解读G7的数字化之道：车队结算、安全保险以及自动驾驶汽车

G7创始人兼CEO翟学魂

大而重的物流行业想要数字化，离不开平台的助推。近日，物联网平台G7宣布已接入112万辆货车，服务客户超过6万家。基于这些数据，G7想要在能源、制造、金融等传统企业与物流车队之间搭建平台的目标逐渐落地。

按照G7的规划，该平台将结合自身的技术壁垒和客户资源，从结算金融、安全保险、智能装备三个层面推动传统企业转型升级，帮助物流企业实现降本增效。简要来说，这家公司目前主要做了几件事，为平台上的车主搭建信用结算网络，为货车安装主动安全系统并通过AI技术降低保险赔付率，为企业提供自动驾驶卡车运力网络。

“智能化装备不仅提高了物流行业的效率，而且释放了整个装备产业链新的动能，我相信在未来3-5年内，由最优秀的智能化装备形成的产业链会逐渐形成，而且会远远超过当年智能手机所创造的新的市场。”G7创始人兼CEO翟学魂表示。

当前，产业互联网正在各个行业掀起变革浪潮，本质上是传统行业实现数字化的过程。观察G7在相关领域的发展路径，有助于更好地理解产业互联网时代的竞合关系。

传统行业的革命

“现在我们不是一个主机厂，而是成了'供应商'。比如，面向嬴彻科技、菜鸟物流，我们成为了集成的总成，角色转变了。”福田汽车副总经理、福田戴姆勒汽车执行副总裁认为，未来真正有自动驾驶技术含量的公司，会把没有技术含量、靠简单拼凑起来的交通运输工具企业淘汰掉。

雷锋网 (公众号：雷锋网) 新智驾注意到，不仅是福田汽车一家感受到了寒意，整个汽车行业均处于学习和适应自动驾驶的阶段。全球知名车企无一不在投入大量资金和研发人员，试图在技术革新后不被甩出赛道。

实际上，由于自动驾驶技术最先落地的多为城际道路和物流园区等封闭场景，所以主要应用于这些场景的商用车对自动驾驶的到来感受更为直接，一些ADAS系统、自动驾驶功能常常率先应用于货运客车或城市公交车等车型上。这就要求主机厂与Tier 1、科技公司必须迅速对新技术有所判断和应用。

自动驾驶属于未来，但对于车企尤其是大型货车来说，当前最大的问题无疑是安全事故频发、司机劳动力成本高等。

数据显示，我国2017年交通事故造成死亡人数约6.3万人，2018年同比下降约0.9%，但仍处于6万人的大关。国家安全监管部门相关负责人此前表示，企业主体责任落实不到位、非法违规现象突出、技术装备发展不平衡等制约交通运输安全的问题依然存在。与此同时，货运企业也存在信息化不足、资金缺口等运营管理问题。

解决这些问题，除了完善法律法规和加强企业安全知识培训之外，更重要的是通过技术预防和干预司机的危险驾驶行为，以及引入信息化技术、自动驾驶技术等，以提高管理效率和降低运营成本。

与欧盟决定为汽车强制安装紧急制动系统等安全配置的做法一致，我国也已发布相关政策，要求为长途客运车辆、旅游客车、危险物品运输车辆强制安装智能视频监控报警、防碰撞和整车整船安全运行监管技术装备。

防范与提效

目前，进入汽车赛道可以从安全防范和提高效率等方面入手。

据雷锋网新智驾了解，针对安全和管理两大难题，G7的主要做法是，通过“AI+人工7x24小时”对司机的危险驾驶行为进行实时干预，避免道路事故发生。推出车队信用结算网络，解决原来靠人工记账的零散方式。同时，与银行机构合作，利用自身的物联网技术收集物流企业全业务流程数据，建立授信风控准入模型，降低物流企业的借款成本。

根据G7披露的数据显示，目前，该平台已实现1.2亿公里零死亡，保险公司的赔付率从80%降到40%；结算服务已服务超过10000家物流企业客户，累积撮合授信规模超过40亿，累积ETC交易规模超过200亿，累积油品交易规模超过40亿。

以降低保险赔付率为例，G7和保险公司的算法团队会定期总结和分析上周安全事故，然后在未来一周内由算法工程师对系统的软硬件算法进行迭代，今后再有类似的安全事故发生时，系统便会进入主动干预。

此外，G7还通过“数字货舱”在运营场景中帮助客户提高运营效率。通过采用G7的数字货舱服务，可以实现对挂车的实时车辆定位、AI量方、自动称重和远程锁车等功能。以AI量方为例，G7的AI量方技术可以把网点的开单配载货量和车辆的实际装载货量进行有效地比对，通过比对找到当中的问题点，从而根据问题点筛选出到问题线路及问题车辆。

实现上述物联网技术的原理是G7的几大算法。

据G7智能装备的产品经理黄易飞介绍，智能调度系统背后主要有遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法，借助遗传算法通过不断地选择、交叉、变异、自适应探索的过程，获得最优解。借助蚁群算法进行信息融合，通过分布式计算、信息正反馈和启发式搜索等获得最短路径，组合成一套完善的方案。借助模拟退火算法进行概率筛选，使算法在接近目标值的时候逐渐收缩、收敛跨越幅度，最终获得全局最优。

至于与智能调度系统相结合的AI量方技术，主要利用了循环神经网络算法和四分位空间移动算法。其中，循环神经网络算法可以进行具备记忆力的自适应学习，进而组成数据立方，形成庞大的特征工程，为数据集合提供最底层的元素。四分位空间移动算法主要是，根据四分位数据的补偿、空间移动获取最佳的计算方式。

布局自动驾驶

如果说围绕货运司机展开的布局着眼于当下，那么G7对自动驾驶汽车的投入则是在布局未来。

作为一家物联网平台，G7联合普洛斯和蔚来资本共同出资创立自动驾驶公司嬴彻科技，相当于延展出一支面向未来的技术触角。近日，嬴彻科技在CES Asia2019大展上发布L3级别自动驾驶样车嬴彻１号，并表示这款产品将在2021年实现量产。

从自动驾驶层面看，L3是从封闭场景到开放场景的转型点，在一些互联网平台巨头看来，由于不具备主机厂和零部件供应商的优势，做L3已经没有机会，而L5又过于遥远，所以主要会聚焦L4级别中的特定场景。

提及G7为何首先从L3切入聚焦城际运输的自动驾驶这一问题，G7总裁、嬴彻科技CEO马喆人认为，城际运输意味着场景仓到仓，“中国的平均距离是800公里，从仓到高速入口、高速出口到仓两端路程平均低于10公里，也就是说，800公里中的95%及以上是在高速道路。”

马喆人还表示，实现全自动驾驶驾驶的挑战仍然很大，基于G7在物流领域积累的经验，城际运输领域在L3场景下首先可以实现司机不再介入驾驶，从而解决城际运输中最核心的管理问题，最终通过规模化的运营最终把成本降低接近10%。

雷锋网新智驾了解到，嬴彻1号目前在封闭道路上已具备完整的L3场景下自主行驶能力，接下来进行车规级的升级，在对一些长尾场景进行迭代优化后进入量产阶段。

除了通过合资公司研发自动驾驶技术，G7还推出了智能挂车服务，并与日本丸红株式会社合资成立了“天津吉红融资租赁有限公司”，涉足冷链车队资产服务。

总体来说，与商用车物流有关的数据或智能化服务，均可能纳入G7的视野。

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