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上一個將「匯通天下」印刻在招牌上的商人，依靠的還是晉商綿長的馬隊和揚卷起黃土的車轍。而現(xiàn)在，是翟學魂創(chuàng)辦的G7，憑借著隱匿在每一輛貨車上的傳感器和一套智能化物流系統(tǒng)。

如果說 90 年代的信息化讓物流實現(xiàn)了「現(xiàn)代化」，那么正在到來的物聯(lián)網時代，會進一步以指數級釋放物流行業(yè)蘊藏的能量。

每一腳剎車、每一次轉向、每一秒顛簸，甚至司機的每一次哈欠都能被傳感器吸入到 G7 物流系統(tǒng)之中，經過過濾提純，最終匯入物流數據化的信息洪流。

輪胎碾壓過公路時轟鳴的噪音、司機的疲憊、貨車車廂的漆黑和靜默，都成了跳躍的 1 和 0，呼喊著彌足珍貴的價值。

通過對傳統(tǒng)運輸車隊的智能化改造，G7 幾乎將這個四萬億規(guī)模市場中的所有巨頭都納入了自己的客戶名單：順豐、京東、三通一達、德邦、宅急送，和亞馬遜。G7 的智能物流系統(tǒng)已經連接了超過 60 萬輛貨車。作為一名 IT 行業(yè)老兵，G7 創(chuàng)始人兼 CEO 翟學魂跨越了信息化、互聯(lián)網和智能化三個時代，從事物流多年的他也終于在智能化時代找到了變革傳統(tǒng)物流行業(yè)的鑰匙。

翟學魂預測，未來的智能化物流不僅能降低 90% 以上的安全事故，并且能消除 90% 的物流崗位。而當所有物流環(huán)節(jié)都接入到物聯(lián)網，全球的公司都將在物流變革的倒逼下，自上而下變革整個生產流程。

人員壓縮成十分之一的順豐，會是什么樣？

翟學魂把自己的正在做的事情稱為「系統(tǒng)化的降低系統(tǒng)性風險」。

北京到上海的快遞費已經降到了個位數，「不可能把八塊錢再降到八毛錢」，翟學魂自知物流業(yè)的改變無法在這一部分突破下去。「但如果將物流貨運風險降低 80%，這是我 100% 可以做到的。」

他將每一家物流公司都看做一支車隊，順豐是大車隊，其他是中車隊和小車隊。「他們每天圍繞的主要問題就是安全、效率和成本。哪怕順豐那么大的公司，除了這三個問題還有什么？」

「除去一線工人，和幾百名做決定的人，這樣的公司實際上還有好幾萬人都在做一些最基礎的事情：發(fā)現(xiàn)異常打電話給司機啊，發(fā)現(xiàn)安全問題去處理啊，都是非常基礎的信息收集、簡單處理，然后給出結果。這樣的人其實是物流公司里面的 90%。」

而翟學魂的正在做的，就是將這 90% 的人力成本壓縮下去。

他將這部分人力處理的信息歸類于簡單、特定，且明確的性質，而這正是 AI 和物聯(lián)網可以替代的——即系統(tǒng)性風險的預防和規(guī)避。

「物流事故當中，99% 以上都是系統(tǒng)性風險。比如貨車司機，100% 的工作時間都在開車，因此疲勞駕駛就是一個系統(tǒng)性的必發(fā)事件；大貨車一開就是八個小時，每天上千公里，輪胎過熱引起的車輛自燃也就成了系統(tǒng)性的風險；大卡車重心高，轉彎時的側翻事故，也是一樣的系統(tǒng)性風險。」

在原先的物流行業(yè)當中，司機的疲勞程、輪胎的溫度、車輛的行駛角度等，幾乎都不可見。而物聯(lián)網的實現(xiàn)，將這些隱秘的關鍵信息清晰的映射到數據系統(tǒng)之中。通過 G7 的傳感采集裝置，將這些元素收集計算，于是翻車、疲勞駕駛，和車胎溫度的規(guī)律變得顯而易見。

在這樣的數據之上，不斷地添加多樣化的場景，于是，G7 的物流系統(tǒng)變得越來越智能，可涵蓋的系統(tǒng)性風險種類也就越來越全面。「傳統(tǒng)物流業(yè)里面人們最討厭的兩件事，遲到和危險，就都可以被這樣解決了。」

「就像是每個司機身邊坐了一個全知全能的助手，看到有什么不對勁兒，提醒你一下：歇會兒再開吧。」

在「助手」的幫襯之下，G7 的客戶從每月每輛車有效行駛兩萬公里，變成了每月每臺車將近五萬公里。

如此下來，翟學魂的愿景漸漸清晰，觸手可及：像順豐這樣的公司，以后就有可能從幾十萬人變成了幾千人，規(guī)模卻將從 100 億變成 1000 億。

當一切資產都開始自說自話

車輛互聯(lián)了，然后呢？

「他有沒有進園區(qū)呢？我們就和世界上最大的物流園區(qū)公司合作，把園區(qū)的道閘互聯(lián)在一起；人家問有沒有可停靠的月臺呢？那就把月臺也一并連上；又問了，貨物有沒有上叉車呢，那就把叉車也連上。就這樣一路連下去。」

