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Tang Tao, Partner of Zhongding Capital: The road to innovation in the logistics industry, the improvement of efficiency is fundamental

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7月9-10日,36氪在北京和上海同步举办“2019WISE超级进化者”大会,活动设有七大会场,关注企业发展变革路径、行业风向把握、零售行业的进击与蜕变、万亿企业服务市场的崛起、产业创新机会、全球化趋势与差异化需求的爆发逻辑等议题,邀请超百位行业领袖,聚焦那些引领行业变革的超级进化者的崛起之路。物流行业发展至今,在AI、大数据、云的帮助下,正在面临全新的升级机遇。钟鼎资本作为国内在物流供应链领域最具影响力的投资机构,在领域内有着深远的布局,在过去十年,钟鼎资本投资的130多个优秀项目,基本涵盖了物流领域的方方面面,而在钟鼎资本合伙人汤涛看来,物流行业的创新之路,突破点就在于利用先进技术,提高行业效率,从而推动巨大的价值。 以下为嘉宾演讲实录,在座大多数人知道钟鼎,我们是中国物流供应链领域最专业的基金,在过去十年,钟鼎投资的130多个项目,基本涵盖了物流方面的所有东西。物流科技、人工智能相关的领域,也从2017年开始做了相关部署,涵盖了很多物流行业的东西。今天分享一下,我们怎么看物流行业的创新之路,这里面有什么样的突破点。首先有一个基本的数据。这是一个物流行业的整体脉络,5000万从业人员,2000辆卡车,2000万司机,这个行业人力密集、资产密集的行业,占中国GDP占比是15%。这是大家觉得不怎么样,但是一个巨大的产业。真正能够把这个行业效率提升的根本,来自于三个方面。首先5000万人这是一个巨大的数据,人效的提升让这个行业具有强大的潜力资源。全球来看,人工智能、科技、大数据,对于人力密集,所有的人几乎在从事简单、重复工作的行业,有巨大的潜力可以提升。今年开始,出现了很多投资行业的案例,从基础性的科技平台性公司,慢慢转向对场景有清晰定义的公司投资。对人效的提升,让很多人工智能公司和高科技公司看到了物流行业巨大的机会,所以人效的提升是一个重要的点。第二,资产。物流行业有仓库、托盘、卡车,我把卡车里程一年提高5%,对于司机来讲有2万到3万的额外收入。如果把仓库使用效率、托盘的周转效率提升,对企业成本降低有重大的价值。第三,决策。我们看到很多AI模型,最终要解决决策。这个行业以小个体为主,干线车辆七八百万辆,基本一个司机买辆车,自己就是老板了,一年100万收入,40万资产,年底利润20万块钱,这么一个小微型企业,构成了中国物流的主体业务。所以人、资产、决策,是整个物流行业有巨大提升空间的三个方向。这些东西离不开底层的数据收集和用科技的手段来改变。物流行业反而是科技底层的数据收集,目前全国各种行业里面最容易做的。第一,司机手上的智能手机的渗透率极高。他们每天大量时间闲在路上,手机就是他们的娱乐工具,这个行业是中国最早的智能手机普及的行业。第二,快递、第三方物流,扫码这个动作非常普遍。运输过程中各个环节数据化的程度,现在非常好。为整个行业提供了海量数据,可以提高决策。所以数据驱动的效能提升,在未来的时间里一定是行业的主题。什么样的方案可能最有效呢?我们总结了两个方向。第一,再多的人干不了。第二,少点人能干的。第一件事,大数据的优化,这是你放一大堆调度人员在自己的办公室不能解决的,像自动驾驶、辅助驾驶,这些需要科技手段去解决。第二件事,少点人能干,像减少环节、提高人数、共享外包。帮助我们提高效率,这两个方向同时有一个基础逻辑,有明确的量化可以实现,从ROI能够算出来。下面举个例子。今天钟鼎投的公司里面,有哪些已经开始真正实际应用到了物流行业,开始对行业产生了重大改变。