书接上回，物流车辆事故频发，物流企业安全生产已经引起了社会的关注和政府的重视。推动物流企业进行安全管理数字化和信息化转型已经逐步成为整个行业的趋势和共识。2021 年，物流车辆全面安装主动安全设备并进行平台化管理，可能会成为很多物流车队为自己规划的新年目标。
但除了安装设备，究竟如何才能做好物流安全管理呢？
物流行业包括快递快运、大宗、危险品、冷链等多种业务类型，覆盖干线、支线、短倒、城配等不同运输场景。如果没有对于业务模式和物流场景的深刻洞察，就难以为企业提供的物流安全管理方案。
在 10 年深耕全国物流企业的过程中，G7 在公路货运安全管理领域逐步积累了一套物流车队安全体系诊断的方法论，通过观测公司战略、组织架构、考核机制等，能够对物流企业的安全管理体系做出准确研判，快速锁定管理风险以及改善途径，从司机招聘、司机考核、车辆管理、信息化系统等全链路帮助物流企业进行管理提升。
在服务过程中，安全顾问团队还能够对车辆管理情况进行深度分析，划分车辆运行的风险场景，总结车队管理的风险和事故数据，依据不同的管理不足，通过车队长培训、司机培训、事故复盘等手段，进一步帮助企业管理人员进行有针对性的管理改善。
通过为卡车安装物联网 IoT 主动安全设备，G7 拥有了实时获取行车数据并下发干预的能力，但是安装 IoT 设备只是万里长征第一步，面对每天数以百万级的报警事件，如何从容不迫地处理，G7 独有的人工智能算法平台才是最大的幕后功臣。
从硬件设备上传的位置、车速、制动、司机疲劳等数据，通过算法平台内置的 AI 风险识别引擎，能够将硬件设备中生成的单个事件如闭眼、打哈欠、超速等通过时间和空间维度进行串联和归类，从而将离散的事件经过 AI 的处理智能判别为不同等级的风险事件。
G7安全管车平台用户端的实时风险监控界面
在为客户提供安全服务的过程中，G7 算法平台积累了大量的公路货车的风险场景数据，同时通过与保险公司合作研究对应的事故数据，算法平台将风险场景与事故之间初步建立起了联系。把路口、天气、路面情况、车辆事件数据等信息与 IoT 设备数据集合成了一套基于行驶场景的综合风险预测系统，对于引发事故的风险有了更快更有效的管控。
通过算法平台的处理，就能够将数以百万计的事件聚焦成真正可能造成事故的高风险事件中去。通过平台的融合计算，100 个事件会生成大约 10 个真正的高危事件，这样就大大提升了风险识别的准确性，从而让管理人员更有效地干预风险。
在 G7 的上海运营中心有这样一个团队，他们 7×24 小时紧盯着安全运营数据后台，及时标记和干预来自 G7 智能硬件和平台监控到的卡车安全风险，为接入 G7 的上百万公路货运卡车保驾护航。他们就是被称为「安全小姐姐」的主动安全运营团队。
G7 7*24小时安全小姐姐服务中心
经过 G7 算法平台对主动安全设备上传的数据进行智能分析后，平均每天会有超过 10 万条的卡车运行高风险事件传输到那里，G7 平台独有的任务调度系统，将高危风险作进一步分级，将优先级较低的风险交给系统智能化判定并标记外，将优先级较高的”危中危“事件第一时间交给小姐姐进行进一步的人工标记和干预，平均每 7 秒钟，安全小姐姐就需要完成一条高危事件的标记和干预。
安全小姐姐对平台下发的高危风险进行标记和干预
在安全小姐姐下发干预的同时，安全小姐姐还会通过微信群报备功能，自动发送高风险事件和视频到对应微信群，让车队长能够第一时间了解到高风险车辆的情况，这样安全小姐姐就与车队长/安全员形成了高危干预双保险，保证风险被跟踪到底。
依托强大的数据中台，在 G7 的一个安全小姐姐大约能管 500 台车，而对于客户自己传统的安全员或者车队长来说，大约一个人只能管不到 100 台车，G7 的服务显著提升了管理效率。
数字化的 IoT 设备，人工智能的大数据平台，以及始终关注安全的决心，只有从管理到工具形成合力，才能真正管好物流安全。
