动化程度。想要完成从规模数量向效率提升的质变，物流需要一次技术跃迁。幸运的是，大数据，人工智能与物联网的相互融合，为物流行业的效率革命提供了契机。最乐观的预计是，未来5-8年，物流会从从劳动密集型行业，逐渐进入非劳动密集型行业。
但另一方面，过强的to B角色，枯燥的行业属性，让物流长期远离媒体聚光灯，无论行业本身还是行业领跑者，都显得低调异常，我就看到有人在知乎发问“G7到底是何方神圣”，后者是掌握最多中国公路物流货运数据的平台，京东，天猫，美团，苏宁，顺丰，三通一达，亚马逊，德邦，DHL和中国邮政等都是他们的客户，目前已连接车辆超过70万台，你在高速路上看到的大多数印有logo的货车，背后都有G7的支持。
也许，透过这家成立八年，最近刚刚发布全新品牌形象的公司，你会更清晰地看到物流行业的现状和未来。
数据壁垒
正如杰里米·里夫金在《第三次工业革命》中所言：如今人类正置身于万物互联时代的前夕，无处不在的通信网络正在与可再生能源，自动化物流和交通运输网络相互连接。
剖析G7的技术和商业逻辑，他们将自己做的事概述为“IA+AI”。AI自不必说，是各个行业最大的商业变量；值得一提的是IA（Intelligent Assets，智能资产），在G7创始人兼首席执行官翟学魂看来：“只有AI落实在IA上，产业才能形成闭环，最大程度地释放价值。通过打造智能资产服务平台，使车辆等传统运输资产智能化重构，让智能车队资产化占据行业的核心位置。”
而在具体实践上，首先在最基础层面，G7通过安装在货车上的300多个传感器，实时收集车辆位置，速度，线路，温度，进出区域，货物装卸，停留时间，油耗，司机驾驶行为等几乎物流公路运输全过程数据。
智能时代的常识是，在任何领域，数据都是最值得仰仗的资产。当这些运输数据通过AI的赋能彼此流动，就会释放巨大的应用价值，譬如G7去年就开发了三个颇为成熟的产品。
首先是安全机器人。众所周知，在整个物流生态中“人”是最具不确定性的一环，司机也就成为最关键的风控对象（行驶在高速路的货车司机，一天中闭眼超过3秒的时间超过26944次）。而G7安全机器人可以实时监控每一辆车，通过AI算法不断检测判断路况是否异常，车辆是否超速，司机是否打瞌睡和玩手机，一旦发现异常，司机端就会给司机报警，后台管理员也可通过语音指令提醒司机，根据G7后台统计，机器人上岗后相关事故发生率下降了75%以上。
其次是调度机器人。物流业千古不破的底层逻辑就两个：效率最大化，成本最小化。这意味着他们无比强调精准，尤其在运输生鲜和医药等过程中，调度至关重要。相比于人类个体在调度规模上的瓶颈，机器人能从某种“上帝视角”，通过AI算法调度运力，高效匹配供需两端。
然后是财务机器人。物流属于重资产运营，成本结构复杂，人工，油耗，高速费……某个微观上的细微偏差，就可能造成宏观上的入不敷出。财务机器人能自动统计所有成本支出，每台车的每次点火，熄火，过路，加油……全部数据化，每一单任务从起点到终点，盈利亏本一键得知。
自动驾驶将至
其实不难发现，对公路货运数据的几近垄断，构成了G7最大的原始资本，以及最难攻克的行业壁垒，这也让他们催生出更具想象空间的业务单元。
除了在现有货车上后置传感器，去年年底G7与合作伙伴一起，重新设计了车箱，让昔日静默的“铁箱子”能够“开口说话”，报告自己跑了多少公里，花了多少油钱，多少路钱，上了多少货，下了多少货，需要换轮胎了……与此同时，他们还以数据和技术为踏板，不断往产业链的其他方向渗透，譬如与中国最大的物流基地运营商普洛斯成立合资公司“际链”，为园区入口，仓库门，月台，起重机乃至各种工业设备配备传感器和软件系统，最终实现全场景的自动化。
