2021中国公路货运安全白皮书.pdf

中国公路货运安全白皮书2021前言伴随着改革开放 40 年的经济狂奔，我国公路运输从零起步迄今，高速公路运输总里程已经跃居世界第一。在里程称霸全球的同时，我国公路运输的整体风险也遥遥领先。据G7 发布的中国公路货运行业智慧白皮书数据显示，2019 年美国百万公里事故数 1.3 起，而我国同期百万公里事故数 3.7 起，高出近三倍。另据商用车新闻发布的2019 中国卡车安全报告称，我国货车事故及其造成伤亡人数比例远高于货车保有量占汽车总量的比例。各方面的信息与数据统计都旗帜鲜明地指出我国公路货运安全状态严峻，不容忽视。人工智能、物联网技术的逐步落地推动了各行各业的发展，也使得公路货运安全迎来变革机遇。借助物联网的实时连接性与人工智能的迭代学习能力，公路货运在途安全的过程可视、司机危险行为的实时干预成为可能。为真实反映我国公路货运安全的现状，验证物联网科技的实际价值，科尔尼咨询（以下简称“科尔尼”）与 G7 联合发布中国公路货运安全白皮书 2021。基于科尔尼长期以来对我国公路运输行业的洞察，结合 G7 安全业务积累的超过4000 个事故样本数据，对我国公路货运整体的安全趋势进行研究。通过本报告，科尔尼与G7 首次以指数形式直观展示出货运风险的历史表现，分析出细分行业间的货运风险差异、特点，在验证物联网技术价值的同时，向全行业提出切实、中肯的建议。-1-科尔尼咨询&G7|中国公路货运安全白皮书一、公路货运风险指数的意义与定义 01 货运安全现状及货运风险指数的提出 02 公路货运风险指数的定义二、我国公路货运安全形势总体特点 01 司机疲劳驾驶是最大威胁，小、散、乱行业格局是系统性原因 02 货运风险程度总体上跟随货运流量的变化而变化 03 大宗行业货运风险指数最高，快递快运行业次之，危化行业最低 04 快递行业的货运风险易受突发事件影响 05 完善的主动安全管理体系可有效降低货运风险三、物联网技术下的主动安全管理价值分析 01 打破运输过程黑盒，主动安全管理有效降低在途风险 02 缺乏 IoT 数据作为管理抓手，个体司机货运风险比规模车队高 24%03 深度拥抱主动安全管理的企业，能够创造超越性的成效 04 基于 IoT 的主动安全管理，能够有效降低恶性事故赔付四、行业建言 01 加速物联网技术迭代 02 提升企业安全管理准入 03 深化安全管理体系 04 产业链共赢：加速上下游生态协作，共建行业安全管理体系目录03040507080910121315161718202122222324-2-科尔尼咨询&G7|中国公路货运安全白皮书公路货运风险指数的意义与定义一-3-我国公路货运行业中，卡车的在途风险一直居高不下，一定程度上制约了行业的良性健康发展。伴随技术的进步，风险的全程可视、实时可管逐渐成为可能。同时，无论是从监管角度还是行业上下游企业自我管理角度，所有关注与关心公路货运行业安全发展的相关方都亟需一个工具或数据平台，以便及时、稳定、长周期观测和评估公路货运安全状态。在公路货运安全管理领域，G7 以物联网技术深耕市场多年，并在行业中首创主动安全管理设备+人工干预为核心的综合解决方案即 ADAS（高级驾驶辅助系统）+DMS（驾驶员疲劳驾驶预警系统）+高危驾驶员人工提醒（算法识别高危驾驶员）的软硬一体组合方案。截至当前，G7 主动安全管理解决方案服务客户超过 1800 家，主动安全设备安装量市场占有率超过50%，最佳实践案例的年度事故率降低 50%以上。透过大量的客户成功案例及海量风险与事故数据，我们能看到技术和数据改变货运安全正在发生。基于海量实时数据以及十年安全管理经验，G7 首次在行业中提出公路货运风险指数（以下简称风险指数），并发布首份基于长期真实观测数据的中国公路货运安全白皮书，以期为交通监管部门、公路货运行业上下游提供可参考的货运风险监测依据，从而明确当前我国公路货运的整体风险态势、不同行业之间的货运风险格局；另一方面，我们也试图从研究分析中提出行之有效的安全管理建议，帮助公路货运行业提高安全管理水平。