我一直觉得，倘若文明有衡量标尺，那么永远在追求用最低成本，最高效率，将物体从A点移到B点的物流，一定是其中之一。

嗯，从人类真正意义上的第一个发明轮子开始，到驾驭马匹，开凿大运河，开启大航海，再到100多年前，铁路，汽车与飞机的集体涌现，物流都可被视作人类文明在不同阶段最直观的“标志物”。

即便到了现代社会，物流能力也是衡量一个国家综合实力的晴雨表，当前全球的发达国家，几乎全是物流能力最强大的国家，在“效率至上”的商业社会总法则下，他们总在思索，如何把一个物件，用更省事的方式，运到更远的地方。

中国也在努力。在中国，20年前，一个包裹从北京寄到上海差不多20元，如今20年过去，油价涨了3倍，人工涨了10几倍，快递费却更便宜了，这背后离不开物流设施的技术进步，尤其是在过去10年，中国所有成功的物流企业，其实都在悉心耕耘一件事：建立一个准点到达的物流网络，你今天给我货，我明天给你送到。

然而，经过10年的野蛮生长，有一点他们也已心知肚明：想要在粗犷的旧体系中完成精进，正变得越来越难，那些在高速路上终日狂奔的疲惫的货车，想要跟上智能时代的脚步，就必须脱胎换骨，仰仗新的技术。

好在技术一端的进步令人欣慰：传感器成本的持续下降，大数据与深度学习的彼此成就，随5G风口全速奔进的自动驾驶，一系列技术变迁，让智能化浪潮正在席卷物流行业的每一个环节——物流从劳动密集型向技术密集型的换道，没有任何单一力量能够阻挡。

更重要的是，换道速度之快，或许超出一般人的想象，比如我去年采访G7创始人翟学魂时，他当时就说，G7连接的车辆数字一直在变，结果没过多长时间，无意中看到他朋友圈，说G7连接车辆总数已经突破100万台。

其实对于物流行业的转型方向，G7的角色是一个缩影。依我之见，传统物流企业的演变，要依靠两股并行不悖的力量：技术进步与观念升级——而G7从传统SaaS服务向“AI（人工智能）＋IA（智能资产）”的战略转变，让他们有足够的能力，推动这两股力量的交汇。

透过这种交汇你会发现，为了降本增效这个最现实的目标，物流或许是最笃定地相信“分工产生效能”，相信“共享模式能优化资源配置”，相信“AI和大数据已成为市场经济的一部分”，相信“自动驾驶真的是人类福音”……这些乐观信念的行业。

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先来看第一股力量：技术进步。

由于缺乏惹眼的商战故事，媒体不太关注中国物流的所谓“残酷物语”（我印象很深，去年因揭穿酒店杯具风波的“花总”拍了一个视频，货车司机史小光的故事令很多人动容），可能直到去年10月，由于创下全球物联网领域融资金额最高纪录（3．2亿美元），G7，以及中国物流行业的技术现状，才为更多科技媒体所知晓。

当然，行业常识是，作为掌握最多中国公路物流货运数据的平台，基于AI与物联网技术平台，G7可以向大型物流企业和物流车队提供车队管理与服务综合解决方案，覆盖安全，结算，金融，智能装备等车队运营全流程。

按照官方描述，今天的G7已经完成了对“头＋挂”的全覆盖，比如基于大数据平台，他们可以实现油耗监控及驾驶行为监测和挂车的智能终端，高精度定位，胎温胎压监测，电子制动，远程锁车等功能。

而最能突显G7技术优势的，无疑是数字货舱智能挂车，它除了能自动感知位置，重量，速度，温度等常规数据，还在AI技术的辅佐下，大幅提升了挂车对货物的主动感知。

比如，考虑到物流企业对装载率和装车质量的本能诉求，数字货舱的“AI量方”功能，能让物流企业告别人为的粗颗粒度装载，他们通过传感器＋AI算法，对舱内货物进行高精度扫描＋三维图像建模，最终实现每10秒自动计算出货舱容积占用百分比，实现精细化装载。且货舱在装载过程中具体的空间分布，哪里空，哪里满，都能以3D方式呈现，在最大程度上保证了车辆真正满载。另外，数字货舱还可实时查看货物在运输途中的状态，货车在行驶途中，云平台每3分钟就会自动上传货舱内的高清图像信息，且从出发到送达，货物运输实现全程可视化，能够在最大程度上杜绝人为作弊。

总之，拜机器智慧所赐，数字货舱让物流企业对“最大化获利”的渴望，不再通过现场装载过程中的“事在人为”来实现，更不再通过频繁“超载”来实现，而是通过机器的“精打细算”来实现。

这无疑更加体面，所以给我的感觉，它提升了物流行业在这一环节的“文明程度”。

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当然，如前所述，物流行业想要充分降本增效，技术创新和模式创新同样重要，甚至某种意义上，对于具体的单一企业而言，后者可能更加重要。

