一辆大货车在高速行驶途中突然冲过中央隔离防护栏，进入车流密集且高速的对向车道，以很高的相对速度撞向正常行驶的5辆小汽车，最终酿成5人死亡、11人受伤（其中一人重伤）的惨剧。

这是10月6日下午发生在G75兰海高速钦州段那丽收费站附近的一幕，多个家庭的破灭，惨烈的交通事故再一次将“大货车”所面临的安全问题摆在了面前。在经济高速发展的当下，公路货运快速发展，一辆辆货车汇聚成联系着中国交通的大动脉，这条血脉每天繁忙地运行，而大大小小的安全事故也在频繁地发生，代价十分惨痛。

好在，改变也在发生。

不久前，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》（以下简称《白皮书》），其中就我国公路货运安全的现状以及物联网科技的实际价值进行了阐述和分析，从中可见前沿技术加持的智慧物流正在为公路大宗货运的安全贡献自己的力量，也逐步形成了一个智能化服务产业。

公路货运安全进入数字化破局阶段，推动形成全新的物联网产业

改革开放40多年后，我国公路运输已经领先全球，其中高速公路运输总里程已经跃居世界第一，但是，公路运输风险控制却并没有跟上。

根据G7大数据平台的统计数据，2019年我国公路货运百万公里事故数为3.7起，作为对比，美国该指标为1.3起，高出近三倍。此外，相较于其他类型的汽车安全事故，货运车辆的安全形势也更为严峻——《白皮书》中就指出，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，其中货运风险又呈现大宗行业>快递快运>危化行业的格局。

有行业专家曾透露，我国卡车司机死亡率常年在1‰左右，按3000万的司机基数，这意味着每年有3万司机因为公路运输而殒命，触目惊心。

问题必须得到解决，而这方面，在数据上表现更好的欧美基于更长久的公路货运发展历程已经有所沉淀，也成为国内的重要借鉴。

在美国，政府部门与行业协会一直在大力提升车辆安全设备的装配率，建立信息联动机制，例如，相关车辆必须强制安装ELDs（电子打卡设备），有关部门直接监控司机驾驶时间；有领先的车联网公司已经建设了事故风险预测模型来帮助招聘优秀驾驶员。此外，在以色列，有车联网公司已经提出了基于驾驶行为的保险预测以及保费优化方案，将公路货运安全往上下游进行产业联动与延伸。

在国内，得益于物联网的高速发展，通过技术等一系列手段来改进公路货运安全的措施也在广泛铺开。

这其中，有三类主体都在积极参与。

一是政府主管部门，较为典型的是在大宗货运密集的山西综改示范区，其2020年启用了智能化程度较高的“车辆主动安全智能防控系统”，该系统由终端的驾驶室内摄像头、测速雷达、司机佩戴的帽子、手环，以及后台的监控预警平台统一组成，交警大队和运输企业可以实时监督查看司机在驾驶室内的各种行为。

通过这样的物联网联动，司机抽烟、接打电话、疲劳驾驶（帽子监测脑电波活跃度），或者超速等等，都会立即预警、提醒司机。

二是本身就规模庞大的物流企业，保证公路货运安全是应有之义，相关的投入一直在进行当中。较为典型的如德邦物流，建立了一个集数据分析监测、视频监控、多媒体会议设备于一体的信息中心，通过覆盖全国门店、车队、外场的6万路摄像头可以实现对车辆的全路段行车监控、司机安全监控，以及天气、道路状况提示。

三是专业提供物流行业物联网服务解决方案的科技企业，集中展现出智慧物流带来的商业价值与产业机遇。较为典型的如G7，其主动安全管理解决方案通过为货运车辆安装主动安全管理设备，让车队管理者可以远程实时地监控所有车辆在途的风险事件，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）、司机玩手机注意力分散等导致事故发生的高危事件，一旦应用了AI的物联网终端设备在识别相关行为后，会触发相应的警示提醒司机。

据G7自己公布的数据，使用其主动安全管理系统的车辆，在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%，“平均每天能把一个司机从死亡线上拯救回来”。

可以看到，无论是国外的已有实践，还是国内不同主体采取的策略，在根本上都是借助物联网便利实现对运输过程“黑盒”的打破，让后台管理端口能够以“上帝视角”掌握运输全程、及时有效进行干预，不再“听天由命”。而技术创新越是深入，对车辆、司机的监控和预警就能更为及时有效，也成为以物联网管理公路货运安全的主要发力点。

但是，如果结合公路货运的实际情况就会发现，单纯的物联网技术只是为安全管理打下了一个技术基础，要真正让安全境况得到大幅度改善，三个方面的协同问题还需要进一步解决。

从技术到执行，公路货运安全还需要关注司机层面的落地问题

据普华永道思略特分析数据，在公路货运安全事故中，司机自身的因素占比接近40%，因而，很多物联网技术最终还需要司机的积极响应才能完成最后的监控和避险动作。

用通俗地话说，如果司机不理睬或者不能及时理睬到预警信息，有相当比例的风险即便已经得到识别，可能也无法有效阻止，这是技术的无奈，也是技术发展过程中必然要协同解决的问题。

在公路货运实践中，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）都会提前加强安全驾驶纪律与意识培训，这些会直接提升货运安全性，可见司机本人的意愿和参与度对安全管理的价值。