01 货运安全现状及货运风险指数的提出-4-G7 公路货运风险指数基于司机疲劳驾驶、注意力分散、激进驾驶(急加速、急减速、路口超车）、路况里程（高速、非高速）等 4 大类风险因子，并结合风险引发事故的相关系数计算而来。具体样本与算法如下：1.风险指数样本：G7 主动安全服务覆盖的重型货卡（市场覆盖率 50%）2.指数计算方法：指数以自然周为最小统计周期，计算公式=（行驶里程*风险系数+典型危险行为*风险系数）/安全车辆总数，风险系数基于 G7 安全业务大量真实事故案例数据计算3.典型危险行为：疲劳驾驶、注意力分散、激进驾驶等，符合苏标、粤标、国标等各地监管要求的技术规范特别说明：1.中国重型货运卡车主动安全设备的市场渗透率还处于低水平，G7 公路货运风险指数选取样本的在途风险程度要比全行业车辆更低。2.货运安全事故的影响因素在 G7 发布的中国公路货运行业智慧安全白皮书中曾有指出：司机因素 37%、装备因素 35%、环境因素 15%。G7 公路货运风险指数在该数据研究的基础上进行了更大样本、更深一步的分析。02 G7 公路货运风险指数的定义-5-科尔尼咨询&G7|中国公路货运安全白皮书-6-我国公路货运安全形势总体特点二-7-01 司机疲劳驾驶是最大威胁，小、散、乱行业格局是系统性原因公路货运的安全性因素是复杂多元的，天气、路况、车况、突发事件、运输量、司机状态等等会在某个瞬间或时间节点影响驾驶员的行驶状态，但究其本质，行业发展格局中的小、散、乱是藏在冰山之下的系统性原因。事故原因归因图（单位:百分比）信息来源：中国公路货运行业智慧安全白皮书包含自然灾害、被动事故等突发因素环境因素装备因素司机因素其他9%15%35%37%4%包含天气、路况等主要为设备盲区包含疲劳驾驶、激进驾驶等-8-图 1伴随经济快速发展，我国道路货运需求持续增长，载货汽车注册量连年创新高。然而快速发展的市场也塑造了粗暴散乱的市场格局。科尔尼研究表明，我国货运行业的个体车辆占比已高达 80%以上。个体司机为了从事运输工作，不得不挂靠在具备货运经营资质的企业。松散的组织关系致使挂靠公司无动机，也无法实施有效的安全管理。个体司机为了获得更多的收入，普遍选择危险性高的长时间、长距离驾驶任务，同时自我安全意识匮乏、安全管理手段缺失，使得司机疲劳驾驶成为货车事故的主因。科尔尼咨询&G7|中国公路货运安全白皮书从超过一个自然年的长周期数据观察可发现：公路货运的风险程度在整体上跟随货运流量的起伏变化而变化。经测算，G7 公路货运风险指数与 G7 公路货运流量指数 平均相关性系数达到0.88。货运淡季风险降低，货运旺季风险增加。如下图所示：2020年、2021年春节前后，G7 公路货运风险指数跟随货运流量的变化分别走出了 V 型、U 型曲线，非节假日时期两个指标也呈现正相关走势。02 货运风险程度总体上跟随货运流量的变化而变化注 1：G7 公路货运流量指数是 G7 物联于 2020 年初提出的公路货运指数，基于连接 180 万台卡车的大数据平台计算得到，用于观测全国干线整车货运流量宏观趋势变化，想要了解更多请在电脑端登陆G7官网大数据页面：https:/ 公路货风险指数 vs 公路货运流量指数货运流量指数货运风险指数-9-11401401201201001008080606040402020002021/92021/72021/52021/32020/92020/122020/7春节元旦五一春节十一货运流量指数货运风险指数图 2从行业细分维度看，货物品类的不同很大程度上影响运输的路线选择及驾驶行为。我们将典型行业的货运风险指数与其百万公里事故数进行对照发现：大宗行业的货运风险最高，快递快运次之，危化品运输相对最安全。造成货运风险：大宗行业 快递快运 危化行业格局的因素多样，例如：危化品运输本身的时效性要求低，疲劳驾驶极少发生，多为短途固定路线且安全风险低。