一輛大貨車在高速行駛途中突然沖過中央隔離防護欄，進入車流密集且高速的對向車道，以很高的相對速度撞向正常行駛的5輛小汽車，最終釀成5人死亡、11人受傷（其中一人重傷）的慘劇。

這是10月6日下午發生在G75蘭海高速欽州段那麗收費站附近的一幕，多個家庭的破滅，慘烈的交通事故再一次將“大貨車”所面臨的安全問題擺在了面前。在經濟高速發展的當下，公路貨運快速發展，一輛輛貨車匯聚成聯系著中國交通的大動脈，這條血脈每天繁忙地運行，而大大小小的安全事故也在頻繁地發生，代價十分慘痛。

好在，改變也在發生。

不久前，科爾尼咨詢（以下簡稱“科爾尼”）與G7 聯合發布《中國公路貨運安全白皮書2021》（以下簡稱《白皮書》），其中就我國公路貨運安全的現狀以及物聯網科技的實際價值進行了闡述和分析，從中可見前沿技術加持的智慧物流正在為公路大宗貨運的安全貢獻自己的力量，也逐步形成了一個智能化服務產業。

公路貨運安全進入數字化破局階段，推動形成全新的物聯網產業

改革開放40多年后，我國公路運輸已經領先全球，其中高速公路運輸總里程已經躍居世界第一，但是，公路運輸風險控制卻并沒有跟上。

根據G7大數據平臺的統計數據，2019年我國公路貨運百萬公里事故數為3.7起，作為對比，美國該指標為1.3起，高出近三倍。此外，相較于其他類型的汽車安全事故，貨運車輛的安全形勢也更為嚴峻——《白皮書》中就指出，我國貨車事故及其造成傷亡人數比例遠高于貨車保有量占汽車總量的比例，其中貨運風險又呈現大宗行業>快遞快運>危化行業的格局。

有行業專家曾透露，我國卡車司機死亡率常年在1‰左右，按3000萬的司機基數，這意味著每年有3萬司機因為公路運輸而殞命，觸目驚心。

問題必須得到解決，而這方面，在數據上表現更好的歐美基于更長久的公路貨運發展歷程已經有所沉淀，也成為國內的重要借鑒。

在美國，政府部門與行業協會一直在大力提升車輛安全設備的裝配率，建立信息聯動機制，例如，相關車輛必須強制安裝ELDs（電子打卡設備），有關部門直接監控司機駕駛時間；有領先的車聯網公司已經建設了事故風險預測模型來幫助招聘優秀駕駛員。此外，在以色列，有車聯網公司已經提出了基于駕駛行為的保險預測以及保費優化方案，將公路貨運安全往上下游進行產業聯動與延伸。

在國內，得益于物聯網的高速發展，通過技術等一系列手段來改進公路貨運安全的措施也在廣泛鋪開。

這其中，有三類主體都在積極參與。

一是政府主管部門，較為典型的是在大宗貨運密集的山西綜改示范區，其2020年啟用了智能化程度較高的“車輛主動安全智能防控系統”，該系統由終端的駕駛室內攝像頭、測速雷達、司機佩戴的帽子、手環，以及后臺的監控預警平臺統一組成，交警大隊和運輸企業可以實時監督查看司機在駕駛室內的各種行為。

通過這樣的物聯網聯動，司機抽煙、接打電話、疲勞駕駛（帽子監測腦電波活躍度），或者超速等等，都會立即預警、提醒司機。

二是本身就規模龐大的物流企業，保證公路貨運安全是應有之義，相關的投入一直在進行當中。較為典型的如德邦物流，建立了一個集數據分析監測、視頻監控、多媒體會議設備于一體的信息中心，通過覆蓋全國門店、車隊、外場的6萬路攝像頭可以實現對車輛的全路段行車監控、司機安全監控，以及天氣、道路狀況提示。

三是專業提供物流行業物聯網服務解決方案的科技企業，集中展現出智慧物流帶來的商業價值與產業機遇。較為典型的如G7，其主動安全管理解決方案通過為貨運車輛安裝主動安全管理設備，讓車隊管理者可以遠程實時地監控所有車輛在途的風險事件，包括前車過近事件、車道偏離事件、司機疲勞事件（打瞌睡、閉眼）、司機激進駕駛事件（急加速、急減速、超速行駛）、司機玩手機注意力分散等導致事故發生的高危事件，一旦應用了AI的物聯網終端設備在識別相關行為后，會觸發相應的警示提醒司機。

