在汽車物流承運企業的生產經營中，一些環節存在傳統管理方法很難解決的難點。利用網絡貨運平臺“數據整合”的天然能力，或許是未來發展的方向。

　　一、當前汽車物流行業的難點

　　1.運輸過程取票難

　　汽車物流行業中，普遍存在個體運輸經營者因時間不足、專業性不足、車籍掛靠、車輛聯營、經營合伙等原因，無法向汽車物流承運商提供小規模運輸發票的問題，行業普遍存在取票難的問題。

　　2.運輸過程信息收集難

　　因物流企業車輛信息管理和調度缺乏合適的技術手段，汽車物流行業針對實際承運人在途情況，尤其是準確的裝卸貨時間及地點等數據無法做到有效的采集。

　　3.運輸途中監管難

　　因缺乏合適的技術手段，對于實際承認車輛擅自更改行駛線路，駕駛異常等行為無法做到實時監管，造成承運企業需承擔額外運輸風險。

　　4.運輸空駛率高

　　中小承運商企業由于不能形成對流效應，空駛率居高不下，返程車配載問題一直是中小承運商的痛點問題。

　　5.汽車物流信貸難

　　中小承運商重資產運營，資產采購過程中已普遍使用金融信貸，無法再次取得信貸業務；同時，金融機構普遍缺乏對中小承運商運力數據、業務數據、軌跡數據、資金數據等信息真實性認證，導致信貸業務難以開展。

　　二、解決方案

　　網絡貨運發展的大背景下，可對系統進行了全方位的升級改造，增加智能車輛載貨狀態感知、智能車貨匹配等功能。為了提高車輛的主動安全性，接入了駕駛安全預警系統。

　　1．認證流、軌跡流、現金流等基礎功能的實現

　　認證流、軌跡流、現金流是網絡貨運平臺的基本價值，也是網絡貨運平臺建設的這幾年里逐步夯實的核心能力。通過與銀行、企業進行了對接，獲取核心業務的關鍵數據。

　　在認證流方面，注冊企業通過“天眼查”系統進行驗證。司機身份合法性校驗與公安部相關系統對接。運輸車輛合規性校驗與交通部相關系統對接。司機身份、運輸合同、包車合同通過人臉識別技術與電子合同技術進行校驗及存證。無法與第三方系統進行數字驗證的證照，也全部通過人工查驗，符合資質的貨主、司機才能在平臺上運營。

　　在軌跡流方面，平臺可通過北斗定位與司機的APP與車輛的軌跡的擬合，確認運輸業務的真實性，符合了管理部門的要求。

　　在現金流方面，平臺完成了與銀行之間的銀企直聯。通過銀行的銀企直聯功能進行油品采購、路橋費用支付、司途費支付。通過現金流向佐證業務的真實性。

　　2．載貨狀態感知、智能車貨匹配

　　隨著平臺的發展，對業務智能化的要求越來越高。車輛在途狀態的信息收集變的尤為重要。因此可通過在商品車運輸車的載貨區域安裝探頭，以物聯網+云計算+大數據的技術手段，為網絡貨運平臺實現司機運費自動結算、自動報稅、智能調度、智能車貨匹配建立了業務數據感知基礎。在商品車運輸車上安裝傳感器，實時感知商品車裝卸狀態發生變化的時間、地點（GPS提供），通過車載GPS設備透傳到網絡貨運平臺，對商品車發運的時間、交付的時間、發運的地點、交付的時間、往返運輸空載率等形成了在途大數據監管模型。

　　同時根據貨主派發的運單創建了運單池。根據運單、車輛的起運地和目的地，將車輛與運單進行智能匹配。貨主在零散發運時，可通過“返程車”功能選擇運單同流向的有空載運力的車輛進行發運。貨主可以降低發運成本，而司機可以降低空載率。

圖1 車輛在途狀態監測

　　3.駕駛安全預警系統的接入

　　采用智能視頻分析技術對駕駛員的人臉檢測和人眼檢測分析，以判定被檢測人員的疲勞程度，并根據設定的規則進行疲勞報警和警示。車輛行駛過程中，通過內外雙攝分別監控司機和前方道路，全天候監測駕駛員的疲勞狀態、駕駛行為等。

　　駕駛安全預警系統，主要由疲勞檢測專用攝像機、外部攝像機和疲勞檢測終端主機組成，通過安裝在駕駛儀表臺上的攝像機直接拍攝駕駛員的臉部，并準確定位駕駛員的眼睛，系統將自動判定和分析人眼的閉合狀態和閉合的頻率，駕駛員的臉部朝向的判斷，同時結合當前車輛行駛的速度，并根據事情設定好的檢測邏輯規則，以多種參數為分析依據來判斷駕駛員的疲勞狀態。

　　三、效益分析

　　1．經濟效益分析

　　除去地方稅收政策獎補外。利用智能車貨匹配，為貨主企業的零散發運業務降低了5%的成本。接入安全預警系統后，將減少安全事故發生率40%，貨主企業收入有望逐年提高，空駛情況也將逐步得到改善。而司機方面，運輸公里數增加了，降低空駛率，增加了5%的額外收入。未來隨著平臺運行穩定以及系統進一步優化完善，銷售收入會逐年遞增，進而利潤也將大幅增長。

　　平臺可利用先進的AI+IoT技術，獲取在途多維度數據，通過對數據的分析，幫助貨主企業優化管理，保證運輸安全和效率提升。

　　2．社會效益分析

　　平臺通過ADAS智能硬件識別前向碰撞、車道偏離、車距過近、行人碰撞等不安全因素并對司機進行提醒，利用DSM智能硬件及AI模式判斷，能夠及時識別司機的不安全駕駛行為，并及時提醒管理人員進行干預和處理，保障了整個貨運運輸安全，有效降低物流成本。平臺將貨物、司機以及車輛駕駛情況等信息高效地結合起來，提高運輸效率、降低貨物損耗、清楚地了解運輸過程中的一切情況，極大的降低安全事故的發生，對于物流運輸安全具有非常重要的意義，進而推動汽車物流產業持續快速穩定健康發展。

　　四、未來展望

　　通過技術與場景深度融合，通過自動化、物聯網、智能化技術的深度應用，降低業務的操作難度，提高系統整體的易用性，爭取實現貨主企業微量操作，司機無需操作，從而減少因系統應用本身帶來的人工成本。

　　通過全面的數據采集及分析，完善車貨匹配智能模型，使更多的返程車、空載車能夠取得貨源，進一步提高車輛的利用率，持續降低空駛率。持續為貨主企業降本增效，持續為司機增加收入。

　　未來隨著區域鏈技術的落地，與業務相關的銀行、油品企業、路橋企業、GPS軌跡提供企業、交通管理部門、稅務部門建立聯盟。企業認證信息、司機認證信息、油品采購信息、路橋采購信息、軌跡信息、支付信息等數據實時共享。充分佐證業務過程，實現司機無等待結算、企業無等待取票等功能。