物流业作为国民经济基础性、战略性、先导性产业，是诸多前沿技术和智能装备落地实践的跑马场和试验田。5G、机器人、区块链、人工智能等全社会广泛关注的热点技术和装备在物流行业拥有广阔的应用空间，先进技术与物流业融合发展让传统物流业迸发出了新的生机和活力，不同领域技术相互融合产生了新的行业生态。

　　本期访谈栏目，对话G7 创始人、CEO 翟学魂和盈智科技总经理陈小二，两位嘉宾有着不同的学术背景、实践经历，以及从不同的思考角度所得出的观点。他们表示，如果把整个物流产业当作一个活的人工智能系统，科技企业作为数字化建设者参与其中，就可真切地感受到产业智能化已呈现出非常明显的进化趋势。

　　盈智科技的智能化之路

　　讲述/盈智科技总经理 陈小二 采访/本刊记者 李冰漪

　　作为国内物流领域智能科技的代表，盈智科技已经成为行业智能化代表企业之一。近日，在盈智科技天津某冷链项目的现场，本刊记者见到盈智科技总经理陈小二，他正对智能设备进行规划调试。在简短的采访中，记者获悉，这是盈智科技为客户打造的一个智慧冷链项目，此项目的智能化技术全部由盈智科技规划设计并建成，智能一体化技术贯穿于进出口的货物从入库全面消杀到出库全过程，在多个环节中智能化设备代替了人工，比如缠膜、托盘分发、托盘整形等，节省了大量人工成本，实现了降本增效。让我们一起走进盈智科技，了解其智能化之路。

　　聚焦冷链市场的高质量发展

　　陈总介绍，盈智科技重点业务方向之一是冷链智能仓，目前主要在上海、天津、青岛、日照等多个港口城市推进冷库智能化建设的业务发展布局，承接多个大型冷库智能仓规划建设工作。

　　在天津客户的冷库建设现场，记者看到仓库中采用AGV、RGV、四向穿梭车、输送线、缠膜机、拆叠盘机等智能装备。陈总介绍，盈智自研了CCS(中间控制系统)系统，从而能够实现多设备之间的标准化、智能化、协同化等目标，实现仓库无人化管理。在服务方面，客户使用了盈智科技的供应链综合管理平台，该平台无缝连接仓库、客户、司机、银行、海关等之间的信息交互，全部实现线上办理，降低人员直接接触，提高疫情期间的安全，同时采用“客户+金融机构”双密钥管理，保障货品的安全、有序、受控。陈总说，在做好冷库智能化集成建设的同时，公司还将运用自身优势，帮助客户推进冷链业务数字化、线上化改造，以智能冷库为点，供应链平台为线，提升冷链市场的高质量发展。

　　智慧搬运赋能智能制造

　　在青岛盈智科技的总部，盈智科技实验室为客户提供了体验场所。盈智科技在2020年建立了智慧物流实验室，智能化的新科技元素让实验室充满了神秘感。实验室里搭建了分拣、拆托、码托、搬运、平面存储、立体存储、密集存储等多种物流场景，使用了AGV、堆垛机、四向穿梭车、机械臂、无人机、工业相机、物联网传感器等多种硬件装备，应用了数字孪生、人工智能、调度算法等软件技术，同时实现了5G信号的全覆盖，所有的智能装备和传感器都通过5G网络进行通讯，从而实现智慧化和高效率。

　　实验室的平面搬运和平面存储区里有SLAM激光导航潜伏式AGV、料箱式AGV和电子分拨墙，通过系统控制AGV替代人工搬运，实现仓库储位到工作台之间或者产线之间的自动搬运，存取和分拣货物效率高，作业准确，运营成本大幅降低，特别是小件多频次的货物，更加适合电商行业分拣操作。

　　AGV将货物运输至实验室的拆码托和出入库区，传统物流仓储的装卸车、出入库都是通过人工加机械叉车的方式完成，人工进行收货、扫码、称重、测量体积、卸货码货的操作，然后机械叉车进行货物的出入库、上货架的作业。在这个区域里，盈智整合了机械臂、输送线、巷道机、工业相机这些智能设备，让机械臂替代人工完成卸货、装货、码托的操作，机械臂通过3D景深相机作为“眼睛”，自动识别定位货箱，可以实时获取货箱的实际位置，从而实现机械臂的高精度作业。用输送线上的自动称重设备和工业相机完成货物的扫码、称重、测量体积的操作，同时输送线接驳堆垛机，替代机械叉车完成货物的出入库和上货架的作业，这种立体存储的方式充分利用了仓库的垂直空间，仓库利用率较高。

