譬如在一个不起眼的领域，人工智能的介入，正在让它发生一次蜕变——物流。
从几年前开始，业内就已达成共识：只依靠传统变量，无法让这一古老的行业脱胎换骨。尽管巨头林立，价格低廉(更多是拜车身变大所赐)，但物流行业的效率依旧不高(即便比较undefined的公司，1万台货车背后，也需要大概2500个人去管理)——你知道，很少有其他行业像物流一样毫无保留地选择效率为王;而新零售和新经济等概念的彼此交织，也让以物流为代表的后勤，成为互联网企业没有硝烟的战争。
在某种意义上，需求的纯粹，也让问题变得简单，改变物流行业，就是改变自动化程度。想要完成从规模数量向效率提升的质变，物流需要一次技术跃迁。幸运的是，大数据，人工智能与物联网的相互融合，为物流行业的效率革命提供了契机。比较乐观的预计是，未来5-8年，物流会从从劳动密集型行业，逐渐进入非劳动密集型行业。
但另一方面，过强的to B角色，枯燥的行业属性，让物流长期远离媒体聚光灯，无论行业本身还是行业领跑者，都显得低调异常，我就看到有人在知乎发问“G7到底是何方神圣”，后者是掌握比较多中国公路物流货运数据的平台，京东，天猫，美团，苏宁，顺丰，三通一达，亚马逊，德邦，DHL和中国邮政等都是他们的客户，目前已连接车辆超过70万台，你在高速路上看到的大多数印有logo的货车，背后都有G7的支持。
也许，透过这家成立八年，最近刚刚发布全新品牌形象的公司，你会更清晰地看到物流行业的现状和未来。
数据壁垒
正如杰里米·里夫金在《第三次工业革命》中所言：如今人类正置身于万物互联时代的前夕，无处不在的通信网络正在与可再生能源，自动化物流和交通运输网络相互连接。
剖析G7的技术和商业逻辑，他们将自己做的事概述为“IA AI”。AI自不必说，是各个行业比较大的商业变量;值得一提的是IA(Intelligent Assets，智能资产)，在G7创始人兼首席执行官翟学魂看来：“只有AI落实在IA上，产业才能形成闭环，比较大程度地释放价值。通过打造智能资产服务平台，使车辆等传统运输资产智能化重构，让智能车队资产化占据行业的核心位置。”
而在具体实践上，首先在比较基础层面，G7通过安装在货车上的300多个传感器，实时收集车辆位置，速度，线路，温度，进出区域，货物装卸，停留时间，油耗，司机驾驶行为等几乎物流公路运输全过程数据。
智能时代的常识是，在任何领域，数据都是比较值得仰仗的资产。当这些运输数据通过AI的赋能彼此流动，就会释放巨大的应用价值，譬如G7去年就开发了三个颇为成熟的产品。
首先是安全机器人。众所周知，在整个物流生态中“人”是比较具不确定性的一环，司机也就成为比较关键的风控对象(行驶在高速路的货车司机，undefined中闭眼超过3秒的时间超过26944次)。而G7安全机器人可以实时监控每一辆车，通过AI算法不断检测判断路况是否异常，车辆是否超速，司机是否打瞌睡和玩手机，一旦发现异常，司机端就会给司机报警，后台管理员也可通过语音指令提醒司机，根据G7后台统计，机器人上岗后相关事故发生率下降了75%以上。
其次是调度机器人。物流业千古不破的底层逻辑就两个：效率比较大化，成本比较小化。这意味着他们无比强调undefined，尤其在运输生鲜和医药等过程中，调度至关重要。相比于人类个体在调度规模上的瓶颈，机器人能从某种“上帝视角”，通过AI算法调度运力，undefined匹配供需两端。
然后是财务机器人。物流属于重资产运营，成本结构复杂，人工，油耗，高速费……某个微观上的细微偏差，就可能造成宏观上的入不敷出。财务机器人能自动统计所有成本支出，每台车的每次点火，熄火，过路，加油……全部数据化，每一单任务从起点到终点，盈利亏本一键得知。
上柏自动化科技有限公司成立于2009 年10 月，主要从事现代智能自动化物流系统，主要有自动化立体库系统AS/RS(automated storage&retrieve system)，电子标签拣货系统DPS(Digital Picking System) , 自动导引车系统AGV(Automated Guided Vehicle) ，自动货柜(Automation Counter System)、穿梭车货架等，这些产品与上柏开发并不断完善的管理信息系统，满足客户的物料搬运及自动化物流需求，为客户打造信息时代的全新生产模式，实现生产力的飞跃。请咨询：4006605611热线，或发送您的需求至info@symbol-tech.com。
