专访G7马喆人：B2B+物联网+物流是互联网领域下一个大跑道
近日，前腾讯副总裁马喆人正式出任G7总裁，加速产品智能化和物联网技术升级。在马喆人看来，车队的组织化和规模化是货运领域里一个重要的趋势，物联网在其中起到以数据为基础的连接作用。
根据官方介绍，G7运用物联网技术和人工智能技术，通过在车子不同部位装备物联网感应装置，采集货车、司机、场站等物流链条节点数据，从而让货主、物流公司、司机三方在运输管理过程中实时可视可控，最终形成完整的货运数据体系。
G7所做的相当是在物流这个经济的基础行业再建一套基础设施，这一过程往往是艰辛和又缓慢的。36氪与这位出身BAT的老兵聊了聊对物联网行业的理解，以及G7新产品研发布局。
G7构建以数据为基础的智能化连接，AI起到重要作用
在加入G7后，马喆人主要负责产品智能化和物联网技术升级，利用数据搭建基础设施帮助整个行业实现可视化，提升中小型车队和物流公司不同场景下整个运输的效率。
G7创始人翟学魂接受36氪专访时也曾有过类似的表述。他认为，中国物流行业1个管理人员，平均只能管5台车，而管理人员的数量代表了管理效率，3-5年内应该能做到1：50。提升的关键就是物流可视化、智能化。
以前车队之间的管理是人的管理，互相之间联系是要靠电话或者微信。而通过物联网和AI技术，这种人的管理可以逐步变成自动化的管理。在马喆人看来，实现智能化的连接是物流行业下一阶段的升级趋势。
过去，物流行业的效率提升主要靠不断地优化设施，比如仓库的位置、车辆的选择等等。这种提升也是要付出更大的代价，比如在成本上要投入更多。马喆人认为，目前来看，以这种方式来提升效率已经到了一个瓶颈期。再想继续提升，就需要实时数据的支持和对大数据的处理，也就是需要一个全环节数字化、可视化的物联网服务平台。
如何做到这件事呢？马喆人认为，物联网本身并不神秘，就是一个传感器，然后采集数据，进行服务。首先要做到数字化，利用传感器、传感设备把在跑在路上的车辆、流转的货物、驾驶人员、设备、仓储的状态数字化，这样就能收集大量的数据作为运输过程可视化的基础。
实现全链条的可视化连接后，就相当于打造了一个服务于整个物流和货运体系的数据的基础设施，车队管理者就能通过这个平台，实时活跃的查看整个运输过程。在搭建物联网基础设施平台时，有了场景和数据，AI就起到了一个关键的作用，像是一个智慧的大脑。
马喆人认为，AI可以把过去技术上不能做到的事情都做出来。通过机器学习和智能化识别动态数据，已经可以从过去单纯的告知车辆的状态，到如今的基于货物和目的地，推荐合适的车型、司机、运输线路来提升效率和降低成本。
目前G7还在搭建基础设施平台的步骤之中，马喆人认为这其中最难解决的就是传感器的成本问题，这目前是行业的一个壁垒。随着NB-IoT物联网技术的普及，才能更加低成本的接入海量的基础设施。
G7接下来的目标就是将智能化的技术转换成车队的管理服务了。在马喆人看来，无论是大物流公司还是中小车队的管理主要是围绕三个方面，第一个是时效，第二个是安全，第三个是成本。要想满足这三点仅有人的决策是不够的，还需要机器学习去辅助人的决策。
以安全为例，依靠物联网连接，以数据为基础的平台，可以在车辆出发之前，就识别比较高危的个人和车辆、设施，提前改进或者干脆不让他们上路。一旦很多资产、装备能够通过物联网方式进行管理之后，尤其对于很多中小企业来讲，可以完全按需购买服务，可以把一些生产设备服务化。G7也将会围绕着安全、提高车队运行时效，降低车队的消耗成本等方面推出智能化服务或者工具。
目前，G7的客户主要是两部分，一是像顺丰、韵达这样的大客户，而另外一部分就是中小企业。在马喆人看来，在中国的物流运输市场里面，中小规模的车队将是未来货运的主体。中小企业车队为公司带来的收益会增长更快。
B2B+物联网+物流是互联网领域下一个大跑道
马喆人此前在腾讯任职9年，从BAT跳到G7开始创业，一方面是因为G7团队，而另一方面是看好G7所在的物流、B2B和物联网这个行业的想象空间。马喆人认为，物流是经济的命脉，是所有未来经济发展的一个基础设施。在中国，物流已经是一个非常活跃的领域了，未来物流行业各个环节上都会有大量的资本涌入，会成为未来整个投资领域一个很大的热点。
马喆人表示，平台类型的企业和拥有核心技术的公司尤其会吸引投资。比如，货运车辆的远程称重这个问题一直都没解决，重量其实影响着货运的成本和结算，但目前还没有公司做得特别好。解决这个技术问题，可能还需要AI技术的加持，未来能够解决这类技术问题的公司，还是会层出不穷的。
此外，B2B和物联网领域是互联网领域下一个大跑道。在马喆人看来，人工智能目前被炒得很热，但人工智能是一种技术，也需要一个应用场景落地，物联网为AI提供了这么一个连接应用的场景。而在这一连接场景上，B2B是社会物联网化一个最大的跑道，未来的增长空间会明显。从创业的角度讲，B2B+物联网+物流是个又宽又长的跑道。