G7总裁翟学魂

翟学魂演讲原文：

有一件事可能不知道，因为我们还在用亚马逊的云服务，每天还得利1分钱，1分钱，贡献在股票的价格，提升一个点，大家看这个地方，这个城市蜂拥的数据，差不多7点开始就非常繁忙，晚上应该一直到差不多12点，我们前两天比较上海一天的数据，比较成都一天的数据，5点半之后，车开始出来，最勤奋的不到4点。

最近这两年都在重新做可视化项目，原因就是上面有了这个数据，下面有了更加实时的数据，这也是我们刚刚我们做出来的数据，如果我们以上海成为为中心，上海周边的一些城市，数据算出来，最高就是重庆，说明和上海的连接最紧密的，双向800多，第一个连接就是只有200多，这个地方应该是杭州吧，270左右，所以距离不完全同步。

接下来我用一个更具体的例子，去年和蒙牛做了可视化的合作，因为蒙牛的业务比较复杂，有长途，有短途，比较复杂，我们把过程当中所有的四个汇聚在一起做了可视化，有一些数据是产生各种各样的车辆，通过当中的联系。当然最简单就是出发，这个不稀奇，这个就是我们第一次让每一个人知道他的，也就是说这辆车在这里装车，全球每辆车平均的装车时间有多长，2小时还是半小时，盯着一个人数时间，因为这个车上这个位置上有一个我们的盒子，他还可以车辆的状态，在这个数据里面上面这个线路一代表车辆正在没有动，数值是0，底下是加速，在这段时间里面有一个速度为零到加速度的震动。他间歇性震动半小时时间，而且车门是打开的，速度是0，这个时候就知道车辆在装配，所以我们说这第一次能够感觉到作业的效率。

然后我们再看，当我们装好车出发，这个车装得比较好的产品，所以需要更加安全的保护，因此在这个车上有两个摄象头，然后我们突然发现这辆车在这个地方出现了一个及其剧烈的急刹车，一下子速度就变成零了，而且非常古怪的拐弯，就当成特殊事件记录下来，大家看到在这里这里有一辆车停在这里，就紧急大弯，发现另外一辆车又有一辆车，但是我们发现车门打开，温度发生巨大变化，前30秒记录下来，数据中心的人员，一天有几百个数据，看这几次，这个还是不光是国内，第一个做这样的尝试，当然到了另外一个仓库，什么时候出发什么时候到达，用仓库的就可以看到车，万一是自动的，没有任何输入的过程。

我发现他迟到了，为什么迟到，司机如果遇到堵车可以拍照片，就会上到系统里面，不光看到迟到确实因为堵车迟了。他对温度非常敏感，整个过程当中我们会看到酸奶温度的变化，而且我们不光是知道这个变化，我们还知道温度为什么变化，有一个压缩机，然后我们会发现温度突然上去了，因为门打开了，温度上去了，门关闭上就下来了，所以我们完全呈现过程当中的动态情况，而且把温度和什么时候配送开始，什么时候任务结束都整合在一起，所以现在应该说，这样的温度标准即使在日本也可以做到结合得更紧密。

司机他们有一个小盒子，这个机器盒子会提醒司机，车辆的温度是不是有问题，如果有问题，红色就是有报警。最后快到了，现在送到一个小区，这个小区很复杂，很大，有四个门，通常来说新司机都会走错误的门，再走到正确的门半个小时就过去了，这个给司机最新的服务就是送达攻略，通过手机APP告诉司机这里有一个门可以进货，这个小区一共有四个门，而且有95%的车从1号门进去，所以1号门是和货车的进出门，这样大大提高的效率。

最后送到了，拍一个照片传上来，所以刚才说了整个的过程，希望大家通过这个过程看到实际上现在非常便宜的技术，非常成熟的技术呈现整个物流过程当中所有的实时数据，最后我想再说两句话，除了让我们在运输的过程还有一个非常重要的事情就是我们感知到因为所有的运输公司车队他的利润率，他的车辆使用率，所有的东西都非常紧张，可以车队一个画像，越优秀的车队越愿意完整保留下来，这个数据变成他的画像的基础，我们今年年初开始一项新的服务，我们叫做运营招投标，我们刚刚完成了云大的招投标，即使他们老总预计推荐的车队仍然占到60%，因为我们现在的营销，产品大概一周我们每周会增加1000-1500个车队，平均是470辆车，他们的车队各种各样的都有，我们就建立了一个很好的方式，我们把这个去投标，这个最新的用户数据。当我看到这个公司成百条线路的招投标，讨论100条都是G7的公司中标，说明我们还是做了一些事。

我们现在差不多1000人，目前我们的车辆的规模我们应该在全世界货车和物流的数据服务当中有现在的速度。另外我们的大客户是在2000个，我们公司基本上全球性的快递公司85%的都是G7合作的。这个是我想和大家分享的。

提问环节：

1，提问者：我是宁波的公牛公司因为我们公司发展特别去年，因为我们占到市场的30%，我们的强力开关，每年50-100%的速度迅速增长，去年做到全国第一，因为我们看到你们对于整个的运输行业这一块的监控以及大数据的，我们速度增长得快，我们的承运商，其实相对来说还是比较低层的，我们的经销商分布到全国的县级，我想说怎么得到我们的货什么时候到达县级，中间如何监控，因为社会物流经常会倒买倒卖，车辆并不能代表货。

翟学魂答：虽然我们不是物流公司，但是我们非常小的物流公司提供数据服务，已经得到证明了，我们最新的数据看，我们的小客户市场非常分散的车队都可以我们服务到，最近看到有一些客户非常吃惊，没有任何人可以找到他们，比较偏远，沙石场，拖拉机都可以用我们的服务，把安全友好都可以判断很清楚，无论多小多分散的公司，都完全可以接触到最新的数据服务。

第二实际上我觉得自己整合所有的分散比较难，其实还是要找，他们帮助你整合了，你就用他们的服务就可以了，到时候我们可以一起结合看看解决我们的问题，但是无论车子经过多少次转手，都是有手机，技术上完全不是问题。

2，提问者：我是社会物流的，我有一个问题问一下，感知作业这一块，我们公司和也应用过，我们的作业模式，感知作业这一块，你说的设备，他应该会在车头这一块，但是因为我们作为甩包作业模式，我们是分离的车箱，有没有办法做到数据控制，或者没有动力的物体有没有办法感知。

翟学魂答：因为我们公司其实我刚刚看进我们最新的产品迭代，这个其实我们的平台上面大概有接近5万条线路，大概是40个多卡车公司加起来，所以过去他们一直在不同的技术实现。