　　实验室还设置了四向穿梭车密集存储区域。密集存储区由四向穿梭车、出入库输送设备、提升机和高位货架组成，四向穿梭车可以替代人工叉车完成货物的出入库作业，整个存储区域结构设计非常紧凑，据介绍，在同样的库存下，这种密集存储模式比立体货架模式占地面积减少了30%～50%。

　　实验室的灵魂当属CCS中央控制系统，CCS系统完成了所有智能化装备的调度和运行，实验室里借助数字孪生技术将所有智能装备的运行状态、各个存储区域的存储状态都实时展现在大屏幕中，同时实验室里还实现了人机互动，只要在屏幕上对货物进行拖拽的操作，系统就会自动调度各种智能装备完成货物的搬运。

　　前不久盈智科技凭借数智化专业技术与自主创新能力，成功入选山东省专精特新中小企业名列。在这些成绩面前，陈总一直说盈智科技在很多方面需要提升与完善，盈智科技致力成为中国物流领域数智化技术集成的领跑者，深植于物流行业，深谙物流企业的重点、难点、堵点，致力于将信息化及智能化技术深度融合应用于多种物流场景，实现物流过程信息处理、节点操作的智能化、无人化，为推动传统物流向现代物流转型升级提供解决方案与技术支持。公司拥有经验丰富的技术研发团队和项目管理团队，为生产和物流企业提供专业的物流体系规划、智能化方案设计、智能仓储集成、工业自动化升级、物流系统开发等技术服务。公司服务的客户涵盖第三方物流、冷链、石化、电力、汽车、日化、3C、电商等十多个行业，与国家电网、中国海油、中石化、浪潮信息、敦豪全球货运、海尔、中创物流、日日顺等众多知名企业建立了良好的合作关系，为广大客户提供了智能化集成、供应链管理、航运物流服务等专业的信息技术解决方案。

　　未来，盈智科技将继续在物流数智化技术集成领域力求“专精特新”，追求专业、专注、极致，为中国物流行业转型升级赋能，为实现“中国智造2025”的目标和“物流强国之梦”贡献技术力量。C

　　翟学魂：产业智能向纵深发展的三个趋势

　　讲述/G7 创始人、CEO 翟学魂 采访/本刊记者 李静宇

　　产业的演进都是有规律的。数字化时代，因为有数据，产业的演进比以往更容易准确观察。G7十年历程，都是在用物联网技术为物流产业服务，我们把很多事情从前瞻想象落到产业实践，自觉收获了不少独特而新鲜的心得。回顾G7过去所走过的路，我们一直是在做同一件事情：用IoT技术在物流各类生产与交易场景中创造数据，通过整理、分析来建立算法模型，然后再重新应用到场景中，或降低成本，或提升效率，或兼而有之地为客户创造新价值。所以G7深刻地意识到产业智能的进化就是一个不断重复“创造新数据，带来新价值”的过程。

　　物联网安全：有投入则有回报，无数据则无保险

　　在翟学魂看来，“安全一直是货运产业的核心问题，也是G7智能服务一直以来追寻的关键目标。”

　　实践证明，从“千公里高风险下降49.3%，赔付率下降40%，事故率下降19.9%”等结果数据上看，采用“IoT硬件+平台算法+人工干预”技术服务模式所收获的安全价值远大于投入成本。这个方案正在成为行业共识和大型物流企业的标配，甚至成为了一些地方政府的监管标准。

　　但这个结果并未让翟学魂和他的团队感到十分满意。“经过两年的探索，我们发现常规风险(除去地震战争之类的)是可预测的。当我们把代表原因的IoT数据与表征结果的事故数据叠加在一起进行深度学习时，逐步发现了大约300个与风险高度相关的特征因子，并迭代出预测未来长期风险的算法，用这样的算法对司机或车辆进行‘十分档’的安全评分，并且用G7安全评分对车辆进行筛选承保。”翟学魂进一步介绍。

　　事实再一次表明：在万台规模下，已经可以把赔付率控制在目标水平±5%的范围内。这个结果意味着，曾经散落在成千上万个车队队长及司机记忆里的“安全经验”终于可以用量化的方式持续积累并反哺给其他人。

　　因此，翟学魂相信，这种经大量数据学习而实现的智能化很快会给货运保险生态带来根本性变化，因为以风险预测数据为核心的定价机制，会成为保险公司、物流公司、司机三者之间博弈及协作的新纽带，让大家进入一个更高水平的博弈机制：无数据则会无承保，数据越好则三者越受益的良性循环。

　　下一代装备的关键词： 货运机器人网络

　　两年前，G7对于产业装备有两个大胆判断，一是装备智能化：最具标志性的是自动驾驶卡车会在五年内大规模商用;二是装备服务化：无论是车头、挂车、还是轮胎，都将逐渐从装备产品转化成为一种按需服务。

　　因此，G7做了两个决策，一是投资孵化了自动驾驶卡车公司嬴彻;另外，是与普洛斯一起组建智能资产服务公司云挂，向客户提供长租+短租的挂车资产服务。目前，云挂已成为物流市场上装备资产拥有数量成长最快的公司，空置率、坏账率都在个位数。只用了两年的时间，装备数量从零成长到一万台。

　　对此，翟学魂指出：“市场更需要共享装备服务，对于物流企业特别是成长型物流企业，实实在在地去买一台车不是真正的需求，使用一台车才是。我们常常形象地比喻：想要喝水，为什么非要亲自去挖一口井呢?”

