但在物流行業，有一家公司交出了一份漂亮答卷。2018年12月10日，中國領先的物聯網科技公司G7宣布完成新一輪3.2億美元融資。據報道，本次融資創下了全球物聯網領域融資金額的最高紀錄。在資本寒冬里，這樣的融資規模無疑是資本市場的一劑強心針。

在過去一年多以來，G7累計融資超過5億美元，已成為全球物聯網領域深具價值的科技公司之一。很多人仍會關心，G7是誰？為什么他們能異軍突起拿到這樣一筆融資？為什么一線的私募股權基金、產業資本、國家隊投資機構都對這家公司青睞有加？

智慧物流正在席卷全球。作為本次交易的獨家財務顧問，泰合將為你解答G7逆勢融資的秘密。本文由泰合物流團隊出品，旨在解答物流產業鏈條中的商業機會和發展趨勢，值得深讀。

不見經傳：G7何許人也？

G7是中國最長的一條公路京新（北京到新疆）公路，它是連接北京和烏魯木齊的一條高速路，全長2540公里，貫通了新疆、甘肅、內蒙、山西、河北、北京五省一市，也是世界上穿越沙漠最長的高速公路。有這樣一家創業公司，不僅把自己的創業之路比作風景迷人但挑戰重重的京新公路，更把自己公司直接命名為G7。

對于大多數C端用戶，G7的名字可以說是非常陌生。但在我們的生活中G7又是無處不在的：你網購的熱帶蔬果、海味生鮮，送到家的時候是新鮮的，這背后也許就有冷鏈物流場景里G7溫控機器人的功勞；你網購產品的每單物流成本沒有增加，但物流的服務越來越好了，也許就是G7智能管控幫物流公司提高了時效性和滿載率，在保證高服務質量的前提下降低了每單貨物的運輸成本；中國公路上每天跑著幾百萬臺卡車，因為疲勞駕駛或者不良駕駛習慣導致的惡性事故每天都在發生，但G7的主動安全服務，通過AI主動識別疲勞駕駛或其他駕駛行為的安全隱患，主動提醒和管理司機，大大降低了惡性事故的發生概率。在中國公路物流的關鍵環節里，G7可以說已經是無處不在了。簡單來說，G7做的就是通過提供軟硬件一體的「產品化服務」給物流公司和車隊，從物流場景中獲取關于車輛位置、路徑、路況、速度、行駛狀況、油耗、車廂溫度、載重、裝載率、司機駕駛行為、司機考勤、財務結算等全流程數據，并根據這些數據提供針對物流全場景的運營服務和解決方案。G7服務的客戶不僅包括大家耳熟能詳的順豐、德邦、京東、亞馬遜、通達系等快遞、快運企業，也包括危化運輸、汽車物流、保險等行業的大小客戶。目前，G7服務的大小客戶總共超過6萬家，連接車輛超過90萬臺，而這個數據還在持續增加。

遠慮近憂：物流行業的現在與未來

說到物流，大家通常會想到汽車使用的另一個場景出行。出行市場和物流市場看起來十分相似，只不過差異在于一個運人，一個運貨。但實際情況并非如此。在泰合的研究中，我們發現物流貨運市場的規模是出行市場的兩倍左右，且物流市場的復雜度比出行更大。例如,出行市場是一個以同城（區域覆蓋小）、單線程（A點到B點）為物理特點的市場，用戶需求標準（到某個目的地）、決策簡單（個人根據出行路徑需求直接決策）、定價標準化。所以這樣的市場里，一個解決信息不對稱的產品技術平臺可以解決掉行業中的絕大多數問題。但物流市場不一樣，這是一個以全國+同城（區域覆蓋廣、深）、網狀線路（多點對多點）為物理特點的市場，用戶需求極為非標（時效、體積、重量、溫度等多維需求）、決策復雜（機構內部多重決策）、定價也非標（同樣的線路，不同成本結構的車隊、有沒有回程訂單保障的司機報價可能千差萬別），所有因素疊加在一起，決定了這不是一個僅靠解決信息不對稱就可以完全「顛覆」掉的行業。那么在這樣一個復雜行業里，產業互聯網的生機在哪呢？

先看宏觀。2018年中國GDP增長或為6.5%，種種跡象已經表明，我們已經進入增長平穩期，未來10年甚至更久的時間里，經濟發展「質量」的重要性遠高于速度。中國企業告別突飛猛進的增長時代，曾經「不進則退」的競爭態勢下粗放管理、猛沖銷售的日子將一去不返，「降本增效」將作為產業發展的關鍵詞。提到「降本增效」，就永遠繞不開物流行業。在消費品價格里，物流成本的占比一直居高不下，可以毫不夸張地說，物流是整個社會的成本項。