然而，由于想要及时完成货运任务、多挣收入等种种原因，很多时候，货运司机即便知道自己在危险驾驶，也存有侥幸心理，这种心理造成了很多惨剧的发生。

物联网解决方案介入后，一方面，“处罚”成了经常性的伴随动作，要从意识层面强化司机自律以及对预警的响应；另一方面，一些协同建设也在开展，例如G7的解决方案就是一套主动安全管理设备+人工干预的策略，即所谓以“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）”于一体，在物联网技术体系之外，其最值得关注的动作是通过安全算法识别司机风险值，一旦达到高危区间，将通过平台配备的人工服务团队直接与司机通话，帮助其脱离危险状态。

在7月底的伙伴大会上，G7创始人翟学魂透露，在经过了车上所有的自动化的提醒之后，每一天G7仍然需要用人工的方式去唤醒一些不在意物联网终端设备警告声音的司机，数量高达每天700次，可见在技术之外对司机监控的联动策略有多么重要。

如果没有这样每天700次的人工介入和提醒，G7的综合解决方案可能根本无法完成上述风险指数显著下降的成果。这也给了那些希望通过物联网来解决安全问题的企业以提醒，综合化的运营动作势在必行，技术并非万能，只要方向盘还在司机手中、刹车还在司机脚下，对司机本人的关心，就一定要成为解决方案的一部分。

社会责任之外，公路货运安全的数字化举措还需要兼顾商业利益

客观地说，虽然车队或者司机个人为了多赚钱而进行某些危险驾驶行为是严重错误的，但这不意味着谈起安全驾驶就一定要他们牺牲商业利益。很多车队或司机对一些传统安全措施执行不到位的直接原因是效益权衡，数字化光谈责任不谈价值，客观上也将导致内在抗性。

通过物联网解决公路货运安全问题当然是一件充分体现了社会责任的事，但在这个过程中，充分考虑车队和司机的经济利益也是必不可少的，这将直接降低解决方案落地执行的阻力，甚至反向增强他们对这件监控他们的“麻烦事”的参与积极性。

事实上，安全事故本身一直在给公路货运带来经济上的损失，人赔、车赔、货赔都是直接的经济支出。而近年来，在货车保险领域的高额保费甚至拒保现象也让公路货运行业尴尬不已。

不久前，货车司机圈一则《营业货车投保车险遭拒保，实在没办法了，只能跑到车管所求助》的视频广泛传播，背后反映出大货车纳入保险所经历的限额、加费、预约排队和坐地起价等多重磨难。

多年来，货车尤其是营业性货车一直被财险公司视为赔付率高、经营效益低的积累业务、垃圾业务，这与货运安全事故直接相关——根据《白皮书》数据，单次卡车事故一旦发生人伤等损失，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。

车险保费降价是个不争的趋势，但在保险媒体今日保的数据中，2021年营业货车的车均保费不降反升，同比上涨了一个百分点。

这时候，如果能够有效将赔付率降低，则能够直接降低保费并提升参保的便捷性。

根据G7平台的数据，通过综合手段的主动安全管理能够帮助车队显著降低赔付率，在与某保险公司的合作中，通过在其承保的车辆中推广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%。这也意味着，智慧物流产业在公路货运领域的耕耘，在一开始就必须是全产业联动的，与保险等参与方的联动提升经济性是一种必然和必要，反过来，这也为产业本身打开了巨大的价值探索空间。

从粗放管理到精细化运营，公路货运安全的数字化方案还需要实现长期能力建设

冰山理论说明，每一次公路货运安全事故的出现，背后已经经历过无数个没有造成显性事故的风险。通过物联网技术手段解决一次次具体的安全事故隐患固然有必要，但在体制机制层面将水面下的冰山爆破才更能从长远角度解决公路货运安全问题。

回过头来看，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，都可能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。

与欧美公路货运往往以建制化方式运营不同，中国连年创新高的载货汽车注册量背后却是粗暴散乱的市场格局。《白皮书》显示，我国货运行业的个体车辆占比已高达80%以上，很多都是“挂靠”在具备货运经营资质的企业，其结果是组织关系十分松散，无法实施有效的安全管理。而个体司机在更多收入的动机下，更倾向于选择长时间、长距离驾驶任务，在自我安全意识匮乏、安全管理手段缺失等情况下，在途风险比规模化车队整体上要高23%。在行业层面，配套精细化管理过程来改变这种状况尤为必要，一些尝试已经在进行。

例如，《白皮书》就尝试提出了行业共同遵循的公路货运风险指数，该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，能够为交通监管部门、公路货运行业上下游提供可参考的货运风险监测依据，对每个司机和车队形成标准化的认知，敦促司机和车队的自我安全意识提升。

实际上，在《白皮书》发布行业层面的指标建议之前，作为企业的个体行为，G7就已经在其服务货运企业的过程中提出了所谓“安全分”机制，通过IoT大数据和AI算法来对司机和车队的全局性、长期风险进行预测，评估安全管理的状况，帮助提升建制化车队以及物流企业面向个体司机的安全管理能力。

行业当然乐见大型规模化物流企业在安全管理能力上的长足进步，但在中国这个特殊的市场上，中小车队、个体司机面临更棘手的安全境况，智慧物流的物联网综合解决方案能够以产业普惠的方式提升这些中长尾参与者的安全表现，将更具备现实的产业意义。

一些对应的数字化管理转型动作已经开始，但这还远远不够，未来更多技术、产品与业务模式创新等待产业中的玩家去完成，如此公路货运的快速发展才不会以安全风险的增长为代价。