我是一個(ge) IT行業(ye) 混跡了21年的老兵，做過很多IT相關(guan) 的事，也基本都是在企業(ye) 服務圈子。

過去四年裏，我在一家物流行業(ye) 做互聯網化和信息化服務的企業(ye) ——G7公司工作，負責產(chan) 品開發和研發管理。

大家對於(yu) 順豐(feng) 、京東(dong) 配送、菜鳥，應該都是耳熟能詳的。但其實，物流行業(ye) 遠比大家每天接觸的這些東(dong) 西要多得多。

事實上，物流行業(ye) 是一個(ge) 每年有10多萬(wan) 億(yi) GDP的行業(ye) ，是中國最大的行業(ye) 之一。大家耳熟能詳的這些大公司，包括順豐(feng) 、德邦在內(nei) ，加起來恐怕連整個(ge) 物流行業(ye) 的1%都不到。

其原因在於(yu) ，大家所熟知的物流行業(ye) 大公司，基本都是TOC的，比如快遞。但在整個(ge) 物流行業(ye) ，還有很多其它類型的公司，比如：鐵路運輸、輪船雲(yun) 圖、特殊行業(ye) 的運輸等等。

更直接地來說，中國幾個(ge) 大的快遞公司加起來可能還沒有UPS一家大。UPS一年差不多1千多億(yi) 美元的銷售額，但是順豐(feng) 每年也隻有幾百億(yi) 人民幣而已。

在這個(ge) 行業(ye) 裏，提供互聯網和軟件服務的公司至少有幾百家。由於(yu) 中國物流行業(ye) 是非常分散的，所以為(wei) 這些公司做服務的企業(ye) 也非常分散。

物流行業(ye) 生態係統

在我加入崔牛會(hui) 之前，有一場分享中提到：交易服務可能是SaaS服務最有利、最容易切入的應用。其實物流行業(ye) 同樣如此。

物流行業(ye) 生態係統，我用三句話做總結：

第一，非常分散；

第二，正在快速的集約化發展；

第三，互聯網對這個(ge) 行業(ye) 影響非常大，過去這幾年尤為(wei) 如此。

在過去的幾年裏，我讀過很多相關(guan) 的研究報告，結合我對這個(ge) 行業(ye) 的理解，做出了以上的總結。

我將物流行業(ye) 分為(wei) 幾個(ge) 層次。（並不是層次高的占比就越高，僅(jin) 僅(jin) 隻是分層而已）

從(cong) 下往上數第三層是崔牛會(hui) 裏很多牛油都在做的事情，比如：報關(guan) 平台、tms、ERP、設備管理係統、GPS定位服務等。

從(cong) 上往下數第二層則是一些管理服務，比如我們(men) 聽到過的DHL、中外運等等，它們(men) 都屬於(yu) 基礎的管理服務。

還有一些特殊的行業(ye) ，比如冷鏈、化工品，在這些領域裏也都有很多挺大的公司，他們(men) 就是做管理，但實際運輸或者實際倉(cang) 儲(chu) 服務卻不一定做。

這幅圖是把前麵那幅圖做了一個(ge) 更細致的劃分，也許有很多分類在行業(ye) 裏並不一致，但這是我的理解，僅(jin) 給大家做一個(ge) 參考。

接下來，我將分享我最熟悉的公路運輸企業(ye) 的狀況。尤其是我過去幾年看到的，在公路運輸領域裏麵最主要的機會(hui) ，以及這些機會(hui) 反映出來的一些本質。

物流行業(ye) 中小企業(ye) 服務的機會(hui)

一、信息化發展滯後的原因

從(cong) 上麵這張圖，我試圖說明在中國公路運輸行業(ye) 和其他的物流模塊一樣，都是極其分散的。

這張圖是根據我之前東(dong) 家的數據來的——大概有4萬(wan) 多家運輸企業(ye) 的數據。在這4萬(wan) 多家運輸企業(ye) 裏，大於(yu) 50台車的占3.58%，有30到50台車的占4%，有10到30台車的為(wei) 8.99%，小於(yu) 10台的則是83.35%。