那么物流這個自古以來就存在的行業，近幾年的發展是否如中國的互聯網/移動互聯網一樣突飛猛進呢？實際情況遠非如此。

從需求角度看：一方面，我們看到今年「雙十一」中國快遞已經進入到每天十億包裹的新時代，當一天十億的量級成為新常態時，全國性物流網絡的稀缺性逐漸顯現、物流網絡下沉的深度受到挑戰。原本占據市場90%以上份額的中小物流/貨運公司的「小、散、亂、差」物流體系和管理方式勢必面臨巨大的壓力。另一方面，消費品領域已經進入到數據驅動的「新零售」時代，線上線下賬戶打通、數據打通，用戶信息在商家面前更立體，線性的服務早已沒法滿足立體的個性化、多元化的消費需求，這給物流基礎設施提出了更高的要求，數據化的「交互」場景倒逼數據化的「交付」場景出現。

從供給角度看：物流過去幾十年都是勞動力密集型的產業，中國第一代跑出的物流巨頭，除了宏觀趨勢上由電商平臺快速發展帶來的增量商流場景帶動物流網絡升級，微觀上各家勝出的核心能力基本歸因于兩點：基于資源或商流網的網絡能力（普洛斯、亞馬遜、菜鳥、京東等）和基于SOP的司機管控/組織能力（順豐、德邦、通達系等）。在這一次的物流產業升級機會里，「資源驅動」和「勞動力密集」是產業發展的關鍵詞，而「標準化」、SOP是企業勝出的核心成功要素。但是中國的物流行業目前已經進入到資源成本高（倉儲用地、道路ETC成本等持續增加）且利用效率較低、勞動力供給不足的新常態里。尤其是勞動力，越來越多的年輕人不愿意進入到物流行業，而行業又始終保持著每月超過10%的人員流失率，這就意味著物流勞動力的供給越來越緊缺、勞動力成本越來越高、產業里勞動力供給和服務需求出現了嚴重錯配。與此同時，整個社會對降低「物流成本」的預期，導致物流行業在成本增加的基礎上無法持續提高價格，物流企業生存壓力越來越大。

在需求端快速演進、供給端極為落后的矛盾之下，物流由勞動密集型向技術密集型的轉型迫在眉睫，而「數據」作為商流里必不可少的生產要素，在物流環節中也將變得不可或缺。物流產業的升級，必須要從數據化做起。

以大打小：

聚焦頭部客戶、制定行業物聯網標準

「數據化」，聽起來是個近兩年比較熱門的詞。首先，數據都在哪里？答案是用戶和場景在哪，數據就在哪。而物流產業，絕大多數的交互和交付場景，都發生在線下，并且具有極強的區域屬性。這種線下、區域化、碎片化的屬性決定了其行業集中度低、業態分散的特征，因此從行業格局看來，在中國有超過20萬家物流企業，管理著中國近800萬臺物流車，而這20萬家物流企業，多數是有幾臺到幾十臺車不等的個人老板經營的企業，而想讓這些老板們意識到數據化的重要性是非常難的。那么物流行業的數據化怎么做？泰合的答案是，先用一款剛需的拳頭產品，解決復雜數據「在線化」的問題。在G7這個案例里，解決在線化問題需要做到兩點：

一、剛需場景、產品易用。泰合認為物聯網的應用場景里，因為C端用戶對物聯網產品感知較弱，所以目前to C的「錦上添花」場景，需求不剛、市場有待培養。而to B的「雪中送炭」應用場景可以直切痛點，用戶感知強烈、付費意愿強。G7最早的產品之一就是一款軟硬件結合的發動機監測產品，業內首先實現了「發動機實時在線」，幫助物流公司/車隊老板很好地跟蹤車輛軌跡并監測司機的駕駛行為（油門、剎車、加減速等）和用油數據，直接實現了對司機駕駛行為和用油行為的初步管控，解決了車隊老板「防偷油」的剛需要知道，油費占到整個運費的超過30%，是非常重要的一塊成本。這樣的產品幫助G7在有收入的前提下獲取了大量的一手場景數據，一舉兩得。