事实上，G7也试图打造一个围绕卡车全生命周期的资产服务平台，仍以数字货舱智能挂为例，G7可以提供以需求为中心的轻资产租赁服务：以前，物流企业需要购买资产，然后购买SaaS服务；现在，G7将资产服务和智能服务集成在一起，进行一站式运营，按需付费，无需购买，只需每天付少量费用即可直接使用。

那么轻资产对物流企业有什么好处？我认为主要有三个。

首先，能让物流企业不缺席任何一场技术盛宴。众所周知，种种原因所致，如今物流行业竞争加剧，商用车市场为满足物流企业日趋苛刻的需求，产品迭代速度很快，往往搞得物流企业疲惫不堪，而倘若采用租赁挂的方式，无需投入大笔资金，即可以用最讨巧的方式，持续享用最新的技术福祉。

其次，局外人可能有所不知，在物流产业链的“生态位”中，物流车队（尤其中小车队）其实是个蛮脆弱的物种，每天在各种不确定性中求生，比如一旦大批购买挂车，往往开始担心政策法规趋严，产品升级加快，二手车市场不成熟等后期经营和处置变现上的变数。

但倘若采取租赁模式，灵活的资产管理方式，方便的提车流程，完善的售后服务，能够帮助物流企业摆脱重资产束缚，大幅减少对现金流的需求，可以根据业务和市场变化，轻松调整租用设备的数量，比如当一家企业突然接到一笔大订单，但它此刻没有充裕的现金，或者觉得没必要重新购买装备，它完全可以选择更睿智的挂车租赁。

而轻资产模式对物流企业的好处之三，也许更触及其根本利益。很多人都知道，作为一种存量思维，“节约成本”只是物流企业的“生存之道”——而只有切换到增量思维，不断开辟新线路，才是他们真正的“生财之道”，而租赁服务能让他们在相同资金情况下，可获车辆数更多，从而真正将工作重心放在开疆拓土上。

说到底，对于世界上的大多数非科技行业，技术是通用的，但业务增长是自己的。

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行文至此，我也知道，只要谈及轻资产服务，敏感于未来的读者，一定已经想到四个字：自动驾驶。

嗯，你或许听说过Gartner曲线，大意是指，许多新技术趋势来临后，往往会有两轮热度：第一轮，是在诞生伊始，在舆论的亢奋声中，它往往流于概念，难于落地，也让热情逐渐冷却——但在冷却过程中，它其实正在低调酝酿，在远离聚光灯的地方，被开发成产品，并被市场逐渐接受，最终真正走向社会，从而带来第二轮热度。

给我的感觉，自动驾驶现正处在第一轮热度消退，第二轮热度上扬的间隙，而尤为值得一提的是，在这个间隙中，相比掣肘于复杂交通系统的乘用车市场，自动驾驶或许会在商用车市场率先落地。

所以不难想象，G7的资产池一定会发力自动驾驶，他们去年联合普洛斯和蔚来资本共同出资创建嬴彻科技，瞄准城际公开道路，研发L3和L4级自动驾驶，希望能够提供多种模式的自动驾驶运输资产服务。而作为物流老兵和主要投资方，G7将在市场，数据和平台方面为年轻的嬴彻提供重要支持，二者也将互相扶持，协同进化，为物流客户提供更为一体化的车队管理服务，包括“SAAS服务＋自动驾驶车头＋智能挂”的整体解决方案，创造更完整的客户价值。

不难发现，无论是已经实现的智能挂，还是即将实现的自动驾驶，G7的未来愿景，是构建一张高度自动化的机器人集成网络。讲真，凭我对人类司机靠谱程度的悲观，这张网络一旦搭建完毕，无论安全还是效率，都势必迎来质变。就像翟学魂所言：“八年努力，我们做好了连接这件事，让高速公路上一半的车辆都接入了G7平台，成为全球第一个连接卡车跨百万量级的产业物联网平台。但是，仅是连接还远远不够，现在，卡车行业每年还有数万人失去生命，每天还有数百万人在重复低效地劳动着。下一个八年，让我们一起来改变这一切。”

当然，这张集成网络的建立，除了G7自身的努力，离不开合作伙伴的齐心协力。

其实我一直觉得，在这个分工不断细化的时代，同一产业链上不同角色的相互依存度也越来越高，尤其是在物流这个务实且理性的行业，所有玩家都深谙一点：假如生态不活跃，每个物种的前途都将暗淡下去。

也因如此，我们看到，基于大数据平台的价值，G7与合作伙伴的关系，正在从简单的售买甲乙方向共建生态平台转变。作为一个中立开放的基础设施平台，G7的冀望，是与合作伙伴一起，共同构建一个覆盖物流，金融，能源，汽车，新技术等领域的生态系统，它既能让合作伙伴的收益最大化，也能让整个产业链的资产效率最大化。

倘若如此，中国物流的“文明程度”，也将上升至一个全新的高度。