改革開放以來，我國在鐵路、公路、橋梁等各大領域的發展速度令人矚目，一次次用速度與技術向世界詮釋了什么是“中國速度”，其中包括我國的公路運輸水平，尤其是高速公路運輸總里程已經躍居世界第一。然而，在公路硬件這一“經濟基礎”的急劇增長下，公路貨運的“上層建筑”卻沒有及時跟上，公路運輸的事故率也相當嚴峻。對此，我們將在G7物聯與科爾尼聯合推出的《中國公路貨運安全白皮書2021》（以下簡稱《白皮書》）中找到答案。
一臺超級公路運輸機器，強大的操作系統是基本前提
當前，形容我國高速公路運輸網絡為“龐然大物”毫不為過，就是這樣一臺大體量的超級公路運輸機器，應該具備什么樣的操作系統？
我們知道，一個國家的上層建筑是指建立在一定經濟基礎上的社會意識形態以及與之相適應的政治法律制度、設施等，那么公路貨運對應的上層建筑就是交通法規體系以及相配套的高新技術體系、意識形態等等。
撇開無人駕駛不談，即便一個技術高超、熟讀交規的貨車司機在公路貨運的過程中再謹小慎微，事故發生率也并不會因此而降低多少，因為影響公路貨運的安全因素有：天氣、路況、車況、突發事件、運輸量、司機狀態等等，司機永遠不知道哪一個因素導致了“不測風云”。
就在上個月（10月6日）下午14時30分許，G75蘭海高速欽州段那麗收費站附近發生一起重大交事故，造成5人死亡、11人受傷，其中1人為重傷，其慘烈程度讓人觸目驚心，車毀人亡的同時，多個家庭也隨之支離破碎。
根據G7物聯大數據平臺的統計數據，2019年我國公路貨運百萬公里事故數為3.7起，作為對比，美國該指標為1.3起，高出近三倍。此外，相較于其他類型的汽車安全事故，貨運車輛的安全形勢也更為嚴峻——《白皮書》中就指出，我國貨車事故及其造成傷亡人數比例遠高于貨車保有量占汽車總量的比例，其中貨運風險又呈現大宗行業>快遞快運>危化行業的格局。
有行業專家曾透露，我國卡車司機死亡率常年在1‰左右，按3000萬的司機基數，這意味著每年有3萬司機因為公路運輸而殞命！
這說明，公路貨運的不可控因素是絕對存在的，即使司機本身狀態沒有問題，其他因素也會造成車禍的發生。雖然“天有不測風云”這句話永不過時，但貨運行業必須要發揮主觀能動性，運用科技手段加強貨運安全的可控性。
在美國，政府部門與行業協會一直在大力提升車輛安全設備的裝配率，建立信息聯動機制，例如，相關車輛必須強制安裝ELDs（電子打卡設備），有關部門直接監控司機駕駛時間；有領先的車聯網公司已經建設了事故風險預測模型來幫助招聘優秀駕駛員。此外，在以色列，有車聯網公司已經提出了基于駕駛行為的保險預測以及保費優化方案，將公路貨運安全往上下游進行產業聯動與延伸。
在國內，得益于物聯網的高速發展，通過技術等一系列手段來改進公路貨運安全的措施也在廣泛鋪開。
首先是政府主管部門，較為典型的是在大宗貨運密集的山西綜改示范區，其2020年啟用了智能化程度較高的“車輛主動安全智能防控系統”，該系統包括：終端的駕駛室內攝像頭、測速雷達、司機佩戴的帽子、手環，以及后臺的監控預警平臺，交警大隊和運輸企業可以實時監督查看司機在駕駛室內的各種行為。
通過這樣的物聯網聯動，司機抽煙、接打電話、疲勞駕駛（帽子監測腦電波活躍度），或者超速等等，都可以被實時監控并預警、提醒司機。
其次是本身就規模龐大的物流企業，保證公路貨運安全是應有之義，相關的投入一直在進行當中。較為典型的如德邦物流，建立了一個集數據分析監測、視頻監控、多媒體會議設備于一體的信息中心，通過覆蓋全國門店、車隊、外場的6萬路攝像頭可以實現對車輛的全路段行車監控、司機安全監控，以及天氣、道路狀況提示。