二、搞定大客戶，制定行業規則和標準，「挾天子以令諸侯」。 泰合認為，產業互聯網里，初級企業賣產品，中級企業賣技術，頂級企業賣標準。因此只有產品好用還不夠，還得有行業龍頭站出來說「他們家的產品是好用的」。所有To B生意里都有標桿客戶效應，在物流這個場景里，行業龍頭客戶不僅有標桿效應，更重要的是他們是行業服務標準的制定者。因此，G7選擇與行業領袖同行，共同制定物流行業物聯網的標準。為貨主或者頭部物流公司服務的車隊要想拿到業務，就必須符合這些公司的要求，要符合要求，就必須使用G7的產品和服務，大家都開始使用G7的產品和服務，物流行業就跨出了「實時在線化」的最難第一步。就這樣，G7靠著「站在巨人肩膀上」的策略，實現了產業數據的「可視」。不但成功收割了行業中的頭部客戶，更有機會進入到物流車整車OEM的產業鏈，將數據與整車廠打通，一舉占據了物流行業物聯網的制高點。

少即是多：深耕場景、圍繞用戶需求提供

產品和服務是商業模式的命門

「可視」之后，是「可用」。數據的「可用」，需要產品/服務提供商對數據有長期的運營能力，因此除了數據的獲取，商業模式的設計至關重要。

在產業互聯網的商業模式設計里，如果是硬件銷售的一次性「賣貨」模式，那么對用戶而言，自己使用場景的數據可視化之后，要么因為不具備數據分析和運營的能力，要么因為數據維度單一、無法和其他數據打通形成閉環，導致數據的可用性會大大降低。這種商業模式下的產品提供方就會完全退化成一家硬件銷售公司，價值有限。但如果商業模式是由SaaS模式帶動的運營服務，則巧妙得多。G7一開始就以幾百塊的年服務費模式銷售自己的解決方案，看起來每個硬件在售賣過程中的單價很低，收入很「少」，但成功通過這樣的方式降低了客戶的使用門檻，收集了大量的數據，并獲取了數據的運營權，使得數據的可用性大大增強，為客戶提供了價值，通過交叉銷售或者數據增值服務帶來更「多」的收入可能。這就是「少即是多」的絕佳闡釋之一著眼長遠價值。

「少即是多」的另一個絕佳闡釋場景，就是做減法。在G7實現了客戶車隊車輛的互聯互通之后，他們就已經掌握了行業里的很多關鍵數據。僅僅以油耗數據為例，油耗和駕駛行為的數據可視化之后，每個司機都有機會形成自己在行業里的「信用報告」，例如駕駛習慣是否良好、是否有偷油的行為等等，換句話說，司機是否能拿到好的生意機會、是否有更高的收入，都有可能由此確定多數人看到這里馬上就想到了金融業務。但G7并沒有馬上推出這個面向司機的看似誘人的金融業務，而是圍繞核心客戶的需求，繼續深挖，提供產品服務、打造屬于自己的商業模式。客戶需要「安全」，那么G7就通過業內首創的「主動安全防護」服務，幫助物流公司實現了運輸途中的危險路況規避、危險駕駛預判，為公路物流，尤其是危化品的運輸保駕護航。客戶需要「開源」，那么G7就為客戶提供標準化的數字運力平臺，并通過數據解決方案賦能客戶，幫客戶拿到增量業務。客戶需要「節流」，那么G7就為客戶提供基于數據實時互聯互通場景下的全鏈路管理、結算和資金流轉，保證貨物準時、高質量的送達，并在貨物送達的那一刻起就把整個鏈條的收益分配及結算都在線實時完成，極大提高了效率圍繞著每一個場景和需求做透，G7都有機會收取更多的服務費，甚至有機會探索其他潛在商業模式，所謂「無功不受祿，有功必有祿」。

慢即是快：打磨產品技術、

積累有效數據是基業長青的壁壘

比起泰合的其他客戶，例如快的用了3年做到行業前兩名，并通過合并變成了超級獨角獸；拼多多成立3年即在納斯達克上市；瓜子成立3年便成為全球領先的二手車交易平臺。G7用了整整8年的時間，才實現了數據從「可視」到規模「可用」并產生商業價值，似乎是家「慢」公司，但恰恰是這樣的「慢」和耐心，鑄就了這家公司的壁壘。

