干货 ┃ 货车宝CEO蓝森锋 :货车导航奠定无人货驾基础

来源: 搜狐汽车

发表于: 2018.05.29
   

 

原标题:干货 ┃ 货车宝CEO蓝森锋 :货车导航奠定无人货驾基础

作者 | 蓝森锋

来源 | 物流沙龙

货车宝CEO蓝森锋就无人驾驶技术的兴起,对其在货运领域的落地进行了展望,并从无人驾驶缺什么、货车宝导航数据是什么、大数据的核心和壁垒三个部分,对导航技术和大数据价值及行业的应用尝试做了重要报告。货车宝的愿景是基于海量的货车司机用户,采用全民众创互助的模式,打造多样化的货车司机社区,并深度结合行业现状和用户的实际需求,依靠研发各种大数据系统来改进其运营细节,协助千万个体户货车司机全面进入精细化运营时代!

干货 ┃ 货车宝CEO蓝森锋 :货车导航奠定无人货驾基础

图1

(货车宝CEO:蓝森锋)

(本文根据5月15日物流沙龙主办的“2018智慧物流高峰论坛”现场录音整理)

无人驾驶缺什么

无人驾驶很火,无论是行业、地方政策,还是资本方,都在助推这个领域的熊熊大火燃烧,而且已经烧到了卡车无人驾驶。我们的行业巨头京东、菜鸟都宣布地重金投入研究卡车无人驾驶。但是其实卡车无人驾驶除了传统的技术,车道检测偏离、辅助、自适应巡航等等主机厂管理的事情,它到底还缺什么呢?在未来要大规模推广应用时缺什么?

我们认为缺少一个货车地图,需要基于海量的货车相关数据的货车专用地图。

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卡车自动驾驶的车辆应该在出发之前就知道当前货车相关的最新交规和路况,规划合理的行驶路线。而不能说每到一个路口才用传感器或者是摄像头去感知,马上作出相关反应。即能做到感知两公里范围内的路况,仍然是远远不够的。基于最新交规、实时路况的路线规划动作应该是很基础的东西,其的基础就是货车专用地图。

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货车专用地图的构成是什么?普通的地图是对所有机动车有效的,需要在它们基础上加上货车相关的交通规则、货车专用路网数据,还有货车相关的poi信息。从轿车的领域来看很多道路根本不用关心其它数据,只要关心通不通就行了,但是货车需要更多维度的数据,比如说交规、宽度、高度等等这些专用的货车路网数据,这是我们提出的论断。

那要搜集这些数据应该怎么做?目前轿车领域的高德、百度都是推出非常专业的地图导航产品,依靠海量的用户,采用众包的模式收集数据。同理,我们搜集货车相关数据最佳的载体就是用货车专用导航,基于海量货车司机用户的货车导航,这是我们今天的引子。

货车导航数据是什么

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货车宝目前做的就是一个货车专用导航APP。我们收集的第一种数据就是基于时间、车型、吨位、排放标准等各种对货车限行禁行的规则,以及道路的限高、限宽等数据。这些都是对货车相关的,也是我们目前做得比较重要的一点,搜集各种货车相关的道路数据并运用到地图中。

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第二种数据,就是货车专用路网数据,都是比普通导航更加精细化的数据,比如说道路属性,是公路、山路还是泥路?是否适合货车行驶?道路的级别,属于国道、省道、县道、乡道、村道等,是否适合货车正常行驶?还有路面的情况,对于轿车而言,只要有路就能走,载重小,对于车辆的损害不会太大。但是对于货车来说,如果路面的情况非常糟糕,根本不适合重车行驶,这会造成很大的驾驶危险,也会对车辆造成极大的损耗,当然也会因为行驶速度造成时间上的延误等等。道路的宽度、弧度、坡度等,这些数据都是能够决定这辆车能不能顺利通过这条路的关键信息,什么时候应该开始提醒拐弯,还有坡度,上坡前多远就需要提前做好动力准备,这些都是要搜集相关数据并融入到导航的过程中,提前告诉我们用户应该怎么做,我们会给用户最合理的建议提醒。

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第三个是货车相关的POI信息,现在目前重点做的是围绕现有的货车形态相关的poi信息,包括搜集,清洗、分类、核实、使用指引等等。比如货车司机比较关心的加油站、加气站到处都有,但是加水点呢?因为夏天天气热,货车在满载的情况下对于轮胎的损伤很大,所以会有加水的装置给轮胎进行淋水,避免炸胎。这些在普通地图上没有,我们就进行数据搜集处理,针对沿途的行驶情况把相关POI点标记出来,方便用户使用。

还有常规的维修保养、货车轮胎、停车场、休息区、服务区等等,在运输途中发生意外的时候怎么样得到及时有效的帮助和服务。还有各地的通行证,很多城市的市区外地货车是进不去的,进城之前就要办理通行证,怎么样结合通行的办理网点来合理规划路线,以最优路线到达目的地,我们需要为货车的整个运输环节提供整体解决方案和服务。