據G7自己公布的數據，使用其主動安全管理系統的車輛，在15天后風險指數顯著下降10%，在90天后下降13%，在180天后下降18%，“平均每天能把一個司機從死亡線上拯救回來”。

可以看到，無論是國外的已有實踐，還是國內不同主體采取的策略，在根本上都是借助物聯網便利實現對運輸過程“黑盒”的打破，讓后臺管理端口能夠以“上帝視角”掌握運輸全程、及時有效進行干預，不再“聽天由命”。而技術創新越是深入，對車輛、司機的監控和預警就能更為及時有效，也成為以物聯網管理公路貨運安全的主要發力點。

但是，如果結合公路貨運的實際情況就會發現，單純的物聯網技術只是為安全管理打下了一個技術基礎，要真正讓安全境況得到大幅度改善，三個方面的協同問題還需要進一步解決。

從技術到執行，公路貨運安全還需要關注司機層面的落地問題

據普華永道思略特分析數據，在公路貨運安全事故中，司機自身的因素占比接近40%，因而，很多物聯網技術最終還需要司機的積極響應才能完成最后的監控和避險動作。

用通俗地話說，如果司機不理睬或者不能及時理睬到預警信息，有相當比例的風險即便已經得到識別，可能也無法有效阻止，這是技術的無奈，也是技術發展過程中必然要協同解決的問題。

在公路貨運實踐中，面對可預期的貨運高峰，從監管部門到運輸任務執行主體（物流公司、運輸車隊）都會提前加強安全駕駛紀律與意識培訓，這些會直接提升貨運安全性，可見司機本人的意愿和參與度對安全管理的價值。

然而，由于想要及時完成貨運任務、多掙收入等種種原因，很多時候，貨運司機即便知道自己在危險駕駛，也存有僥幸心理，這種心理造成了很多慘劇的發生。

物聯網解決方案介入后，一方面，“處罰”成了經常性的伴隨動作，要從意識層面強化司機自律以及對預警的響應；另一方面，一些協同建設也在開展，例如G7的解決方案就是一套主動安全管理設備+人工干預的策略，即所謂以“ADAS（高級駕駛輔助系統）+DMS（駕駛員疲勞駕駛預警系統）+高危駕駛員人工提醒（算法識別高危駕駛員）”于一體，在物聯網技術體系之外，其最值得關注的動作是通過安全算法識別司機風險值，一旦達到高危區間，將通過平臺配備的人工服務團隊直接與司機通話，幫助其脫離危險狀態。

在7月底的伙伴大會上，G7創始人翟學魂透露，在經過了車上所有的自動化的提醒之后，每一天G7仍然需要用人工的方式去喚醒一些不在意物聯網終端設備警告聲音的司機，數量高達每天700次，可見在技術之外對司機監控的聯動策略有多么重要。

如果沒有這樣每天700次的人工介入和提醒，G7的綜合解決方案可能根本無法完成上述風險指數顯著下降的成果。這也給了那些希望通過物聯網來解決安全問題的企業以提醒，綜合化的運營動作勢在必行，技術并非萬能，只要方向盤還在司機手中、剎車還在司機腳下，對司機本人的關心，就一定要成為解決方案的一部分。

社會責任之外，公路貨運安全的數字化舉措還需要兼顧商業利益

客觀地說，雖然車隊或者司機個人為了多賺錢而進行某些危險駕駛行為是嚴重錯誤的，但這不意味著談起安全駕駛就一定要他們犧牲商業利益。很多車隊或司機對一些傳統安全措施執行不到位的直接原因是效益權衡，數字化光談責任不談價值，客觀上也將導致內在抗性。

通過物聯網解決公路貨運安全問題當然是一件充分體現了社會責任的事，但在這個過程中，充分考慮車隊和司機的經濟利益也是必不可少的，這將直接降低解決方案落地執行的阻力，甚至反向增強他們對這件監控他們的“麻煩事”的參與積極性。

事實上，安全事故本身一直在給公路貨運帶來經濟上的損失，人賠、車賠、貨賠都是直接的經濟支出。而近年來，在貨車保險領域的高額保費甚至拒保現象也讓公路貨運行業尷尬不已。