泰合認為，產業互聯網公司的核心生產力是數據，而數據的獲取和積累依賴于基礎設施的完善，另一方面，數據又能反作用于基礎設施，幫助基礎設施實現升級。這兩個重要環節，都需要時間。以G7為例，客戶和數據積累的過程是漫長的，但三個重要的因素使得數據的應用有了加速發展的可能性：第一是4G/5G時代的到來，使得數據傳輸效率有了質的提升；第二是物聯網的廣泛發展使得傳感器批量生產后的成本快速下降、傳感器加速普及；第三是近兩年人工智能的發展給行業帶來了充足的人才儲備和超強的數據處理能力。有了這三大重要因素的加持，加上G7一直圍繞用戶需求和物流場景打造產品、提供服務，使得公司有望在積累了大量有效數據之后，以數據化資產和裝備重塑行業的基礎設施，貼合業務場景的、有賦能屬性的解決方案也因此應運而生。運用多年的研發和數據運營經驗，G7為車隊客戶打造了基于數據平臺能力的模塊化解決方案，這種解決方案在不同場景里可以實現「plug-in」式的落地，這讓車隊可以專注在自己擅長的事情上，比如獲取客戶、維系客情。以冷鏈物流為例，隨著盒馬等「新零售」模式的快速興起和迭代，冷鏈物流的傳統運營模式受到了挑戰。原本冷鏈物流的過程管理、運營管理和溫度監控等等過程，都是由不同職責的個人來完成的包括車隊長、安全員、統計員等等大量的基礎操作人員，而人的管理半徑是有限的。G7的運營管理、溫濕度控制等自動化管理解決方案極大地擴大了個體的管理邊界，減少了人員成本，提高了管理效率。

舉重若輕：打造數據化資產、

升級智能裝備是產業互聯網的未來

如前文所述，有了數據化的基礎設施，又有了「類PaaS」的中臺系統，輔以各場景的產品化應用，產業互聯網的威力就可以在不同垂直領域得到充分發揮。在這樣的場景里，數據形成了有效閉環，不僅「可視」、「可用」，更重要的是「可控」。

回到物流領域，泰合認為整個行業掙的是兩種錢：資產的錢和組織的錢。資產包括車、箱、托盤等運輸周轉用具，以及倉庫等儲存場所；組織涉及物流的各個環節，收、送、集、運、分、配，需要有效組織、高效組織、最優化組織。無論是賺資產的錢還是賺組織的錢，聽起來都是繞不開「重」模式的。但我們相信，數據化資產、智能裝備的出現，可以幫助企業實現資產管理「舉重若輕」的效果：不用大舉持有資產，只需持有關鍵數據，賦能各種資產持有方，幫助有資產和裝備的玩家開源節流，就可以實現資產管理效率的極大提升。

為什么這么說呢？首先我們認為，賺資產的錢，無非三種方式：賺資產價格的錢、賺資產周轉的錢、賺資產后服務的錢，分別對應的關鍵詞是規模、效率、和控制力。其次，要賺「組織」的錢，核心是理解用戶需求并優化成本、組織線路。因此長期看來，一個既能理解前端客戶需求，又有組織規模化資產并提供服務的集中化資產運營平臺，是實現整個物流行業升級的最優解。這個資產運營平臺可能不持有資產，但通過數據化的組織、管理，實現行業效率的最優，提升每個智能裝備的產出，從而實現平臺價值的最大化。G7經歷了從SaaS到類PaaS的發展歷程，相信它的終極模式一定是基于資產最優持有成本（TCO）的AaaS（Asset as a Service）模式。

由淺入深：

投資人眼里產業互聯網的正確姿勢

AaaS模式，在G7內部，叫「AI+IA」戰略，IA即Intelligent Assets，智能資產。聽起來是個未來感、科技范十足的表述方式。那么投資人怎么看待這個未來，他們是否認可G7的市場機會和商業模式？

首先，市場機會。泰合認為，G7代表了產業互聯網在物流行業落地的典型模式。這里要回答兩個問題：

一、為什么產業互聯網是個大機會？其實簡單算個賬就很明白了：產業互聯網所面向的是「供給側」百萬億級別的市場，只要有機會通過技術、數據提升產業哪怕1%的效率，那就是萬億級別的機會。然而這看似微不足道的1%，要做到真正落地產生效果，是道阻且長的。因為任何一個產業/場景的供給側，要么是資源驅動、要么是重資產驅動，沒有任何一個場景可以用簡單的互聯網流量思維解決行業問題。撬動這個大機會的關鍵點，是技術在產業核心環節的應用。

二、為什么是物流？泰合認為，物流行業有兩大特點，一是和商流緊密關聯，商流的快速進化對物流提出極高的升級要求；二是物流網在物理世界天然就是網狀結構，是對線上網絡的直接映射，是最適合互聯互通的大場景。因此我們說物流是產業互聯網的第一場景。

那么，G7做對了哪些事？我們認為，G7「由淺入深」的切入路徑，對產業互聯網創業者有一定的借鑒意義：

01

懂場景、抓剛需，由輕型產品切入關鍵場景，

獲取關鍵數據。

G7的創始人老翟是物流老兵，最懂物流公司的痛點和車隊老板的苦惱。G7自創立起，團隊都一直把滿足客戶需求、解決行業痛點作為戰略的每一步重點，推出的每一款產品和服務，都緊緊圍繞整個物流行業「降本、增效、保安全」的剛需。這樣的理念和戰略，保證公司在解決行業問題的同時，贏得客戶的價值認可、賺取規模化商業收入，并且獲得行業關鍵場景的數據，可謂「一舉三得」。

