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大家看到這個圖是G7一天的數據。我估計在座的所有人在這些亮點當中貢獻了20%-30%，我在這里代表G7非常感謝在座諸位，因為你們是我們最重要的也是最核心的合作伙伴和客戶，謝謝大家的支持。
我覺得，未來可能所有的人都會受到數據嚴重的影響。所以，我今天帶給大家主要的就是數據會怎么改變物流。
去年是物流互聯網公司閃亮登場的時候，作為一個在物流行業里摸爬滾打十幾年的技術公司，我們怎么面對新的形勢呢？坦率的說我想我們在那個時候做了一個非常正確的選擇，就是我們要堅定不移作為一個技術驅動的數據公司。
因為我們看到不同的領域零擔整車、長途、短途都涌現出來非常多的提高交易效率的公司，車貨匹配公司。我相信越多的車貨匹配，越提高交易的效率，對于最基礎的數據越有強大的需求，所以我們從那個時候就決定，我們不做任何交易，不做車貨匹配，堅定不移的放下身段做最基礎的數據工作，做基礎的技術工作。
所以一年下來我們確實還是取得了一些成績，我們的客戶從500臺車的客戶到3-5臺車的車隊，我們都有非常優秀的產品給他們，而且從數據的應用和范圍以及深度也越來越深入了。另外一個我們所有G7現在1000多人，其中600多個研發人員日夜不停的都在幫大家做一件事，就是希望用技術能夠解決你們運輸當中所有的煩惱，這是我們現在以及未來一直在做的一件事情。
接下來我想跟大家說四個一年來重要的心得，這幾個心得我相信可能會給大家一點啟發，就是我說物流數據會改變物流，到底是怎么改變的？
心得一：數據正成為貨主剛需，必須作為物流服務的基本內容，伴隨貨物流動的分分秒秒全程提供。
在座所有人都是物流公司的老板，我們的客戶我們的衣食父母就是貨主，這個圖其實是我們最新的一個客戶，我們幫他們做的一個展示的頁面。
為什么做這個？因為客戶在去年確定了一個項目叫做“物流端對端全球可視化”，也就是說，客戶所有的物流從工廠到最終的客戶這一端到那一端全程分分秒秒都要可視化。
最終希望得到的就是，整體訂單有多少遲到、有多少晚點的時候客戶就會立刻知道。
他們啟動這個項目的目標，是希望在未來的1年內跟他直接干活的大概200多個物流公司，提供下游的車輛支持，我相信至少有2000個車隊，至少有10萬臺車。所有供應鏈都要去符合客戶的需求，也就是他要求他的數據要伴隨著他的貨物分分秒秒提供給他。所以他現在設計整個的數據標準，除了跟大家說我要數據，還會說我要這個數據是什么樣的標準，那個數據是什么樣的標準，所有這些標準建立成一套東西，最后會作為他對物流服務商、物流需求的一個標準提供給大家。
為什么這個案例說這么長時間？因為我相信接下來所有的跨國公司，所有的品牌公司，所有的物流的需求人，他們未來都會給我們提出這樣的需求。換句話說，數據就是物流需求的剛需，而且這個剛需不是你腦子里想的剛需，是他會給你設計一個標準，你要去吻合這個標準。所以剛才我說的，如果我們不能夠按照華為的標準提供這些數據，不光是不能直接提供服務，會被整個物流鏈清除出去，這對所有做物流的人來說是一個重大的損失。也就是說我們的客戶他們需要一個全程的分分秒秒的，一直伴隨他貨物流動全過程數據的服務。
心得二：數據將改變物流行業的生產運營模式。
我們知道，10秒鐘之內可能在一輛車上發生各種各樣的數據，司機上車、打卡、踩油門、出庫等等各種各樣的事情。這些數據我想跟大家分享我們得出來的結論，這些數據可能會改變大家的生產、運營的基本方式。
前天我跟中國郵政的最高領導坐在一起聊天，然后我發現原來這么大的公司，發生一個車禍他都知道。所以，安全對于所有的老板都是一個問題。但是怎么把安全的問題用數據來提供更好的服務？
每個安全事故大概有10-20次是安全的隱患造成的，有點懸的事情最后真的就出現事故了。所以一旦安全的隱患積累到一定程度的時候那個概率就一定會出一次事故。那么，我們怎么用最新的技術把安全的隱患挖出來？
大家看到這個數據挺有意思的，這是G7的一個系統界面，那個藍點是突然的一腳急剎車，后面的數據是車輛的速度突然在一兩秒鐘之內幾乎降到0。為什么降到0？實際上有兩個視像頭，一個是沖著前頭一個是沖著駕駛艙的。突然這一腳急剎車系統會把視頻同步給到屏幕上，我們把這個屏幕打開，為什么要踩急剎車？因為前面這個貨車突然開過來。可能有1000輛車，一天當中有3、4個安全的隱患，以前你不知道的，它不是數據，只是視頻，當我們把急剎車跟時間軌跡放在一起就變成了可以幫大家做安全管理的數據，所以大家可以想像這樣的方式對于咱們傳統的安全管理會有什么樣的影響。
有可能管車的人很想知道司機走在什么路上，比如這條高速路很平、很直，那條路是在城區，我們怎么樣把這個數據變成計算機能夠運算和理解的呢？
大家看這是我們的一輛車在兩個不同路上走過的時候，我們把這個路顛簸的數據產生的結果算出來，大家看黃色的是城區的路，藍色的是高速路。這個時候G7就會告訴你，現在他走在一個顛簸的路上，或者走在一個很平的路上，因此你去看司機的駕駛、油耗你就會有一個更數據化的依據。也就是把地圖變成簡單的數據，我們叫做感知路況。
