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「智能相对论」被快递行业催熟的智慧物流还需要“新基建”吗？( 二 )


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智慧物流“新基建”到底应该怎么建？
既然问题已经找出来了 ， 那么智慧物流“新基建”的方向也大致有数了 ， 我们或可从以下三个方面入手 。
首先 ， 从场景出发 ， 构建产业链条的数字化底座 。
快递行业之所以远远跑在传统物流的前面 ， 其很大原因在于电商巨头们对快递行业的“收编” ， 一定程度来说 ， 快递并不只是物流行业的一部分 ， 更多的是电商产业链条的一个环节 。
在电商产业生态中 ， 所有场景和生产要素都要求数字化 ， 在这个过程中 ， 快递行业可以说是“顺势而为” ， 也可以说“身不由己”的完成了全链条的数字化基础设施建设或改造 。
回到B2B传统物流领域 ， 这也要求物流企业或车队也要基于对场景的理解 ， 构建一个数据可以在各个场景之间通联流转的基础底座 ， 我们可以将其理解为智慧物流的IaaS 。
以G7为例 ， 通过将GPS盒子等各类传感器在车队中的普及应用 ， 构建了一张由150万辆物流卡车组成IoT网络 ， 从单一场景出发 ， 多维度的数据收集 ， 进而进化成整个行业的数字化基础设施 。
其次 ， 从痛点出发 ， 构建连接管理与运营的平台引擎 。
产业链条各生产要素的数据收集回来后 ， 怎么利用？
从满足物流企业和车队老板降本增效这两个最核心需求来看 ， 需要这些数据在内部管理与外部运营这两个领域的各个场景中流转 ， 这样才能提高整体效率 ， 这时我们需要一个连接管理和运营、兼容数字底座和应用的平台引擎 ， 也就是智慧物流的PaaS 。
其实行业中也有类似概念的平台系统 ， 但由于对产业链条中的场景理解不够 ， 数字底座的渗透率有限 ， 因而这些平台系统的功能和体验都有非常大的局限性 。
G7的做法是通过经营服务平台和资产服务平台这两个平台引擎来解决上述问题 。
前者解决车队加油、ETC金融服务、工资、税金、运费结算 ， 甚至后市场的轮胎、润滑油等车队运营一系列日常高频需求的问题；后者给物流企业带来成本结构的改变 ， 以前需要自持车队 ， 如今采用运力租赁的方式 ， 使资产由重变轻 ， 人力成本下降 ， 带来的是经营管理效率的提升 。
必须明确 ， 建设智慧物流PaaS中台的核心需要直接指向成本、时效、安全这三个行业长期沉疴的核心痛点 。
最后 ， 从体验出发 ， 构建贯穿全场景的物流应用 。
上文提到 ， 由于数据的割裂 ， 卡车司机要使用N个应用才能完整的跑完一趟运输闭环 ， 卡车司机的手机容量是否够用暂且不说 ， 光是在各个App中切换 ， 其所谓的数字化体验能有多高大家都能想象 。 更加糟糕的是 ， 由于数字化基础设施的不完善 ， 运输过程中很多环节还没有上线实现数字化 ， 仍要用“原始”手段才能完成 。
理想中的全场景体验是怎样？我们用一个卡车司机的日常工作来作答 。
车快没油了 ， 打开App ， 附近加油站的位置和价格一目了然 ， 一键加油并即时完成线上结算；长时间驾驶后在App上找到最近的司机之家 ， 在那里填饱肚子、洗个热水澡 ， 还能小睡一会；ETC、维修保养、运费结算一系列动作都可以通过App完成 ， 不用随身携带大量现金 ， 也不用留存一堆发票回去报销；行驶过程当中 ， 出现疲劳、打哈欠或打电话等危险动作 ， 智能安全设备会进行实时提醒 ， 如果危险系数过高会触发安全管家进行人工干预 ， 直到风险消失……
总之 ， 司机跑一趟活的全程需求 ， 均可以通过一个应用（平台）来实现 。
事实上 ， 物流行业中有部分App应用已经具备了这样的能力 ， 如果将视野放的更广一些 ， 在数字底座和平台引擎的基础上 ， 产业链的每个环节都应有基于各自场景的SaaS应用 。
总而言之 ， 智慧物流“新基建”的关键不光在“物流运输”的过程 ， 还应包括上游货主与下游车队、保险公司、能源公司、金融公司等间接服务物流产业的组织与产业链的数字化连接与承载 。 其中既有基于物联网层面的“硬件”建设 ， 也有基于数据管理和应用“软件”开发 。


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