　　今天，翟学魂相信：新一代的物流产业装备的标志性关键词将是“货运机器人网络”。在他看来，“无论是车头、车厢、集装箱，还是停放车辆的场站都会从功能机变成智能机，都会从单机版变成网络版。”

　　“能源、动力、容器等装备连接在一起，形成有感觉、能沟通、能学习、听指挥的机器人网络，才能效率倍增地完成一个货运任务，我们称之为‘货运机器人网络’，有机整编在一起的‘货运机器人网络’将对物流产业及装备产业构成深远的影响。”

　　产业智能向纵深发展的三个趋势

　　过去几年，“创造新数据，带来新价值”一直是G7物联网平台最重要的指导原则。产业数字化是一个数据不断积累覆盖，从而不断提升产业效率的螺旋式上升，而安全、装备、结算则是产业数字化进程中最重要的三个基础设施。如果把整个物流产业当作一个活的人工智能系统，G7作为数字化建设者参与其中，也感受到整个产业智能非常明确的进化趋势。

　　第一个趋势：全链贯通。数字化的加速发展，已经使得物流产业的各个要素都具备了基础的数字化能力。车辆、ETC、司机、加油等关键节点的线上化，都有了非常充分的条件和供给，这些条件叠加在一起，使得产业数字化具备了由点及面跨越式发展的前提。

　　翟学魂解释说，“这种全链贯通与上个世纪的ERP有相通之处，就是业务财务一体化，而最大的不同之处在于，ERP是企业整合内部资源的系统工具。今天所讲的‘全链贯通’，是货运经营者与‘货运机器人网络’的实时连接，与上下游业务伙伴的实时连接，正是这种实时连接的数字化环境将要深度改变货运经营者的生存方式和进化节奏。”

　　第二个趋势：腰部崛起。在过去十年，产业数字化首先是在大企业中进行，随着物联网与AI越发成熟，技术的应用成本一降再降，中小企业很快会成为了产业数字化向纵深发展的主战场。

　　翟学魂分析认为，“技术供给侧和上游平台的共同促进，会让产业腰部中坚力量的数字化能力迅速崛起。”

　　近几年来，物流产业头部企业的管理红利、规模红利都已经逐渐释放，尤其是标准快递业务进入严重竞争，同时宏观环境越来越严厉的反垄断政策，促使大型物流企业必须重新思考增长方式。而代表了全国各地、各种领域运营服务能力的物流中坚力量，他们的数字化能力为上游大型企业提供了更大规模、更丰富多彩、可连接的服务资源，通过与这些丰富生态资源的连接来实现增长，对头部公司来说，远远比他们直接管控到末端所有服务细节、车辆、司机风险要小，耗用资源要低，也更符合当下的发展趋势。

　　第三个趋势：从“白”到“黑”。一直以来，物流产业把以包装盒为特征的最终消费品称为“白货”，把来自大自然以及工业中间品称为“黑货”。整个供应链也可以做个简单划分：靠近消费者的前端产品为“白色”，靠近原材料的后半段是“黑色”的。

　　但今天，随着国家环保目标的确立，“黑”、“白”两重天的局面已经开始发生变化，技术和环境的双重驱动，让黑色供应链进入效率提升的快车轨道。翟学魂指出，“一方面，是以‘双碳’为标志的环境改善的巨大压力倒逼生产企业改善供给侧结构性改革。另一方面，‘黑货’虽然没有包装箱条形码，但今天物联网的感知能力可以完全做到让煤炭、矿石、水泥的供应链全程数字化。”

　　未来，针对产业的新趋势，一方面，中国有数十万货运经营者，这个多彩生态的深度数字化是行业发展之必然，G7将坚持打造“人、车、货、钱”全链贯通的、去中心化的智能服务平台，帮助成长中的中小企业拥有与头部公司一样的全面数字化能力，助力他们在这样的数字化环境中自主进化，敏捷迭代，提升经营效率;另一方面，供应链数字化从“白”到“黑”纵深发展的大趋势下，G7要与行业引领者携手，做生产物流产业智能的先行者，持续创造效率倍增的新标杆。C