在翟學魂想來，在以后的工業(yè)領域里，不再有不關聯(lián)的盲點，「所有的一切都值得通過物聯(lián)網連在一起。沒有盲目，沒有死系統(tǒng)」。

讓所有的資產都可以說話，并交流，這就是 G7 的完備基礎。這個過程升級的結果，就是將物流的重心從人變成了貨物和資產。

「工業(yè)領域的最大特點，就是關注對象不是人，而是資產。在這個特點之下，產業(yè)互聯(lián)網和產業(yè)物聯(lián)網其實就是一回事。」無資產，不工業(yè)，工業(yè)就是資產的互聯(lián)。

資產的自說自話，將系統(tǒng)中的單一場景物聯(lián)網化，變?yōu)榱寺?lián)通整個過程的物聯(lián)網化。「資產會說話了，勞動強度也就降低了，這是個正循環(huán)。」

在信息化時代，物流上的難點在于很難從「人」的層面推動流程優(yōu)化；而在智能化物流時代，所有數據都明白無誤的展示效率損耗在哪里，讓管理者產生主動優(yōu)化生產流程的動力。「G7 一開始只提供幾個簡單數據的時候，客戶一看馬上就會意識到，必須要修改工作流程。」翟學魂說道。

而當整個供應鏈流程中的資產開始「說話」，看到數據的公司會馬上意識到流程中效率低下的環(huán)節(jié)，并開始進行優(yōu)化和調整，最終實現(xiàn)的將是整個生產流程的變革。翟學魂的這個預測，其實來自一次參觀 MIT 人工智能實驗室的經歷。

在實驗室的 AI 展館中，翟學魂看到了 AI 真正指代意義的沿革，「我在那里面學到最重要的一個事情就是，搞清了后來被我們叫做 AI 的東西其實就是，第一步 sensing（感知），第二步 learning（學習），最后一步 action（行動）。AI 這個詞是從 sensing 一路跑下來的」。

「你 sense 和 learn 到了，后面的行動就容易了。」翟學魂回想之前的彎路和見識的錯誤，無非都源于第一步感知層面的缺失，「感知，就是物聯(lián)網」。

「生產工具要有自我表達能力。」翟學魂說，「不讓人說話，讓機器說話，這就是物聯(lián)網的本質。」

公路上跑著的數據和錢

當電腦依然被叫做計算機的時候，翟學魂就在北京自創(chuàng)了公司，利用技術為各大公司開發(fā)軟件系統(tǒng)。1997 年，當時還是廣州一家小型物流公司的寶供儲運（現(xiàn)寶供物流）通過熟人找到翟學魂，希望后者為公司打造一套物流軟件系統(tǒng)。

彼時，對物流系統(tǒng)并不熟悉的翟學魂判斷這套系統(tǒng)比較簡單，計劃用兩個月時間完成軟件的研發(fā)，但整個物流流程的復雜超出了軟件公司的想象。

翟學魂和同事整整花費兩周時間才將整個物流系統(tǒng)分析清楚，加上其后的軟件開發(fā)，這套物流軟件系統(tǒng)完成時，已經是半年以后的事情了。

這也成為了翟學魂踏足物流業(yè)的開端。而困擾也隨之而來：信息化讓此前需要手填的單子變成了電腦中的一個個表格，但依然需要人工去操作，公司從上層到實際操作人員，對這種改變都興趣索然，無意改變工作流程。而從效率方面來說，信息化確實提高了物流系統(tǒng)的效率，但是并沒有高到大部分公司要修改生產流程來配合新的物流系統(tǒng)。

直到 G7 開始將傳感器裝到卡車中，物流行業(yè)的智能化才真正開啟。

「熟悉的場景，自動發(fā)生的數據，不用去央求和教育客戶。」之前在 IT 時代和信息時代的磕碰打磨，成為了翟學魂在智能時代豐收的啟蒙序章。

G7 智慧物流的成功，也獲得了資本的關注。在早期投資之后，G7 也獲得來自騰訊、國開金融、普洛斯等重量級公司的戰(zhàn)略投資。翟學魂透露，引入國開金融和普洛斯，其實更看重這兩者在物流領域的潛力，后兩者都有自己的物流園區(qū)和倉儲車站等設施。G7 目前正在和兩家投資方進行園區(qū)和倉儲區(qū)域的智能化改造，通過將傳感器安裝到倉庫、路橋、叉車等區(qū)域，G7 有機會打通整個物流流程，獲得「端到端」的整個物流數據。

在智能物流系統(tǒng)逐漸普及之后，G7 也開始在物流金融方面進行嘗試，推出了 ETC 卡等服務。目前，G7 的 ETC 卡業(yè)務每天流水能夠達到超億元范圍，公司同時也在開展物流保險等業(yè)務。當然，公司的核心依然是 B 端中大型車隊的智能化管理。

目前，全球通信公司開始 5G 網絡的部署和推進工作，隨著 5G 網絡的普及，物聯(lián)網時代也將正式開啟。如果說上世紀 90 年代的信息化第一次讓物流產業(yè)迎來第一次變革，那么智能時代和即將到來的物聯(lián)網時代，將讓物流的效率和規(guī)模以指數級提升，并自上而下改變全球公司的生產流程。而在這一變革的潮流中，翟學魂和他的 G7 已經走在了前面。

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