從(cong) 這個(ge) 數據來看，小微企業(ye) 占到了絕大多數。

首先說這個(ge) 數據的準確性。因為(wei) G7的客戶在行業(ye) 裏基本都屬於(yu) 偏大的，換句話說抽樣數據會(hui) 比實際數據要好一些，實際數據更分散，比這個(ge) 分散一倍不止。

給大家做一個(ge) 比較：美國最大的運輸企業(ye) 大概有10萬(wan) 輛車，而中國最大的運輸企業(ye) 也就不到3000輛車。

當然，這裏說的不是像順豐(feng) 這樣的公司，因為(wei) 順豐(feng) 一定程度上來說並不屬於(yu) 運輸企業(ye) ，它既有運力也有貨，所以也可以說是甲方。因此我們(men) 不把順豐(feng) 列在其中，僅(jin) 說單純的運輸企業(ye) 。

這麽(me) 分散的一個(ge) 行業(ye) ，導致了一個(ge) 現象：這個(ge) 行業(ye) 的信息化發展非常滯後。

行業(ye) 裏有著大量小企業(ye) 、夫妻店或者兄弟幾個(ge) 人開的店，他們(men) 過去都不太需要信息化。此外，稍微大一點的企業(ye) ，也都非常不願意花這個(ge) 錢。

另外，運輸行業(ye) 是國家比較早放開的一個(ge) 行業(ye) ，所以其競爭(zheng) 結果是——幾乎過去的所有國營企業(ye) 都出局了，隻有民營企業(ye) 。

嚴(yan) 格來說，普貨運輸基本都是民營企業(ye) ，除了中石油、中石化、煙草專(zhuan) 賣等國家控製的資源，由國營企業(ye) 在做運輸，其他都是民營企業(ye) 。

過去這些年，有非常多的IT公司、軟件公司、互聯網公司試圖在這個(ge) 行業(ye) 裏找到一些機會(hui) 。而我們(men) 做ToB的業(ye) 務，無非是思考怎麽(me) 樣提升工作效率、降低成本。

到現在為(wei) 止，我們(men) 還能看到很多的機會(hui) ，行業(ye) 裏還有非常多的痛點，非常多的公司都在嚐試，但是賺錢不易。換言之，有痛點，但是從(cong) 用戶痛點裏賺到錢還是非常不容易的。

二、五類物流企業(ye) 服務

在這裏，我們(men) 主要是說小企業(ye) 的機會(hui) ，就不談大企業(ye) 服務的事兒(er) 了。

1.TMS

小企業(ye) 最多一類的普貨物流企業(ye) ，我們(men) 就叫小專(zhuan) 線或者小車隊等等。

最開始，絕大多數的公司試圖做一件事——TMS，運輸管理係統。凡是有車、有貨這樣的物流企業(ye) ，每天都在做業(ye) 務，還要記錄貨、記錄車、記錄運行情況、記錄該跟客戶收多少錢、記錄跟司機（尤其是跟一些外部司機或者外部車）的交易情況等。

上圖是行業(ye) 比較著名的運輸企業(ye) 信息化公司——車滿滿的產(chan) 品手機版界麵。（這是我從(cong) 網上截的一張圖，）

圖中顯示，這個(ge) 月這家公司跟他的客戶有哪些活，應該結多少錢，這是很基本的界麵，也是非常基礎的TMS公司的界麵。

這是一個(ge) 實際的車隊，也算是一個(ge) 中型車隊。目前大概有100輛車，年營業(ye) 額大概有好幾千萬(wan) ，他們(men) 公司的內(nei) 部每天在用這款產(chan) 品。

這個(ge) 車隊主要是整車運輸的，大家可以看到，它記錄的是：每天哪趟車從(cong) 哪兒(er) 到哪兒(er) 、出發時間、到達時間、行駛裏程、路上開銷等等。