最后是專業提供物流行業物聯網服務解決方案的科技企業，集中展現出智慧物流帶來的商業價值與產業機遇。較為典型的如G7物聯，其主動安全管理解決方案通過為貨運車輛安裝主動安全管理設備，讓車隊管理者可以遠程實時地監控所有車輛在途的風險事件，包括前車過近事件、車道偏離事件、司機疲勞事件（打瞌睡、閉眼）、司機激進駕駛事件（急加速、急減速、超速行駛）、司機玩手機注意力分散等導致事故發生的高危事件，一旦應用了AI的物聯網終端設備在識別相關行為后，會觸發相應的警示提醒司機。
據G7物聯公布的數據，使用其主動安全管理系統的車輛，在15天后風險指數顯著下降10%，在90天后下降13%，在180天后下降18%，“平均每天能把一個司機從死亡線上拯救回來”。
可以看到，無論是國外的已有實踐，還是國內不同主體采取的策略，在根本上都是借助物聯網便利實現對運輸過程“黑盒”的打破，讓后臺管理端口能夠以“上帝視角”掌握運輸全程、及時有效進行干預，不再“聽天由命”。而技術創新越是深入，對車輛、司機的監控和預警就能更為及時有效，也成為以物聯網管理公路貨運安全的主要發力點。
可以說，物聯網技術為我國公路運輸這臺超級“大機器”編寫了一套強大的操作系統，讓強大的硬件有了發達的神經網絡，這也是構建公路貨運“上層建筑”的第一步。
然而，操縱機器的是人，比起機器與操作系統的相對穩定，人本身就具備了主觀性與趨利避害等各種變動因素，如果要實現安全境況的大幅提升，三個方面的協同問題還需要進一步解決。
技術要落地，司機意識形態建設與技術監督缺一不可
據普華永道思略特分析數據，在公路貨運安全事故中，司機自身的因素占比接近40%，因而，技術再發達也需要司機本身的配合，如果司機不理睬或者不能及時理睬到預警信息，有相當比例的風險即便已經得到識別，可能也無法有效阻止，這是技術的無奈，也是技術發展過程中必然要協同解決的問題。
在公路貨運實踐中，面對可預期的貨運高峰，相關部門一般都會加強安全駕駛紀律與意識培訓，這些會直接提升貨運安全性，可見司機本人的意愿和參與度與貨運安全是直接掛鉤的，然而，由于想要及時完成貨運任務、多掙收入等種種原因，貨運司機即便知道自己在危險駕駛，也存有僥幸心理，這種心理造成了很多慘劇的發生。
物聯網解決方案介入后，一方面，“處罰”成了經常性的伴隨動作，要從意識層面強化司機自律以及對預警的響應；另一方面，一些協同建設也在開展，例如G7物聯的解決方案就是一套主動安全管理設備+人工干預的策略，即所謂以“ADAS（高級駕駛輔助系統）+DMS（駕駛員疲勞駕駛預警系統）+高危駕駛員人工提醒（算法識別高危駕駛員）”于一體，在物聯網技術體系之外，其最值得關注的動作是通過安全算法識別司機風險值，一旦達到高危區間，將通過平臺配備的人工服務團隊直接與司機通話，幫助其脫離危險狀態。
在7月底的伙伴大會上，G7物聯創始人翟學魂透露，在經過了車上所有的自動化的提醒之后，每一天G7物聯仍然需要用人工的方式去喚醒一些不在意物聯網終端設備警告聲音的司機，數量高達每天700次，可見在技術之外對司機監控的聯動策略有多么重要。
如果沒有這樣每天700次的人工介入和提醒，G7物聯的綜合解決方案可能根本無法完成上述風險指數顯著下降的成果。
這說明，在實際貨運過程中，技術不是萬能的，安全意識培訓也不能一勞永逸，只有對司機本身實行一對一的跟蹤提醒才能更大程度降低事故發生率，因為方向盤掌握在司機手中，不能將關心落實到司機本人身上，一切都是紙上談兵。
公路貨運數字化建設，規則和利益不是博弈而是平衡
倉廩實而知禮節，衣食足而知榮辱。脫離經濟利益而去談責任和道德約束，都是不現實且反人性的。車隊或者司機個人為了多賺錢而危險駕駛固然是錯誤的，但光談責任不談價值，客觀上也將導致內在抗性，公路貨運數字化的建設也必將受到阻礙，相反，平衡好這兩點，更能反向增強他們對這件監控他們的“麻煩事”的參與積極性。
事實上，安全事故本身一直在給公路貨運帶來經濟上的損失，人賠、車賠、貨賠都是直接的經濟支出。而近年來，在貨車保險領域的高額保費甚至拒保現象也讓公路貨運行業尷尬不已。