大宗行业虽然也多为短途固定线路，但因为受成本及路线制约，大多数选择非高速，路口风险极高，且大宗运输行业疲劳驾驶现象极为严重。但究其根本，是安全管理意识与数字化管理工具应用程度差异所造成的。03 大宗行业货运风险指数最高，快递快运行业次之，危化行业最低2020 年公路货运典型行业货运风险指数 vs 百万公里事故数大宗行业快递快运危化行业106.92.341.791.4995.774.1321012080400货运风险指数百万公里事故数-10-百公里事故数货运风险指数图 3数据来源：G7案例：国内某危化品运输企业的安全管理实践企业介绍：全球四大气体公司之一，主要从事气体危险品生产及运输车辆多为自有车，80%为进口品牌自有车辆与承运商管理考核标准一致管理痛点：安全管理缺乏数据支撑 司机驾驶行为无法管控信息传递延时或失真车辆实时风险无法掌握管理举措：为车辆安装主动安全管理设备，实时监控车辆安全 及车辆状态安全管理效率提升制定安全管理细则，奖惩机制有数可依改善效果：百万公里事故数从 3.1%下降到 0.92%单车月高风险时长下降 77%单车月高风险时长（车/分钟/月）273025201510503 月4 月5 月6 月77%15116-11-图 4科尔尼咨询&G7|中国公路货运安全白皮书疫情的爆发也给我们一个观察行业差异的新视角。对比 2020、2021 两年的春节期间货运风险指数，我们发现虽然在 2020 年新冠疫情爆发之时没有一个行业幸免于难，但与大宗生产资料相关的物流企业仍然承担着维持社会正常运转的任务。然而，承担消费品运输的快递快运企业受疫情防控政策影响几乎停滞，相应的货运风险指数也比其他两个行业更低。04 快递行业的货运风险易受突发事件影响2020 春节期间公路货运典型行业风险指数2021 春节期间公路货运典型行业风险指数1401401201201001008080606040402020002020/12020/22020/32020/42021/12021/22021/32021/4-12-危化行业快递行业大宗行业危化行业快递行业大宗行业图 5图 6数据来源：G7数据来源：G7虽然整体上公路货运风险伴随货运量起伏而波动，但物联网技术驱动的主动安全管理能够显著地降低货运风险。从 2020 年国庆黄金周前 2 个月的数据及双十一电商购物节期间的日数据可发现：当运输量达到稳定状态后再增长时，货运风险并未出现同比例的大幅增加，而是基于前一阶段风险状态保持合理范围的波动。在这两个时间窗口中，货运风险指数与整车流量指数的相关系数分别是 0.41、0.31，低于全年平均水平 0.88。05 完善的主动安全管理体系可有效降低货运风险2020 年国庆节、双十一期间公路货运风险指数 vs 货运流量指数140120100806040200201510502020/82020/92020/102020/112020/12货运流量指数货运风险指数-13-货运流量指数货运风险指数图 8数据来源：G7科尔尼咨询&G7|中国公路货运安全白皮书2020-2021 公路货风险指数 vs 公路货运流量指数货运流量指数货运风险指数1401401201201001008080606040402020002021/92021/72021/52021/32020/92020/122020/7春节元旦五一春节十一货运流量指数货运风险指数图 7疲劳次数里程数根据行业资深人士分析与对 G7 客户调研得知，面对可预期的货运高峰，从监管部门到运输任务执行主体（物流公司、运输车队）都会提前加强对安全驾驶纪律与意识的培训工作，这极大提升了整体行业的安全性。同时在高峰期到来后，基于物联网技术的主动安全管理设备与人工安全服务也发挥突出的作用，有效地遏制了风险事件的出现，进而降低交通事故的发生概率。案例：国内某大型快递企业在 2020 年双十一期间的货运风险相关数据。在进一步的风险因子拆解后，我们发现，双十一后影响该企业货运风险指数的关键指标行驶里程与疲劳驾驶呈反向趋势，疲劳驾驶因子呈下降趋势，对冲了里程增加带来的风险。