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9月16日-19日，2022世界智能网联汽车大会在北京召开。记者从大会上获悉，今年上半年，国内具备组合驾驶辅助功能的乘用车达到228万辆，渗透率升至32.4%，同比增长46.2%。下一步，工业和信息化部等多部门将进一步激励技术创新，优化政策供给，加快车路协同基础设施建设，推动智能网联汽车产业化进程。 智能网联汽车发展迈上新台阶 近年来，多部门采取一系列措施，完善政策体系、优化发展环境，有力推动了智能网联汽车发展。 工业和信息化部副部长辛国斌介绍，今年上半年，具备组合驾驶辅助功能的乘用车新车渗透率提升至32.4%，新一代电子电气架构、车用操作系统等关键技术取得突破。 智能网联汽车也带动了智能交通、智慧城市等领域的深刻变革。辛国斌说，全国开放各级测试公路超过7000公里，实际道路测试里程超过1500万公里，自动驾驶出租车、无人巴士、自主代客泊车、干线物流以及无人配送等多场景示范应用有序开展。17个测试示范区、16个“双智”试点城市完成3500多公里道路智能化升级改造，装配路侧网联设备4000余台。 “我国汽车产业的智能化、网联化、电动化飞速推进，以新能源汽车为主体的智能网联汽车快速进入到人们的生活出行。”公安部副部长刘钊介绍，截至8月底，我国新能源汽车保有量达到1099万辆，与去年同比增长65%。汽车智能化趋势也在明显加快，L3级以上高度自动驾驶技术逐渐在城市出租车、干线物流、末端配送等特定场景和限定区域开展应用。 聚焦自动驾驶汽车上路测试通行、违法事故责任等问题，公安部积极推动道路交通安全法完善修订，推进《国家车联网产业标准体系指南（车辆智能管理）》10项技术标准申报编制，为智能网联汽车发展创造良好的法规标准环境。 在促进自动驾驶发展和应用方面，交通运输部安全总监兼中国海上搜救中心常务副主任李国平说，近期，交通运输部实施了自动驾驶先导应用试点工程，在城市出行服务、公路货运、园区内运输、末端配送、港区作业和集疏运等典型场景中布置了14项试点任务，广泛调动了产学研用各类创新主体的积极性。 多举措持续激励技术创新 当前智能网联汽车正处于技术快速演进、产业加速布局的关键时期。记者从会上获悉，多部门将进一步优化政策供给，激励技术创新。 辛国斌说，工业和信息化部将深入推进“十四五”规划实施，坚持“车-路-云”一体化发展路线，推动建立新能源汽车产业发展协调机制，组织开展智能网联汽车准入试点，编制新版智能网联汽车标准体系，加快车路协同基础设施建设。 创新是智能网联汽车产业发展的关键驱动力量。中国科学技术协会党组书记、分管日常工作副主席、书记处第一书记张玉卓表示，要立足智能网联发展目标和智慧交通系统基础架构，针对汽车材料、工艺等短板，识别关键技术，凝练科学问题，深化基础研究。坚持“单车智能+网联赋能”发展路线，推动从测试验证，转向多场景示范、规模化应用，深化“车路云”协同发展，辐射带动上下游产业协同健康发展。 李国平说，交通运输部将坚持自主创新，统筹各类资源，围绕自动驾驶、车路协同、智慧公路等开展关键技术研发，健全相关技术标准。 “我们将持续激励技术创新，支持重点大企业牵头，大中小企业参与，鼓励引导跨行业、跨领域协同创新，加快高精度传感器、操作系统等新技术新产品的研发和推广应用，增强产业发展的内生动力。”辛国斌说。 加强智能网联汽车安全管理 在业内人士看来，随着智能网联汽车发展“加速”，安全更要“跑”在前面。 “安全是智能网联汽车的第一要求。”刘钊说，在大力推进智能网联汽车产业创新发展的过程中，要持续提升自动驾驶汽车的功能安全和预期功能安全，保障智能网联汽车安全、合规地融入现有道路交通环境。 奇安信集团副总裁孔德亮认为，保障智能网联汽车发展安全，应做到“行驶不出事、数据不泄露、合规不踩线”。 他表示，在网络安全方面，通过智能网联汽车安全运营中心、智能网联汽车安全合规检测平台、车路协同安全保护系统落实网络安全标准体系，做好车、路、云多方的安全协同，配合智能网联汽车安全服务，搭建起网联安全管理体系，两个体系协同配合，构建起安全体系；在数据安全方面，可通过先理后治、补短固底，系统治理、体系规划，有序建设、持续运营三个步骤，做好车联网发展与数据安全的平衡。 此前，工业和信息化部印发了《关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》，要求加强汽车数据安全、网络安全、软件升级、功能安全和预期功能安全管理。辛国斌说，将进一步强化政策引导，加强功能安全、数据安全等重点标准修订，为产业发展营造良好环境。

网约车发展阶段 2012年起，各地网约车创业企业开始出现，其业主主要是服务于消费者将汽车(非营运性质)拿出来与他人分享消费，弥补生产经营类交通服务(出租汽车)的不足。初期的网约叫车服务包含专车、快车、拼车和合乘等，车辆主要是私家车。 在拥有大量车源和运费补贴的基础上，该模式通过创新性地利用信息技术、大数据分析技术和管理优化技术来开发整合一系列综合服务，包括驾驶员服务质量与信用评价、导航、拼车等，为乘客提供非常便捷和便宜的出行体验，呈现取代出租汽车的趋势。 早期，网约车以共享出行之名野蛮生长，行业政策法规缺失，随后，网约车合法化纳人政府监管。政策的颁布使得网约车行业的竞争从无序走向规范。 网约车行业自2012年以来经历了大概以下三个发展阶段： 第一阶段（2012-2016年）：补贴形成市场习惯阶段。滴滴、快的以及滴滴与优步等出行平台的补贴大战。以教育用户用车习惯、补贴用户及驾驶员为主，属轻资产运营模式。 第二阶段（2016年-2018年）：平台整合。滴滴并购优步中国后，一家独大，一些规模和能力不足的平台逐步失去竞争力；《网络预约出租汽车经营服务管理暂行办法》于2016年7月14日经交通运输部第15次部务会议通过，并经工业和信息化部、公安部、商务部、工商总局、质检总局、国家网信办同意，自2016年11月1日起施行，标志着网约车行业进入规范化时代，随后各城市开始纷纷出台地方的网络预约出租汽车经营服务管理实施细则。 第三阶段（2018年-至今）: 全国各中心城市的交管部门加快推进网约车政策的合规和合法化，汽车制造厂商、各类资金强势进入网约车行业，以高德和美团等为代表的聚合模式强势发力。在聚合平台模式下，一些没有规模化的网约车平台和网约车运营管理企业在头部网约车平台一家独大的局面下看到了新的发展机会。 网约车产业链三大主体 随着网约车逐步由私家车共享向营运性质的转化，网约车行业产业链逐步明晰，包括三大主体：网约车平台、网约车运营管理公司、网约车司机。 网约车平台 1.单一型网约车平台 单一型网约车平台是指聚合型网约车平台以外的所有网约车平台。相对于聚合平台，这些平台不接入其它网约车平台，而且以单一的出行服务应用APP的形式面对乘客。 网约车平台的功能是收集乘客需求和网约车运力（车+司机）资源，并按高效率、低成本的原则对其进行匹配，实行乘客的出行需求。在网约车发展初期，网约车平台通过补贴汇集乘客和运力，是网约车运营管理的最重要因素。 鉴于网约车的发展前景和网约车平台的重要地位，很多企业谋求开展网约车平台业务，可实际上由于这些平台没有头部网约车平台聚集乘客和运力的能力，经营难度较大。 2.聚合型网约车平台 聚合型平台的客户端是包含出行服务的综合性服务应用APP。运力端没有排他性，接入所有符合其标准的出行平台作为其运力来源。 由于地图应用APP（高德、百度）、生活服务APP（美团、携程）具有同样的汇集乘客需要的功能，加之网约车运营管理公司的出现，降低了地图应用和生活服务APP聚集运力的门槛，很快聚合平台出现了。 聚合平台接入数量众多但没有获得乘客资源能力的网约车平台，而这些网约车平台又与网约车运用公司对接，组织大量运力。这种结合一是发挥了聚合平台乘客端优势、避免了其过多介入运力端分散资源的劣势；二是发挥了中小网约车平台和网约车运营管理公司聚集和管理运力的作用，避免了众多网约车平台获客能力弱的劣势。 聚合平台削弱了头部网约车平台的垄断地位，改善了网约车生态。 3.汽车产商网约车平台 汽车厂商网约车平台是由开展网约车业务的汽车厂商经营的网约车平台，这些平台只接入本汽车厂商品牌的网约车，如吉利的曹操出行、T3出行、欧了出行、如祺出行和长安出行等。这类平台有的直接面对乘客，有的通过聚合平台获客。 网约车运营管理公司 1.功能 初期的网约车运营管理公司的基本功能是协助网约车平台管理加入网约车平台的运力,这些运力主要是拥有自己车辆的司机，行业称为司管公司（Driver Partner，DP）。 随着更多人购买汽车以网约车为谋生，加之合规化车辆事实必须登记在企业名下的要求，以拥有和管理网约车资产为目的另一类的网约车管理公司——资管公司（Capital Partner， CP）诞生了。目前，网约车运营管理公司不再是单纯某家网约车平台的专属伙伴，已经成为所有网约车平台的运力提供方。网约车运营管理公司也是聚合平台快速发展的基础。 