物流|智慧物流在大宗货运领域“落地”有多难？
_原题为 智慧物流在大宗货运领域“落地”有多难？ 
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文 | 曾响铃
来源 | 科技向令说（xiangling0815）
智慧物流的落地进程正在被新基建浪潮加速 ， 巨头级企业都在加码 。 例如 ， 7月底 ， 顺丰就发布了大数据平台、数据灯塔和丰溯三大产品 ， 声称要打造出“完整的数字化供应链体系” 。
显然 ， 在被用户体验倒逼着深度耕耘的基础上 ， To C的智慧物流尝试在数字化方面更进一步 。
而对比来看 ， 同样对智慧物流有着迫切需求的To B大宗货运 ， 其激烈的变革却较少为大众所关注 。
从数字上看 ， 全年公路运输总量中有2.5万亿工业品 ， 其中又以煤炭、钢铁、水泥等大宗货运为主 。 中国经济的高速发展支撑起庞大的大宗货运物流市场 ， 但也因为经营模式陈旧留下效率、安全、成本等诸多难以回避的痛点问题 。
再加上 ， 煤炭钢铁等大宗产业过去往往都将精力放在生产方面的智能化、数字化升级上 ， 导致物流智能化未赶上生产智能化的进度 ， 这就让To B型智慧物流服务有了用武之地 。 不过 ， 从现状看 ， 大多智慧物流服务平台很难将技术与产业深度融合 ， 只有真正解决大宗行业核心痛点的企业 ， 才敢说自己真“落地” 。
一、“黑盒”式管理是大宗货运挥之不去的痛点
大宗货运最根本的痛点在于行业的“黑盒”化：
过分依赖传统人力和工具管理 ， 整体业务过程变成只有输入和输出端的“黑盒子” ， 能够落实到司机、车、货等端口的过程干预能力太少 ， 只有被动等待“结果” ， 出现问题救火式解决 ， 而不是提前预防和优化 。
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而“黑盒”问题最突出的表现就是效率低下 ， 这体现在几个方面：
首先 ， 是物流园区的“黑盒“式管理 。
很多大宗企业自建有物流园区 ， 这里每天有几百个仓库 ， 数千辆货车进出 ， 带来上万名司机流动 。 货车什么时间、从哪个入口进入/出口驶出 ， 在什么位置装卸货及最优路线是什么 ， 以及司机的吃饭、住宿问题 ， 都需要考虑 。
而当下许多园区因为缺乏准确的信息掌握 ， 仍然只有“顺其自然”的运营 ， 拥堵下的车辆、货物积压成为常态 。 一车货可能三四个小时就装配完 ， 但一个半挂车为了这车货可能要等上三四天甚至更久 ， 效率大大降低 。
其次 ， 是运输”黑盒“式管理 。
在长交易链条下 ， 货主与司机之间“隔了万重山” ， 信息不对称导致信任缺乏、合规风险等问题 ， 运力也无法及时有效匹配 ， 货等车、车也等货 ， 车辆利用效率低而货主又不能及时找到匹配的资源 。
此外 ， 货主或物流平台缺乏对车辆的在途监控 ， 出车后车在哪里、是否按要求行驶很难有准确的判断 ， 更别谈为货车制定最优路线这样的操作了；种种情况下 ， 在途花费和运费结算等日常工作也变得难以处理 ， 耗费大量人力物力……最终 ， “效率低下”成为大宗货运常常挂在嘴边但又无人能解的难题 。
除了“效率黑盒” ， 大宗货运还面临“安全黑盒”、“成本黑盒”等痛点 。 前者 ， 司机开车如何全凭自觉 ， 大量有风险但“走运”没发生事故的行为没有得到追溯；后者 ， 物流企业或平台很难开展细节化、深入到毛细血管的成本管理 ， 造成大量成本优化机会的缺失 。
总之 ， 大宗货运因为体系传统而庞大 ， 数字化程度一方面很低 ， 另一方面提升的过程也很困难 ， 问题逐步积累下来 ， 造成今天多个层面的“黑盒”问题 。
二、智慧物流要在大宗货运落地 ， 必须回答好这两个问题
智慧物流并不缺乏各种包装的“概念” ， 但真正能得到企业认可、产生实际价值的落地应用并不算多 。 不谈那些大的技术和商业概念 ， 在新基建的档口 ， 谁能够“最落地” ， 谁就能吃到智慧物流的时代红利 。
而扫描整个行业 ， 可以发现以G7为代表的一些智慧物流服务提供者近些年开始走向台前 ， 在大宗货运领域的服务被广泛认可 。 它们所做的 ， 无非是以体系化解决方案真正打破了业务黑盒 ， 构建了一套“最落地”的智慧物流服务体系 。
这种“最落地” ， 表现为两个方面：
1、整体数字化架构：以信息化平台对传统依赖人力的管理模式进行彻底改造
“传统”本身就是一个体系化概念 ， 如果智慧物流系列解决方案不能够对物流业务整体架构全面改造 ， 而只是单一维度切入（市场上能发现很多这样的解决方案） ， 则无法真正打开“黑盒” ， 顾得了安全可能未必能顾得上效率和成本 ， 等等 。
从这个角度看 ， G7这样的玩家之所以冒出 ， 无非在于它以AIoT为核心能力 ， 构建了一套数字底座、平台引擎、落地应用的三层架构 ， 在安全、效率、成本等方面 ， 帮助大宗货运的管理者彻底改变了传统以人力和经验为主的管理模式 ， 将人、车、路、货、场、油、钱、票等要素统一至线上化平台 ， 一次性完成了从传统物流到智慧物流的整体架构重塑 。
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