某大型快递企业 2020 年双十一期间货运风险情况（货运风险指数）某大型快递企业 2020 年双十一期间货运风险情况（主要风险因子数据）疲劳次数里程数10090807020000000200001600012000800018000000160000001400000011/110/410/1110/1810/2511/111/811/811/1511/1511/2211/2211/2911/2912/612/612/1312/1312/2012/2012/2712/27-14-图 9图 10数据来源：G7数据来源：G7科尔尼咨询&G7|中国公路货运安全白皮书物联网技术下的主动安全管理价值分析三-15-物联网技术在安全管理领域的本质作用是连接产生数据，数据创造价值。以 G7 提供的主动安全管理解决方案为例。在为货运车辆安装主动安全管理设备（ADAS+DMS）后，车队管理者可以远程实时地监控车辆在途的所有风险事件，包括前车过近事件、车道偏离事件、司机疲劳事件（打瞌睡、闭眼）、司机激进驾驶事件（急加速、急减速、超速行驶）、司机玩手机等注意力分散等导致事故发生的高危事件。应用了 AI 人工智能技术的安全设备在识别出司机危险驾驶行为后，会触发相应的警示语音，及时将司机从危险状态唤醒，避免交通事故发生；安全算法还会叠加性计算司机的风险值，当某司机的风险值达到高危区间，则会由 G7 的人工服务团队（安全小姐姐）直接拨打司机手机，帮助其脱离危险状态。物联网技术下的主动安全管理从根本上打破运输过程黑盒，帮助管理者以上帝视角掌握运输全程，同时也及时地对司机进行警示，降低恶性事故的发生概率。我们在分析了所有使用 G7 主动安全管理服务的客户数据发现，实施主动安全管理的车辆，在使用 15 天后风险指数显著下降 10%，在 90 天后下降 13%，在 180 天后下降 18%。货运在途风险改善明显。01 打破运输过程黑盒，主动安全管理有效降低在途风险使用主动安全服务 180 天卡车安全风险变化34302622第 1 天163146617691106121136151166180-16-图 11数据来源：G7下降 10%下降 13%下降 18%科尔尼咨询&G7|中国公路货运安全白皮书我国公路货运格局结构性失衡，个体经营的司机占比 80%以上。由于缺乏有效的组织管理，个体司机的在途风险比规模化车队整体上要高 24%，且更易受政策影响，这一点在去年 5 月份高速公路收费站免费政策结束后尤为明显。受制于成本原因，大量司机在免费政策到期02 缺乏 IoT 数据作为管理抓手，个体司机货运风险比规模 车队高 24%16099.2122.912080400160120804002020 年规模车队 VS 个体司机货运风险指数2020 年规模车队&个体司机货运风险指数个体司机规模车队1/122/22/233/154/54/265/176/76/287/198/98/309/2010/1111/111/2212/13规模车队个体司机-17-后转走下道（非高速道路）。进一步拆解的数据表明：个体司机的下道里程数和路口超速事件分别激增 56%、72%。相较之下，规模化车队由于管理严格，责任分工明确，且有实时的风险数据作为管理抓手，能够更加稳定地控制车队在途风险。高速免费通行政策结束后，规模化车队的整体风险指数较前期甚至有所下降。分析认为，此现象缘于3月-5月报复性复工后，企业运输进入良性周期，上游货主能够合理安排生产，运输企业相应调整了运输计划，司机也恢复到正常的工作节奏。图 12图 13数据来源：G7数据来源：G7风险高 24%科尔尼咨询&G7|中国公路货运安全白皮书基于物联网技术的主动安全管理方案到底有多有效？使用深度不同的企业安全成效差异能有多大？在大量分析各行业标杆企业数据后我们得到可喜的答案。行业普遍认知中，危化品运输因其行业特点安全管理会相对严格，整体上危化行业的货运风险最低，这也得到了 G7 数据的验证。