智慧物流是大勢所趨，核心在于各個物流環(huán)節(jié)的智能化和自動化，而這首先離不開把各個環(huán)節(jié)進行數(shù)字化改造。疫情期間，醫(yī)療及生活物資的運輸流轉(zhuǎn)，放大了智慧物流的需求，也提高了對其數(shù)字化程度的要求。

關(guān)于物流這個巨大的行業(yè)如何實現(xiàn)數(shù)字化，有很多商業(yè)模式在嘗試。深圳漢德做的事情正是物流中最重要的車輛實時載重量與位置信息的數(shù)字化，這是一條有一定技術(shù)挑戰(zhàn)的路線。他們也是目前幾乎唯一能在多場景多行業(yè)中，實現(xiàn)非常低的重量誤差率（2%）的技術(shù)服務(wù)商。2020 年 3 月 2 日，「深圳漢德」宣布完成 8000 萬 A 輪融資，峰瑞資本已連續(xù)三次注資。

在這篇里，我們將探討：

最初討論深圳漢德時，我們?nèi)绾巫龀鰞r值判斷，內(nèi)部有哪些爭議？

投資深圳漢德這 3 年，我們的觀察：to B 企業(yè)如何發(fā)掘「真需求」？如何找到標桿行業(yè)和客戶？

整體復(fù)盤：各行各業(yè)的數(shù)字化，如何才能完成？

進入正文前，先分享 3 個觀點：

正確的路，都是難的。給車裝上傳感器，將數(shù)據(jù)采集的過程自動化，是很有挑戰(zhàn)的。但長遠看，這條路能形成「正向積累」，越大越好，越好越大。

對 to B 企業(yè)而言，在初創(chuàng)階段，需要找準技術(shù)與產(chǎn)品應(yīng)用的標桿行業(yè)和標桿客戶，并且在一個行業(yè)形成完全的產(chǎn)品化解決方案之后，再去拓展在其他行業(yè)的應(yīng)用。

數(shù)字化不是用戶/客戶的目的。最后能贏得用戶、實現(xiàn)數(shù)字化的解決方案，一定是為用戶/客戶創(chuàng)造了其他應(yīng)用價值，且其所提供的價值遠超用戶/客戶為之付出的成本。

希望能帶來新的思考角度，歡迎你在文末分享關(guān)于智慧物流的見解。

01、為什么投，當(dāng)時內(nèi)部有哪些討論和爭議？

物流行業(yè)會誕生 Uber、滴滴這樣的企業(yè)嗎？

峰瑞成立那年，決定涉足芯片傳感器投資時，我們有一個基本的邏輯框架：科技行業(yè)智能化的前提是數(shù)字化，即，通過把傳感器裝到各種物體里，尤其是移動物體里，產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)。

這樣的例子在移動互聯(lián)網(wǎng)時代很多。比如，Uber、滴滴是基于手機內(nèi)置的 GPS 產(chǎn)生的位置數(shù)據(jù)誕生的商業(yè)模式；手機里不斷升級的攝像頭所產(chǎn)生的圖片視頻數(shù)據(jù)，則創(chuàng)造了美圖、Bilibili 和抖音。

新傳感器帶來新數(shù)據(jù)，還會發(fā)生在哪些行業(yè)，并帶來行業(yè)革新？

帶著這樣的思路，2017 年 2 月，我們遇見了深圳漢德。創(chuàng)始人苗少光是大數(shù)據(jù)和人工智能背景，他想從車載稱重角度切入物流行業(yè)。當(dāng)時，他剛剛試著把傳感器裝到少量載重車上，每裝一輛車，收一兩萬塊錢。

中國是交通大國。截止 2018 年年底，中國高速公路總里程已達 14.3 萬公里，穩(wěn)居世界第一。「四通八達」的公路網(wǎng)讓貨物的加速流轉(zhuǎn)成為可能，十年間物流總額翻了 3 倍多，從 2008 年的 89.9 萬億元漲到 2018 年的 283.1 萬億元，其中 76 .8% 通過公路運輸。

我們看好物流行業(yè)的前景，也欣賞創(chuàng)始人懂行業(yè)、懂技術(shù)，有決心。但是當(dāng)時內(nèi)部對深圳漢德項目也有很大的爭議：物流行業(yè)低成本，價格敏感，它的高收費模式，是否可持續(xù)？如果要實現(xiàn)億級營收，就意味著要向幾萬輛車賣出解決方案。