不久前，貨車司機圈一則《營業貨車投保車險遭拒保，實在沒辦法了，只能跑到車管所求助》的視頻廣泛傳播，背后反映出大貨車納入保險所經歷的限額、加費、預約排隊和坐地起價等多重磨難。

多年來，貨車尤其是營業性貨車一直被財險公司視為賠付率高、經營效益低的積累業務、垃圾業務，這與貨運安全事故直接相關——根據《白皮書》數據，單次卡車事故一旦發生人傷等損失，賠付金額將普遍超過幾十萬元，而一旦發生人員死亡的惡性事故，更將面臨接近百萬元的賠付金額，頭部保險公司整體賠付率近年來居高不下，達到80%以上。

車險保費降價是個不爭的趨勢，但在保險媒體今日保的數據中，2021年營業貨車的車均保費不降反升，同比上漲了一個百分點。

這時候，如果能夠有效將賠付率降低，則能夠直接降低保費并提升參保的便捷性。

根據G7平臺的數據，通過綜合手段的主動安全管理能夠幫助車隊顯著降低賠付率，在與某保險公司的合作中，通過在其承保的車輛中推廣G7主動安全服務，該保險公司的整體賠付率為75%，而同期未推廣主動安全服務的車輛整體賠付率為128%。這也意味著，智慧物流產業在公路貨運領域的耕耘，在一開始就必須是全產業聯動的，與保險等參與方的聯動提升經濟性是一種必然和必要，反過來，這也為產業本身打開了巨大的價值探索空間。

從粗放管理到精細化運營，公路貨運安全的數字化方案還需要實現長期能力建設

冰山理論說明，每一次公路貨運安全事故的出現，背后已經經歷過無數個沒有造成顯性事故的風險。通過物聯網技術手段解決一次次具體的安全事故隱患固然有必要，但在體制機制層面將水面下的冰山爆破才更能從長遠角度解決公路貨運安全問題。

回過頭來看，公路貨運的安全性因素是復雜多元的，天氣、路況、車況、突發事件、運輸量、司機狀態等等，都可能在某個瞬間或時間節點影響駕駛員的行駛狀態，但究其本質，行業發展格局中的小、散、 亂是藏在冰山之下的系統性原因。

與歐美公路貨運往往以建制化方式運營不同，中國連年創新高的載貨汽車注冊量背后卻是粗暴散亂的市場格局。《白皮書》顯示，我國貨運行業的個體車輛占比已高達80%以上，很多都是“掛靠”在具備貨運經營資質的企業，其結果是組織關系十分松散，無法實施有效的安全管理。而個體司機在更多收入的動機下，更傾向于選擇長時間、長距離駕駛任務，在自我安全意識匱乏、安全管理手段缺失等情況下，在途風險比規模化車隊整體上要高23%。在行業層面，配套精細化管理過程來改變這種狀況尤為必要，一些嘗試已經在進行。

例如，《白皮書》就嘗試提出了行業共同遵循的公路貨運風險指數，該指數基于司機疲勞駕駛、注意力分散、激進駕駛(急加速、急減速、路口超車）、路況里程（高速、非高速）等4大類風險因子，并結合風險引發事故的相關系數計算而來，能夠為交通監管部門、公路貨運行業上下游提供可參考的貨運風險監測依據，對每個司機和車隊形成標準化的認知，敦促司機和車隊的自我安全意識提升。

實際上，在《白皮書》發布行業層面的指標建議之前，作為企業的個體行為，G7就已經在其服務貨運企業的過程中提出了所謂“安全分”機制，通過IoT大數據和AI算法來對司機和車隊的全局性、長期風險進行預測，評估安全管理的狀況，幫助提升建制化車隊以及物流企業面向個體司機的安全管理能力。

行業當然樂見大型規模化物流企業在安全管理能力上的長足進步，但在中國這個特殊的市場上，中小車隊、個體司機面臨更棘手的安全境況，智慧物流的物聯網綜合解決方案能夠以產業普惠的方式提升這些中長尾參與者的安全表現，將更具備現實的產業意義。

一些對應的數字化管理轉型動作已經開始，但這還遠遠不夠，未來更多技術、產品與業務模式創新等待產業中的玩家去完成，如此公路貨運的快速發展才不會以安全風險的增長為代價。