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            科學拉貨,從哪開始?

            圖片來源 @視覺中國

            文丨智能相對論,作者丨陳選濱

            成立不到一年,數字合同物流服務商「帶車聘」便完成了數千萬元人民幣的天使輪融資,物流行業的數字化轉型再度引發市場熱議。

            據企查查數據顯示,「帶車聘」成立于 2020 年 8 月,是一家以科技為驅動、以算法為核心的公路物流中短途數字化合同物流服務商。

            據 " 智能相對論 " 進一步了解,該平臺的基礎業務模式類似于貨拉拉,通過信息撮合來幫助貨運司機和貨主企業完成物流市場的供求對接,也就是接單、找車等服務。其中,在這個過程中,采用互聯網及 IoT 技術保證交易全過程數字化、可視化,實現監管。

            由此可見,「帶車聘」的商業模式并不難理解,其核心大致可以總結為信息撮合以及技術監管。這樣的模式在滴滴、美團、餓了么以及貨拉拉等數字化服務平臺很是常見,但是運用在合同物流行業仍在被驗證。

            近年來,我國的物流行業市場規模高速增長。據據中國物流與采購聯合會統計數據顯示,2019 年,我國社會物流總額達到 298.0 萬億元,從增速看,全年社會物流總額可比增長 5.9%。2020 年,社會物流總額 300.01 萬億,按可比口徑計算,同比增長 3.5%。

            不斷增長的行業規模與市場需求刺激著物流行業的數字化變革,但是對于物流行業而言,數字化的轉型升級并不只是推出一個類似貨拉拉的平臺即可。目前,京東物流、菜鳥、日日順等巨頭旗下等物流品牌也在致力于物流的數字化變革,而這場變革顯然要比我們所認知的物流數字化要更具顛覆性。

            物流困局,已成圍城

            物流的形態是多條產業鏈構成的網絡體系,錯綜復雜且節點眾多,又牽扯信息流、商流、車流以及資金流的交互,期間所涉及的倉儲、貨運、監管、結算、保險等多項環節的處理。因此,對于物流行業而言,其數字化升級導向并不是單線的重構,而是整體網絡體系的調整以及協同。

            目前,所擺在物流行業面向的困局是一座在各個環節都呈現出來的痛點所構筑的 " 圍城 "。

            全鏈路不透明,無法構建科學的頂層設計體系。

            在完整的物流鏈路上,周期長,涉及的主體多,并缺乏必要的數據支持,很難構建起科學的頂層設計體系。這種不透明的過程也直接加劇了物流行業的管理難度。

            一般來說,物流透明包含三個層面,一是車和貨的狀態信息透明,二是運單流轉及流程作業的信息透明,三是產業需求鏈的信息透明。在無法完全打通三個層面的透明情況下,物流行業很難構建起科學的頂層設計體系,來對物流全鏈路進行管理,也就加劇了物流環節各自為政的困局。

            節點與節點之間割裂嚴重,存在差異性痛點。

            如果我們把物流的各個節點標志出來,節點與節點之間存在迥異的痛點,形成較為嚴重的割裂情況,很難進一步統籌物流行業的一體化管理。

            物流的節點包括人、車、貨、單據、流程、工具、設施、場地、道路、企業、用戶等等,連接起來就繼續涵蓋了倉庫內部流轉、倉庫到貨車之間的裝卸、貨車到目的地之間的運輸、目的地所在城市內的一公里問題,等等。每一段之間存在的問題幾乎不在同一領域內,因此很難推行統一管理。

            人為風險較為顯著,難以實現量化管理。

            在物流行業,人為風險是非常顯著的,而且人也伴隨著物流鏈條的延長而移動,很難進行量化管理。比如,倉庫的員工與貨運的司機、目的地的負責人等都不是同一批次的人,更不是同一個組織下的人,傳統模式下很難跨組織、跨流程進行管理,就會出現在不同的環節出現暴力挑揀、暴力裝卸、丟件、貨物損失等情況。因此,僅從人的角度來考慮,物流的量化管理是很難開展的。

            總的來說,物流市場的整體規模很大,在交疊的物流鏈條之下,每一個環節都能自成一個小體系,構成商業閉環。但同時也意味著,每一個環節存在的問題是不可忽視的,它們的割裂存在隨著產業鏈的延伸,猶如圍城一般形成物流困局。

            縱橫路徑,走向協同

            物流行業是一座金礦,而采礦的路徑并非只有一條。針對現存的物流痛點與行業困局,技術成為來眾多市場玩家改造物流行業的突破口,以數字化技術來升級物流產業鏈,呈現出多元格局。

            據羅戈研究發布的《2021 中國物流科技發展報告》整理,整個物流技術鏈條就涵蓋了物流自動化、數字化業務協同平臺、數字化基礎設施服務平臺等多領域的玩家。

            科學拉貨,從哪開始?

