[钛媒体]物流行业会诞生Uber、滴滴这样的企业吗?( 二 )
我们看好物流行业的前景 , 也欣赏创始人懂行业、懂技术 , 有决心 。 但是当时内部对深圳汉德项目也有很大的争议:物流行业低成本 , 价格敏感 , 它的高收费模式 , 是否可持续?如果要实现亿级营收 , 就意味着要向几万辆车卖出解决方案 。
我们做了基础行研 , 也和创始人深入交流 , 对物流行业有了更多的认识 。
物流行业的市场格局是个正金字塔 , 最下面是载重超过 500 公斤的整车物流;中间层是快运 , 货量介于 20 公斤到 500 公斤;最顶部是 To C 端物流 , 也就是我们日常接触的快递 , 货量通常小于 20 公斤 。
本文插图
越到金字塔底部 , 行业的数字化程度就越低 。 位于金字塔顶端的快递是数字化程度最高的 , 京东、菜鸟、三通一达等头部企业引领了快递行业的自动化和智能化 。 仅以分拣环节为例 , 快递行业已开始使用 AGV 机器人 , 极大地提高了效率 , 也减少对人力的依赖 。 而快运和整车运输行业 , 目前分拣还主要靠人力、皮带机、叉车 。
深圳汉德的探索极具创新性 。 它瞄准了整车物流的数字化 , 希望通过给货车装上传感器 , 以产生新的数据:实时位置信息和实时重量 。 这些新数据是对整车物流效率提升最重要的数据 。
只要技术切实可行 , 且能被市场认可 , 我们认为 , 深圳汉德所做的事情 , 对物流行业很重要 。 2017 年 3 月 , 投决会通过 , 峰瑞参与领投深圳汉德的天使轮 。
怎么给车装上传感器 , 准确率如何保证?
传统的车载称重办法是通过地磅 。 货车需要两次过磅 , 才可测出车内货物重量 , 一来成本高 , 一次称重费用为 50-100 元 , 外加时间和人力成本;二来效率低 , 地磅不可移动 , 只能进行单点重量核查 , 可能需要车队反复配载 , 且厂家无法监控运输过程中的货物变化 , 容易出现偷换货、窜货等情况 。
给车装上传感器 , 在当时是一件非常难、非常苦逼的事情 。 苗少光及小团队跟了 4 年车 , 不断采集信息、测量校准、调整算法、分析模型 , 最终才把算法跑通 。
苗少光给我们讲过 2013 年 6 月到 2017 年年中那 4 年昼伏夜出 , 风雨兼程的跟车往事 。
每天夜里 6 点 , 装上了传感器的货车在前面跑 , 他们开着小汽车紧跟其后采集数据 。 他的主要任务是盯着笔记本电脑 , 观察车的状态的变化 , 如何反映在他的笔记本电脑上 。 一台笔记本的电量撑不到天亮 , 他的车上通常装着三四台笔记本电脑 。
要是他足够幸运 , 赶上货车没人押车 , 他就可以坐在司机旁边的副驾驶座上 , 更直观地看到驾驶员的细微操作 , 所引起的数据变化 。
除了显而易见的驾驶习惯、载重情况 , 车龄、路况、车速、载重分布等信息 , 所能带来的变化 , 也得考虑在内 , 否则都会造成误差 。
4 年间 , 苗少光主要跟着两种类型的货车 , 一种拉钢卷的 , 一种拉煤炭的 。 每跟车一次 , 他会支付司机 2000 元 。 司机会配合他在车上做各种实验 , 包括在车的各个部位安装传感器 , 也包括在他观察到特殊数据时 , 停车、倒车 , 再跑一次 , 重现数据 , 分析判断 。
如何判断传感器的受力点是合适的 , 苗少光主要看两点:重复性和线性 。 重复性的意思是 , 同样是装货 50 kg , 传感器的反应要基本类似 。 线性的意思是 , 装 100 kg 货物时 , 传感器的反应值理应是载货 50 kg 的两倍 。
就这样 , 他们把车的实时运动状态全部分离出来:加速减速、上坡下坡、开动刹车、上货卸货、超载偏载 , 并给它们逐一打上标签 , 然后在线下分析这些数据 , 再在线上做拟合 , 紧接着去做算法 , 做完算法 , 再去跟踪 , 反复验证 , 最后调教出一个真实可靠的数学模型 。 用他的话 , 把力学问题转化为一个计算机问题 。
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