网约车运营管理公司有以下三种经营模式： （1）经营性租赁网约车运营公司：这类公司以自有资金或金融方式进行车辆购置，通过网约车平台认证并向交管部门取得“网络预约出租汽车运输证”，再以车辆纯租赁的方式租给具备“网络预约出租汽车驾驶员证”的驾驶员从事网约车运输工作。此类模式的经营风险由网约车运营公司承担。 此类公司通过收取租金的方式偿还车辆的月供，赚取一定的差额以及资产残值，属于资金密集型模式，主要考验企业的资源能力、销售能力、运营管理能力及财务运作能力。 企业不但要车源有优势、融资有渠道、拥有车辆指标及网约车证办理渠道，还要有快速把车辆出租出去的能力，保证出租率，也需要具备优秀的运营管理能力，保证租金回收，维持企业良性发展。重资产模式非常考验企业经营的综合实力。 （2） 融资租赁（以租代购）网约经营企业：此类企业以自有资金或融资租赁方式购置车辆，通过网约车平台认证并取得“网约车运输证”，再以“以租代购”的方式租给具备“网约车驾驶员证”的驾驶员从事网约车经营。租赁合约期满后，车辆所有权归属租车人。此类模式的经营风险由司机承担。 网约车运营公司以车辆集采差价、超额融资、手续费等形式获得利润，租车人通常承担1万~2万元首付或押金，按票面价+保险+上牌费等总成本分月付租金。网约车运营企业以收租还月供，行情好时有差价，行情不好时可能“贴钱”租。 遇到客户退车时，车辆收回后，通常会转为经营性租赁方式出租，以偿还贷款。或以二手车形式继续做以租代购。 市场上拥有融资租赁牌照的运力公司几乎为零，但是具备融资租赁资质的机构会通过与网约车运营企业合作的模式，采取对司机融资、网约车运营公司担保的模式，向司机放贷购车。 出于风控考虑，车辆有的登记为个人牌照也有的登记在租赁公司名下。在部分城市，为了获得车辆网约车运输证，多数会登记在网约车运营公司名下。网约车运营公司通过给融资租赁机构做业务及贷后管理等服务获得一定的收入。此模式对于网约车运营公司而言几乎没有风险，收益可观。 以上两种运营管理模式中，网约车运营管理公司的实际角色是对车辆资产进行管理并从中获利，并不对司机及服务质量进行管理。目前网约车主要是这两种管理模式，且融资租赁（以租代购）占大头。 （3）雇佣分成模式：雇佣分成模式是由经营性租赁衍生出来的一种细分产品，租赁公司以自有资金或融资方式自购车辆，以保底收入+提成模式招募司机，司机只需要交一万元左右的保证金即可上岗，通过不同级别的跑单流水可拿到不同的薪资及提成收入，车辆的维修保养及保险等全部由运力公司承担。首汽约车、神州出行、T3出行（由一汽、东风、长安三大汽车制造企业组建）等大型网约车运营企业采取此类经营模式。 （三）网约车司机 初期的网约车司机以兼职为主，使用的车辆多为私家车，开网约车的原因是工作之余赚外快或者是本职工作不景气补贴家用。随后网约车司机以专职为主，从业人员多为外地进城人员，通过网约车为职业养家糊口。 网约车司机基本上与网约车平台、网约车运营公司没有雇佣关系，司机通过其它方式解决社保问题，基本不能享受企业为职工提供的各项福利。这种情况下网约车平台、网约车运营公司与司机的关联性低，对司机的管理仅体现为： 1）制定服务标准要求司机遵守。 2）接受网约车乘客投诉并通过封号、限制派单等处罚违规的司机。 网约车运营管理的重点内容 网约车运营管理涉及大量的资产，很多企业都是随着网约车行业发展而逐步壮大的，其中如何科学管理决定着企业的成败。在整体网约车市场竞争越来越激烈的环境下，网约车运营管理企业需要做好如下工作。 （一）资产管理 资产管理包括车辆管理、车牌管理、车辆处置等模块，网约车经营公司要能够全面掌握车辆、车牌信息，并对其车辆、车牌进行管理。能够有效进行车辆处置，可以快速了解资产情况，快速开展资产分析。 （二）销售管理 销售管理包含客户管理、意向订单管理、CRM 三大功能，如客户管理需要管理所有客户信息，根据合同区分客户状态，方便销售人员进行客户维护。 （三）运营管理 运营管理主要包含合同的创建、执行、变更等。运营人员要能够通过技术发现交租逾期状态，实时把控收租情况。要预先了解发车情况，做好发车准备。 （四）司机管理 司机管理工作相对复杂，主要包括： 1.司机咨询、培训、安全教育等方面的服务。 2.司机用户运力贡献管理、司机用户服务贡献管理、司机用户安全管理、司机用户满意度与留存管理。 3.让司机了解当地网约车等相关法规，帮助司机用户判断其自身是否符合相关法律规定。 4.辅助指导司机完成在出行平台的司机用户信息的注册和补充，并保证录入资料信息真实。 5.对司机用户运营进行安全管理关注，预防司机用户酒后、带病、疲劳、带不良情绪上岗驾驶车辆或者上岗前服用影响安全驾驶的药物，督促司机用户做好车辆的日常维护和检查，叮嘱司机用户合理安排工作时间，防止司机用户疲劳驾驶。 6.对司机入门技能培训，包括出行技能、服务规范、软件操作等。 （五）车务管理 车务管理主要是网约车车辆运维的保险管理，维保管理，资产维护，出入库管理等。要对车辆出险情况进行全流程跟踪，通过系统来掌握车辆各个阶段的状态，实现车辆全生命周期管理；掌握车辆维修的送修时间，维修状况，取车时间；保养提醒，避免因未及时保养造成车辆的重大损失；对车辆进行出入库管理。 （六）财务管理 财务管理包括账户管理、账单管理、应收应付、收支流水等功能，满足网约车运营企业的业务需求和高效管理。 （七）审核管理 通过信息系统进行有效管理，当有业务进行操作时，需要自动进入审批流程。若有不属于正常审核设置中的特殊业务，操作人员借助智能管理系统可以自行在特殊业务中发起特殊业务审核， 解决网约车运营企业不同情况下的审核问题。

智慧物流要由量变走向质变，离不开相关技术的突破，比如5G、大数据、人工智能等，尤其是干线物流中的自动驾驶货车、支线物流中无人机送货等何时能大批量商业化落地，或将成为整个行业质变的一个关键点，而如今这一场景正在加速到来。 12月8日，商用车智慧服务平台狮桥联合百度，一起推出自动驾驶货车领域技术平台新公司“DeepWay”，两者通过技术+场景融合，推动物流自动驾驶走出实验室，从技术期走入产品期，向前迈出了一大步。与此同时，京东物流集团旗下新型支线物流无人机——京东JDY-800“京鸿”货运型固定翼无人机也在自贡凤鸣通用机场进行载货检飞。 客观来说，当下国内智慧物流行业的发展还处于早期阶段，整个物流行业的智慧转型也不可能一蹴而就。不过，随着百度、狮桥、京东等企业在相关技术上取得的进展，智慧物流正在离我们越来越近。 智慧物流发展的最大“拦路虎” 当下在中国，以B2C为主的快递当日达、次日达已成为行业标配，不免让人产生一种“错觉”——中国智慧物流已经非常发达，事实上并非如此。 一方面，相比物流发达国家，中国物流成本依然很高。华夏新供给经济学研究院院长贾康在《“新基建”中智能物流和智能供应链建设已是当务之急》一文中提到，当前中国物流成本占GDP比重为14.6%，比世界排名第一的美国7.2%的占比，高出了一倍多；相比全球平均水平11.7%的占比，依然高出约3%。 另一方面，由电商带动以B2C为主的快递，只是物流行业的一小部分，且由于标准化程度较高，借助电商数字化发展，属于较好智慧化改造的部分。而在B2B这类个性化需求更强、产业更传统的领域里，物流智慧化推进难度依然不小。 以占比最重的公路货运为例，在2019年中国470.60亿吨货物运输总量中，公路货运量为343.50亿吨，占比73%，是中国物流当之无愧的主力军。其中公路货运又分为快递、零担和整车三个细分子行业，而快递只占很小的一部分。 据《中国公路货运市场研究》数据显示，2017年中国公路货运市场规模超过5万亿，其中零担占25%，而整车达到70%，其规模在3.5万亿左右，是物流行业的大头，同时也是智慧物流升级的最大难点，主要体现在两方面： 第一，企业小而分散，规模效应难以形成。据申万宏源研究相关数据统计，目前公路整车货运中小公司占比90%以上，其中只有一辆车的公司占比40%，行业公司平均拥有1.6辆车，相当于90%的运力都掌握在个体运营司机手中，行业集中度非常低，很难形成规模效应。 第二，以单对单模式为主，车货匹配和运力调度欠佳，效率低下。掌握主要运力的个体运营司机，在车货匹配、运力调度、路线规划等方面没有平台大数据支撑，存在着信息闭塞、运力利用率低等问题。比如大多数仍主要依靠微信、电话获客，主要还是做熟人和半熟人生意，且存在定价混乱、缺乏精细化路线规划等一系列“小散乱差”的问题，这也导致整车货运效率和毛利率低下。 因此，相比快递而言，零担和整车物流进行转型升级难度更大，尤其是后者，由于运力分散、运营粗放，对货运运输个性化需求度最高等特点，已让其成为中国智慧物流发展的最大“拦路虎”。但由于整车公路货运的整体规模巨大，又是中国智慧物流发展必须拿下的高地。 拔掉“虎牙”，运输降本增效成关键 在物流领域成本支出中，运输成本又是其中的最大头，占比过半。因此在智慧物流为行业降本增效的过程中，运输环节的优化又成了重中之重。 由于运输需求的个性化差异，时效、安全和成本又是行业普遍存在的三大痛点。针对这些行业痛点的解决方案，又可以将运输环节拆分为车队管理、数字结算、安全管理、智能装备等小赛道。