第一个公司叫G7,以车联网技术为核心的智慧物联的公司,在去年它推出一个服务,是非常具有社会价值的。什么服务呢,现在,每天高速上有挺高比例的司机处于疲惫驾驶的状态,可能会睡着。一个司机,开着一辆40吨的车,按照时速70到80行驶在高速路,一旦出现这个情况非常危险。物流行业一旦出事,就是大事。G7做的事,是把视觉、大数据云平台,用人来做干预,把这几件事混在一起。这个数字是人工干预次数2万次。当一个司机在驾驶舱,用声音、用其他手段向他预警,直接呼喊司机,停一停,靠边休息一下。这样的干预率半天时间将近2万多次。从商业化结果来看,大型事故率下降四分之三。这是科技对于行业带来的重大影响。第二件事是自动驾驶。自动驾驶还是一个挺长远的路,像无人出租车公司还需要五年、十年,甚至更长的时间。但是在物流行业无人驾驶已经真正落地了。我们投的主线科技,已经在天津港实现了商业化,天津港采购了全套方案,解决从码头到集装箱的搬运过程。这个过程可以去掉司机,真正节省人力。但它要求所有车辆的定位非常精准,要到厘米级精度,用吊车吊到整个卡车上。卡车按照相对固定的路线行驶到及集装箱堆场,再由塔吊吊起来。这个非常有价值,因为中国的司机非常难找。像这样的场景无人驾驶能够使用的话,对于无人驾驶在其他领域的商业化具有重要的价值。AI大脑决策帮助火车司机更高效地接单。这家公司,云柚物流,解决了刚刚说到的问题,它用机器替代人做车队调度。当有几百辆、上千辆车时,车老板有个巨大的困扰,今天早上起来,车在全国各地该接什么活,有些活是固定的。比如有个大客户在上海,每天要求我发辆车,从上海到成都。但怎么保证,车到了成都,有足够多的货回到上海呢?中国的物流流向不平衡,所以单向货比较少。这时候怎么办呢?空车回来,成本最高。运气好,找到一车成都到上海的货就回来,如果找不到,就要做选择。是不是拉一车货到西安,拉一车货到武汉,拉一车货到济南,甚至拉一车货到广州。但是怎么能知道到广州之后,还会有足够多的货能让我回到上海呢?这个决策非常复杂。这个事情是用大数据来解决的。大数据比调度人员可以更精准给司机派单,让每辆车每个月的运营时效、挣的钱比人工干预要挣得多,我们觉得这个方向可以产生巨大的机会。第四个公司是灵动,灵动解决了另外一个人效的场景,是在仓库。中国有1300万人在仓库,里面有一个难题是招工难。在没有灵动之前,工人要拉着这么多的货去打包区,非常耗人力,但是没有效果。如果有自动化的传输工具,应该比人更省钱。所以灵动做了这么一个事情,他们做的AMR系统里,有一个智能设备,跟着人去捡货,捡货完成之后,拍一个按钮,这辆车在库内沿着路径低速加速驾驶,从捡货区到打包区,车可以自动走。这在优衣库里,已经非常成熟化地推广了。灵动是为人提供了一个工具。另外一家公司是改造现有的物流装备,是未来机器人。叉车在中国存量200多万辆,每个叉车工人工资非常高,因为它是一个技术工种。但是很多物流和工厂实际使用环节中间,叉车工人的工作不是特别饱满,只有有工作的时候,才能完成。但是也不能把这个人干掉,因为有活要随时做。它是中国第一家公司,能在9米多的高度,把货插上来插下去,解决了大多数人在工业和物流、仓储场景下来的叉车无人化。这个如果能在中国叉车行业做大幅度的改造,物流行业的成本降低有很大的价值,这个方案解决了资产焦虑盘活的问题。介绍完钟鼎投的五个案例,到了总结的时候。2019年是一个挺重要的拐点,包括我们投的公司,包括我们看的构思,所有的投资人都有个标准,叫做你是否实现了商业化,是否实现了批量化的销售,对很多公司来讲,这也非常重要。在今天的资本开始越来越冷的时候,越来越多的故事被人们接受,越来越可以实际应用,其实这对于物流业来讲是件好事,越来越多的公司能够成熟地提供解决方案,对行业的效率提升、成本降低,有巨大的价值。正是在这个推动之下,2019年可能是科技对物流这个行业影响产生拐点的一年。我的分享到这里结束,谢谢各位。。

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