我們做了基礎(chǔ)行研，也和創(chuàng)始人深入交流，對物流行業(yè)有了更多的認識。

物流行業(yè)的市場格局是個正金字塔，最下面是載重超過 500 公斤的整車物流；中間層是快運，貨量介于 20 公斤到 500 公斤；最頂部是 To C 端物流，也就是我們?nèi)粘＝佑|的快遞，貨量通常小于 20 公斤。

越到金字塔底部，行業(yè)的數(shù)字化程度就越低。位于金字塔頂端的快遞是數(shù)字化程度最高的，京東、菜鳥、三通一達等頭部企業(yè)引領(lǐng)了快遞行業(yè)的自動化和智能化。僅以分揀環(huán)節(jié)為例，快遞行業(yè)已開始使用 AGV 機器人，極大地提高了效率，也減少對人力的依賴。而快運和整車運輸行業(yè)，目前分揀還主要靠人力、皮帶機、叉車。

深圳漢德的探索極具創(chuàng)新性。它瞄準了整車物流的數(shù)字化，希望通過給貨車裝上傳感器，以產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)：實時位置信息和實時重量。這些新數(shù)據(jù)是對整車物流效率提升最重要的數(shù)據(jù)。

只要技術(shù)切實可行，且能被市場認可，我們認為，深圳漢德所做的事情，對物流行業(yè)很重要。2017 年 3 月，投決會通過，峰瑞參與領(lǐng)投深圳漢德的天使輪。

怎么給車裝上傳感器，準確率如何保證？

傳統(tǒng)的車載稱重辦法是通過地磅。貨車需要兩次過磅，才可測出車內(nèi)貨物重量，一來成本高，一次稱重費用為 50-100 元，外加時間和人力成本；二來效率低，地磅不可移動，只能進行單點重量核查，可能需要車隊反復(fù)配載，且廠家無法監(jiān)控運輸過程中的貨物變化，容易出現(xiàn)偷換貨、竄貨等情況。

給車裝上傳感器，在當(dāng)時是一件非常難、非常苦逼的事情。苗少光及小團隊跟了 4 年車，不斷采集信息、測量校準、調(diào)整算法、分析模型，最終才把算法跑通。

苗少光給我們講過 2013 年 6 月到 2017 年年中那 4 年晝伏夜出，風(fēng)雨兼程的跟車往事。

每天夜里 6 點，裝上了傳感器的貨車在前面跑，他們開著小汽車緊跟其后采集數(shù)據(jù)。他的主要任務(wù)是盯著筆記本電腦，觀察車的狀態(tài)的變化，如何反映在他的筆記本電腦上。一臺筆記本的電量撐不到天亮，他的車上通常裝著三四臺筆記本電腦。

要是他足夠幸運，趕上貨車沒人押車，他就可以坐在司機旁邊的副駕駛座上，更直觀地看到駕駛員的細微操作，所引起的數(shù)據(jù)變化。

除了顯而易見的駕駛習(xí)慣、載重情況，車齡、路況、車速、載重分布等信息，所能帶來的變化，也得考慮在內(nèi)，否則都會造成誤差。

4 年間，苗少光主要跟著兩種類型的貨車，一種拉鋼卷的，一種拉煤炭的。每跟車一次，他會支付司機 2000 元。司機會配合他在車上做各種實驗，包括在車的各個部位安裝傳感器，也包括在他觀察到特殊數(shù)據(jù)時，停車、倒車，再跑一次，重現(xiàn)數(shù)據(jù)，分析判斷。

如何判斷傳感器的受力點是合適的，苗少光主要看兩點：重復(fù)性和線性。重復(fù)性的意思是，同樣是裝貨 50 kg，傳感器的反應(yīng)要基本類似。線性的意思是，裝 100 kg 貨物時，傳感器的反應(yīng)值理應(yīng)是載貨 50 kg 的兩倍。

就這樣，他們把車的實時運動狀態(tài)全部分離出來：加速減速、上坡下坡、開動剎車、上貨卸貨、超載偏載，并給它們逐一打上標簽，然后在線下分析這些數(shù)據(jù)，再在線上做擬合，緊接著去做算法，做完算法，再去跟蹤，反復(fù)驗證，最后調(diào)教出一個真實可靠的數(shù)學(xué)模型。用他的話，把力學(xué)問題轉(zhuǎn)化為一個計算機問題。

