3.2 亿美元融资背后,G7 在下一盘物联网生态的大棋

创投圈
2018
12/19
19:54
极客公园
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G7 不是一家烧钱的公司,8 年以来的融资历程保持着适当的节奏。在截至目前的多轮融资中,前几轮均是千万美元的规模,突然一下进账 3 亿多美元,实际暗示了其物联网业务前方面临的诸多机遇与挑战。

12 月 10 日,国内物联网科技企业 G7 披露了最新一轮 3.2 亿美元的融资。此轮融资历时 4 个月,创下了迄今为止全球物联网领域单笔融资金额的最高记录。除了现有股东普洛斯、中银投资、腾讯等继续追加投资,新晋股东有领投方厚朴投资,以及宽带资本、智汇基金、晨山资本、道达尔风投、泰合资本。

在资本唱衰的 2018 年,G7 的这笔融资交易吸引了众多投资机构的目光,可以被看作是资本拥抱产业互联网的一则温情案例。G7 首席财务官张杰龙向极客公园透露,从 6 月开始,G7 先后与多家投资机构接洽,最终超出预期完成了这轮融资,金额定格在 3.2 亿美金。当然,G7 恪守住理性,只选择了那些具备业务协同和资源支持的投资方,例如厚朴投资、道达尔和宽带资本等。

而 G7 已经盘算好这笔巨额融资的用途:继续建设产业物联网平台,服务中国商用车队;同时继续发展智能装备业务,打造智能装备的共享平台和资产管理平台。张杰龙吐露,尽管公司账面资金充裕,但随着业务的奔进和人才的募集,不可让钱成为制约企业发展的拖油瓶。

尽管过去几年物联网在应用层向来「只见吆喝不见影」,不过随着 5G 脚步的临近,处于襁褓期的物联网产业即将迎来迸发阶段。

从技术的维度来看,物流行业加速变革的窗口期已经来临。G7 总裁马喆人分析:首先,物联网传感器的成本正在快速下降;其次,人工智能技术的发展,让数据处理能力更强劲,数据挖掘的价值更大。然后,在 5G 的推动下,自动驾驶将成为接下来很重要的风口之一。

G7 成立于 2010 年,现有业务链条涵盖了安全、结算、装备、金融这四大服务。其利用物联网技术,采集安装在车内的各个传感器的信息,借助 AI 技术处理海量数据,构建一套「智能化物流车队运输管理体系」。通俗来讲,可以把 G7 做的事情理解为,赋予传统物流行业标准化、数字化的能力,利用技术和设备替代人工运营的低效部分,从而实现物流行业的降本增效。

马喆人表示,G7 智能化物流车队运输管理体系已成为中国物流运输领域上下游协作的重要工具和基础数据协议。G7 平台累计服务的客户数量超过 6 万家,连接车辆总数超过 80 万辆,客户类型覆盖快递快运、电商、危化品运输、冷链物流、汽车物流、大宗运输、城市配送、货主等物流全领域。

基于 G7 物流服务平台,智能车辆管理平台为客户提供了包括油、ETC、融资、借贷等服务,以及驾驶员、车队、车辆的安全监控和车队的实效调控。所有的监测数据和服务功能都集成在车队端的 App 内,并保证行驶全程完全可视可控,这是用户处理日常事务的唯一界面。

国内平台型物流公司用大量的外包运力,这些车队不会只服务于某一家物流公司,当业务出现瓶颈时,会同时扩展多家平台的业务。而平台之间存在竞争,就会影响一些车队不会部署某一家平台的车队管理服务或智能装备服务。所以,公司非常注重平台的中立性,始终保持第三方服务商的角色,避免客户在选择服务时有所顾忌。这一条也是 G7 在接受投资时,摆在第一位的原则。

物流运输领域的市场巨大,谈及赛道上的玩家渐多,行业竞争恐更加严峻时,马喆人反倒认为,在以技术推动产业增值和变革的前提下,新技术行业会抱团取暖,而不是选择直面竞争。在此过程中,无论是 5G、人工智能,还是传感器产业,其实大家都需要产业链上下游相互合作。「所以,眼下行业还远没有到谈竞争的时候,更多的是大家一同把市场先做起来」,他说。

G7 定位于物联网底层基础设施服务商,通过「AI+IA」(人工智能 + 智能资产)战略,提升运输服务时效、安全和成本管理。今年 6 月,G7 首次发布智能挂车产品,打进物流装备领域。据了解,智能挂车结合了物联网、大数据、AI 三大技术,实现自我感知、自动交互、自动学习的核心能力。每台挂车搭载的「智能挂车系统」,具备防侧翻地图、实时载重、挂车效率管理、资产监控的能力。

此外,马喆人透露了 G7 在自动驾驶卡车上的的时间规划表。他表示,G7 接下来将加速智能挂车的研发,并打造基于 L3 自动驾驶的智能卡车。目前智能卡车已经有了完整的架构和体系,包括传感器、算法还有完整的车载计算平台,量产时间预计在 2020 年底至 2021 年初。

今年 4 月,G7 与普洛斯、蔚来资本共同出资组建了智能卡车制造公司「嬴彻科技」,前不久已拿到国内第一张干线物流自动驾驶的测试牌照,即将在河北省保定市的一条五公里长的高速路段进行无人驾驶卡车上路测试。

一旦智能卡车落地量产,「共享化」的物流场景也将很快来临。除了成熟的自动驾驶技术,「共享化」需要依托精准的车辆调度和预测系统,这一场景距离初步成形至少需要 5 年左右的时间,马喆人如是说道。

来源:极客公园

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