数字化推动公路货运安全升级

“20000+”，这是我国每年因交通事故死亡的货车司机数字，但这又不是简单的一个数字，它的背后是一条条鲜活的生命和无数的家庭。安全是公路货运行业始终面对的问题。 从2010年第一个GPS传感器装车，2014年第一台安全设备上路，2017年G7安全管家1.0开始规模化运营，再到如今全面升级的G7安全管家2.0，代表了G7在货车安全管理上的10年积累。 安全是公路货运行业始终面对的问题。 技术升级挽救数字背后的生命 G7安全分是本次G7安全管家2.0的最大亮点，G7创始人翟学魂告诉记者，G7将平台监测到的高度风险隐患数据和产生这些数据的原因连接在一起，从中找到因果规律，得到了一些确定性定量的结果。“我们把这个结果叫做G7安全分，用IoT的大数据和人工智能算法，去预测司机和车队的风险，而且不是预测下一秒钟的风险，是预测未来三个月、一个季度、半年甚至一年的风险。然后我们通过对风险的预测和认知，来决定怎样能够提供更好的干预手段或服务手段。”翟学魂说，所以从G7的角度来说，第一个重要的突破就是初步具备了风险的长期和全面的预测能力。 G7安全分将为公路货运行业的安全管理方式革新提供新的基础，同时为货车保险的差异化精准定价提供有力武器。G7安全分对不同司机与车队的评分也为针对性的分级服务提供了技术前提，翟学魂表示，G7安全分可精准预测每位司机不同的事故与赔付概率，进而为低风险的沉稳司机提供简单、低成本的安全服务，为高风险的司机提供全面的安全服务。对保险公司而言，这不仅可以实现差异化定价，还能通过G7针对性的长期安全服务实现赔付率的显著下降。根据已服务的人保、泰康、太平洋等多家保险公司合作案例的车辆样本数据分析，升级后的G7安全管家，可使赔付率降低20%—30%。 有了长期而全面的风险预测能力，G7能够根据不同的风险和场景为不同风险等级的司机及车队制定不同的解决方案或干预措施，提供差异化的安全服务方案，这就是G7“千人千面”的服务方案。对于风险较高的司机，采用全面的硬件、软件、人工结合的方案，利用4个摄像头监控卡车前、后、侧的路况以及车内驾驶员行为，实时采集发动机与GPS轨迹数据，并通过人工智能算法进行24小时实时干预。 除行业内常见的机器和人工客服实时提醒之外，G7的“安全小姐姐”功能还可针对高风险的司机，提供一对一的安全特训，通过后台下发语音提醒、鼓励司机，从而引导司机改变驾驶行为，进而从根本上降低风险。 全面升级的G7安全管家2.0有望降低货运事故风险。 从大数据洞察货车安全 作为一家全国领先的物联网货运服务平台，G7数据的维度非常丰富。截至2020年5月，G7已连接了超过150万辆货车，平台车辆日均行驶里程超1.3亿公里，日均上传数据6.8T。这些数据不仅包含GPS行车轨迹、EMS发动机管理系统等2G数据，还拥有ADAS防碰撞监测、DMS驾驶行为监测、盲区监控等4G数据。 挖掘和分析这些类型的丰富数据，可以揭示公路货运安全的真实现状和管理方法。G7研发副总裁向伟在活动现场分享了许多基于大数据和行业经验的洞察。比如，车速较慢的国道，货运百万公里事故数量反而是高速公路的6倍；根据G7安全分的评估分类，驾驶最暴躁司机的年均赔付概率是最沉稳司机的36倍；个体司机由于激进驾驶较多，千公里高风险次数比大型车队多两倍。 “IoT数据经过分析可以得到车辆的特征，这些特征可以分析车辆的风险。安全的落脚点要放在管理上面，安全管理的本质是管理影响安全的因素。”向伟说。影响安全的因素有哪些呢？向伟告诉记者，有五大因素，首先是任务因素、环境因素以及突发因素，此外还有人和车的因素。其中任务、环境、突发因素是很难被改变的，而人和车的因素是可以通过技术和管理进行干预的，这两部分导致的事故占比高达70%以上。 向伟表示，通过大数据的不断积累、人工智能算法进一步迭代以及针对性的客户分级服务，G7安全管家2.0依然有持续迭代进步的潜力，机器、数据和算法终将逐步替代人力，成为货车安全驾驶的主导因素，而这一路线的终局将是高度自动驾驶货车。 “我们一直在说数字，我们在工作中也一直在关注数字，其实所有的数字背后的推动力都是我们的算法，也代表着G7在不同场景下对不同司机的算法在进步，最核心的也是我们最关注的就是如何能够不断减少司机的死亡率，降低事故率，减少赔付率，这是G7作为一家科技企业，以及我们安全团队所有人的目标。”G7副总裁陈立宁说。 [188] \t