隨著時間、路途、經(jīng)驗的累計，深圳漢德的數(shù)據(jù)庫越來越大，越來越全，越來越精準，在實踐中實現(xiàn)了非常低的重量誤差率（2%）。

就像搜索引擎一樣，用的人越多，就越好用，越好用，來用的人就越多。即便有人技術(shù)再好，也很難復(fù)制、趕超。

這是一種「正向積累」，越大越好，越好越大。

02、投資之后，我們從深圳漢德的發(fā)展變化中有什么思考和所得？

用戶不是為了打車而去買 GPS，用戶買的是一個帶 GPS 的智能手機

技術(shù)上的先進不是萬能的。投資之前，我們內(nèi)部存在爭議的問題，在商業(yè)世界里很快有了答案。靠賣一款即便高附加值的硬件設(shè)備，很難實現(xiàn)規(guī)模化。

一來，給一臺車裝傳感器收一萬塊，對毛利低、管理效率不高的物流行業(yè)來說，太貴了。二來，貨主與承運方之間的較勁，增加了傳感器安裝的難度。貨主希望掌控運輸全程，但承運方不希望自己的運輸行為被監(jiān)控。

這回到了大多數(shù) To B 初創(chuàng)企業(yè)所面臨的最根本的問題：客戶為什么要裝一個從前沒有的設(shè)備并為之付錢，他的動力是什么，他看到了什么價值？

數(shù)不清的可穿戴設(shè)備企業(yè)在這個問題上栽了跟頭。

「智能手表手環(huán)們」最難的事情是，得告訴用戶戴上它們有什么好處，而不是告訴用戶他擁有了一大堆數(shù)據(jù)。用戶并不會為數(shù)據(jù)本身買單。還是以打車舉例，滴滴和 Uber 的模式之所以可行，是因為乘客和司機身上都自帶 GPS，但是無論是司機還是乘客，購買的都是智能手機，而不是 GPS。

如何找到足夠多的場景，把傳感器裝上去，且讓客戶覺得裝上傳感器這件事本身足具意義，對深圳漢德來說非常關(guān)鍵。

有段時間，創(chuàng)始人苗少光也不知道真實的需求在哪里。好像這里有需求，那里也有場景。他一度列出了自己覺得大有可為的 27 個行業(yè)，包括瀝青、水泥、原油、煤炭、物流、環(huán)衛(wèi)、成品油運輸?shù)鹊取Ｈ欢降啄膫€需求能幫企業(yè)做大，苗少光心里也沒譜。

找到標桿行業(yè)，服務(wù)好標桿客戶

如何找準自己技術(shù)與產(chǎn)品的標桿行業(yè)和客戶，是很多 to B 企業(yè)帶著技術(shù)去拓展市場時，最先遇到的挑戰(zhàn)。

深圳漢德也一樣。從 2017 年年中到 2018 年年底，它幾乎試遍了所有覺得可行的行業(yè)。依據(jù)不同行業(yè)的不同場景和需求來調(diào)試和安裝，前期的投入很大，復(fù)購率卻不理想。最后因為客戶整體沒起來，公司也沒能邁過規(guī)模化這個檻。

走了很多彎路之后，深圳漢德終于找到適合自己的標桿行業(yè)——水泥。一家龍頭水泥企業(yè)愿意通過載重信息和位置信息來做行業(yè)監(jiān)控。但那個時候，深圳漢德賬上的錢已經(jīng)不多了。

2018 年底，苗少光找到我們，希望峰瑞追加一輪投資，支持它們在水泥行業(yè)拓展產(chǎn)品化應(yīng)用。我們又投了一筆錢。

為什么聽起來無比傳統(tǒng)的水泥行業(yè)愿意率先給車裝上傳感器？

這和水泥行業(yè)的 3 個特性有關(guān)：重量大，貨品以噸計價；成本低，一噸水泥售價才四五百塊；運費占比高，有時能占到將近 1/3 的成本。

這意味著，運費是影響利潤的關(guān)鍵變量。離水泥廠越遠的經(jīng)銷商，所承擔(dān)的運費就越高，利潤就越薄。因為利潤 = 賣出去的價格 - 進貨價 - 運費。

