長久智運：商品車物流網絡貨運平臺

天津長久智運網絡貨運平臺，通過整合車輛運輸軌跡實時位置、流向數據、司機認證數據、車輛認證數據、車輛空滿載狀態實時數據、運輸業務實時數據等大數據資源，向汽車物流承運商企業提供開放式運力資源調度系統paas（平臺即服務）服務，為汽車物流承運商企業提供個體及掛靠運輸經營的實時調度，燃油費、路橋費、司機運費預支及結算，回單管理、業務品控等網絡貨運業務服務。并解決行業普遍存在的在途數據采集難、在途車輛監管難、司機運費結算難、貨主企業取票難、返程車輛配貨難、空駛率高、信貸難等行業痛點問題，實現企業財稅合規以及行業降本增效。

一、企業簡介

天津長久智運科技有限公司，成立于2019年10月25日，長久智運是國內最大第三方物流公司北京長久物流股份有限公司的全資子公司，其前身是吉林省掌控物流科技有限公司，是全國229家無車承運人試點企業之一，有多年無車承運人平臺業務開發、運營經驗。

長久智運是一家致力于實現物流行業數字化、智能化、集約化的互聯網科技公司，專注于打造“商品車物流網絡貨運平臺”。

二、當前汽車物流行業的難點

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。

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。

三、網絡貨運平臺建設介紹

天津長久智運網絡貨運平臺原型（吉林省掌控物流科技有限公司連連運系統）建設于2015年1月，致力于“整車物流降本增效”的互聯網化產品。2016年底，被國家交通運輸部批準為吉林省首批無車承運人試點項目。2017年10月，取得長春市地方道路運輸管理局頒發的國內道路普通貨物運輸（無車承運）的資質證書。2018年3月底階段性的通過了交通部無車承運人試點定性、定量考核。2018年6月被長久物流公司并購，打造汽車物流領域網絡貨運平臺。2020年初在國家將無車承運牌照升級為網絡貨運牌照的大背景下，對系統進行了全方位的升級改造，增加了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。目前長久智運網絡貨運平臺，已經與多個政府部門、銀行、企業進行了對接，獲取了支持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，平臺通過對國家相關位置服務文件的學習及理解，實現了交通部808/809標準協議的支持，運輸車輛的軌跡服務商，只要符合標準協議即可接入。除此之外，平臺還研發了基于WEB協議的JSON數據格式的軌跡接入，先后接入了G7平臺軌跡系統、CPS平臺軌跡系統、EXLIVE平臺軌跡系統。完善了軌跡接入的同時，平臺還研發了APP軌跡獲取功能。通過司機的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。因此開發了載貨狀態感知器，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。

以此為基礎天津長久智運網絡貨運平臺創建了空載運力池。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“返程車小程序”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，例如：當處于某個車速時刻、眼睛閉合時長達到報警值時，或是當駕駛員臉部超過一定時間沒有朝向正前（如低頭3秒）情況出現，系統將自動發出報警聲音，提示駕駛員誤操作和疲勞駕駛，當情況嚴重時，系統還將通過網絡將報警信息通知后臺監控中心，由人工干預的方式實現對駕駛員進行監督工作。

四、效益分析

1．經濟效益分析

在項目投入運行后，注冊貨主企業通過網絡貨運平臺政策，獲取9%增值稅專用發票，降低了2%-4%的稅費成本。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，降低了空駛率，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，公司的銷售收入會逐年遞增，進而利潤也將大幅增長。

平臺利用先進的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。

五、網絡貨運平臺未來建設方向

未來天津長久智運將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。