以智能化為標志的產業(yè)變革正在傳統(tǒng)行業(yè)掀起一波巨浪。當大家還在熱議AI能否取代人力的時候，勞動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數(shù)量和倉儲空間，而是學會借助大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網和AI技術，深入到每一個環(huán)節(jié)打造智慧的物流平臺。這一過程中，云計算扮演著至關重要的角色。過去，寫一套完整的物流系統(tǒng)需要調動研發(fā)、運維、安全、網絡等多個部門的人，云計算的到來使得繁雜的流程大幅簡化，并且提供了穩(wěn)定、高效的運營環(huán)境。

5月24日，在騰訊云主辦的2018騰訊云+未來峰會互聯(lián)網專場上，中國領先的智慧物聯(lián)網公司G7與騰訊云正式戰(zhàn)略簽約，雙方聯(lián)手展開在人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)方面的合作，整合騰訊云計算的服務能力以及G7在智慧物聯(lián)網領域的實力，挖掘更多的應用場景和落地解決方案。這也預示著，2018年物流行業(yè)向智慧化的轉型速度會進一步加快，基于海量數(shù)據(jù)的行為分析和預測將成為制勝關鍵。

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)務過程，為商業(yè)運營的業(yè)務創(chuàng)新帶來更好效果。G7作為中國領先的智慧物聯(lián)網公司，與騰訊云的深入合作，結合G7自身物聯(lián)網+AI的研發(fā)優(yōu)勢，將立足于物流領域，賦能這個行業(yè)向更智能、自動化運營的方向轉型升級，攜手助力構建從萬物互聯(lián)到萬物智聯(lián)的新版圖。”

數(shù)據(jù)和算法重構傳統(tǒng)物流

2017年，中國市場的快遞業(yè)務量達到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)達經濟體，對世界增長貢獻率超過50%。中國國家郵政局預計，2018年中國快遞業(yè)務量將完成490億件，同比增長22.2%，快遞業(yè)務收入完成5950億元，同比增長20.2%。從政策面來看，《關于進一步推進物流降本增效促進實體經濟發(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，推動產業(yè)自動化升級。

落實到物流業(yè)的人員和組織結構，智慧的印記則更為顯著。舉個例子，以前物流運輸車隊的管理要靠有十余年以上經驗的老師傅來調度，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)模車隊的運營負責人已經可以是學算法專業(yè)的年輕人。為什么會有這種變化？原因是這些人會利用算法處理大數(shù)據(jù)，通過優(yōu)化運輸環(huán)節(jié)從而提升物流運轉的效率。

對于從事物流行業(yè)的人員，尤其是貨車司機來說，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輸?shù)牡讓�。事實上，實現(xiàn)物流運輸?shù)倪@些人就是貨車司機。正是這樣的思考，促使G7把業(yè)務伸向了車的層面，以管車作為業(yè)務的切入點。從前端對未知環(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、進出區(qū)域、停留時間、油耗、司機駕駛行為、司機考勤、貨物溫度、貨物裝卸等物流運輸?shù)娜�過程，以此來獲取物流全運輸過程中每一秒的數(shù)據(jù)。

可以看到，物聯(lián)網技術讓人與車、車與車之間形成了有效的數(shù)據(jù)連接，而在此基礎之上構建的感知能力無疑將讓智慧體驗更深一層。通過為冷冰冰的運輸車輛賦予數(shù)字化的基因，讓每一個硬件設施，以及它們所產生的每一個動作都能夠“自我表達”，再利用AI使這些行為實現(xiàn)自動識別、智能判斷、預先決策，最終才能完成對傳統(tǒng)物流行業(yè)的智慧化改造。

打造物流行業(yè)的智聯(lián)網

如果說效率是整個物流行業(yè)的共性問題，那么聚焦到物流細分領域，對各個環(huán)節(jié)的改造才是對物流體驗的升級。以運輸危險品為例，國家對此類貨品的運送有著嚴格的規(guī)定，從哪個路口轉彎、從哪條路通過，都有明確標識。如果一位司機在高速上錯過出口后踩了急剎車，動作立刻就會被系統(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，是司機過了高速路口要倒車回來，這是十分危險的情況。這些行為都會被G7的系統(tǒng)檢測到，并據(jù)此進行處罰和安全教育。

借助一些智能化的手段，軟件系統(tǒng)能夠與各種傳感器結合對司機、車輛、道路的數(shù)據(jù)進行實時采集和分析，讓以前大量的人力勞動通過算法來實現(xiàn)。不過，要想真正讓控制系統(tǒng)具備人腦的功能來進行自主決策，仍有很長的一段路要走。廖強認為，人工智能的發(fā)展可以分為感知、學習、推導三個階段，而當前大家都處在學習的過程中，“人類舉一反三的能力是很強的，隨著算法的不斷升級，我相信G7也會不斷有新的突破�！�

云生態(tài)的利益共同體

眾所周知，數(shù)據(jù)是人工智能訓練的重要燃料，對于G7這種每天會產生數(shù)億條數(shù)據(jù)的物聯(lián)網平臺來說，如何對海量信息進行處理是非常大的考驗，而云計算起到的作用絕對是不可替代的�！皹I(yè)務沒有上云的時候，機器擴容和機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�！绷螐娬劦�，“騰訊云有著更為開放的策略，會提供與開源深度整合的方案，這正是G7想要的服務，我們與騰訊的關系不是簡單的去依靠，而是一同前進的。”

目前，G7使用的騰訊云服務包括服務器、數(shù)據(jù)庫、存儲、視頻直播等，以及一些人工智能和新零售相關的方案。廖強認為，G7與騰訊云的合作絕不只是服務層面，雙方還會整合各自的技術資源，針對物流行業(yè)聯(lián)手打造解決方案，形成在數(shù)據(jù)積累、AI人才、市場傳播、商業(yè)模式等領域的生態(tài)合作。