水泥廠為了擴散銷售半徑，讓遠距離的經(jīng)銷商有動力進貨，業(yè)內(nèi)的通用做法是給遠距離的經(jīng)銷商提供部分運費補貼，使其利潤水平和近處的經(jīng)銷商相當(dāng)。

這給了一些人鉆空子的空間，讓水泥廠無比頭疼的「竄貨」現(xiàn)象時有發(fā)生。所謂「竄貨」，是通過非正常的通路獲得更便宜的貨，以求得更大的利潤。

舉個例子，北京郊區(qū)有一家水泥廠，五環(huán)的經(jīng)銷商打電話給二環(huán)的經(jīng)銷商說，「你幫我買上一車水泥，你運到五環(huán)就卸貨，五環(huán)到二環(huán)這段路程的運費補貼，我們一起吃掉，一人一半。」

通常一車水泥 40 噸，假設(shè)一噸水泥從二環(huán)到五環(huán)的運費補貼是 80 元，勾結(jié)起來的經(jīng)銷商們，這一趟就能賺取運費 3200 元。考慮到每年水泥廠發(fā)車數(shù)萬次，這個總金額相當(dāng)驚人。

之前水泥廠嘗試了各種辦法，都不能消滅「竄貨」。深圳漢德剛好能解決這個問題。它能夠監(jiān)控、分析水泥載重車全程的重量變化和位置軌跡，將什么時間裝貨，貨量多少，什么時間卸貨，貨量多少，運輸過程中貨物重量是否發(fā)生變化等等，全部變成數(shù)據(jù)。

苗少光和我們講過一個供應(yīng)商「挑戰(zhàn)」設(shè)備精準度的故事。一個供應(yīng)商要運貨到上饒，在距離上饒還有 200 公里的景德鎮(zhèn)卸貨了，第一次他卸了 3 噸貨，路途中，他又分別卸貨 2 噸、1 噸。他的一連串小動作，都被深圳漢德的設(shè)備「抓」到了。后來，那一片基本沒有人再「竄貨」了。

就這樣，深圳漢德在水泥行業(yè)有了影響力和知名度。現(xiàn)在，排名 top 30 的水泥企業(yè)中，超過半數(shù)采用了它的水泥流向智能管控服務(wù)。

深圳漢德也逐漸確定了自己的標桿客戶畫像：大宗運輸領(lǐng)域為主；難以用其他方式來計算車里的貨多少錢，視重量為最重要甚至唯一的計算單位；且物流占成本的比重較大。

現(xiàn)在，深圳漢德服務(wù)客戶一百多家，覆蓋煤炭、水泥、鋼貿(mào)、原油、化工、危險品等行業(yè)。在快遞、快運領(lǐng)域，德邦、圓通等頭部企業(yè)，也與深圳漢德密切合作。

03、整體復(fù)盤：關(guān)于科技行業(yè)智能化的經(jīng)驗和教訓(xùn)

智能化是大勢所趨，它到底該從哪里開始？正確的路，往往是難的

看到智能化是大勢所趨，只是第一步。具體到任何行業(yè)，要回答：為什么這個行業(yè)需要數(shù)字化，以及應(yīng)該從哪里突破，其實很難。

在物流行業(yè)，除了深圳漢德這種通過讓傳感器上車來完成關(guān)鍵環(huán)節(jié)數(shù)字化，市場上還有另一種路徑：做車貨信息的匹配。有的連接車和貨，做信息撮合；有的做行業(yè) ERP 系統(tǒng)。

這種路徑的優(yōu)勢是起步輕，起勢快。但是受限于物流行業(yè)的低毛利、低數(shù)字化程度以及管理效率亟待提升，他們難以獲得準確的貨物物流信息，即使有了也面臨信用難題。

因為不論是個體貨主，還是擁有車隊的物流企業(yè)，被要求錄入信息并上傳到系統(tǒng)，屬于額外的工作。時間一長，如果他們沒看到明顯的好處，配合度會打折扣，數(shù)據(jù)的獲取及可用性也會打折扣。