這家公司通常會(hui) 讓客服小姑娘把這些數記下來，有的是司機照照片過來，她做記錄，有的是從(cong) 其他係統把信息拿過來，有了這些數據以後就可以做結算。

事實上，早期的時候，TMS最開始做信息化的公司，大多數都是在做這一塊。這個(ge) 行業(ye) 裏對小企業(ye) 服務的公司，包括藍橋、卡行天下等等。其中，有一家經緯投資的公司叫oTMS，是這幾年崛起的，他們(men) 給上遊企業(ye) 服務。

但是到目前為(wei) 止，做TMS服務的公司，我們(men) 還沒有看到做得特別大的。嚴(yan) 格來說，給大公司做TMS服務的有幾個(ge) 不錯的，但是給小企業(ye) 提供服務的，我們(men) 還沒有看到上萬(wan) 級別的企業(ye) 。

2、專(zhuan) 線、中小型物流公司交易服務

在物流園區裏，原來都是散貨司機，所以園區裏有非常多的黃牛。黃牛最開始把貨的信息寫(xie) 在小黑板上（很多公司用小黑板發布信息），有人就去找貨。

但實際上，這部分總量並不是特別大。我們(men) 叫這種發布信息的，叫做“信息部”，信息部找貨量不是特別多，可能僅(jin) 占到10%，因為(wei) 這都是散貨，通常應該是10%到20%之間。

在這10%到20%的散貨裏，過去幾年產(chan) 生了兩(liang) 個(ge) 非常大的公司，一個(ge) 叫貨車幫，一個(ge) 叫運滿滿。

貨車幫、運滿滿實際就是類似於(yu) 滴滴的公司——他們(men) 自己都管自己叫貨運市場的滴滴，都是做貨運市場的即時交易信息服務的。

換句話說，他們(men) 是把原來信息部黃牛的生意給搶了。

當然，他們(men) 最開始還是挺聰明的，他們(men) 並不說“我要搶你的生意”，而是提供了一些信息工具讓黃牛用，說能幫黃牛更好的去撮合交易。

但實際上，溫水煮青蛙，這些信息部、黃牛最開始用他們(men) 的工具，後來信息都集中以後，有貨的人和有車的人，他們(men) 也都有這個(ge) 工具，發貨的人就開始自己發布信息，找貨的司機就自己去找貨了。 

如果大家現在去貨運市場，已經基本上看不到信息部了，或者說信息部越來越少，已經逐漸退出市場了。當然，貨車幫、運滿滿也是比較苦逼的，它們(men) 不像滴滴每天都有多少個(ge) 億(yi) 的收入。 

就我的判斷，目前貨車幫、運滿滿合並之後，他們(men) 可能也並不敢對交易服務直接收費。 

因為(wei) 一旦他們(men) 撮合了一筆交易，去收差價(jia) ，肯定有人用不收差價(jia) 的方法去做，比如提供信息服務的方式。

所以貨車幫、運滿滿合並以後，他們(men) 最大的贏利機會(hui) 是金融和後市場服務，這是他們(men) 今年最主要的布局。 

貨運市場的交易服務，在當年的競爭(zheng) 慘烈程度，我相信與(yu) 跟滴滴、快車這些相比也是有過之無不及的。據說他們(men) 每天“打架”都有幾十起，每個(ge) 月賠款預算可能都有幾十萬(wan) 、上百萬(wan) ，是非常慘烈的。