過去只有站在這兒的人才知道他在裝卸。但是我們有新技術，在G7上也能知道他在裝卸。為什么呢？因為我有數據，數據告訴我說這輛車現在停著，速度為0，但是這輛車在間歇性的發生一些加速度，這些振動大概是20-30分鐘之間發生，有規律的間歇性的振動。一輛車上發生振動，就是在裝卸往上一放就振一下，時間非常確定，而且車門是打開的。基本上我們就會99%以上判斷這個時間車在裝卸，我們會告訴你全國各地所有的車裝卸的效率、時間，什么時候開始什么時候結束，而這種過去要花很多時間才能知道。所以數據可以感知你的作業。
這是兩輛非常漂亮的車，誰知道哪輛車是重載，哪輛是輕載？這個是過濾完了之后駕駛艙聲音的數據，其實是發動機的聲音。司機為什么知道后面有多重的貨，因為他能聽到這個聲音，現在我們把這個聲音變成數據，這是輕載的（左邊），這是重載的（右邊）。除了聲音還有別的數據，加在一起可以非常明確的判斷出這輛車是有貨的，那輛車是空的，不用人工以及其他的東西。所以，我們用數據可以自動感知載重。
很多時候很多人說，我還是離不開一線的車隊長，因為車隊長要跟司機談心，司機的性格是不一樣的。
大家肯定看過丁丁歷險記，丁丁是性格非常好的人，船長是非常暴躁的人，你怎么知道你的車隊當中誰是丁丁誰是船長呢？這是我們一個真實的數據，兩個不同的司機，我們用各種的數據去判斷司機的駕駛性格。比如，丁丁總坐在這兒看著斯文，但是實際上有可能一坐上車之后變得非常暴躁，所以我們說的這是駕駛的性格。丁丁的性格在底下，大概永遠都是在100，非常平穩，但是船長大概是300、400、500，是一個非常折騰的人。這兩個司機差多少呢？就是剛才黃總說的這兩個司機大概差15個油耗，因為非常暴躁的人一腳油門一腳剎車，又不安全又暴躁。
我想讓大家知道的是，整個貨運過程當中的裝卸、路況、裝載、包括司機的性格，所有這一切其實都是可以用數據來表達的。因此你會得到什么？這是我想跟大家說的結論，我覺得在未來5-10年里，如果我們應用充分感知的技術，也就是說把數據獲取出來，然后再用充分的人工智能的技術把它判斷出來他到底是丁丁還是船長，這個時候我們可能會完全改變現在的管理和運營方式。
現在咱們開車就需要一個隊長，隊長搞搞維修，處理事故，跟司機談心，最后會發現其實你不再需要這樣的一個隊長，你需要的是設計那個車隊的人，設計完之后通過系統和數據管理他，你可能只需要一些客服處理一些特殊的事情。而今天你雇了大量的人，這些人可能都是在做簡單的重復性的excel的工作，這樣的模式我相信未來3-5年內會徹底的變化。而變化的好的人你會發現你的油耗很低、安全系數高、效率很高，不好的人你會發現你會被司機淘汰。
今天早晨我跟幾個司機聊天，發現有的人掙4500，有的人掙12000，意味著掙4500的人一定會離開的。所以，未來好的司機會用自己的數據淘汰差的老板。
心得三：數據正在加速運力市場資源優化配置。
前段時間我們剛幫韻達做了長途干線運力的招投標，非常有趣的是G7推薦的車隊中標50%以上。因為我們能夠把運五糧液的車隊跟韻達單邊的線路捆綁在一起，所以這個時候車隊效率就高，價格就低，因此招投標極其成功。我們只是提供這些數據，而這些數據其實不是我們的，是每個車隊自己的。
我們可以提供車隊的自畫像，也就是這個車隊用自己的數據可以告訴所有人我有這么多車，我在走這些線路，我的安全性這么高，我的準點率這么高。每個車隊的數據越多，能夠在這個市場上得到優化配置的資源就越多。我相信未來幾年數據會對運力的優化會產生重大的影響。
心得四：開放平臺API，物流數據通過分享創造巨大價值。
所有的數據單獨放在一個地方是沒有價值的，或者價值很小的，真正大的價值就是數據的分享。
大家看到紅色的部分是客戶以及在座的大家你們直接用G7，大概是每個小時在幾十萬量級的數據服務，藍色的是客戶沒有用G7的系統，而是通過接口，也就是G7把數據給到我們的合作伙伴或者給到API產生的訪問。大家看到遠遠高于G7客戶的直接訪問。這說明什么？說明我們提供底層的數據貢獻給所有其他的人，而這些人他們用的更加頻繁、用的更多。
所以，我覺得我們用實際的行動來做一個開放的平臺。最近我們在跟一個企業合作，非常有意思，剛才我講到韻達的單邊車隊如果中標，回去怎么辦？這個時候我們正在跟福佑做一個接口，回去之前這些車隊希望能夠接入福佑卡車在另外一個方向的及時貨源信息，讓這些車隊能夠迅速的找到貨源回去，而且我們把軌跡信息也推給福佑卡車，可以看到車輛實時在線的所有情況。
我相信，未來我們應該做更多的基礎工作，通過分享使得這個數據創造更大的價值！
這就是我今天講的四個心得。最后總結一句，我們將看到的未來是一切物流活動都是先以數據開始，然后以數據結束！如果沒有數據開始，將來不會有物流，如果沒有數據結束，這個就不叫物流。所以我說物流會從數據開始，數據結束。
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