為了解決這些問題，我們看到，不少做車貨信息匹配的企業(yè)開始通過增加人工來介入物流的實際運營環(huán)節(jié)，以保障整個流程的數(shù)字化。

反觀深圳漢德，它是先慢后快。經(jīng)歷了最早期苦哈哈跟車 4 年對算法和模型進行訓(xùn)練，然后把傳感器裝到各類載重車上，它用自動化的方式完成了數(shù)據(jù)采集與沉淀。幫助企業(yè)實現(xiàn)降低成本、提高效率的同時，數(shù)字化成了自然而然的結(jié)果。

這兩種模式，一種偏重運營，一種側(cè)重技術(shù)，最后都是兜大圈，都得做重。

我們從中學(xué)到的是，各行各業(yè)要實現(xiàn)智能化，都離不開把關(guān)鍵環(huán)節(jié)進行數(shù)字化改造。但是不論從什么角度切入，都需要「以終為始」：以數(shù)字化為最終結(jié)果，反向分析過程，尋找關(guān)鍵對策，從而達成目標。

以汽車行業(yè)為例，我們還處于向數(shù)字化過渡的過程中。因此，當(dāng)前最有可能先發(fā)生的事情，就是會有越來越多的新傳感器被裝上現(xiàn)在的汽車，使汽車本身的信息被高度數(shù)字化。同時，還會有越來越多的傳感器，就像我們所說的物聯(lián)網(wǎng)，被裝到各個地方，使各種各樣的環(huán)境信息也能夠被數(shù)字化。隨著這兩種信息的高度數(shù)字化，如果接下來，這些數(shù)據(jù)又能夠完成連接和流通，我們一定會進入最后的智能化。

因此，峰瑞投資了加特蘭微電子、Kolmostar睦星科技、VisionICs、飛芯光電、AQRONOS 等 10 余家?guī)椭囆袠I(yè)實現(xiàn)數(shù)字化的芯片傳感器創(chuàng)新企業(yè)。

智慧物流的未來

中國公路物流大大小小的主干和支干構(gòu)成了中國經(jīng)濟的毛細血管。經(jīng)濟運行是否通暢，取決于毛細血管的運輸效率。這也決定了，物流行業(yè)作為社會基礎(chǔ)設(shè)施，往往受政策影響很大。

2019 年 10 月，312 國道無錫高架橋垮塌，造成了 3 人死亡和 2 人受傷。跨橋垮塌是由兩輛運送鋼卷的超載車引起的。事件發(fā)生后，各地政府都加強了對貨車超載的法規(guī)約束，也重視通過技術(shù)手段來進行載重實時檢測。深圳漢德與政府的合作也越來越密切，把實時稱重、超載報警、偏載預(yù)警等功能應(yīng)用到超載治理中。

2020 年以來，智慧物流這個方向開始變得更加重要。

疫情期間各類物資的調(diào)度和運輸，使得智慧物流的需求激增。相信疫情之后，國家和行業(yè)對智慧物流會更加重視，物流行業(yè)的數(shù)字化進程會加速。

最近，物流行業(yè)又趕上了國家發(fā)改委、科技部、工信部等 11 部委聯(lián)合印發(fā)的《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》。汽車智能化不僅指車要智能，為車服務(wù)的一系列基礎(chǔ)設(shè)施也要智能。而讓各種類型的傳感器上車，是汽車智能化的必經(jīng)之途。

對深圳漢德而言，在擁有更完整的實時車貨位置與載重信息之后，它已經(jīng)成為物流高效運營體系的一部分。因為，實現(xiàn)載重車輛的智能配載與調(diào)度，或者說，更高效地實現(xiàn)車貨流信息匹配，貨運車輛的實時重量信息不可或缺。

比如，就像滴滴出行通過訂單預(yù)測大幅提效一樣，已經(jīng)有物流企業(yè)找到深圳漢德，希望能用它的解決方案，減少司機等待時間，增加用車效率，從而整體提高運轉(zhuǎn)效率。

最近一年半，深圳漢德的融資挺順利，接連完成兩輪融資，其中一輪由上一次沒能投進的投資方追加。現(xiàn)在也有新的投資方希望能投資。

創(chuàng)業(yè)不僅要應(yīng)對已知的問題，還要能夠迎接未知的挑戰(zhàn)。本篇作為一個階段性的記錄，我們期待看到深圳漢德獲得更大的發(fā)展。未來我們也希望繼續(xù)向創(chuàng)始人學(xué)習(xí)，陪伴公司成長。

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