不論如何，即時貨運交易這樣的生意已經跑出來了一個(ge) 巨頭，就是合並後的貨車幫運滿滿。 

3、快遞、大型物流公司交易服務 

貨運市場的另外一類交易服務，是給快遞、快運等等大型物流公司做整車交易服務的，或者說幫大型物流公司去找零散運力的公司。

這其中有一家公司跑出來了，叫福佑卡車。他們(men) 也就發展了三年時間，現在估計已經做到一年十幾個(ge) 億(yi) 的銷售額。

這家公司提供的最主要的交易服務，實際上是提供給大企業(ye) 的，讓大企業(ye) 去找零散運力的時候更舒服一些，比如它提供開發票的服務，提供擔保的服務等等。

像福佑卡車這類公司，以後可能也是要做金融和後市場服務的。但是這一類服務，我們(men) 的判斷是提供幫大公司找小的運力這種服務，它可能會(hui) 變成一個(ge) 四方公司，而四方公司就不是一個(ge) 全行業(ye) 的平台公司。

我個(ge) 人估計，可能會(hui) 有多個(ge) 像福佑卡車這樣的，做這類交易服務的四方公司出現，我覺得這其實也是我們(men) 的機會(hui) 所在。 

4、管車服務 

還有一類服務，不是交易服務，我們(men) 稱其為(wei) 管車服務，這是G7的模型。 

 

如果大家翻到前麵的行業(ye) 生態結構圖，就可以看到G7結構是管車服務，隻要是有車的或者有貨的人，都會(hui) 對這個(ge) 車的信息有興(xing) 趣。 

司機會(hui) 對車有興(xing) 趣這是毫無疑問的，物流運輸公司對這個(ge) 車有興(xing) 趣也很容易理解，因為(wei) 他買(mai) 車要對車進行維護保養(yang) 、跟蹤車的位置。

同時，他們(men) 的客戶也對車有興(xing) 趣，因為(wei) 他們(men) 要知道你是用什麽(me) 車給我拉的？這個(ge) 車到哪兒(er) 了？ 

當一個(ge) 上遊企業(ye) 要找下遊的時候，他也要知道，你到底有幾輛車？你能夠調配的車輛到底有多少？能不能保證在急的時候，我的貨能夠隨時發出來。 

因此，G7做管車服務的出發點是，這麽(me) 多人都對車有興(xing) 趣，我就做好管車服務，滿足所有人對車的訴求。 

坦率的說，管車服務也賺不了太多錢。因為(wei) 中國不像美國，能賺到美國的五分之一就不錯了。 

管車服務或者說車隊管理服務，在美國平均每台車每個(ge) 月可以收到100美金，在中國能收到100人民幣就不錯了。所以，實際上，G7接下來要賺錢的地方也是金融和後市場服務。 

5、油品貿易/服務

從(cong) 生產(chan) 要素來說，在物流裏有路、油、車、貨、人。

有一家公司叫找油網，它是從(cong) 找鋼網孵化出來的公司。因為(wei) 它發現了中石油、中石化這些加油站或者是大的貿易公司不能服務到的地方。 

他們(men) 找到了這樣的機會(hui) 切入市場，給物流企業(ye) （物流企業(ye) 用油多）提供一些個(ge) 性化的服務，幫他們(men) 找到更便宜的油、更適合的油，幫助貿易公司找到更多的客戶。 

找油網可以賺到一些批發、零售的差價(jia) 或者返點，但是我相信它接下來也一定會(hui) 關(guan) 注金融服務。 

找油網的母公司是找鋼網，找鋼網也是類似的服務——主要是做鋼材貿易的服務。找鋼網本身做鋼材貿易的交易服務並不賺錢，但是他們(men) 通過物流賺到錢了。 

這就像淘寶一樣，它對交易本身不直接收錢，但是它可能會(hui) 對開店收費或者通過物流賺錢。找鋼網、找油網都是這樣的案例。 

從(cong) 過去這幾年的狀況來看，以上這幾個(ge) 交易服務案例非常的明確告訴我們(men) ——互聯網在整個(ge) 物流行業(ye) 中，起到非常大的作用，它非常好的幫助小的物流企業(ye) 長大了，也幫助司機、幫助車老板提升了他們(men) 的管理效率。 

