沈弘悅：大家下午好！我是吉林省掌控物流的沈弘悅，我們公司剛剛被長久物流納為旗下全資子公司，下面我就把無車承運人平臺如何助力中小承運商、推動汽車物流行業向智慧物流轉型升級，與大家做一個分享交流。

　　無車承運人試點是一項針對物流市場的政策改革試點，它將對物流行業的影響極其深遠，它同時也形成了物流+互聯網的一個市場風口。

　　為什么說是政策改革呢？在座的很多物流前輩很多都是從貨車匹配做起的，整個物流行業也一直存在貨與車的精準匹配需求和成交后的管理需求以及結算需求。到了無車承運人政策正式出臺的時候，它的本質就變成了從政府層面，鼓勵整個行業利用互聯網工具推動行業轉型升級。

　　為什么說是風口呢？因為它能真正促進整個行業的降本增效。我們吉林省物流協會的孔茂華秘書長一直推動這項改革試點的實施，他認為能夠促進行業的降本增效和合規運營。同時，它也是一場貨運市場管理工具的變革：在2016年出臺無車承運人試點政策的時候，對試點企業有一項最重要的、區別于其他傳統貨運企業的要求是：你有沒有互聯網平臺的搭建、組織、監管和接入的能力。這至今仍是個重要的考核指標。

　　在交通部的推動下，國稅總局先后出臺了四個關鍵性的政策文件，為無車承運人試點進行了一系列稅制方面的改革和創新，這一系列改革和創新就為我們整車物流行業，乃至整個物流行業的無車承運實現了一個制度性的落地，這個落地最終體現在三項費用上，也就是在油費、路橋費和司機運費有了很清晰的稅務政策指引，幫助無車承運試點企業實現業務落地。

　　我們掌控物流作為長久物流旗下的無車承運人平臺，致力于解決汽車物流行業的五大痛點問題，第一個可能是大家臺下都在說，但是很難上臺去說的困難和問題，就是司機運費的取票難，取票難是行業的痛點問題，大家都是知道的：在這個行業當中，司機都是以各種掛靠、聯合經營、租賃等方式來取得運力的掌控權，但實際上當真正運作起來的時候，整個業務的結算過程時間非常長、成本非常高；第二個就是在整個運輸過程中大數據的采集非常難；第三個是運輸過程監管難；第四個是空駛率非常高、返程難問題；第五個是承運商企業的信貸難問題。

　　下面我就這五個問題，把長久無車承運人平臺助力承運商的一些做法跟大家分享一下。

　　第一個，我們是如何解決取票難的呢？在無車承運人平臺這個領域我們已經率先做到了三項清分、三項自動化取票。我們向汽車物流承運商企業提供平臺級的產品服務，我們跟油品公司、ETC平臺對接系統，并間接與國稅局小規模貨運代開接口對接，這樣的話，隨著所有的平臺級服務業務的順利對接，油品、路橋費、司機運費可實現即時清分和取得進項，在取票難的市場問題上取得了突破性的進展。

“司機運費財稅結算業務”助力承運商解決取票難

“司機運費財稅結算業務”助力承運商解決取票難

　　第二，我們是如何解決運輸大數據采集難的問題呢？我們采取的方式是物聯網的方式，其他行業在應用物聯網時，說起來非常的高大上，但是我覺得在物流行業你要去講物聯網就一定要去講成本的，這個圖可能是一個純技術圖，沒有高大上的動畫，看著比較low，但是同時我們也是為了節省成本。當我們的車輛在任何一個位置，在任何一個時間點，無論它是被占用還是處于空閑的狀態，這個忙閑狀態結合我們的GPS軌跡，就能清楚地感知到所有運輸過程中裝卸貨的操作，大家覺得裝卸貨好像不復雜，但實際上我們在做平臺智能調度時，必須要及時感知到車輛載貨狀態，它能真正的為我們提供一組組真實有效的數據。我們之前跟一些GPS公司談的時候，他們說你裝這個東西干什么？你就裝帶攝像頭的車載GPS實時抓拍就行了，我說那個東西不是數據，我們的平臺一天有20004000單的量，每臺車產生了大量的照片，需要用大量的人工把這個照片轉化成數據，系統才能使用。而物聯網的傳感器，就是車位有無狀態的傳感器，就能實現無人化自動采集狀態數據。這本身就是降本增效！同時，我們ETC卡、加油卡、包括銀行卡所產生的數據看成是物聯網的一部分，因為我們把它們與車載GPS、服務器時間等數據結合起來時，能取得我們想要的一組組真實有效的數據。