其中每个赛道既可以独立形成闭环，也可以串联成为平台底座，带来更大的想象空间，由此也带来了不同企业在布局上的差异。 第一类玩家更侧重在单一赛道上进行纵向深挖。 以美国为例，如车队管理领域的Fleetmatics、数字结算领域的FleetCor、安全管理方面的Verisk和Lytx，智能装备方面的Ryder和Penske等企业。 具体来看，Fleetmatics通过80000多个客户管理着180万辆汽车，建立了全球最大的GPS车队管理系统。而通过一种类似于信用卡的加油支付产品，将大型石油公司和物流车队串联起来，FleetCor如今已经成长为一家市值200多亿美元头部企业。 在国内与之对应也有易流科技和找油网、易加油、能链这类企业。前者通过IoT智能硬件设备和SaaS系统提供物流数字化解决方案。后者同样通过整合车队资源和油品资源，为车辆运营者进行成本管控和效率提升。 安全管理方面，美国的Verisk主要提供综合性大数据分析和决策支持，保护客户的资产安全。而Lytx则主要发展视频远程信息处理产品，以提高驾驶安全和企业生产效率。 而在智能装备上面，Ryder和Penske是两大代表企业，做法也略有不同。前者是全美最大的卡车服务商，运营车辆超过24万辆。后者则是车辆运营和物流服务商，并形成了卡车租赁、维修保养、二手车销售、物流服务等多元化业务发展。国内的东方驿站、挂车帮也是属于此类。 第二类玩家则是通过打通各个赛道，形成更加综合的生态玩法。 生态布局打通了各环节的数据鸿沟，让散落各处的数据能够像“滚雪球”般加速聚集，提升了企业收集、整合、运用行业数据的深度和广度。这不仅有助于各业务之间快速反应和协同，还能价值外溢到更多场景进行运营复用。 目前在生态玩法上，狮桥物流是其中的佼佼者。以车辆管理为例，通过狮桥运力APP，目前已实现了车辆硬件、软件、司机实时信息化监控，全程可视、精确掌控。如车辆发动机、刹车、油耗等数据都能通过网络传输到信息平台，供车辆调度员实时查看，对成本和运营进行精准控制。 其产生的价值，除提供类似Fleetmatics和易流科技在技术方面进行赋能外，还能将技术和自身运营实践结合，提供更为精准的运营指导及生态价值。如相对Fleetmatics仅服务车队，狮桥服务的对象更广，不仅有车队，还有个体货车车主、货主等更广泛人群，由此衍生出更多元的生态场景赋能。 随便举个例子。在货主和个体车主交易中，涉及到货物与车型匹配难、运输时不知道如何兼顾时效和成本，进行路线选择和运输定价，对此狮桥物流提供了一站式解决方案。 一方面，狮桥车型库积累了近5万款商用车车型的运营数据，通过智能调度，让不同尺寸和车况的货车拉不同货物，实现车货组合收益最大化。另一方面，基于过往交易数据、以及对地区货量和运力趋势预测，狮桥智能定价通过匹配回路管控和动态平衡等多方因素，指导合理的定价。 此外，基于沉淀在狮桥云的运营大数据和实时同步的路政信息，狮桥可以通过智能路由为承运司机实时推荐国道、省道、国+省多种路线组合，在保证运输时效前提下，既帮助司机运输降本增效，又保证了货主的最大权益。 数字结算上，司机也无需现场支付，仅通过狮桥运力App就能完成所有油品结算，不仅能有效控制用油成本，也能打击欺诈和防止员工滥用，全流程监控费用使用，降低企业运营成本。相比FleetCor、找油网等，除了提供油品数字结算，在司机餐饮、住宿等消费场景，以及针对车后服务的其它方面，如换胎、保险、ETC等，狮桥都能提供数字化结算服务。 而在安全管理方面，狮桥通过监测司机长时间闭眼睛、打哈欠、双手脱离方向盘等行为，可为司机提供疲劳驾驶预警服务——当卡车司机危险驾驶行为达到阈值，便会触发平台报警并给予司机提醒，保障司机用车安全。这也是类似Lytx等企业在做的事。 这种生态布局相应的也带来两大好处，一是可以将各个环节数据打通，形成更好的业务协同。另一方面则能够将服务链条延长。 在服务链条上，相比国内外业务比较单一的物流企业而言，狮桥能成为“集大成者”和“佼佼者”，跟其从前期购车融资，到利用车辆进行物流运输、再到提供油路保胎等车后服务、最后到提供车辆检测评估、置换等，围绕商用车全生命周期构建了一个生态闭环的提前布局密切相关。 综上来看，美国物流企业，早早在各细分赛道建立了较深的竞争壁垒，让对手难以渗透，因此在垂直细分领域深挖，是更好的选择。而在物流现代化程度更低的国内，无论纵向深挖还是横向拓展，有更宽松的成长大环境，这为狮桥这类综合生态布局的企业，提供了从0到1的成长土壤。 此外，狮桥智慧物流能够早早布局，离不开内外两大因素助推。对内，狮桥是国内干线物流TOP2和三方商用车金融TOP1的企业，作为头部企业更易感知行业趋势提前布局，且在数据和技术积累上有厚积薄发的实力。对外则缘于中国公路货运物流背后是3000万卡车司机，其中绝大多数运力都掌握在中小车队、个体户手中这样的行业环境倒逼，已为超22万车主提供信贷支持的狮桥，自然明白背后的需求。 布局物流自动驾驶，物流企业正在下一盘什么棋？ 除了生态的搭建，全产业的数据打通和整合，智慧物流的发展最终还是要靠技术的突破，以及由技术带来的大数据反哺，这其中物流自动驾驶又成为关键一环，这也是众多电商巨头和物流企业纷纷加码自动驾驶的原因。 比如最近刚进行JDY-800“京鸿”货运型固定翼无人机载货检飞的京东，其无人配送小车也已经多次曝光。此外还有苏宁物流也推出过无人配送小车“卧龙一号”和无人重卡“兴龙一号”，阿里菜鸟的末端配送无人车“小G”也在不断迭代。 而除了狮桥和百度一起成立“DeepWay”自动驾驶货车领域技术平台公司外，在物流行业其它玩家也动作频频。 背后逻辑也不难理解，一方面自动驾驶技术应用在商用卡车上之后，将大大提升整个车、路数据的收集和整合，能提供进行更加精细化的管理，反哺智慧物流发展。据相关数据显示，自动驾驶或可为运营商带来5%—10%降本和效率的提升。 另一方面，通过自动驾驶辅助货车司机，也将减轻工作强度，减少卡车人力成本支持，降低安全事故。据有关调查数据显示，2019年我国每百万公里事故数为3.7起。而美国早在2014年，就将公路货运每百万公里事故数已经降到0.1起左右，自动驾驶无疑会改善这一情况。 但自动驾驶商用车要进行大范围普及，也非一件易事，除了国家新基建日渐完善和政策支持，还需要有两大支撑。一是技术需要大量场景落地来验证；二是耗资不菲的自动驾驶卡车，对以个体运力为主的中国货车司机，也需要金融支持来助推。 百度ApolloX在选择首家合作伙伴时，也有这方面考虑。其和狮桥的合作，就在于通过双方优势互补，在车、路、运三方面进行协同，能够加速商业落地和普及。 技术上，百度是国内自动驾驶领域的佼佼者，Apollo有完善的生态伙伴。场景方面，狮桥是国内干线物流排名前2的平台公司，其业务涵盖有车承运和无车承运两大模式，涉及一电两快（电商快递快运）三大细分领域，在狮桥平台上不仅有自有车队，也有大量第三方车队在运营。而在金融能力方面，狮桥是中国TOP1的三方商用车金融服务公司，能够为自动驾驶车队的运营方和投资者提供全面的资金支持。 总的来看，投资人和企业纷纷扎堆智慧物流领域，不仅因为智慧物流本身的行业规模巨大，足以产生不少在细分领域的头部企业。还由于以智慧物流为切口为商用车全生命周期提供服务，大大增加了这个行业的想象空间。而随着物流自动驾驶的商业落地普及，如狮桥物流这样率先完成相关布局的企业，也将是最早收获智慧物流质变果实的“尝鲜者”。

公司名下没有车辆，但是外出办事又十分需要。这种情况下，老板以及员工都会直接使用自己的车辆，于是，也就出现了私车公用。 具体我们可以理解为，因公司经营需要，老板或者员工将名下自有车辆暂时交与公司使用，公司向其报销汽油费、路桥费、汽车维修费、保险费等费用或者发放补贴。 但是如何补贴，如何进行财务核算以及税务处理，进一步如何规避报销不规范的现象，也成为了困扰许多企业的新问题。员工私车公用报销操作不当就会带来涉税风险，导致被认定税前列支不合理，这些都需要老板和财务提前注意。 税务局的连翻质问 在许多老板的观念里，车是自己的，公司也是自己的，自己的车给自己的公司用是一件很正常的事情，没有必要区分的那么清楚。 所以，自己的车发生的过路费、汽油费等等自然也应该在公司报销。员工的车用于办业务时产生的费用也是同理，应该给予报销。财务也理所当然的进行税前扣除。 但是在税务检查的时候，就会碰到下面这种有理说不清的状况，这也是真实发生过的，我们来回顾一下实际场景： 税务人员：为什么管理费用列支了这么多的交通费？这些费用不能在所得税前扣除。 财务：公司自有车辆有限，这些钱都是老板和员工用自己的车为公司跑业务花的，公司承担相关费用。为什么不能在所得税前扣除呢？ 税务人员：这车是挂在谁名下的？ 财务：是老板和员工各自的车。 税务人员：员工是员工，公司是公司，两个不是一回事。所以，这个费用不能在公司报销，更不能所得税前扣除。 财务：但是私人的车确实是被公司用了啊！ 税务人员：你有什么证据证明他们的车子被公司用了？有合同吗？每一笔有发票吗？如果每个员工都说都是因为公司才用的，所有费用都要让你报销，你觉得合适吗？ 财务心想，这也确实不是没有可能。但是不能报，又没法给老板交代。 公司用员工的车，费用报销凭证取得难度大，税前列支也就容易被税务人员认定为不合理，也就容易出现报销不规范的问题。那私车公用，到底应该怎么处理呢？ 固有方法也存在问题 一般公司在处理这类情况时，常会使用实报实销、或者公司与员工之间签署租车协议的方式。 先来说说实报实销，员工需要向公司提供汽车消费发票再进行报销。企业根据个人所得税法的相关规定，按照“工资薪金”税目计算并代扣代缴个人所得税。 现实操作起来比较麻烦，而且时间久了之后也容易分不清公用还是私用。很多情况下，车辆都是公私混用的，也就是说发票可能存在真真假假一起混报的现象，这也给公司带来了一定的涉税风险。 比如加油票这类发票很容易出现舞弊，很多企业就会找些私人发生的费用取得的发票，甚至去虚开一些加油费发票在企业账务列支，主要目的就是虚增费用，减少企业所得税的支出。 税务处理中，这部分问题很容易忽视，但是忽视并不代表就是合法合规的。 第二种是员工和公司签订租赁合同，公司租用员工车辆并支付租赁费用。 公司与员工签订租赁合同的，支付给员工的租金等费用，企业到税务机关代开发票是按“财产租赁所得”，适用20%税率代扣代缴个人所得税。 这两种支付方式不同，个人所得税的税务处理也不同。