但實際上，交易服務本身並不一定能賺到錢，他們(men) 賺的是金融服務的錢。或者說，羊毛出在豬身上，典型的互聯網思路。 

對物流行業(ye) 智能化的展望及我們(men) 的實踐

在物流行業(ye) 還有沒有其他交易服務機會(hui) ？ 

我的答案是很明確的——有很多交易服務的機會(hui) 。比如城市配送裏的一些交易服務、其他設備的交易服務、叉車租賃或者人員外派等等。 

接下來要談的一個(ge) 話題是：去年以來比較熱的智能化的場景。 

1、無人倉(cang) 庫 

對於(yu) 無人倉(cang) 庫，大家可能早都已經看到了，亞(ya) 馬遜、京東(dong) 做了很多相關(guan) 的事情。甚至包括每一個(ge) 大的快遞、快運公司，他們(men) 的自動分解等等。 

倉(cang) 儲(chu) 運營係統，其實有很多非常好的案例，而且也相當的成熟。 

2、無人駕駛 

對車而言，我們(men) 常提到無人駕駛。但從(cong) 目前來看，貨車很可能更早比乘用車實現無人駕駛。其實已經有很多公司都在做這方麵的嚐試了。 

3、自動化運營 

這也是我新的公司準備全力以赴去做的，它是針對各個(ge) 運營服務甚至銷售場景去做的。 

我們(men) 小幫如魚智能科技公司，是希望對物流和供應鏈去做智能化。 

我們(men) 思考的入手點，第一個(ge) 是客服的場景。據說，順豐(feng) 有五千多個(ge) 對外的客服，而德邦有一兩(liang) 千個(ge) 。 

他們(men) 對內(nei) 的服務，比如對帳等等這些服務也都有好幾千個(ge) 。他們(men) 在每一個(ge) 門店的服務人員，都有至少一到兩(liang) 個(ge) 。這樣算下來，每一家大公司都不少於(yu) 上萬(wan) 人的服務人員。 

我們(men) 認為(wei) ，未來的客服可能是這樣的：有大量的、重複的、自動化的工作。不一定是對外的客戶工作，對內(nei) 的服務也應該是這樣。 

所謂大量重複的工作，是指比如客戶打電話查一個(ge) 單，對內(nei) 部做一次報表的統計，在內(nei) 部溝通一次車輛或者找一票貨，又或者是找一個(ge) 車輛的信息。 

目前，這些事情由大量的人在做，而我們(men) 認為(wei) ，這件事應該是可以比較快的實現信息化的。並且，內(nei) 部和外部都一樣，有非常多服務交流的重複工作，所以我們(men) 希望從(cong) 這個(ge) 點入手。 

我們(men) 是做行業(ye) 領域的自動化，所以可以避免掉很多問題。比如我們(men) 做客服機器人，因為(wei) 我們(men) 是這個(ge) 領域裏的專(zhuan) 家，所以對這一領域裏的流程、用語和相關(guan) 知識，形成了一個(ge) 非常強大的知識圖譜，這可以形成推力，能和企業(ye) 流程去做對接。 

正是因此，我們(men) 可以完成非常複雜的，這個(ge) 領域內(nei) 的客戶服務工作。這不像絕大多數目前的自動化客服，隻能完成一句或者幾句的一問一答式的對話，我們(men) 可以對接到下單、理賠等比較複雜的企業(ye) 場景。 

當然，我們(men) 也碰到非常多的挑戰，比如自然語言的理解和流程的學習(xi) ，與(yu) 企業(ye) 現有係統集成，以及語音識別等。 

總的來說，在過去幾年裏，物流行業(ye) 發生了非常大的變化，互聯網、物聯網正在深入的對這個(ge) 行業(ye) 產(chan) 生影響，帶來變革。交易服務類的互聯網公司走得很快，最先跑出來了一些獨角獸(shou) 。接下來，我們(men) 可以看到一些清晰的交易服務場景，而行業(ye) 智能化也是今年非常火熱的話題。