            這并非全部。" 智能相對論 " 總結市場目前涉及物流數字化變革的一眾玩家,發現這些玩家找準技術切口進軍物流行業的模式逐步呈現出鮮明的特點,形成了不同的路徑。

            找準技術切口,向產業端縱向布局。

            簡單來說,就是在通過技術來切入產業痛點之后,開始推進技術優勢向產業鏈上下游展開布局,拉伸品牌在產業鏈的影響力。帶車聘便是這一路徑正在崛起的新秀。這家企業早前切入物流行業的口徑并不大,主要是做司機和貨主的信息撮合生意。

            目前,帶車聘歷經半年的市場開拓,在廣州單城已經整合了數萬名貨車司機加盟,對接上千家企業貨主,且具備一定的企業客戶認可度和客戶粘性。以此沉淀品牌發展的基本盤,隨后帶車聘開始向產業鏈的上下游開拓布局,主要體現在兩個方面,一是保險服務,平臺可在運輸途中智能監控貨車運輸軌跡,提供貨損險,保障貨物安全準時送達;二是金融服務,結算時平臺可給企業提供最高 60 天金融方案,允許客戶先用車再結算。

            提供技術方案,向市場端橫向復制。

            另一種技術玩家同樣是以為物流行業提供技術賦能方案為主,但他們并不是物流行業專業玩家,因而在找準技術切口之后,選擇橫向復刻技術解決方案為不同的物流企業提供標準化服務。

            華為云正在聚焦物流最常見的場景提供防暴力分揀、分揀路徑優化、OCR 單據識別、運輸路徑優化、三維裝箱、IOT 平臺等智慧物流解決方案。在這些方案得以驗證之后,華為云繼續向市場進行推廣和普及,為德邦快遞等物流品牌提供技術方案。

            事實上,僅是作為物流行業等外部賦能者,這一類技術玩家并不需要過多的布局物流產業鏈,只須面向某一場景將自己的技術方案打磨成熟,形成標桿迅速復刻進而提高品牌在物流市場的影響力。

            忘掉技術路徑,走向縱橫合作。

            當然,對于更多的巨頭而言,面向高速增長的物流行業,固守單一路徑已經不可取,不管是縱向布局的專業玩家還是橫向復制的技術玩家,最終都會不由自主的走向合作,形成技術協同網絡體系。

            目前,德邦快遞正在數字化 IT 方面加大投入,面向產業鏈上下游啟用了外骨骼機器人、無人駕駛技術、AR 量方、大禹車線管家等一系列前沿技術應用變革物流節點工作。與此同時,在自身的投入之外,德邦也積極尋求外部技術玩家的賦能。在選擇與華為云合作之后,德邦快遞借助華為云 OCR(光學字符識別)實現了自動識別收寄信息并自動錄入系統,取代了純手工錄入的做法。

            技術的路徑最終在市場的應用過程中走向交匯,縱橫交錯之間為物流行業的數字化發展提供了全方位的驅動與底層支持。當然,造成這種局面不僅是市場玩家的選擇,同樣也來源于物流行業的網絡體系特性,多重困局下將最大程度刺激市場玩家走向合作,通過技術協同來實現數字化跨越。

            抓住兩點,看清未來

            從技術切口進入物流行業,最終驅動整體的轉型升級,對于眾多物流科技相關企業而言,是目前市場致力于探索的趨勢。整個物流行業的數字化未來將呈現出什么樣的態勢,就目前的反饋來說,很難作出判斷。

            新的技術正在被不斷地應用到物流領域,舊的技術也持續在更新迭代,跳出某一項單一技術,從整個技術趨勢來看物流行業,或許能看到一些物流數字化的未來形態。

            首先,以信息感知為技術主導將貫穿物流產業鏈的數字化全流程。

            信息感知之于物流行業越來越重要,在整個產業鏈上,愈發注重過程可視、可控,因此強化信息感知來提高物流行業的數字化程度是當前及未來錨定的大趨勢?!笌к嚻浮沟墓ぷ鲃撔卤举|也是一種信息感知,即市場供求信息的對接與匹配。

            更深度的信息感知是面向倉儲、運輸全流程,即從訂單、運單到執行、跟單、結算、對賬等環節的可視化。深圳易流科技股份有限公司的易流云 3.0 E-TMS 是以運輸透明為核心的物流協同平臺,立足物流透明 3.0 理論,運用互聯網 + 模式重構物流業務協同,結合物流大數據的分析賦能,平臺可以把貨主、發 / 收貨人、倉庫、業務網點、物流公司、司機、車輛、金融機構等物流相關要素緊密 " 連接 " 起來,提高信息感知能力,形成透明的物流網絡,從而優化物流流程。

            其次,以提高效率為導向的輔助工作將得到更多的重視,深度運用到物流重要環節與場景。

            輔助工作可以理解為參與到物流場景中的機器人協作、無人配送、無人駕駛等技術應用,簡單來說,機器替代或輔助人員有效的完成某些物流工作,如碼垛、搬運、識別、傳輸等。

            京東物流的亞洲一號倉采用的 AGV 機器人就是輔助物流工作的一種數字化、自動化升級。" 地狼 "AGV 機器人可自動搬運整組貨架,把貨品運到相應的倉儲位置或操作員身邊。不僅如此,還能自主規劃路線、排隊以及躲避障礙物等,大大提高了物流倉儲環節的工作效率。

            總的來說,數字化對于物流的改造大致可以總結為兩方面,一是對虛擬信息數據的感知和處理,二是對現實貨物以及工作的輔助。抓住這兩方面的技術切口,在某種程度上就能看到目前諸多市場玩家對于物流行業的改造思路與技術模式。

            結語

            物流依舊是一個極具市場潛力的領域,作為商業社會必要的支持,面向物流行業的升級和改革永遠不會落幕。在數字化浪潮洶涌而來的今天,更多的技術紅利以及產業切口涌現出來,接下來的物流數字化還有一場又一場的資本狂歡、技術熱潮以及產業顛覆。

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