基层事务繁忙，公车不够用？ 怎样既保障公务出行，又能节省“三公”经费？ “车轮上的微腐败”漏洞如何堵住？ 改革，是“破题”的最好办法。 自公务用车制度改革以来，安徽省一直在探索基层公务出行保障新模式，推出新能源汽车分时租赁等公车改革措施，力求以更低的用车成本、更灵活的用车方式、更规范的监督管理，破解基层公务出行难题。 9月2日，全省基层公务出行保障和跨区域公务出行皖北片区座谈会在淮南市举行。会上，皖北各市机关事务管理部门负责人陈述了新一轮公车改革的进展和“改革时间表”，摆出了困难与问题，表明了意见和建议。安徽省将力争在今年底前，在全省初步建立基层公务出行保障体系。 电车租赁，自驾出行—— 新能源汽车分时租赁模式高效、省钱又规范 基层干部有用车需求，只要用手机App填写用车申请，线上审核通过后，领取钥匙，自己驾驶单位租来的新能源汽车，工作结束后回来交车，傍晚时统一充电……这是巢湖市苏湾镇实行的新型公务出行模式——新能源汽车分时租赁。 “节约又高效，每年能节省13万元用车费用!”巢湖市苏湾镇党政办副主任陈申升表示，去年，该镇租来了4辆新能源汽车，车辆多了，大家公务出行积极性高了，还更省钱了，每天有3单至4单，单日能跑100公里至150公里。 像巢湖市苏湾镇这样的基层公务出行新模式，其实已不算“新”了，未来将成为全省基层公务出行改革的主导模式。 节约，是该模式的最大优点。那么是如何省钱的呢？ 一来，新能源汽车的电费非常便宜，往往是油价的八分之一到十分之一；二来，自驾出行省去了驾驶员人工费，相比“养车+养驾驶员”的传统公务出行模式和“雇驾驶员+租车”的社会租赁模式都要省钱。 还有一点“隐性”的优势，那就是堵住了“微腐败”漏洞。由于用车全部纳入全省“一张网”监管平台，公车私用等情况基本可以杜绝。此外，车辆保养维修由公司承担，防止了高额维修费等“养车腐败”。 然而，像这样优势明显的公务出行模式，却在一些地方有些“水土不服”，同时也存在一定的车辆性能技术短板顾虑。其中，皖北片区较皖南片区推进速度要慢不少。 “不少单位对新能源汽车续航里程、电池寿命、充电桩配备等仍有担心和顾虑，存在观望心理。”亳州市机关事务管理局三级调研员洪博说道。 另外，一些执法单位、园区用车需求非常大，对于新能源汽车使用存在一定限制。 “一些基层执法车辆要24小时不停地跑，几乎没有时间充电，因此推广该模式较为困难。这些执法单位更希望采购或租赁混动车辆。”阜阳市机关事务管理处公务用车管理科科长白晓丽表示。 虽然面临种种问题，但在全省看，新能源汽车分时租赁模式正积极推进。目前，全省租赁新能源汽车单位总计490个，共租赁1584辆新能源汽车。合肥、芜湖、滁州、宣城、六安、铜陵、马鞍山、蚌埠、阜阳、亳州10市确定了新能源汽车分时租赁定点服务商，其中合肥市公开招标20家定点租赁公司，扩大了其服务内容，可以在全市范围内开展新能源汽车租赁业务。 高铁出行，异地保障—— 跨区域公务出行模式将成新趋势 公务出差，是选择坐高铁，还是坐公车走高速公路？不同地区、不同人会有不同的选择。 如今，安徽省正积极推广“跨区域公务出行”新模式，即“异地出行、高铁连通、异地保障”。 具体说来，就是坐高铁去异地，平台派车接站。这样，节省了一部分油费、高速公路过路费以及驾驶员差旅费等，同时也更加节能环保。 9月1日下午，记者跟随省机关事务管理局工作人员坐上了G324次高铁赴淮南市，30多分钟就到了淮南，刚出淮南东站，公务用车平台派出的新能源汽车就在出站口等待，实现了无缝对接。 其实，这样的操作是在“公务用车易”App上提前预约好的，方便快捷。 “目前公车平台已将全省各级用户单位、公车服务中心、定点租赁公司平台纵横打通，用车人通过平台向目的地接待单位、公车服务中心或者定点租赁公司预约用车，目的地单位接单预约订单，通过平台调派车辆保障公务出行，用车人按相应标准支付费用。”省公务用车管理信息平台技术人员张满香介绍道。 如果去更远一点的地方，比如出安徽省该怎么办呢？目前，安徽省已与上海实现跨区域公务出行的互联互通，安徽各级公务人员在App上点击上海，填写用车申请后，经单位审核后，由上海方面进行保障，保障结束后，可直接通过手机支付费用，在电子发票处提交开票信息后，打印电子发票回到单位进行报销。 推广“跨区域公务出行”新模式，也有一定的“堵点”。比如部分县城不通高铁，如果坐高铁到市里再坐车赶到县里，距离更长、耽误时间也不够经济。有部分公务人员习惯于“带车出行”，接受跨区域公务出行保障平台的意愿不强。 “省内跨区域公务出行，也不会是‘一刀切’，会根据相应出行实际制定细则，科学稳妥推进。对于长三角公务出行一体化方面，我们与沪苏浙签署了长三角公务出行一体化平台建设合作框架协议，未来，我们去沪苏浙交流学习、招商引资将能享受更高效便捷的公务出行服务。”省机关事务管理局二级巡视员邹月明表示。 健全机制，改革“破题”—— 安徽基层“车改”加速“疾驰” 基层公务用车改革，是个系统性工程，必须是建立在高效、科学、节约、规范基础上。 安徽下一步基层公务出行改革怎么推进？会上，各地机关事务管理工作者都提出了意见建议。 “一方面要科学‘配’车，另一方面要科学‘租’车。”合肥市机关事务管理局副局长潘勤华说，建议增加基层新能源汽车配比，特别是基层一线执法执勤和行政执法部门，改变“加量不加料”现象，此外，探索使用单位“分时租车”，公车平台“规范管车”，租赁企业“服务养车”的保障模式。 对于跨区域公务出行，潘勤华认为，要逐步完善公车管理信息平台功能，满足各市差异化需求，实现跨区域公务出行无缝衔接，彻底解决跨区域公务出行“叫好不叫座”问题。 基层工作能否下得去，现场能否到得了，关系到各级党委和政府工作落实落地。从这个角度看，基层公务出行改革，是重要的“推进器”。 “思想上要更加认可认同，服务上要做好对接，品质上要扩面增效，管理上要严格规范。”邹月明表示，今年底，各地要建立起一套符合当地实际的机制和规范，解决基层公务出行保障不力、管理不规范等问题，确保有需求的基层单位“想用能用得上、想租能租得到”，使用过程不违规、不浪费。 另外，一些细节问题还在持续完善，比如，由于“新能源汽车分时租赁”是自驾模式，各地将加强安全驾驶的宣传教育，严把驾驶资格关，根据需要增加保险险种等。 “物不因不生，不革不成，改革，势在必行，势在必成。”邹月明说，有理由相信，安徽省基层公务出行保障这个在全国领先的重大改革，一定会产生广泛而深远的影响。

作者：Mathias Vetter u-blox 消费与工业追踪应用首席产品经理 在全球范围内，越来越多的智能出行解决方案凭借可靠的定位技术可更好地应用于城市道路，精准的定位技术正在重塑传统的出行市场，例如租车、车队管理和车辆保险，以及其他共享单车、网约车和道路计程收费的新型应用。 针对这些普及速度最为迅猛的应用市场，精准定位解决方案遭遇了更为严峻的挑战。在建筑密集的城市中，车辆在进入城市峡谷、桥底、隧道或多层停车场等复杂环境中时，常常无法获取全球导航卫星系统 (GNSS) 信号，导致定位系统无法正常工作。即使车辆上空并无遮挡物，GNSS 接收机仍有可能接收到其他间接信号（例如建筑反射的信号），而这对位置估计也会产生不利影响。  定位的失准和中断会影响服务质量、运营效率、账务及合规性监控，因而对企业十分不利。因此，越来越多的企业转而寻求能够解决这些痛点的定位解决方案，即采用惯性导航技术。  什么是惯性导航解决方案？  l 惯性导航 (DR) 解决方案采用惯性传感器（陀螺仪和加速计）来辅助 GNSS 定位技术。 l 无约束惯性导航 (UDR) 解决方案持续测量与监测车辆加速度及其方向变化，再通过传感器融合技术将测量数据与 GNSS 数据进行整合，实时计算并优化分析出更精准的位置结果。 