37次预警没能阻止一场车祸,货运安全如何才能切实落地?

IM2MakerOpr 2年前 (2020-12-17)

以物联网科技企业G7举例,G7安全管家是其在货运安全方面的解决方案。

前不久,《今日说法》播出了题为《三十七次预警》的专题节目——G50高速上三辆卡车发生追尾事故,其中驾驶快递快运车辆的蔡某经抢救无效身亡。蔡某的行车记录仪显示出事前的82分钟里,车内监控系统一共报警37次,其中疲劳驾驶预警8次。经判定,这是一起疲劳驾驶导致的交通事故。

37次预警没能阻止一场车祸,货运安全如何才能切实落地?

从新闻中我们看到,虽然蔡某的卡车上搭载了安全监控设备,瞌睡闭眼的画面也的确被AI系统多次识别并报告给了车队安全管理平台,但依旧没有阻止悲剧的发生。安全管理设备一度被炒的火热,但事实证明仅仅有设备,还远远不够。

科技在货运安全的落地不能只是设备

加装IoT设备只是整个安全监控链条的第一步,真正的物流在途安全应该是落实到每一个场景里的每一个角色,它包括道路环境、车辆状况、司机、安全员、车队长、物流企业管理者……以上,靠IoT设备远远不够,还需要软件、硬件、算法、运营、服务等共同形成闭环,不仅做到短期的实时风险干预,还可帮助司机以及物流企业从安全意识、管理方式、风险预测等方面做到长期改善。

37次预警没能阻止一场车祸,货运安全如何才能切实落地?

物联网科技企业G7举例,G7安全管家是其在货运安全方面的解决方案。用IoT设备实现对环境和司机在途状态的全面感知,进而G7拥有实时获取行车数据并通过内置AI风险识别引擎实时下发干预的能力。G7在北京的公司前台有一块数据大屏,上面承载着G7 10年来连接的180w+的重卡,背后是日均7.3t的数据传输量,这其中就包含着G7安全管家监测到的每一次“闭眼、打哈欠、抽烟”等事件。不仅如此,G7安全算法平台还将这一个个离散的事件整合起来,根据AI智能判断为不同等级的风险事件,而那些复杂的高风险事件则交给安全小姐姐进行人工干预。

37次预警没能阻止一场车祸,货运安全如何才能切实落地?

然而这种基于危险驾驶行为的实时干预只能覆盖到20%的道路安全风险,想要全面提高货运安全,必须突破只依赖设备几秒钟的数据监测,而具备对风险做全局性的预测能力。今年,G7安全管家升级为2.0,其核心G7安全分就体现了这一点。通过IoT数据的加持,让技术得以长期预测和干预司机的驾驶行为,最大特点便是将安全隐患预测的周期拉长至3个月乃至半年,对车队和司机进行全局性的风险预测。

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也正是因为有了长期全面的风险预测能力,所以还能根据不同的车队制定不同的解决方案。

小标2:向技术要结果,智能安全服务应切实降低货运行业事故率、赔付率

G7创始人翟学魂曾表示:「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,为高风险的暴躁司机提供全面的安全服务。」数据显示,G7不仅可以让保险公司实现对车辆的差异化定价,还能显著降低保险公司的赔付率——升级后的G7安全管家,可使赔付率降低20%~30%。

以我们熟悉的快递行业为例,某个在全国布网的品牌快递企业使用G7安全管家3个月,事故率从2.85%降到0.93%。更重要的是,依托智能安全设备,该公司的安全管理架构得以重整,管理分工和考核落实更明确,执行力明显提高。某大型气体公司,长期苦于安全管理没有数据抓手、信息传递失真,无法对司机进行在途管控。装载G7安全管家后智能安全设备可以实时对驾驶行为进行分析,安全分无形中为司机队伍考核提供了指标。该公司趁机实行末位5%淘汰,在卡车司机中间形成了一股争做安全标兵的气氛,单车高风险时长月均下降10.5%,三个月内下降了35%。

向技术要结果,应该是G7安全管家与其他安全产品最大的不同。据统计,2019年G7安全管理平台上的司机和车辆增加5倍,但死亡数量几乎没有增加,至少挽救了上百条性命。

在设备同质化的环境下,如何提升自己在货运安全领域的竞争力?想必G7已经给出了答案——运营、服务、向技术要结果。而当一片新的竞争蓝海出现时,同领域的其他玩家也势必“下海厮杀”,届时,属于卡车司机货运安全的运营和服务又将会有哪些新的玩法,我们拭目以待。

 

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