多年來，貨車尤其是營業性貨車一直被財險公司視為賠付率高、經營效益低的積累業務、垃圾業務，這與貨運安全事故直接相關——根據G7物聯與科爾尼推出的《白皮書》數據，單次卡車事故一旦發生人傷等損失，賠付金額將普遍超過幾十萬元，而一旦發生人員死亡的惡性事故，更將面臨接近百萬元的賠付金額，頭部保險公司整體賠付率近年來居高不下，達到80%以上。
車險保費降價是個不爭的趨勢，但在保險媒體今日保的數據中，2021年營業貨車的車均保費不降反升，同比上漲了一個百分點。
這時候，如果能夠有效將賠付率降低，則能夠直接降低保費并提升參保的便捷性。
根據G7物聯平臺的數據，通過綜合手段的主動安全管理能夠幫助車隊顯著降低賠付率，在與某保險公司的合作中，通過在其承保的車輛中推廣G7物聯主動安全服務，該保險公司的整體賠付率為75%，而同期未推廣主動安全服務的車輛整體賠付率為128%。
這也意味著，智慧物流產業在公路貨運領域的耕耘，在一開始就必須是全產業聯動的，與保險等參與方的聯動提升經濟性是一種必然和必要，反過來，這也為產業本身打開了巨大的價值探索空間。
實現車隊或司機、保險公司的雙贏，將極大程度地促進公路貨運的數字化建設，也是建設本身的最終目的之一。
管理模式的優化，是公路貨運數字化建設的一場持久戰
冰山理論說明，每一次公路貨運安全事故的出現，背后已經經歷過無數個沒有造成顯性事故的風險。單次安全事故的發生，也許受到天氣、路況、車況、突發事件、運輸量、司機狀態等等因素的影響，但究其本質，行業發展格局中的小、散、 亂是藏在冰山之下的系統性原因。
不從體制機制層面將水面下的冰山爆破，提升公路貨運行業的管理水平，一次次去解決安全事故隱患永遠都是治標不治本的。
與歐美公路貨運往往以建制化方式運營不同，中國連年創新高的載貨汽車注冊量背后卻是粗暴散亂的市場格局。《白皮書》顯示，我國貨運行業的個體車輛占比已高達80%以上，很多都是“掛靠”在具備貨運經營資質的企業，其結果是組織關系十分松散，無法實施有效的安全管理。而個體司機在更多收入的動機下，更傾向于選擇長時間、長距離駕駛任務，在自我安全意識匱乏、安全管理手段缺失等情況下，在途風險比規模化車隊整體上要高23%。
在行業層面，配套精細化管理過程來改變這種狀況尤為必要，一些嘗試已經在進行。
例如，G7物聯與科爾尼推出的《白皮書》就嘗試提出了行業共同遵循的公路貨運風險指數，該指數基于司機疲勞駕駛、注意力分散、激進駕駛(急加速、急減速、路口超車）、路況里程（高速、非高速）等4大類風險因子，并結合風險引發事故的相關系數計算而來，能夠為交通監管部門、公路貨運行業上下游提供可參考的貨運風險監測依據，對每個司機和車隊形成標準化的認知，敦促司機和車隊的自我安全意識提升。
實際上，在《白皮書》發布行業層面的指標建議之前，作為企業的個體行為，G7物聯就已經在其服務貨運企業的過程中提出了所謂“安全分”機制，通過IoT大數據和AI算法來對司機和車隊的全局性、長期風險進行預測，評估安全管理的狀況，幫助提升建制化車隊以及物流企業面向個體司機的安全管理能力。
行業當然樂見大型規模化物流企業在安全管理能力上的長足進步，但在中國這個特殊的市場上，中小車隊、個體司機面臨更棘手的安全境況，G7物聯等智慧物流企業所提供的物聯網綜合解決方案能夠以產業普惠的方式提升這些中長尾參與者的安全表現，將更具備現實的產業意義。
數字化管理轉型動作才剛剛開始，未來更多技術、產品與業務模式創新等待G7物聯這樣的行業玩家去完成：用先進的物聯網技術進行行業覆蓋，用落地化的技術監督系統最大程度降低事故發生率，在保證車隊和司機、保險公司的利益前提下，助力行業安全管理能力的有效提升，如此，公路貨運的“上層建筑”才能得以不斷完善，也只有這樣，才能與“中國速度”相匹配，最終反哺于我國公路運輸的快速發展，實現行業大繁榮。