l 车载惯性导航 (ADR) 解决方案在此基础上则更进一步，可将车辆轮速脉冲传感器的数据进行整合，实现更高精度的位置计算结果。 惯性导航技术的三大优势： l 在城市场景中，定位精度可提高至原来的三倍 l 在 GNSS 信号中断后仍能继续实现位置追踪 l 车辆启动后即开始位置追踪和导航 在本文中，我们将分析并消除有关惯性导航的 7 大误解。 误解一：ADR （车载惯导）仅适用于汽车应用 实际上：ADR 解决方案除了将 GNSS 与惯性传感器数据进行融合，还会从硬件轮速脉冲传感器获取车速信息，或者接收来自软件接口的消息。经过多年的发展，ADR 技术现在可应用于多种车辆，例如我们新型惯性导航模块就包含适用于汽车、摩托车和电动踏板车的动态模型。  误解二：只有在 GNSS 信号完全丢失时才会用到惯导技术 实际上：除了弥补 GNSS 信号覆盖盲区，惯性导航解决方案还可以支持各种复杂场景中的定位解决方案：  l 惯性导航解决方案通过提供相对定位补充来源，可以减少多径效应引起的定位误差。  l 惯性导航解决方案可以帮助检测 GNSS 干扰和欺骗，并减轻由此带来的影响误差。  l 在定位暂时丢失的情况下，惯性导航解决方案有助于控制定位误差。   误解三：随着双频 GNSS 技术的发展，惯性导航已无价值  实际上：双频 GNSS 接收机在特定条件下确实可以改善定位精度。但即便如此，在 GNSS 信号中断时，双频 GNSS 也无法持续进行精准定位，这时就需要惯导技术进行辅助定位，确保定位服务可实现 100% 可用。 误解四：惯性导航成本高，作用小 实际上：惯性导航解决方案虽然标价略高（通常在成本基础上加成不到 50%），但从开始部署到整个车辆生命周期结束，始终都能带来回报。在高度依赖精准车辆追踪来计费的计程类应用场景中，DR 技术可确保在 GNSS 服务中断后仍能继续追踪里程数。而针对精准定位数据有助于提高运营效率的场景中（例如，找到并收回乱放的电动踏板车），DR 技术还能有效节约时间和能源。  误解五：惯性导航难以部署 实际上：这种说法其实也有一定的道理，但实际情况并不能这样一言概之。虽然多星多频 GNSS 接收机能够在一定程度上提高定位性能，但安装部署的难度也会因此而上升，惯性导航解决方案也是如此。为了带来更可靠的性能，惯性导航接收机的校准工作更需要精确测定和详细规范。此外，ADR 解决方案还需连接到车辆的传感器，以追踪车轮的转动信息。 根据应用场景的不同，我们会推荐一些方法来简化安装过程，例如，与汽车类似的应用场景（即四轮车辆）可以使用自动校准功能。 误解六：惯性导航可以弥补 GNSS 信号强度弱的问题 实际上：在 GNSS 信号强度不佳或中断的情况下，惯性导航确实可以在有限的时间里起到辅助支持和补充作用。但是，如果系统的信号强度在长时间内一致处于欠佳状态，定位精度必然会受到影响。由于 GNSS 信号也用于校正惯性传感器和轮速脉冲传感器，因此 GNSS 精度差会降低校正的质量，最终导致惯性导航定位精度下降。  为了改善性能，我们需要从根本问题出发。如果天线布局欠佳，有两种补救措施：选择更好的天线和增加 PCB 铺地尺寸。如果射频干扰过多，可以使用 SAW 滤波器改善灵敏度。如果使用的是无源天线，可以在设计中增加 LNA，这样便可解决问题。  误解七：无约束惯性导航 (UDR)是低端的 ADR 现实：如果有这样的想法其实也能理解。如果你用 ADR 作为基准，而没有将 UDR 、 ADR 与仅使用 GNSS 的解决方案进行性能对比，就很容易有这种想法。我们认为这样想其实有些本末倒置，因为与仅使用 GNSS 的解决方案相比，UDR 和 ADR 都实现了定位功能升级。而 ADR 与 UDR 相比的最大价值在于，ADR 可以在信号长时间中断（持续时间超过一分钟）的情况下提高定位精度。 u-blox NEO-M9V 惯性导航模块可支持开箱即用的 UDR 和 ADR，确保最大灵活性，便于您调整解决方案架构，适应多种应用场景的需求。 无论选择 ADR还是 UDR，适合您的就是最好的选择。 随着城市应用场景的扩大，用户对其智能化需求也不断增加，对定位的容差也越来越低，设备厂商也正在拓展卫星定位与惯性导航技术的应用。 在 u-blox，我们针对汽车和工业应用提供行业领先的惯性导航解决方案组合，并与客户携手开发全新的技术来推动惯性导航技术创新。我们在设计、选型、实施和部署阶段，不断帮助客户解决技术痛点，在此过程中我们也取得了持续性进步，凭借多年沉淀的专业经验，我们将不断精进，打造出更可靠、更精准的定位解决方案。  我们已发布了 u-blox NEO-M9V，作为 u-blox 首款可同时提供无约束惯性导航 (UDR) 和车载惯性导航 (ADR) 的定位接收机，NEO-M9V 可作为车队管理和微出行应用的理想选择，即使在复杂的 GNSS 信号环境（如城市峡谷）中，也能提供可靠的米级定位精度。 该模块同时集成了 UDR 和 ADR，可以带来更强的灵活性，所以客户不必再忙于决定是采用易于集成的 UDR 技术，还是更为成熟的 ADR 技术，而是能够针对终端客户的具体应用场景要求提供最佳解决方案。

许多人都在思考机器人进入千家万户会有多远，但丰田的机器人研究者认为，机器人进入家庭生活已经没有问题，但最大挑战是可靠性。 机器人进入人类社会的初期，必然会比小孩子犯更多各类错误，只有将这种错误率降低到接近于零，机器人才真正有可能稳定走进人类生活。 因为与环境大多是相对结构化和可编程的工厂不同，人类环境如某人的家必然是非结构化和多样化，机器人在人们每天工作生活的复杂、非结构化环境中持续可靠地运行难度很高，每个家庭独一无二，具有不同配置且由不断变化的对象随机组合。 由于人类活动中任务、环境和要处理的物体（从玩具和餐具到洗衣）种类多流程长，机器人进行例如如何学习和执行诸如擦拭表面、捡起各种物品和装入洗碗机，以及在专为人类而非机器人设计的动态环境中运行的任务难度非常高。在这种动态非结构化环境中，传统获取大量数据进行动作的方式并不实用。因此，丰田的研究者们一直希望找到一种更省时省力的方法，从更少的数据中学习如何完成动作，同时降低成本。 ▍研究演变历程 早在2020年10月，美国加利福尼亚州洛斯阿尔托斯的 TRI 总部里，由 Jeremy Ma 和 Dan Helmick领导的研究团队就首先尝试让机器人进入一个“模拟家庭”的设施中测试工作。模拟家庭设有厨房、用餐区、浴室和生活空间，与实际房屋中的相似。在这种研究环境中，TRI 可以重新排列地板布局和移动物体，使TRI 能够在更像真实的家庭环境中测试它们之前开发基本的机器人功能。 这项工作侧重于解决两个关键挑战：一个是如何从人类行为逻辑延伸到机器人，另外则是如何使用模拟来训练和验证机器人行为。 TRI 机器人技术副总裁 Max Bajracharya表示：“未来在家庭环境中，我们希望当一台机器人从人类那里学习某些东西时，它们都会像孩子一样总结和学到一些技巧，这将是使机器人在人类环境中更加实用化的关键。” 同时，TRI 认为，要使机器人技术在家庭中取得更大范围的成功，发现并考虑到个人的特性、需求和实现方式也非常重要。因为每个用户代表一个独特的案例，真正了解如何开发以人为中心的机器人技术需要不仅仅只是为人们提供小工具，而是想方设法让机器人保留人类真正独特的个性化方式。 ▍核心技术解析 基于这些认识，TRI采用了云机器人技术和深度学习结合的fleet learning技术，开始使用遥操作和虚拟现实系统结合的方式，指导机器人进行学习，同时建立了一个机器人用户体验和工业设计小组来发现和探索真正的用户需求。 人类训练师实时查看机器人所见，然后命令机器人执行各种不同的动作，这样如果一个机器人在模拟家庭厨房学习擦拭任务，它可以在任何厨房完成相同的任务。 Fleet learning技术的好处在于，如果研究者无论通过人类遥操作还是在模拟中让一个机器人学习执行了一项任务，后续该主体都可以与系统中其它所有机器人共享这些知识，以便它们可以在类似新情况下执行任务，从而帮助机器人实现能力指数级增长。 这种人类参与的方式，能利用人类的智慧和洞察力，来指导机器人的具体执行，从而让机器人的行为动作更加具备通用性和可靠性。为了解决机器人在家庭环境中面临的多样性问题，TRI 则尝试教导机器人使用各种对象执行任意任务，而不是对机器人进行编程以使用特定对象执行特定的预定义任务。 通过这种方式，机器人学会将它所看到的与它所教的动作联系起来。当机器人再次看到特定的物体或场景时，即使场景略有变化，机器人也能知道它可以根据所看到的内容采取什么行动。 在教授任务时，训练员可以利用他们的创造力使用机器人的手和夹爪来尝试不同的方法执行任务，这使得机器人利用和使用不同的工具变得容易，也让人类能针对特定情况将他们的知识快速转移到机器人。 TRI 的实验表明，目前TRI 的这套系统可以在大约 85% 的时间内成功执行相对复杂的人类任务，这个数据包括让机器人在识别出它在特定行为上失败时自动重试的概率。每个任务由大约 45 个独立的行为组成，这意味着每个单独的行为在 99.6% 的情况下都会导致成功或可恢复的失败，当然这距离100%可靠并真正走进千家万户，还有非常大的距离。 ▍延伸与发展 丰田也在考虑例如厨房等相对固定化的场景中，开发一些折中的系统化方案，这让这项技术也在2021年得到了非常多的延伸。 （龙门吊顶式厨房机器人。资料来源：丰田研究所） 低成本传感器无疑是人类将机器人技术带进更大范围场景的重要推动力。多年来人们一直尝试让机器人具备更像人的特性，传感器就是人类感官的很好替代物，但用机器人复制人类身体的各项能力往往就需要无数传感器，同时能将所有的数据发送到某个处理单元进行处理，这其实也非常考验整体数据处理能力。 在硬件上，为了满足机器人与室内环境交互时对软接触的需求，TRI 研究人员开发了具有高密度触觉感知能力的新型软抓手。这种抓手类似于人类指垫的软气泡夹具，其内部装有摄像头，可记录不同物体如何使气泡变形，同时在环境中加入了一些摄像头和传感器，这配合大量虚拟仿真后的算法，能让机器人不需要对物体有太多了解，只需要感知基本几何形状就可以执行某些动作。但这还远远不够，在真实家庭生活中，往往还必须了解每个物体的形状、位置和方向，因此这条路径还很长。 （TRI开发了一直柔软触感的机器人“手试图解决更多问题，资料来源：丰田研究所） 不只是在家庭生活，TRI 也希望在一些公共场景中能够快速落地。虽然抓取技术能够满足要求，但在这些场景中，不同的光环境带来的挑战尤其巨大。例如在超市，机器人面对的环境比家庭中更加复杂，由于超市中各种商品，有的非常柔软，有的棱角分明，货架上的商品在超市的强光照下，更是反射出五颜六色的光芒，这对于机器人的各种传感器提出了更为巨大的挑战。 12月27日，丰田研究所 ( TRI ) 的机器人公布了正在进一步尝试挑战这种存在复杂光源环境的方法场景，该研究已经取得了一定成效。TRI 发现，人类对于这些复杂事物的处理方式，除了用眼睛看见，也经过了大量的思考和理解，才有了更进一步的动作执行，因此，丰田继续选择了“fleet learning”的方法，希望能让机器人摆脱人类云端控制或者编程，通过具备“判断能力”来进一步解决这些现实难题。 TRI 认为，fleet learning的方法还可以轻松扩展到家庭之外并应用于其他环境。例如，一个人可以快速远程地教工厂的多台工业机器人执行重复的制造任务，或者快速调整物流机器人的拣货-移动-包装任务，但这目前也面临数据私密性和工艺可复制性问题，TRI 也正在尝试解决。 “如果一个机器人无法正确处理您的杯子，那么世界各地的所有机器人都会从该错误中吸取教训。我们的下一项工作重点是开发算法，以便在我们发现新的故障案例时自动“修复”感知算法或控制器从而实现对这项工作的升级优化。”TRI 机器人研究副总裁Russ Tedrake说。 ▍技术与理念 与大多数为了实现自动驾驶汽车而去开发机器人技术的汽车制造商不同，当前，随着丰田转变为一家移动解决方案的公司，其团队正利用技术通用性，扩大技术本身的应用面和覆盖面，专注于最终为城市的控制平台或基础设施技术提供各类解决方案。 丰田研究所认为，丰田正在投资的机器人技术，可以将其作为汽车增强移动性的逻辑延伸，但无论研究领域如何扩展，都将保留“自动化以人为本”作为最重要的技术元素。就像是 Ikigai 概念提出的理念，这意味着机器人或人工智能等系统不应取代人类，而是永远珍惜人本身的“能动性”，丰田一直希望通过开发更人性化的系统来实现幸福生活。 据联合国称，在接下来的三十年中，全球 65 岁以上的人口预计将增加一倍以上。这意味着到 2050 年，全世界将有超过 15 亿人年满 65 岁或以上。人口老龄化将对社会、劳动力和经济产生深远影响。 因此机器人技术必然将在未来逐渐走进更多家庭，丰田研究人员一直在尝试将机器人技术用于各种应用，希望致力于“帮助人类完成各类生活活动，推动与人和谐相处”。例如丰田研究所就也曾开发了外骨骼机器人，希望帮助无法自行移动的残疾人以及解决人口老龄化问题。 基于这种认识，丰田研究所提到，未来TRI 的研究不是取代人类，而是利用人工智能来增强人类能力。这种方法被称为智能增强 (IA)，即大数据和机器学习代表着人类智能的放大，使用大量数据和机器学习，目的就像让机器人能够“联系上下文”一样，最终实现以一种更简单而基础的方式来理解他们所看到的东西，突破“从看到行为”的认知障碍。当然，这条路或许还很漫长。 ▍结语 “经过1000次不计成本的实验，我们的镜头成功捕捉到机器人成功了一次，然后向全世界展示了该视频，这让人们会误以为它在所有情况下都能正常工作。”TRI 首席执行官 Gill Pratt 说道。“研究者所做的大量工作，必然是试图将机器人技术带出DEMO的时代，这就需要更高的可靠性和稳定性。” 可以判断，走进千家万户的机器人必然与大多数自动驾驶汽车一样，需要去不断感知周围环境，预测一个“绝对”安全路径，然后根据这种理解计算出运动轨迹。另一方面，新的深度学习方法未来必然直接将从视觉和各类传感器输入计算低级运动动作，这就需要机器人能够处理执行任务带来的大量数据，将会拉动和延伸出更多产业的发展。 机器人走进千家万户，远没有在科幻小说和流行娱乐影像作品中看到的那么简单，但在这个技术进步巨大的时代，我们相信这并不会太遥远。

大陆集团（Continental）研发了一种数字解决方案——Fleetmatch，能够将物流公司和专业司机轻松且高效地联系在一起。该平台不仅可作为物流车队的工作门户，还可用作一个应用程序，让驾驶员能够通过智能手机查看工作录用通知和装载码头的定价信息。由于德国汉堡都市区物流业发达，预计该方案可得到广泛应用。 大陆利用Fleetmatch应对两大挑战：市场上缺乏专业卡车司机，以及大众普遍低估该职业。由于缺乏司机，部分物流车队经常处于闲置状态，仅在德国，目前就短缺4万多名专业司机，对汉堡等主要物流业所在地产生了特别负面的影响。 现在，车队经理只需几分钟就可以在网站上发布公司简介和招聘广告，而Fleetmatch其中一个独特的卖点是可以通过过滤器主动搜索具有特定资质的司机，让车队联系到特定的司机。如果司机与特定的工作相匹配，车队可以解锁相应司机的档案。虽然车队在网站上需要付费才能解锁，但是所有司机都可免费使用该应用。在这个基于网络的解决方案中，公司只能看到已经发布了个人资料的司机，因此，有可能会让一名司机与一个车队相匹配。然后，公司和求职者可以利用各种方式联系在一起，司机可以在智能手机应用上右滑工作机会，将简历发送至车队，而车队经理也可以等待其他人申请职位，或者利用主动搜索功能解锁特定司机的简历。 除了匹配工作这一核心功能之外，很多专业司机也广泛使用装载评价功能，基于三个标准打分：是否得到认可？装货/卸货的情况如何？等待时间是否合理？ Fleetmatch凭借着功能、设计以及整体概念，已经在业内引起了共鸣。在发布之后16个月内，该应用程序已经在谷歌Playstore上被下载了3万多次，450万名Facebook用户都访问了Fleetmatch的Facebook页面。与此同时，该应用也收到了数千份装货码头评级，以及许多来自司机、车队经理、行业协会和专家的积极回应。“Fleetmatch有助于提高整个车队的效率，提高司机的积极性和满意度。当训练有素的专业司机把货物从A地转移到B地时，它还能提高道路安全。”Fleetmatch 项目负责人Bunzel总结道。

　　郭蕾，原百世运力和顺丰运力的“总操盘手”，一打造了两家公司的共建运力平台。她的这篇自述，信息量极大，干货也很多，推荐细读收藏。 　　朋友发了一篇文章给我——《百世、安能、顺丰，共建运力主流玩家有何不同》，问我写的是不是正确，未来到底会怎么样？安能怎么做的不做评论，百世和顺丰的共建车队是我一手打造的。不同，当然有，但那更多是不同发展阶段认知不断提升后，事物的不断更新迭代。 　　如果没有认识到当时的背景和发生的事情，是无法理解为什么会有这样的结果的。 　　至于未来会怎么样，根据我的理解，它绝对不是一个车队的业务。朋友这么感兴趣，就把前因后果，以及对于未来的设计，都写给你吧。 　　01、一切的根源，从盈利预测开始 　　在财务上，相对于做账，更重要的是底层数据采集模型的搭建和数据流向的设计。 　　业务的每一个动作，会形成数据，引发数据推送，最终形成财务报表。这个过程，是需要人为参与和判断的，越少越好。这个过程建设完善了，财务报表就能每天自动出具。而所谓的月报，已经不是告知管理层当月运营结果的功能了，而是验证日报出具的数据逻辑是不是正确，逻辑背后对于市场的理解是不是清楚。 　　在逻辑不断的修正过程中，日报表对于每一天的结果体现，会越来越准确。当拥有当下准确的数据以及业务逻辑以后，财务最大的精力，应该放在对未来的预测。 　　没有系统完成这些的时候，一切都在那个Excel表格里面，各种影响因素，历史数据、变动趋势、未来的判断，在这些基础上，不断更新对未来三年内每一个月的收入、成本、利润、现金需求的预测。预测结果的准确度，反应了对业务的理解，逻辑的掌握，未来的把握。说得通俗一点，就是根据现在，预测未来，成为算命先生。 　　这些预测不断验证，单纯的快递快运业务生存的根本是成本控制。