02

重技術、搞研發，

提升智能化在資產中的滲透率。

G7從給卡車裝GPS、給發動機裝傳感器開始，首先提高了客戶在信息收集、處理、決策等環節的效率，贏得客戶的信任。在此基礎上，G7大量投入在技術人才引進上，圍繞物流資產的使用場景做軟硬件產品研發，不斷深化物流資產的「智能網聯化」和「資產服務化」，并因此為公司拓展出新的商業模式。舉例來說，G7今年推出的「智能掛車」，就是對傳統掛車的全新升級。硬件上，智能掛車有胎壓、胎溫監測報警，有智能稱重、自動裝載率測量，有防側翻傳感器；軟件上，后臺有手機、PC雙系統的管理平臺，能夠實現包括自動頭掛匹配、智能調度在內的甩掛運營管理，全面提升效率、降低成本、保障安全。這樣一款軟硬件結合且成為客戶唯一入口的產品，猶如「物流裝備領域的Apple」，對傳統物流裝備的升級迭代是革命性的，正如過去智能手機對傳統功能手機的替代。

03

保持中立、擁抱開放，

打造軟硬一體的數據化基礎設施平臺。

控制了資產場景、掌握了業務數據，G7就有機會打造行業的數據化基礎設施了。這樣的基礎設施，在服務大型物流客戶時，會在原有的產品服務能力上，針對大型客戶做一定程度的個性化、模塊化「plug-in服務」，而在服務沒有研發和技術能力的廣大中小車隊時，相對標準化的類「公有云」服務。這樣的基礎設施平臺需要保持自己的中立性，并以開放心態推動產業內合作，促進產業內的分享和融合。一旦打造成這樣一個數據基礎設施平臺，商業模式的疊加就會產生更多可能性。舉個最簡單的例子，因為有每個合作車隊的真實業務數據、油耗數據、車輛在途數據，G7平臺上就可以根據這些數據給業務穩定的車隊發放油卡記賬卡，實現「先加油、后結算」的在線化結算，這個場景里，車隊的所有數據都是一種「信用數據」而油卡記賬卡就變成了一種「信用卡」，因為G7掌握車隊上下游的所有場景和數據，風控就變得水到渠成，目前每年G7平臺上近百億的油卡交易流水里，僅有不到百萬級別的壞賬率。與之類似，車隊深度數據也在ETC、結算、車后市場、保險、租賃、信貸等場景下發揮關鍵作用，G7則在開放地同產業伙伴合作，用數據為客戶創造價值而這只是未來G7商業模式和生態合作的冰山一角。

04

著眼未來、直指終局，

布局干線物流自動駕駛運營網絡。

物流行業的未來是怎樣的？G7給出了自己的答案。2018年4月，G7聯合普洛斯、蔚來資本共同出資組建了由G7控股的自動駕駛卡車技術公司嬴徹科技（Inceptio Technology），致力于向車隊提供基于物流大數據的車輛資產運營網絡和自主研發L3/L4自動駕駛技術。未來，如同乘用車出行領域正在發生的事情一樣，自動駕駛卡車運營網絡將提供給車隊客戶一個按使用量計費（每噸公里）的「貨物出行服務」，而隨著物聯網、5G和自動駕駛技術的發展，這一天或許會比預期來得更早。 

G7的股東們都對物流領域未來的「運營自動化、設備智能化」趨勢深信不疑，更對其未來的商業模式可能性充滿期待。本輪參與投資的主要機構，每一家都對物流和產業互聯網有深刻洞見：厚樸作為財務投資人，深度參與了普洛斯的私有化和ARM中國的設立，對物流和AI+IoT理解深刻；寬帶資本長期看好5G時代下物聯網和智能資產的機會；普洛斯作為物流行業翹楚對行業的邊界和未來有清晰的感知，并與G7多方位合作推進物流基礎設施的數字化；中國銀行一直致力于推動面向小微企業的金融業務，深知數據對于風險控制的重要性；騰訊則是互聯網巨頭積極擁抱產業互聯網的代表；而新加入的道達爾則因為與G7擁有共同的客戶群體而看到了產業互聯網帶給中國和歐美能源市場的巨大機會。

期待G7在產業互聯網的結構性機會里，在老翟、老馬帶領的團隊引領下，在重量級股東的加持下，繼續穩步成長，創造產業奇跡！