主持人：另一家运用AI技术推动运输智能化的公司G7,他是业界领先的智慧物联网公司，目前G7平台上服务客户数量超过4万家，连接车辆总数超过60万辆，客户类型覆盖广泛。
通过海量的实时感知数据，将每一辆货车、货主、运力主和司机连接在一起，从数字化的方式开始，将物流业的传统运营模式向自动化、智能化方向升级，下面有请G7 CEO翟学魂先生给大家分享G7在AI物流，如何做到可知可达。
主持人：
物流机器人的运用，正在推动物流行业第一次真正脱离人力的约束，物流将变得前所未有的高效。而另一家运用AI技术推动运输智能化的公司G7,他是业界领先的智慧物联网公司，目前G7平台上服务客户数量超过5万家，连接车辆总数超过70万辆，客户类型覆盖广泛。
通过海量的实时感知数据，将每一辆货车、货主、运力主和司机连接在一起，从数字化的方式开始，将物流业的传统运营模式向自动化、智能化方向升级，下面有请G7 创始人兼CEO翟学魂先生给大家分享G7如何借助物联网+AI，让未来可知可达。
翟学魂：刚才我也听几位专家讲AI，我相信在座很多人都很熟悉机器人的操作，但是我想给大家看的其实是最终我们的AI技术使得我们的客户，也就是物流公司最终得到什么。
大家看14：56这就是机器平台上现在实时的数据，超过70万台车了，应该我们算是世界第二，中国最大卡车的车联网的公司。早晨大家看那几个老板他们长途的卡车大部分在这个平台上做管理。这里头有一个数今天还不错是13，这个是实际上是指今天到下午三点钟撞了13台卡车，撞了或者翻了，这个系统会自动知道，其实大概平均每天这个平台上会撞翻十几辆车，一年有几千辆要么撞了要么翻了。
我们新零售很多食品是需要严格控制运输温度的，当运输过程中温度一旦不达标，我们的系统都会自动报警，保证到顾客餐桌上的都是最新鲜的食品。。大家看到的这些数据就是所有车辆的实时状况，目前运输车的安全情况，货物的品质，包括有进站出站是否准点的情况，所有的状况通过物联网给了我们真实的反应。
今天想说的不是真实的反应，我们有了这些让所有的物联网设备给了我们真实的数据，这些数据未来能给我们带来什么不同？如果在座的各位有幸五年之后还能坐在一起，我们会看到这个平台上会发生重大数量级的变化。
刚才大家可能没看到最后底下一行就是所有平台上一天的驾驶大概是1亿多公里。所以我想从这里开始说，我们从每天司机1亿多公里的司机的驾驶行为能学到什么，机器学习这些驾驶行为能学到什么东西？可能一个司机一辈子开一百万公里，如果我们一天开一百万公里能学到什么？我给大家看的这两个数实际上没有用什么机器学习，这就是我们一般的统计数据，这两个都是跟安全相关的统计数据，一个是说如果你们在座的有车，哪个路段是最危险的。
第二如果你开车上高速公路司机是非常困倦的。跟你们想象不一样，司机早晨六七点最困，因为他开了一夜的车，另外下午两三点钟刚吃完饭是最困的，这个时候你们看到卡车最好离它远点。这个数据说明什么呢？就是当我们每天有1亿公里的数据时我们可以知道哪个路段、哪些车是不安全的，我们如果知道这个数据可不可以提升它的安全呢？所以我们花一整年时间搞了一个安全机器人，这是我们安全机器人在一个公司从去年7月25日他开始工作，到去年8月16日他的工作业绩，大家看这个工作业绩还不错。这个车队由于有一个AI安全机器人的助手，使得这个车队运输的安全性大幅度提升，三个月后我们看到事故率下降了70%，所以有个巨大的提升。
因此我们的安全机器人成为一个非常重要的工具，我们以前教他用这个工具，教他什么东西，我们现在就说我们有一个安全机器人，剩下都是我们的事，我们把安全机器人从上面这样变成底下这样，这其实是我想跟大家汇报的第一个重要的议题。实际我们现在的技术，我们用了物联网的技术之后，把刚才专家说的机器人的技术用在这上面，使得我们安全得到极大的提高。
我们安全机器人给客户做一个AI安全服务的时候，接下来讨论这个怎么办，我们有没有可能把这个再降低，多降低一点坦白说就是很多任命的问题，现在中国卡车的司机一年因为事故死掉2万人，我们降低90%还有2千人，我们能不能降低99%？这个是非常重大的事情。当我们把安全进一步提升的时候，也许我们设计像那个车就可以提高了。所以这是我想跟大家说的第二个议题。看起来AI在这个地方还是有一定距离的，可靠性需要提高。