成本的下降，才能为单价的下降打开空间。而成本的核心是运力成本控制，因为当时它占成本的比例高的时候甚至超过了50%。运力占收入的比例不能显著下降的话，其它的成本再节约，利润的表现也不会有改善。在预测表上，稍微变动一下运力发展的趋势比例，未来三年的情况就大为不同。要改善大规模的亏损，立竿见影的方法，就是控制运费成本。而当时，2014年之前，公司所有的运力都是外包招标模式。 　　那就从重新梳理招标开始吧！ 　　02、外包招标 　　2015年的春天，百世采购部，开始介入运力招标。 　　百世采购部，是2013年设立的部门。从购买空调开始，集中采购工服，厨房设备等后勤物资。百世的快递业务，是2010年底并购来的，之后运营一直保持着相对的独立性。2013年，百世总部设立了采购部，逐步介入运营物资，比如编织袋，面单的采购。2015年，开始参加运力的招标。 　　采购的标准流程，分为寻源、招标和订单执行。梳理要从寻源开始，了解现有承运商，发起新增承运商报名，实地走访承运商。 　　一番折腾下来，总结如下： 　　1、很多承运商是二道贩子，接了业务以后，再分包给其它人，赚取差价；实地考察中，这些人没有场地，没有团队，甚至是居家办公，家门口挂了个牌子（似乎是我们去之前刚挂上的）。 　　2、有一批貌似大车队，实际是挂靠公司，也有主机厂的二网。招标有了业务以后，卖车，挂靠。车辆可以加10万块钱销售出去。 　　3、好几个公司，背后实际是同一批人在操作。办公场所一致，人员一致。所以看上去很多人来招标，实际是一批人，价格也是被操控的。 　　4、有几个实实在在在管车，做运营的公司，但是规模很小，能力只集中在本地区域。自己加油，自己维保。 　　这就是在当时，我们看到的实际物流公司的状况。但是，很奇怪：为什么他们能来入围招标，能拿到业务呢？ 　　至此，对于外包运力有了以下的结论： 　　1、招标的过程，通常是为结果披上合理合法外衣的过程。参与招标的部门很多，大家一起见证了过程，为过程背书。 　　2、招标信息不能触达到大量、合适、实际运营对象的时候，来参与的人每次都是那一批人。你可以认为，每一次实际都是在和一个人对话。 　　3、每一次招标的结果，都是在目前的价格上的调整。当你不了解成本构成的时候，结果实际是虚的。那是为了达到KPI而达成的结果，而不是实际运营能达成的最优结果。 　　4、做运输业务，没有太大的壁垒，不存在谁能做谁不能做的问题。没有组织，没有管理的车队，运营的效率和结果都差不多。这样的基础上运营，好比在一堆沙子上建房。 　　因此，靠外包运力招标达到成本控制最优，是不可能的。超标的价格，充其量就是随市场价格波动，更有可能是加了黑暗交易的成本。如果要在运力成本控制上优于市场水平，外包运力招标，只能是针对辅助运力，针对单边不可控运力，而且要想办法做到招标信息能触达非常多的资源，规避围标的结果。或者对于运力成本占比很小的行业来说，价格高低无所谓，省事就好的，可以靠这一招完成运输。但是对于快递快运这个运力成本占大头的行业，靠外包运力招标来完成业务，那就是死路一条了。 　　这条路走不通，那就换个方向。2015年，我们提出，要自建车队。 　　03、自营车队 　　好像这是个普遍现象，谁提出来的事情，那就谁去做，特别是麻烦事。 　　总之，我又成了车队长。 　　在杭州和武汉分别购买了20台和10台载货车，招聘了管理人员，开始了自营车队的运营。直到两年后车辆全部处理完毕，我们的运气还不错，只有伤残，没有亡人。 　　自营车队的好处，大家讨论了很多，就不重复了。但是为什么这条路被我们最终放弃了呢？ 　　1、投资回报率问题 　　当时百世的资金基本都是融资募集的。资金要投入到回报率最高的地方，那就是业务增长带来的公司估值的提升。用这个资金，去购买车辆这种必定要贬值的资产，省下来的利息和放弃的机会成本相比，绝对不划算。 　　2、现金流问题 　　外包运力支付的时候，运费支付可以有账期，通常是一个月甚至更长。这个也可以认为是在向车队借款。当资金紧张的时候，账期的延长，就是借款金额的增加。 　　一个运费100亿的公司，拖一个月账期，账面就可以增加近10亿的现金。而自营车队，调节现金流的功能就没有了。如果当时大批量上自营车队，相当于归还来自车队的借款，对于当时的百世，承受不了。 　　3、司机的问题 　　直营车队的司机，入职开始计薪，没有线路等待的时间，也要计算。按照员工签订劳动合同的话，需要缴纳社会保险。此外，签订两次固定期限的劳动合同后，自动转为无固定期限合同。 　　目前男性司机的法定退休年龄在60岁，不久会延长到65岁。而普遍认为的长途司机职业年龄上限是50岁。我们做不到用其它门道解决司机身份问题的话，那么人工成本将天然比别人高。 　　4、管理成本的问题 　　当时的车队管理，还是人盯人的管理方式，更多依靠可靠的人员。管理精细化需要增加的成本很高。经过了外包事件，我没有信心在这个行业里面招聘到一批全国各地合适的管理人员。 　　5、旺季保障问题 　　面对双十一旺季几倍于平日的业务量，自营车队，是没有旺季保障能力的。总不能为了那1-2周的突增业务量，就去买车，招人，然后是长时间的资产和人员的闲置。 　　在这个期间，又发生了一件事，一个挂靠公司跑路了，卷走了两个月的运费，影响差不多100多台车。在解决这个事件的过程中，每一个车辆的投资人/运营人，分别出场，陈述利益。 　　这个事件，带给我们的结论就是：每一个车背后，有几个角色相关。我们可以把车队管理做拆分，车队利益做拆分。 　　有人在出钱，那么他拿走钱的收益；有人在出力，那么他拿走力的收益；有人在管理，那么他拿走管理的收益。 　　每一个项目上，都寻找到最优解，那么合起来，就是最优解。不是直营车队，但可以达到直营车队的质量；不是外包运力，但可以达到外包运力的灵活性和现金流。 　　这个过程当中，所有的结算指标都透明，不管是阿猫阿狗还是皇亲国戚，都是同一待遇。 　　这个方案，就是共建运力。 　　共建运力和直营车队，都可以称之为可控运力。2016年初，这个方案逐步成型。 　　在当时及之后，被质疑的时候，我们通常反问一个问题：为什么苹果的生产不自营？富士康的低成本是苹果招标的结果吗？　　 　　04、共建结算模型 　　既然是利益的重新分配，那么首先要做的事情，就是把这个利益的分配机制明确下来。 　　出钱的人： 　　1、和运营公里数无关的款项：购车款，购置税，上牌费，车辆保险，货物保险，年审费用等。 　　2、和运营公里数相关的款项：ETC，燃油费，轮胎费，维修保养，尿素费用等。还包括了超限带来的罚款预估。 　　3、和资金相关的款项：资金利息，税点等。 　　出力的人： 　　1、和运营公里数相关，多劳多得的标准。 　　2、和运营公里数无关，司机的保底收入。 　　管理的人： 　　1、车队管理人员费用。 　　设计的原则： 　　1、把利益点都考虑进去。如有疏漏，不断更新进去。 　　2、标准以八成人员能达标先设定。之后通过各种方式，提高大家的能力，并更新标准。方法可以参考内卷的教育业，怎么提高分数线。 　　3、结果和直营车队成本比较，差异点应该只有利息。 　　根据这样的模型计算运费，车队的利润点，主要来自于自身运营能力超过标准的部分。有些合理，有些也不合理。 　　比如，我们的油价设定的是两端发改委制定价格减5毛，它可以找到减一块的。 　　再比如，我们根据公里设定的工资是发给两个司机的，它减配到一个司机。 　　首次设定标准的过程，是最受考验的过程。我们听取了大量的真正运营车队的人员的意见，花了几个月的时间。 　　最终，模型的第一稿参数，还是制定出来了，和几个车队达成了一致。接下去，就是车队招募。 　　目前市场上，我们的结算表格已经流传很久了。你可以参考，但是那个是根据我们特定业务场景制定的标准，肯定不适合所有的业务场景。 　　参数指标的制定，是建立在业务的需求，生产设备的状况，我们想推动的改革方向的基础上的，甚至是公司价值观的基础上。 　　怎么设立，怎么优化，这些后面再说。 　　05、车队招募 　　2016年4月，开始了第一轮车队招募，会议在风景秀丽的茅家埠召开。 　　本着“总部筛选、个人报名”的双原则，同时进行。整个2016年，一共上线146台车，算是共建模型的试跑。但是，我们把同车型的结算价格，直接降低了20%，还能保证车队的利益，给了大家信心，这为2017年后几千台车辆的上线奠定了基础。 　　招募什么样的车队做共建合适呢？ 　　1、要有能力 　　同样的事情，不同的人来操作，结果不同。有能力的车队，就是能用更低的成本，搞定一个同样的事情，那么这样的车队，最好在对应的区域，有业务和资源上的优势。包括调度能力，后服能力，处理违章和事故的能力，招聘司机的能力，外找资源的能力等等。 　　比如我们之前提到过的双十一保障问题，自营车解决不了的弹性问题，共建车队可以解决。每一个共建车队好比毛细血管，当大动脉压力很大的时候，各个毛细血管可以分担压力。 　　2、要有资金 　　在当时的设计中，出资人和管理人是一致的。我们需要车队出面去做车辆采购融资，我们需要车队来做运费的垫资。因此，招募的车队要有干净的背景，和相应的资金来完成这些事项。 　　