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乘风破浪的物流物联网:中国向左,美国向右

2020-08-07 09:42
智能相对论
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三、构筑物流物联网护城河的三条军规

中美两国物流巨头的业务模式和技术方案或有不同,但他们从市场竞争中跑出,构建起物流物联网护城河的核心要素却又有相通之处。

1、数据沉淀的广度和深度是第一原则

得数据者得天下,无论是消费互联网还是产业互联网,数据都是最重要的底层基础,作为产业互联网的一个分支,物流物联网当然也不例外。

随便举两例子,车队管理公司Fleetmatics通过80,000多个客户管理着超过180万辆汽车,G7物联网平台连接的重载货运卡车数量超过160万,累计服务客户数量超过7 万家,运输线路多达35万条,日均跟踪车辆里程超过1.3亿公里、上传数据超过7T。

安全管理代表公司Verisk本身就是一家大数据服务公司,有近50年的数据积累,Lytx和G7在安全管理上的技术解决方案也是建立在数据的基础上,其“数字货舱”也可视为一项由数据驱动的新型资产。至于数字结算,更要与数据打交道了。

上述巨头在物流运输各个环节数据沉淀的广度与深度,以及数据采集驱动的多样性和及时性,都是其他竞争对手很难超越和复制的,尤其客户容量不断增强,场景不断扩展,在同行业内的数据厚度和多客户的交叉验证上不断增强,他们的数据壁垒也越来越高。

2、由场景理解倒推技术落地完成业务闭环

人工智能行业的普遍问题是先埋头于技术,再根据技术找应用场景,但在物流企业要想成长为巨头,必须抓住场景,从刚需场景倒推技术落地才能获得更强的竞争力。

比如做数字结算的FleetCor,做安全管理的Verisk以及做智能设备的Ryder和Penske也都是十几年甚至几十年来只做一件事情,这样也使得他们对这一流程的所有场景都能有深刻理解,在此基础上形成了自己的业务闭环。

不同于消费互联网,产业物联网就是需要长时间的沉淀。

伴随物联网时代的发展与技术进步,G7用了十年的时间,不光在每个小赛道中通过对场景的理解,利用数据和技术完成了业务闭环,还站在全局的视角,将每个赛道都串联起来,形成了物流生产全过程的业务闭环。

通过应用场景的落地,不少物流公司和车队接纳了物联网,但对于中国庞大的物流市场而言,物流物联网之路还远远没有到达尽头。

3、物联网时代连接的本质是建立生态

物联网的根本是连接,除了数据和算法,朋友圈也至关重要,除了在技术层面的合作之外,就物流物联网本身,对扩展场景和沉淀数据也有积极意义。

像FleetCor在全球拥有800多个合作伙伴,10多年的发展过程中,也经历了超过60次的外部投资与并购,以FleetCor为中心,形成了一个非常稳定的数字结算生态。

G7同样拥有一个非常庞大的朋友圈,合作企业不光数量多,而且质量非常高,其中不乏像普洛斯、WABCO、丸红、太平洋保险、中国铝业、道达尔等行业巨头。

如果用资产管理的的角度来看这个问题,物流巨头们交朋友,建生态的本质在整合资源之外,更深层次用意是用规模化的闭环来寻找低成本资金使用的各种可能。

总结:当数据成为底层基础和核心资产,当场景成为企业发展的关键,物联网时代物流行业的价值构成和管理要素也发生了变化,特别是未来物流实现无人化操作之后,我们看到的是仓储机器人、无人卡车这些智能设备,但其驱动的真实力量却是数据。

可以预见,未来的物流行业将会变成由数据驱动的资产组合,此时物流公司的内涵也将发生变化,最好的物流公司将是资产管理公司,遵循着这一思路,未来很长一段时间内,并购、整合这类资本运作将是物流行业的常态。

由于美国物流物联网细分赛道间的竞争壁垒太过坚固,因而其中的资源重新整合也只存在于细分赛道中;中国物流物联网尚处于发展阶段,各细分赛道间依然有很多拓展空间,即便出现了像G7这样的全链条发展企业,行业还是存在巨大机会。

届时,中国向左,出现横跨全赛道的超级玩家;美国向右,巨头间壁垒森严,互相井水不犯河水。

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