卡车安全是一个世界性的难题。物流产业发达的美国，每年百万公里事故数在0.1起左右；而根据 G7大数据平台数据显示，在中国，2019年这个数字为3.7起左右。同时，行业专家表示，中国卡车司机死亡率常年在1‰左右。

这是什么概念？人们吃喝拉撒的背后，每年要牺牲20000 个左右的卡车司机，而这个数据不能仅仅出现在统计的数据中，更重要的是其背后连接着20000个家庭。因此，今年G7安全科技日将“这不是数字”作为主题。

这个数字反映着行业管理的粗放，同时也是类似 G7 这样的技术公司努力的动力。

1、技术有多大魅力？

安全，背后牵连着物流公司、司机、保险公司、技术公司多方在内。

根据普华永道联合G7、中国交通报发布的《中国公路货运行业智慧安全白皮书》(以下简称《白皮书》)数据显示，在中国，公路货运企业平均每年的事故保险赔付额约为3万元/车，平均每辆卡车单次事故会造成6~7天的停运，带来平均约3.5万元/次的收入损失 。

因此，虽然中国重载货车的保费规模达到千亿级以上，看上去很大；但事故除了导致货运企业的保费开支增加外，保险公司通常会赔付损失的80%。

而得当的安全管理，能够使得总体事故赔付率下降 10% 到 15%。对于技术公司而言，通过技术手段去提高车辆的安全管理，从而降低事故发生率，这对物流公司、司机、保险公司、技术公司而言是一件多方共赢的事情。那么，技术到底有多大魔力？

（G7创始人兼CEO翟学魂）

在讲述G7做了什么之前，G7创始人兼CEO翟学魂先用一段自身体验来形容技术的力量。老翟本人是一个 20 多年的老司机，但过去20多年从来没有哪一年能像过去一年那样，一次剐蹭都没有发生过；原因是他换了一辆具备自动驾驶功能的车。车可以向司机发出提醒，甚至可以“踩”刹车。

老翟讲这件事的目的，当然不是“带货”。他用乘用车领域正在发生的事，去畅想商用车领域的未来。而这种正在发生的事，也证实着G7过去所创造的价值。

从2010年第一个GPS传感器装车，到2017年G7安全管家1.0开始规模化运营，再到2018 年联合普洛斯、蔚来成立自动驾驶公司，这实际上也G7三个具有节点性意义的事情，分别代表解决安全难题的三个阶段。

第一阶段，随着 GPS 的普及，解决了简单的监控导航能力；第二阶段，IoT 技术的应用，使得IoT对周边环境和司机状态全面感知来帮助司机来克服自身的弱点；第三阶段，自动驾驶普及的时候，机器代替人去“踩”刹车、去拐弯。

老翟认为，随着新技术的应用与发展，未来10年，中国每年牺牲的卡车司机将能够降到现在的10%以内，事故产生的赔付金额最多相当于现在的20%。

“未来10年里，我们这一代技术人员会一起见证这个世界难题得到基本解决或者彻底解决的过程。这是我们的幸运，也是我们的使命。”翟学魂说。

2、寻找“因”与“果”

老翟自称G7的500多名技术人员为“手艺人”，这一方面是说对于安全这件事，技术人员不是见证者，而是要让这个难题得到解决；另一方面也在说这群人是“走在民间，沉在一线”，正如他每次演讲结束后所放的那张照片——工程师光着膀子坐在车厢、车架底下，看数据，调算法。

G7的这种定位始于2017年。这一年G7的姿态发生了一个非常大的变化，G7开始做安全技术，并起名为“安全管家”，第一次明确要以结果为导向。什么是结果？事故率、死亡率、赔付率。

这一年，G7从各个维度给车辆装上 IoT 传感器，几乎可以把一辆卡车武装到“牙齿”。对于 G7 来说，IoT 就是获得更多安全隐患的“抓手”。这其中与安全相关的，一个是看人的摄像头，监管司机的状态；另一个是前向的摄像头，捕捉几秒钟之内可能发生的危险状况。这是安全管家的1.0时代。

但这种捕捉几秒钟的方式，只能覆盖20%的风险场景。因此，除了布置传感器，获取数据以外，还要将所有数据联网，进行系统构架。

G7 研发副总裁向伟表示，过去三年，尤其是2019年一年里，G7与保险行业有了非常多的深度合作，也因此对结果数据有了与原来完全不同的深度认识和积累。据其透露，现在G7大概有一万多个精准的事故数据。通过这些数据，不仅能掌握事故是发生在国道上还是在高速上等这类基本信息，还能知道司机前一分钟有没有完全踩住刹车，以及司机所有的历史驾驶行为。

“这种结果数据和车辆感知的大数据有着因果关系，我们把这两个数据连接在一起，寻找因和果的规律。”向伟说道。

3、G7安全管家2.0

此次 G7 安全管理 2.0 的升级主要体现在三个方面：G7 安全分、千人千面、安全小姐姐。

其中的核心还是在于G7安全分。通过 IoT 数据的武装，技术得以持续地长期预测和干预司机驾驶行为，其最大的特点是将安全隐患预测的周期拉长，对车队和司机的全局性、长期性风险进行预测。

根据《白皮书》数据显示，“二八法则”在公路货运安全领域中同样适用。其中，前 10%的事故占据了70%的赔付金额；车队规模越小，事故风险越高，中小型车队千公里风险数，高出大型车队3倍左右。

因此，G7安全管家2.0中，安全分给司机、车队管理者、保险公司一个归因的依据，不同风险等级的司机及车队，对应着差异化的安全服务方案，从而推动保险产品对物流领域的覆盖与产品创新。同时，通过智能算法干预与安全小姐姐的提醒与安全教育，引导司机改善驾驶行为，进而降低长期风险。

从某种意义上来说，物流后市场的规模庞大，但过去类似银行、保险等金融机构涉足物流行业时，仅仅停留于在较浅的层面，风控模型的缺失使他们是其望而却步。而类似 G7 这样的物联网平台的多维数据累积，为金融机构的渗透提供了可能。

这一方面，降低了金融机构进入的门槛、风险与成本，另一方面也有利于中小物流企业的资金流改善、安全管控等。

据G7相关负责人透露：“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%。”