但经对比标杆企业间的数据发现，G7 服务的客户中某快递快运企业的平均货运风险指数最低，2020 年度的平均安全水平是同行业平均水平的 1.5 倍，是安全水平最低的大宗行业平均水平的 2 倍。03 深度拥抱主动安全管理的企业，能够创造超越性的成效2020 年标杆企业&典型行业风险指数大宗行业标杆企业危化行业快递行业1401201008060402001/122/123/124/125/126/127/128/129/1210/1211/1212/12-18-图 14数据来源：G7物联网技术是运输企业构建数字时代精细化安全管理体系的基石，也是实现极致安全管理的抓手。统合综效，积极运用数字化安全管理工具，配备遵守规则、严防死守的安全管理团队能够实现超越性的成效。上述快递标杆企业的数据也充分说明了货运行业的整体安全管理水平还有广阔的提升空间。风险评估风险管理环境数据行程数据车辆设备数据司机驾驶习惯数据实时风险干预机车端 AI 提醒高风险司机识别,一对一管理车队安全运营数据报告安全服务报告降赔优化:基于安全大数据分析,降低优质车队的保费支出,并通过事故率的降低帮助优化保险公司的赔付水平G7 主动安全管理,通过算法建模和技术服务,降低货运企业的事故率,并帮助保险公司优化赔付。算法识别风险并上报平台人工干预高风险行为直至风险解除安全管理运营优化风险等级数据高风险驾驶分级算法建模设备与管理服务匹配事故数据信息来源：中国公路货运行业智慧安全白皮书-19-图 15安全管理除了能够帮助物流企业有效降低事故发生、减少因事故造成的误工损失外，也对其上下游产业具有深远的意义。保险公司是运输行业重要的服务环节，近年来各大保险公司的货车业务普遍面临赔付率高、利润率低的问题。单次卡车事故一旦发生人伤等损失，则赔付金额将普遍超过几十万元，而一旦发生人员死亡的恶性事故更将面临接近百万元的赔付金额。头部保险公司整体赔付率近年来居高不下，达到 80%以上，如果能够有效降低恶性事故赔付，将为保险公司带来额外的收益。G7 平台上数据显示，主动安全管理能够帮助车队显著降低赔付率，平台上的头部车队赔付率最低能达到 40%。在与某保险公司的合作中，通过在其承包的车辆中推广 G7 主动安全服务，该保险公司的整体赔付率为 75%，而同期未推广主动安全服务的车辆整体赔付率为128%，主动安全的价值凸显。在途安全风险的有效控制，是公路货运行业整体走向更加成熟的标志之一，也是货运企业降本增效的途径之一，更是改善司机生存状况、提升行业尊严的重要手段。当下物联网、人工智能等科技日趋成熟，传统安全管理中的诸多痛点都有了更明朗的解决之道。技术进步的节点，是货运安全管理整体性得到技术升级的良好契机。从运输企业到货主企业，再到监管部门，都应积极拥抱科技力量，共同提升货运行业的安全管理水平。基于上述的数据洞察与案例分析，我们对行业整体提出以下建议。04 基于 IoT 的主动安全管理，能够有效降低恶性事故赔付-20-某保险公司 2020 年 3 月-9 月赔付率3 月4 月5 月6 月7 月8 月9 月28.0%28.7%149.9%84.2%83.5%29.1%77.1%45.6%110.4%40.0%80.0%120.0%160.0%200.0%0.0%赔付率（无设备车辆）赔付率（G7 主动安全服务车辆）图 16数据来源：G7111.2%165.0%116.7%134.9%173.2%5 月发生恶性交通事故拉高整体赔付率*科尔尼咨询&G7|中国公路货运安全白皮书中国公路货运安全白皮书 20在途安全风险的有效控制，是公路货运行业整体走向更加成熟的标志之一，也是货运企业降本增效的途径之一，更是改善司机生存状况、提升行业尊严的重要手段。当下物联网、人工智能等科技日趋成熟，传统安全管理中的诸多痛点都有了更明朗的解决之道。技术进步的节点，是货运安全管理整体性得到技术升级的良好契机。从运输企业到货主企业，再到监管部门，都应积极拥抱科技力量，共同提升货运行业的安全管理水平。基于前述的数据洞察与案例分析，我们对行业整体提出以下建议。