钟鼎资本合伙人汤涛：物流行业的创新之路，效率的提升是根本

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。