实际上，出资人和管理人是可以分开的，再做一次合理的利益分配就可以了。分开的情况下，可以引入更优质的出资人，引入更便宜更多的资金。 　　建立结算模型，招募到合适的车队，项目开始上线。但是这个只是共建运力项目的开始。 　　结算模型的改变，解决的是透明问题，用成本加成法，替代不透明的招标法，去除成本中的黑暗交易成本。但是我们的目标，是要总成本下降。既然是成本加成法，那么解决透明问题以后，就要放精力在底层成本数据的下降。 　　06、运力公司不能控制的成本因素 　　很多做物流网络公司业务分析的，通常用的方法，把成本除以业务量，得出的单票成本后做比较，然后给出结论，哪些公司的成本控制好，哪些公司的成本控制差。其实，这个方法是不对的。 　　头痛医头脚痛医脚，不了解事物的真正原因。其实在快递快运公司，采购的价格可以说都不是秘密了。各个品类，谁是用什么价格买的，一个电话就都清楚了。实际上，这个行业里面，采购成本最高的公司，恰恰是那个所谓保密工作做的最好的公司，越是不透明，越是有问题。 　　真正影响成本的，首要因素是业务，次要因素是操作协同。 　　1、业务规模影响路由，路由影响成本 　　正常情况下，业务规模越大，路由可以更优化，线路拉直带来货物实际运送距离缩短，成本就会越低。在业务规模相近情况下，公司间的成本比较才有意义。 　　路由的规划还应该是动态的，考虑季节因素等。谁的路由规划合理，谁的成本一定就会低。 　　不正常情况下，业务规模越大，成本反而更高。 　　2、网络平衡度影响成本 　　物流网络越平衡，单边运力成本的占比越低，成本就越低，反之就高。不同网络平衡度不同，高明的业务人员，会从大局出发，玩好这个跷跷板游戏。 　　网络的价格促销政策，影响的不单是收入，还包括了成本。不考虑成本因素的促销，表面上看业务量增加了是利好，实际上加剧了网络的不平衡状况，造成公司的总体业绩会更差。 　　比如，百世在30%业务量集中在浙江，浙江的30%业务量集中在义乌的情况下，还在义乌搞促销，加大了单边运力的占比，结果可想而知。 　　3、中转中心的直营程度影响成本 　　全国300多个城市，相应的转运中心，哪些由总部直营，哪些由加盟商经营，造成了相关的成本到底记录在了总部的帐上，还是加盟商的帐上。包括房租，人员，运输等等。 　　百世高峰期220个城市转运中心直营，而其它网络的数目不超过100个，那么单票业务的成本自然就高了。 　　4、业务操作的协同性影响成本 　　一个业务的操作完成，需要经过几个部门，每个部门有自己的KPI，KPI完成影响各自到手的利益。当KPI设计不合理的时候，会站在全局观念上进行业务操作的管理人员寥寥无几。那么KPI是怎么设计的，以及发现不合理的时候能否认知和改进，就很关键。 　　比如物流运营主要分为分拨操作和运输。当班车到达，如果需要立即装卸，就要安排人员操作，带来操作成本增加。如果没有及时装卸，要等装卸工晚上上班，会造成班车等待，赶不上下一个发车的时间，那么就需要增加一个车运营，车辆成本和司机成本就会增加。运费成本的增加，通常是大于装卸成本的。装卸成本是在公司账上看得见，运费成本是在承运商帐上看不见。能做到及时装卸的公司，成本会低于只顾自己报表不这么操作的公司，因为，羊毛最终会出在羊身上。 　　再比如，有的公司各地省公司各自为政，各自发自己的单边运力。对于整个公司合起来看，明明是一个双边往返业务，被拆分成了两个单边，这其中的利益差就被有意无意地被某些公司赚走了。 　　以上这些因素，是影响运力成本的关键因素，但是又不是运力公司所能控制的因素。数字反正都反映在了运费成本里面。 　　07、共建运力控制成本的最有效方法 　　在运力公司能够控制的成本因素里面，以下几点是我们实践以后，最有效的能降低成本的方法。 　　1、多拉 　　提升车辆的装载能力，是最最重要的方法。 　　这里面主要的研究精力，要花在上装和挂箱上。扩大体积，减轻自重。合规的方法用尽，不合规的方法跟着上。高速公路限制超载车辆上路，但没有限制超限车辆的运营，这就是现状。 　　要安排人员，紧盯最新技术，行业动向，及时跟进，不能和同行有大差距。 　　但是，建议还是要有底线，不能以安全为代价。比如，曾经有公司的方案可以将车厢再度加宽，但是会造成反光镜看不见后方来车。这个方案就被我们拒绝使用了。 　　2、快跑 　　快跑的目的，是在有限的期间内，完成更多的业务单。 　　在共建结算模型里面，车辆等成本，属于固定成本，是不和业务单挂钩的。那么一个月跑的公里数越多，单位成本就会越低。每个月分析车辆的行驶里程，及时调整线路，是非常重要的工作。不达标的车辆，怎么通过线路结合，让他去达标；平均公里数怎么能够不断提升；同一线路上的车辆数，怎么通过发车时间的调整来减少数量；这些，都值得安排几个专门的人员来研究。 　　快跑的另外一个要点，是最大限度推行甩挂作业。 　　百世共建车队，是国内最早实施批量挂车租赁的项目。其最终目的，是为了打破挂车谁购买，谁使用的界限，各个共建车队之间挂车共享，打乱挂车和线路绑定的规则，所有线路的挂车共享。 　　可惜挂车租赁这个项目，在执行过程中，只被理解为金融解决方案，最终目标还没有达到。 　　挂车实行共享，中转中心安排专车甩挂靠台，目的都是为了让线路使用的车辆数减少，让车辆多跑。 　　3、利用共建车队的区域优势，单边业务凑双边业务 　　共建车队的招募，要找有能力的车队，包括自带货源的车队。尽量想办法将互相的货源进行配对，降低网络不平衡造成的单边运力需求。只要能配对成功的部分，对双方的成本降低都有利。 　　以上的几个方法，是降低成本最有效的方法。这几个做到位了，其它的方法是锦上添花。反之，其它做的再好，结果也不能算优异。 　　08、共建运力控制成本的其它方法 　　1、采购性价比最合适的车辆 　　通俗点说，用最便宜的价格购买同样配置的车辆，集中各个共建车队的采购数量，实行集采。 　　我们曾经大批量使用过各个品牌的车辆，用车联网等手段持续跟踪车辆的运营表现，记录维保服务的情况。 　　实际的结果是，各个品牌之间，没有本质的差异，没有找到非他莫属的购买理由。油耗的差异不大，毕竟影响油耗指数的因素实在太多了。 　　这样的情况下，认准一个技术路线不断更新设备，照看好最核心的零部件，跟着发动机品牌走，降低维保的难度和等待时长，要比购买的时候单纯比拼价格更有利。就算一辆车能便宜2万块，在5年使用过程中，一年也就影响4000块的固定成本，提高出勤率，多跑1-2个班次钱就赚回来了。 　　缩小车辆品牌，集中采购到一个进口车辆品牌，一个国产发动机品牌，够用了。通过集采，降低车队的采购成本，从而降低货主的运费成本。 　　2、延长车辆还贷期限 　　2016年共建运力开始运行的时候，市场对于商用车的贷款期限是进口车3年，国产车2年，IRR普遍在12。这个和我们可以使用的车辆期限是不匹配的。 　　百世刚好有一张为了结汇便利设立的融资租赁牌照。我们启用了这张牌照，发放商用车融资贷款，将贷款期限延长到进口车5年，国产车3年，IRR降低到8。 　　这样带来的结果是车辆每个月要还的贷款减少了，随之在运费结算的时候固定成本就可以降低了。 　　目前，百世金融甚至将共建国产车辆的贷款年限延长到了5年，进一步降低了运费成本。 　　在快递的运营场景下，按时保养，车辆运营5年基本是不成问题的。因为这些车辆是定向服务的，运费结算可控，所以坏账率基本为0。当下商用车贷款业务已经进步了很多，货主是可以和贷款机构谈判，为车队争取期限和利率优惠，从而降低自身的运费成本。 　　3、降低车辆的油费成本 　　油费成本=油耗*油价。 　　前面已经提过，各品牌实际运营的油耗，是差不多的。影响油耗的原因，有气候路况等自然因素，有司机的习惯因素，有货物状况的因素，有设备本身的因素。 　　在降低油耗上，最有效的方案，是仔细设立司机的绩效方案，进行司机驾驶行为习惯的诊断和培训，推动司机节油驾驶。淘汰高油耗司机，不断提升达标水平线。 　　至于各种节油产品的使用，我们的经验是不要做小白鼠，不值得冒风险首批规模使用。等别人使用的确产生效果，再购买的推广也来得及。毕竟设备的替换，不是一时间就能完成的事项。 　　控制燃油的价格，才是最有效，全体受益的成本控制方法。大多数时间，柴油的批零价差是存在的。 　　全国各地设立对口加油点，用批发价格加油，运费成本立马下降。撬桩加油，根据规定，是只能自用，不能对外销售。在这个过程中，可以联合共建车队，让他们在各自的优势区域建立撬桩，形成网络，为所有的共建车辆加油。 　　4、保险 　　保险分为车险和货物险。车险要集采，返点可以给车队也可以截流，影响的是这部分资金计入运费还是其它业务收入。根据购买的保险金额，以及赔付情况，和保险公司谈判分成。 　　货物出险更多地出现在货物自燃的情况下，实际和车队没什么关系，就看各人的运气了。可以设立规则，每个运输订单扣点，放入保险池。对于前端收货规范性有信心的公司，就不用买货物险了，实行自保。 　　5、其它设备 　　其它后服产品，可以选择集采，跟踪市场行情做产品优化。对于成本控制来说，不用花太多精力，最终影响成本的比例不大。对于兴趣爱好来说，研究每个产品的技术，倒是挺有意思的一件事。　　…