行业建言四-21-从现有行业事故情况来看，35%的事故来源于装备因素，其中车辆盲区是造成事故的根本原因，无论是车头侧面盲区、还是挂车的尾部盲区都容易造成人伤大、赔付高的恶性事故发生。通过更全面的 IoT 技术，补足盲区监控缺陷将成为物流企业的重中之重。然而，当前影响车辆盲区 IoT 技术应用的最大问题，仍是相关设备昂贵的成本。无论是侧面摄像头还是盲区雷达，都意味着上百元甚至上千元的成本。所以相关技术的推动除了物流企业需求以外，也离不开政府、物联网平台企业、IoT 硬件企业以及整车制造企业多方合作，从技术开发、标准制定、产品应用等领域着手推动行业相关技术的应用。2020年的疫情加速了物流行业的整合化、平台化发展。在物流市场整体增速放缓的大背景下，此次疫情导致部分物流企业业务萎缩、现金流吃紧，不得不寻求“抱团取暖”，行业平台化整合将加速。从市场经验来看，平台化企业拥有更加稳定的货源、更有保障的运费结算体制，抗风险能力较强。尽管多数平台化企业并不直接管车，但凭借其控货的特征，对于个体司机具有较大的管控力度。未来面向个体司机的安全管理，将首先通过平台企业的标准制定来进行推广操作。从 G7 平台的经验来看，某领先的平台物流运输企业除了在其自身直营车队 100%安装 IoT安全设备以外，也通过制定准入标准，推进其平台上的个体司机车辆安装安全设备，未安装的车辆将无法承接其运输的货物，在该平台运输企业上的所有安全 G7 设备的车辆中，个体司机占比已经超过 55%.01 加速物联网技术迭代：在途风险管控更加全面，通过全 新的人工智能、视觉算法技术推动车辆盲区管理全覆盖02 提升企业安全管理准入：未来个体司机将逐步被平台化 企业整合，并通过以平台为主导的安全管理体系赋能科尔尼咨询&G7|中国公路货运安全白皮书-22-22-从标杆企业的成功经验来看，与技术同样重要的是对安全技术和安全文化的重新审视。认识到科技为安全管理带来价值的卓越企业，会将安全管理视为企业的核心竞争力，然后自下而上或自上而下建立技术+文化双轮驱动的主动安全管理体系。首先，应用以物联网技术为核心的 IoT 智能安全解决方案，在技术层面填补企业安全管理的硬实力与关键底座，以可靠数据助力企业健全安全管理体系；其次，结合数据重新制定司机的招聘、培训、监控、考核机制与流程，对安全管理的核心对象司机群体进行全生命周期的体系化管理，以纪律+文化结合的方式树立司机安全第一、安全为本的驾驶文化，最大限度降低人为因素对风险的影响；最后，从组织架构上确立安全管理部门的重要位置，将安全管理视为企业战略级的竞争力，将重视安全的企业文化自上而下渗透、发扬，将技术的应用执行力贯彻到底。03 深化安全管理体系：企业重新审视运输安全，借助物联 网技术构建技术+文化并重的主动安全管理体系安全管理体系不重视安全安全管理目标人员 流程 KPIIoT 智能安全解决方案司机招聘过程监控安全培训事故管理组织架构组织：能力和机制：司机全生命周期管理：数字技术：战略定位：意识到安全管理的重要性把安全管理作为主要的战略目标把安全管理视为企业的核心竞争力没有安全管理组织兼职管理安全的架构权责利统一的安全架构安全是企业核心架构之一无相关能力和机构有 兼 职 管 理 人员、缺乏流程、基础 KPI管理流程清晰专职安全员详细的KPI兼具安全过程和结果的 KPI考核招聘门槛低，无培训和过程监控基础司机招聘，要求培训，无事故管理安全讲师团队和明确的过程监控完善的司机监控体系，专业安全驾驶教练员及培训方案无 IOT 技术或仅有定位设备视频和 IOT 设备安全大数据和 AI整合的安全管理体系落后起步领先卓越-23-图 17科尔尼咨询&G7|中国公路货运安全白皮书从美国、欧盟等领先市场的发展经验看，公路货运行业整体的安全水平提升，除了车队/货主企业本身的精细化运营外，同样离不开政府/行业协会、货主企业及技术服务的全面合作和支持。提升公路货运行业的整体安全水平需要生态各相关方以开放的心态通力协作，构建安全高效的政企数据共享机制，不断完善安全监管标准，加强上下游激励互助，合力推动行业的精细化管理和效率提升。