跑在路上的 1300 万辆货车,现在有了救命的「安全分」

2020-05-19 09:44 佚名

过于劳累且危险,是这个职业的关键词。但人们又无法缺少卡车司机,他们承载着 1300 万辆物流运输车辆的运行,行走在中国大大小小的公路上。在快速扩张的中国市场中,安全风险居高不下,一直是困扰物流行业良性发展的痛点。

在这个世界性难题下,技术成为了解决问题的关键。智能物联网的发展和基础算力的提升,推动风险行为的可视化、透明化,使货运企业借力数字科技实现智慧安全管理成为可能。

事实上,安全一直是卡车运输行业的痛点。它和企业利益直接挂钩,如果遇上交通事故,对小车队来说是不小的打击,也会影响到后续的保险公司。

更重要的是,司机可能因此而丧失生命。G7 创始人兼 CEO 翟学魂提到,每年都会有超过 2 万名司机因交通事故死亡,在 700 万辆重型卡车保有量里,2 万不算是一个小数字。

普华永道发布的报告显示,截止 2019 年,我国的百万公里事故数为 3.7 起;据美国交通运输部的统计,早在 2014 年,美国公路货运百万公里事故数已经降到 0.1 起左右。此外,中国卡车司机死亡率常年在 1‰左右,与发达市场相比,我国公路货运行业安全管理提升依然任重道远。

事故发生的直接原因,都离不开司机。翟学魂提到,在 G7 大数据平台上,没有一起事故是由于刹车失灵等客观原因导致的,基本上都与司机驾驶行为、车辆装备、路况以及突发环境等因素相关。

比如卡车内面向司机的疲劳监测系统,就是为了防止司机在开车过程中打瞌睡、注意力不集中而专门设置的提醒。但疲劳监测系统有一个问题,就是即便提醒及时,也可能在几秒钟之内发生事故。换句话说,这一套只针对司机的系统无覆盖到所有的高风险场景。

作为物联网科技公司,G7 显然想的更远。G7 根据 IoT 大数据与人工智能算法推出了「安全分」功能,可对司机和车队的全局性、长期风险进行预测。

根据装备各类传感器的车辆在路上行驶的数据,其中包括司机的个人资料以及他的驾驶行为,车辆的驾驶环境等多维度历史数据,让 G7 能为该司机评分,并预测司机未来可能发生交通事故的风险情况,不只是预测下一秒钟的危险,而是一个季度到一年的风险。

而综合一个车队中所有司机的评分,能看出车队的整体风险在哪个层级。G7 将风险从高到低分为 9 级,级别高低能影响到保险的赔付率,也能提高对车队的安全管理。

普华永道的报告提到,中国重载货车的保费在千亿级规模以上,事故除了导致货运企业的保费开支增加外,保险公司通常会赔付损失的 80%。而得当的安全管理可以使得总体事故赔付率下降 10% 到 15%,上游货运企业的风险管理水平对承保公司的利润存在着显著影响。G7 显然就想切入这块市场,获得货运企业、保险公司和技术公司的三赢。

翟学魂说到,新技术可以让卡车事故赔付率减少 20-30%,这一数字得到的直接好处是,2020 年 Q1,技术成本首次低于了降赔产生的金额,也就是说,因为技术换来的赔付率降低,覆盖了技术本身的成本,这是技术带来的最显著的价值。

一些痛点在被解决的时候,另一些痛点也在被放大,这是物流行业遭遇的问题。中国物流运输行业的安全问题就是这样被「推」上来的。

翟学魂对中国市场有着明确的判断,他曾在极客公园 IF 大会上讲到,2017 年,安全产品成为了 G7 的新增长引擎。当物流公司快速成长后,他们都购买了大量的车,雇佣大量司机,开车频率越来越高,埋下了安全隐患。

在成本降低、效率增加的时候,其实对于货运企业的安全压力就越大,安全管理对于企业来说变成了刚需。G7 方面在接受极客公园采访时表示,此前 G7 是尽力向客户卖产品,而在安全管理方面,企业都是主动找上门来。

大数据、AI 都不是什么新鲜事,如果把人工智能的概念浓缩起来,就是机器模型的学习。创造模型、机器进行学习虽然高深,但技术人员也能够克服。

最困难的地方其实是数据的获取。G7 从 GPS 起家,为车辆装上 GPS,就能获取车辆简单的数据。当车辆传感器布置的越来越多,数据越来越多,于是 2017 年,G7 开启了「安全管家 1.0」,用技术来完成车辆安全管控。

然而就像上文说到的,一套疲劳驾驶监测系统只能覆盖 20% 的风险场景,如果继续向前发展,安全技术从 GPS 发展到了 IoT。和前者不同的是,IoT 多维的传感器等硬件设备可以全部覆盖到车辆、司机和车辆周边环境的各类数据,对于 G7 来说,IoT 就能获得更多安全的「抓手」。

除了布置传感器,获取数据以外,还要将所有数据联网,进行系统的构架。G7 研发副总裁向伟告诉极客公园,数据的获取主要看深度和广度两方面。

深度指的是不光要感知数据,还要结果数据。在过去一年,G7 与保险行业进行深度合作,掌握了 1 万多精准的事故数据。

精准的事故数据意味着更多的细节,这个时刻事故发生了,司机在国道上还是高速上,一分钟前有没有踩到刹车,所有结果数据产生了事故发生的原因,原因有隐含在车辆感知的数据当中,从「因」和「果」的数据当中寻找规律。

广度则是指样本不能出现偏差。个体司机、中型或小型的车队面对的情况都不相同,车辆行驶状况好或者不好,各方面的数据都要囊括,才能覆盖这套精准预测的系统。

更重要的是,在安全技术方面,G7 安全管家明确了它面向结果的目标。事故率、死亡率、赔付率都是结果,这是它与技术的根本区别,软件、硬件、算法、运营糅杂在一起,得出的服务,才称得上是结果。

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