所以我们确实就开始重新设计这个卡车，因此我们4月份就成立了G7的和另外两个合作伙伴，一个是蔚来资本，一个是普洛斯成立了自动驾驶的卡车公司，我们希望未来出一个自动驾驶的卡车总体成本下降30%以上。怎么下降呢？自动驾驶今天说了很多了，我不强调这个了，其实很多设备不光是卡车，这个车厢、托盘所有的东西都会变成智能机，功能机变成智能机是未来的趋势，为什么我这么有信心说智能驾驶的卡车可以下降30%的成本呢？我给大家说一下G7设计的理念，我们怎么样从关注一个操作的效率到关注全局的效率。
什么是操作的效率，如果大家去卡车公司看到都是我这个车开起来多省油，开起来怎么方便，大家所有说的都是操作的成本和效率，我们物流公司不光关注操作现场的效率，如果大家去物流公司，会发现效率低下是调度室一堆人做各种各样的调度，效率低下有可能是财务室一堆人在那算账，因为调度和算账不好造成效率持续下降。所以我们一开始物流怎么样做得最好，中间的操作怎么样做，怎么样结算，这是我们用这个理念设计的第一个挂车，这个挂就是后面的车厢。
我拿这个给大家做一个例子，我觉得这个例子应该挺典型的，因为看起来这个挂厢并没有办法人工智能，这个挂个厢又没有办法操作，就是一个箱子，我们用了这样一个理念受到了客户很好的欢迎，怎么做的呢？我给大家简单说一说。
第一我们一定要让这个车厢是可以自己感知的，为什么呢？因为挂厢来说最主要的问题是使得轮胎过热，轮胎着火使整个车厢着火，618上很多新闻可以看到一个熊熊燃烧的快递车，我可以告诉大家是因为轮胎着火导致整个车厢着火的，轮胎的温度超过90度意味着1分钟之后就整个着起来了，我们让车厢有一个感知功能，轮胎一旦超过了90度要哇哇大叫通知司机停下来给轮胎降温再开。
另外一个是如果可以控制温度的话，不是让司机控制温度，是车厢自己控制温度，我出发的时候告诉车厢我就要零上4到8度，然后这个车厢所有的冷机是为这个工作，这是自动感知。
另外是全局的效率，全局控制在一起地在一起，这个车厢会自动告诉老板这趟活挣了2470.50元，而且这个油卡我知道花了多少钱，也联了ETC卡知道路上花了多少钱，去掉路上的成本、ETC的成本得到的就是利润，往常这个利润至少一个月之后老板才知道，第二至少无数人把票这些东西算在一起得到一个结果，现在我们做这个车厢设计的时候，希望这个车厢里头的里程，以及车厢里所有的数据为了这个最后的计算把数据连接在一起，所以我们叫做自动连接。
另外很多专家讲到机器学习，我跟大家讲一个，这个车机器出的每一个挂车，出的时候就知道全中国所有的路段。大家看到这个点，红点意味着什么呢？意味着我的车厢每走到这就有一个侧满的危险，所以积聚积聚就变成了一个红点，这是我们客户真实的数据，为什么车每走到这里有侧翻的危险呢？客户走到这开得快就有侧翻的危险，有一个客户说走这个路段的时候很费油，我看了一下，他一走这就急刹车，然后就费油，我们就告诉司机走这别开那么快，你开快了就会增加油耗，有侧翻的危险，我们机器自动学习的时候我们把这个地图都放在这个车厢里头了，出这个路就知道怎么走，所以叫自学习。
我称之为“三自经”，自己感知、自己连接、自己学习。我们可以让整个链条的管理效率提升十倍左右，原来是一百个人管理一千台车，现在我们可以用十个人管一千台车，我们也可以让安全提高十倍以上，原来有十万台车一年内因为事故可能导致两人死亡，我们现在让你有十万台车一年的事故量极大地降低到不会导致两人死亡。我们不仅是让运行自动化，我们更关心怎么样全局效率的角度设计这个车辆，挂车、车厢等等。所以我觉得这些都应该重新按照这个思路来设计，而且设计的时候不仅仅关心操作现场的效率。
最后我想跟大家强调的，就是我们是个技术公司，我们不做交易，也不做物流，我们是给物流公司服务的，而且我们现在奉行的是开放平台的技术，现在中国以及世界上所有最重要的占整个市场80%以上的卡车公司，都跟G7有开放平台的协议。
比如说你买一个开放的车装了物联网的盒子，你只要装G7都可以有这个盒子，比如说这些国外的沃尔沃等等所有的车场都跟我们签了开放的协议，他们的车上装了G7都可以获得全局优化的趋势。我们做发动机、冷箱的厂家，我们跟这些所有的设备厂商一起用一个新的标准和方式给大家提供一个更好的所谓全局智能化的一个装备。
这就是我想跟大家分享的，谢谢大家。