此外，我国货运安全监管体系还有待完善，例如政府部门在执法监管过程中需提升人性化监管，避免不结合现实情况的行政处罚；司机在受到处罚时，也应具备完善的反馈沟通机制，司机可以有渠道进行反馈或申诉。注：部分内容来自 G7 发布的中国公路货运行业智慧安全白皮书04 产业链共赢：加速上下游生态协作，共建行业安全管理体系产业共赢发展建言政府部门/行业协会：加强公路运输管理信息化平台建设，推进政企数据共享和实时联动机制，促进执法过程的透明化、人性化和监管标准的统一与生态相关方加强事故风险数据积累和研究分析，依托大数据建立货运行业安全指数，指导行业发展货主企业：将自身成熟的安全体系和数字化工具，引入到运输供应商管理中 制定严格的安全管理措施，提升车队的安全意识 加强安全培训、司机激励、安装设备、运营优化等方面的支持科技服务商：提升长期安全运营的服务深度和数据挖掘精度，同时增强设备和系统的兼容性，减少企业的重复建设打通上下游数据节点，拓展应用场景，整体提升数据利用价值-24-科尔尼咨询&G7|中国公路货运安全白皮书联系我们杜创G7 合伙人邮箱：郭亚运G7 市场传播总监邮箱：张长飞G7 大数据研究员邮箱：宋旭军全球合伙人邮箱：John.S叶楠全球合伙人邮箱：Ivan.Y王曦庭项目经理邮箱：Xiting.W-25-26-关于 G7G7 成立于 2011 年，是一家物流行业里技术独特且领先的物联网科技公司。通过 IoT 技术，G7 获取卡车、物流场站等货运生产要素及场景的海量数据，向客户提供基础 IoT和安全 IoT服务，并与产业伙伴合作建设覆盖全国的服务运营网络，为货主、物流公司、中小车队等货运经营者提供基于物联网技术的IoT+交易、IoT+保险、IoT+装备等数字驱动产品及综合解决方案，致力于推动物流行业的数字化转型和降本增效。G7 服务于物流行业中实质参与运输管理的客户，包括货主企业、物 流公司、中小车队、第三方物流等等。由于运输的每个环节对稳定性、专业性、可靠性等均有一定的要求，G7 基于 IoT 物联网的数字化能力，协助客户企业在安全运营、结算管理和扩大运营等方面大幅提升效率，帮助他们可以更稳定、高效、专业、可靠的完成运输任务。过去十年，G7 在消费物流领域取得显著发展，帮助中国的快递、快运行业实现了高质量增长。G7 在消费物 流领域已积累和被验证的能力，将使其成为生产物流领域的行业级数字化平台，通过赋能端到端交付获取更多的收益。关于 科尔尼咨询科尔尼管理咨询公司(Kearney)于 1926 年在芝加哥成立，经过近百年的发展，科尔尼咨询已发展为一家全球领先的管理咨询公司，科尔尼在各个主要行业都拥有广泛的能力、专门知识和经验，且能提供全方位的管理咨询服务，包括战略、组织、运营、商业技术解决方案和企业服务转型。科尔尼在全球 40个国家和地区设有分支机构，在全球拥有超过 3600 名咨询顾问，服务于超过三分之二的世界 500 强企业和最有影响力的政府部门或非营利性组织。科尔尼公司于1985年开展中国业务，是最早进入中国的国际咨询公司之一。公司于 1992年正式设立了第一家在华分支机构，十几年来不断扩大业务规模，目前已有北京、上海和香港三家分支机构，拥有超过 100 名具有各行业经验的专业咨询顾问。基于对大中华地区的深入了解，科尔尼设定了针对本地文化及特殊性的专业咨询方法，并结合全球行业及业务的专业经验，在多个领域与中国一流的企业及政府部门进行合作。服务内容涉及业务发展战略、市场进入战略、组织流程重组、合并与收购、合并后整合、运营评估与改进、物流与分销、营销与销售效率改进、战略采购及供应链改进、电子商务战略及实施等，涉及运输、电子、电信、汽车、金融、消费品与零售、石油化工、机械制造等行业，客户包括跨国公司、大型国有和私营企业、各级政府部门和国际机构。G7、科尔尼咨询共同开发及撰写本协议项下所述报告，各自单独拥有报告中其负责部分及后续修改的著作权和其他相关知识产权。