当然，谈及自动化，没人会怀疑，自动驾驶才是物流行业的“终局思维”：自动驾驶货车会比乘用车更快实现规模量产。
这并不难理解，如上所述，物流行业的底层逻辑就是“效率最大化”和“成本最小化”，这让他们对自动驾驶（哪怕只是L3级）有更迫切的需求；而从技术一端剖析，相比于大城市内部复杂的“网状”路线，货车在高速公路上是“线状”行驶，道路环境单一且相对封闭，这种重复线路的学习成本更低，更易于尽早落地。翟学魂最近就直言：“未来5-8年，中国主要高速公路上跑的货车大部分都应该是自动驾驶的卡车。”
意料之外，情理之中，G7开始进军自动驾驶。上个月，G7与普洛斯和蔚来资本宣布，共同出资组建由G7控股的新技术公司，研发基于自动驾驶，新能源技术和物流大数据的智能重型卡车，构建AI时代的物流资产管理和服务新模式。
事实上，中国在制造货车技术上的成熟，自动驾驶激光和雷达等核心产业的完善，以及算法壁垒的降低，让这家新公司的未来变得颇为可期。尽管五年前，G7未曾想到会涉足当时门槛高企的自动驾驶，但五年后，基于自身积累的海量数据和行业知识，G7的入局成为一种必然。
就像G7总裁马喆人（前腾讯副总裁，负责腾讯位置服务(LBS)、车联网和自动驾驶业务）所言：“首先，基于G7各种各样的数据进行分析和挖掘，能为车辆结构的设计和工况的设计提供优化的依据，从而能帮助下一代商用车辆进一步优化设计结构；其次，在规模化运营体系下，G7的数据能够优化商用车辆沿着全运输线路网络的调配能力；第三，基于G7平台大量的司机行为数据，也是未来自动驾驶网络的数据分析基础。”
物流行业的未来
翟学魂不止一次将传统货车向智能货车的过度，比作十年前功能机向智能手机的跃迁，就像iPhone让手机衍生出更多服务，G7也试图从现在开始，勾勒出物流资产服务的未来样貌。
在我看来，某种意义上，G7的野心是与合作伙伴一起，建立一个高度自动化的集成体系，实现对整个物流业务模式和资产应用方式的变革。譬如马喆人就曾预测：物流行业的终级模式是进入集约化发展，出现一系列自动驾驶越级运营车队，或者是高阶智能驾驶的超级资产池，这种大车队和资产池本质上是为行业提供运输资产的共享化。
“G7的客户一直都是物流公司，大的比如顺丰和德邦有1万台车，小的有10台车，只是说过去我们只提供车辆数据，可能以后连车也一起给你，我们希望把智能设备、智能资产所有综合给到客户，让他去比原来买一台车，自己去加油，请司机，最后换算下来一公里多少钱，如果比原来便宜很多，为什么不呢”，翟学魂对未来的描述更为具象：“我们要给客户的是结果，就是我的车比现在的安全性要提高两个数量级，比现在的能耗降低15%到20%，比现在的管理成本下降一个数量级。”
嗯，在“IA+AI”的双向加持之下，这或许就是物流行业的未来篇章。
最后值得一提的是，在G7总部采访过程中，令我印象最深刻的，倒不是物流业正在掀起的效率革命，而是翟学魂展示的一张实时数据——令人意外和遗憾的是：截止采访当天下午三点，在G7连接的70多万辆车里，发生了145起撞车事故。
为什么撞了这么多？很大一部分答案就在实时数据里：同样截止下午三点，G7的智能管车平台监测到，有5万多名困得不行的货车司机，闭了3秒钟的眼；有4000多次打哈欠行为，以及 4万多次打电话。
高速路上的悲剧大抵相似，这种情况每天都在发生——好在，至少我相信，未来十年，新技术的福祉，会让撞车数字无限逼近为零；未来十年，物流行业的变化，或许将超过过去100年的总和。