前面几点都是我们基于这个地图搜集的货车相关的基础数据,作为基础的产品功能用户让使用。其实我们用户是使用导航的过程中会产生海量的大数据,这是货车宝最核心的数据价值,总体上可以分为人、车、货、路四个维度。

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人方面的数据,就是通过实时导航数据能够判断用户是否经常危险驾驶,是否经常超速,是否经常急踩刹车等。然后通过用户行为数据分析系统来分析其行为习惯。通过是白天出车还是晚上出车,是合理的间歇性驾驶还是连续不断的长时间驾驶等。

我们的数据还是集中在车,因为我们的用户都是个体户,中国1368万辆货车中80%都是个体户,大部分货车司机不会对自己的日常车辆运营作出科学合理的总结改进,我们可以提供每个用户每个月、每季度、每年度的分析总结。根据其行驶区域、行驶时间、行驶里程、行驶方式(走的是高速还是非高速)等,预测运营费用(高速费用、油费等),形成运营报告推送给用户,并提出相关的改进建议和意见,让其在后续的运营工作中该注意什么。

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至于货和路的数据,我们从整个中国的货车市场来看,当货车宝用户达到一定量的时候可以得到上述这些结论。每个城市的哪些道路是货车经常停留的,哪些道路是货车经常发生事故的,还可以分析出货车高流量路段,哪些城市的主干道货车高峰期出现在什么时候。现在我们已经初步把这些数据应用到货车宝导航中了,当用户用导航规划路线时我们可以简单建议用户选择什么时间段出发更合适更科学。还有关于货的简单数据分析和统计,我们根据高速费预算系统,结合用户自主填写的相关信息,我们可以知道货物流向、货物种类、货物重量等等。

大数据的核心和壁垒

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海量用户+高频使用+长时在线=海量的数据源。这决定了货车宝成为货车运营大数据生产源的核心。依靠导航产品本身的工具属性,我们短短1年多时间就累积海量的用户,实打实的120万+用户,而且只靠用户口碑传播,不做任何付费形式的产品和企业宣传。按照我们目前的增长速度,2018年年底可以做到250万用户。我们当前的日活用户是6万+,平均每天在线时长250+分钟,日均产生数据600+GB的各类大数据。这600+GB的数据只是行驶轨迹,并不包含地图数据,如果包含的话就是每天达到2TB了。

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根据上面的海量数据我们做了几件比较有意思的事情,大家可以探讨下。

第一是货车道路数据异常监测中心,大家可以看到这里面有很多点,这是我们给用户规划路线,而用户实际并没有按照规划路线走发生偏离后产生的警报点。这些点可能有临时封路,或者因为天气因素分时间段交通管制,又或者是临时大型会议举办设置的临时交通管制等。其中,红色是需要紧急处理的,我们必须段时间内清洗、分析、核实并标注出来,并引导后续的用户避开这些异常点。黄色是中度异常,蓝色是轻度异常。我们目前可以做到可以72小时内完成国道省道环城路等主干道的道路异常更新。

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第二个是我们主推的智能货车导航。大家可以看到两个图,左边是普通的货车导航,只要用户给起点终点,告诉它什么规则,它就按照相关规则去规划路线。但是我们现在可以结合具体的交通规则、运营成本、实际路况、风险级别等维度的数据来规划路线,还会跟货车宝累积的1亿+条的货车导航轨迹进行比对分析,筛选出最优路径返回给用户。我们将货车司机产生的海量大数据反辅于货车路线规划,首创高低速结合模式,实实在在给货车运营节省了很大的浪费成本!

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第三个是各类货车POI数据分析。比如货车停车场,我们之前跟相关地图图商探讨解决方案,他们可能觉得这个数据根本没办法科学收集,因为真正的货车停车场什么标志也没有,就是郊区一片地方围起来,放一个活动集装箱作为门卫室,什么标志或者提醒的牌子都没有,他们的数据搜集人员或者车辆来回走几百次都不会知道这是货车停车场,因为没有任何确定的标志或者数据来证明。但是我们通过海量的用户轨迹可以发现,某些地方在某个时间段会有大批量的货车长时间停留在一起,通过大数据的分析技术可以定位为这里可能是个停车场。我们还可以借助庞大的舵主体系去清洗核实数据有效性,最后所有停车场数据汇总到一起,形成一张全国货车停车场的分布图。

当然类似的案例还有很多,比如说通行证、违章点、货车专修、货车轮胎、服务区等等的分布图,我们都应用到产品中,希望可以让个体货车司机用户尽量降低运营成本。这也是货车宝的初衷,基于海量的货车司机用户,采用全民众创互助的模式,打造多样化的货车司机社区,并深度结合行业现状和用户的实际需求,依靠研发各种大数据系统来改进其运营细节,协助千万个体户货车司机全面进入精细化运营时代!

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