“物聯網”助力承運商解決運輸大數據采集難

“物聯網”助力承運商解決運輸大數據采集難

　　第三個我們是怎么解決在途監管難的。通過剛才所描述的物聯網傳感器的應用，我們會實現這樣一個場景，也就是當一個運單在我們平臺上產生調撥、匹配司機以后，我們根據運單里程數、平臺發運客戶建立的預算模型，我們就可以給這一個單體的運單實現自動化的預算，做完預算以后，當實際承運車輛到達起運地以后，發運客戶就能根據車輛簽到情況實時組織裝車操作，而且這個裝車操作的時間地點非常精準，為我們自動化司機運費報稅提供了很關鍵的數據支撐。

　　在途中所有的加油行為都會得到很及時的感知，雖然運力不是你的，但是發車及時率、卸車及時率以及交付及時率、回單及時率等這幾個關鍵性指標是要考核你的。這種情況下我們的AI智能司途管理系統就起到了作用，當它的油品發生異常、當它的ETC發生繞道、發生超標費用情況、或者偏離運輸線路等情況時，系統都會及時地感知到，當到達終到地的時候，裝載的感應器也會檢測到裝卸操作，當系統感知到這個操作以后，我們會及時推一個語音給司機提醒上傳運單簽收回單，完成司機運費結算。這就實現了智能化的在途管理。我們通過一個很微觀的物聯網+云計算的方式，自動化的實現對整個運輸任務的實時督導，這樣的話減少了大量的人工成本，效率也得到了保障。

　　最后我們實現了司機尾款的智能支付，取得了三項的進項，完成整個無車承運閉環。

　　同時，包括一些其他的功能，比如說咱們這個行業普遍存在的刮頂事故的情況，我們采用的是GPS語音提醒系統，結合我們的后臺大數據來對前方有可能刮頂的場景進行預警，來解決這個行業性問題。

“AI智能司途管理”助力承運商解決在途監管難

　　第四個我們怎么解決返程難和空駛率高的問題呢？這是在平臺上已經測試的資源交易中心，長久物流將拿出部分資源來拉動汽車整車物流體系內解決空駛返程的這么一個平臺，叫做資源交易中心。我們在物聯網基礎上采集大數據，在大數據的基礎上我們再做財務成本的模型和測算，最后來實現智能調度和配載。我們將依托長久物流的整個網絡系統，助力承運商來取得返程車的資源。這其中一方面是返程車的資源，另一方面是發運資源，這樣就實現了雙方的互補，利用規模效應和網絡效應，最終實現集約效應。

“智能調車和配載服務業務”助力承運商解決返程難、空駛率高

“智能調車和配載服務業務”助力承運商解決返程難、空駛率高

資源交易中心

　　第五個我們怎么解決信貸難的呢？現在你只要是入駐了無車承運平臺，你的所有運力的認證流、業務流、軌跡流、資金流都會在我的平臺上形成數據，我們正在組織關聯方與區塊鏈企業進行深度合作，關聯方包括稅務部門、交通行管部門、行業上下游的企業、GPS服務商和金融機構，與區塊鏈底層數據處理企業合作，采取節點分布式記賬保證所有業務數據流不可篡改數據，最后形成區塊鏈信用評測報告，提供給金融機構，解決個體司機和發運企業信貸難的問題。咱們做物流的都知道，實際上物流業務的真實性是很難通過單一企業來進行提供的，因為單一企業提供了以后銀行或者金融機構在做信用評級的時候都很難去評測業務數據的真實性，但是通過我們這個平臺就能夠通過物聯網采集的實時大數據，利用區塊鏈技術，為金融機構提供一個信用評測的服務，這個服務幫助金融機構能更好地授信我們的汽車物流承運商。

“區塊鏈信用評測業務”助力承運商解決信貸難

　　以上就是我的一些分享，歡迎臺下進一步與大家交流，謝謝大家！

（以上內容根據沈弘悅總經理在“2018全國汽車物流行業年會”上的演講整理。）