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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？

文|魏启扬
来源|智能相对论
50万亿（注） ， 现今人人都想搭上“新基建”这辆快车 。
现在的问题是 ， 很多行业并不在“新基建”所锚定的7大领域（5G、特高压、城市轨道交通、新能源充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网）之内 ， 如何与这7大领域产生关联 ， 通过本行业的“新基建”完成产业升级 ， 成为破局的关键 。
4月29日 ， 有媒体报道 ， 货运自动驾驶企业嬴彻科技宣布已完成1亿美金融资 。 嬴彻科技的此轮投资中 ， 老股东G7和普洛斯继续跟进 。
虽然这是发生在自动驾驶领域的一起融资事件 ， 但放在“新基建”的战略语境下 ， 由投资方G7——中国领先的物联网货运服务平台的身份进行延伸思考 ， 可在一定程度上反映出以G7为代表的物流巨头持续强化其物流数字化基础设施优势的意图 。
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伴随电商而起的快递只是智慧物流的A面
谈到物流 ， 很多人的第一反应或许是由顺丰和“四通一达”这些快递企业所展现出来的强大的“投送”能力 。 从2013年日均业务量刚刚突破3000万件 ， 到2016年全行业1天可送1亿个包裹 ， 再到2018年天猫双11物流订单超过10亿 。 以快递为代表的智慧物流已经跑的足够快 ， 足够远 。 这是不是说明我国的智慧物流伴随着电商行业的发展已经趋向成熟 ， 不需要再搞“新基建”了呢？
答案是否定的 。
伴随电商而起的快递只是整个物流产业中的一个组成部分 ， 是智慧物流在B2C领域展现在外界的A面 ， 隐藏在背后的B2B这类更加传统的领域里 ， 行业依然停留在信息化程度低 ， 运营分散的“原始阶段” 。
拿B2B大宗领域较典型的煤炭物流场景来举例 ， 由于车货匹配欠佳且调运车辆方式较为粗放（大多仍使用微信或者电话） ， 货运效率低下、拉运时间较长 。 例如从鄂尔多斯地区运煤炭到曹妃甸港口 ， 需要采用公路+铁路的运输方案 ， 煤炭采购等手续预计花费6小时 ， 车辆协调、排队等候、装卸车时间预计6小时 ， 车辆路途1小时 ， 单趟40公里的煤炭公路运输 ， 从前期等待到运输完毕 ， 卡车司机需要耗费13个小时之久 。
以上 ， 我们可以非常明显看到 ， 中国物流行业在B2C领域的A面与B2B领域的B面之间的存在着极大的不均衡 。
华夏新供给经济学研究院院长贾康在《“新基建”中智能物流和智能供应链建设已是当务之急》一文中分享了这样一组数据：当前中国物流成本占GDP比重为14.6% ， 高于全球平均水平11.7%近3个百分点 ， 折为物流成本相对差距 ， 高出了近25%；相比世界排名第一的美国7.2%的比重水平 ， 中国高出了7.4个百分点 ， 折为物流成本的相对差距高出了一倍以上 。
菜鸟网络2019年的数据也显示 ， 中国全年物流总费用折合美金在1.75万亿美元 ， 这个数据也超过了美国全年物流总费用的1.49万亿美元 。
以上案例与数据显示 ， 无论是比重还是绝对数量 ， 中国物流行业与世界先进水平相比 ， 都有相当大的距离 ， 物流行业AB两面之间存在着极大的不均衡 。 如果将快递行业的优势进行冲抵 ， 那么物流行业在B2B领域的短板该是有多短？
事实上 ， 关于智慧物流的探索 ， 中国的玩家们一直在努力 ， 针对效率、管理和安全这三个行业普遍存在的痛点 ， 行业中都有大量对应的解决方案 ， 但问题一直没有解决的原因在于其“头痛医头、脚痛医脚”的传统物流基建思路 。
一个典型的例子 ， 物流企业针对自己内部管理 ， 会有仓储、运输、车辆、财务等多个管理系统；一个卡车司机完成一趟运输闭环 ， 整个过程可能要用到运力信息撮合、路况禁区查询、过路费计算、车辆管理、车况诊断、财务结算等多个应用 。
虽然这些系统和应用能解决对应的问题 ， 但就整个流程而言 ， 由于各个系统和应用就像一个个高耸的烟囱 ， 相互之间数据割裂 ， 缺乏协同 ， 行业的整体效率始终难以提高 。


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