钢蜂科技石宇：用智能化手段赋能传统物流业，让运输一路顺“蜂”

钢蜂出现之前，传统大型物流园区或者是工厂是怎么解决物流需求的？

编者按：本文转自GGV纪源资本，创业邦经授权转载。

目前，2022年两会正在如火如荼地进行。根据相关报道，2022年与物流相关的工作重点将聚焦重点支持制造业，全面解决交通运输等行业留抵退税问题等内容。

其实，追溯运输业的历史，中国作为传统的制造业大国，运输需求一直很庞大，但由于运输需求高度非标和下游逐级层层转包，企业客户所享受的物流服务可靠性差，物流成本也很高，所以，如何为大中型企业提升物流效能，降低运输成本，成为行业里迫切需要解决的问题。

在这样的背景下，钢蜂科技应势而生。从成立至今，钢蜂科技一直通过不断的技术创新和服务创新，提高了钢蜂科技和客户之间的协作效率，也帮助客户降低了物流采购成本和物流管理压力。截止目前，钢蜂科技已先后与近百家行业龙头企业达成合作，以物流SaaS产品和数字化交易平台为载体，为大型企业客户提供了前所未有的数字化物流服务，帮助客户提升物流效能的同时平均降低成本6.3%以上。

钢蜂创业的契机是什么？

钢蜂出现之前，传统大型物流园区或者是工厂是怎么解决物流需求的？

钢蜂的智能化和全球最高标准比起来，现在还有多大距离？

今天的《创业内幕》，将和钢蜂科技的创始人和CEO石宇一起聊聊钢蜂的创业史。

Lily：

亲爱的听众朋友大家好，欢迎收听本期创业内幕，我是主持人Lily。本期嘉宾聊的话题是大宗物流交易大赛道，今天我们请到的嘉宾就是钢蜂科技（在赛道中快速成长的数字化物流平台）的创始人和CEO石宇。石总的工作，就是每天和这些大宗物流的大卡车打交道，一会儿我们可以听他讲一讲，这样一个传统行业如何变得更加智能和数字化。同时今天跟我们一起来聊这个大话题的，是GGV纪源资本的投资经理Neal。我们先请石总介绍一下自己和钢蜂科技这家公司。

石宇：

钢蜂科技是一个to B的物流服务平台，我们通过研发AI相关产品来改变物流服务本身的效率和生产力，为行业里面的大型生产型企业和供应链企业提供物流服务。

这些企业往往对供应链的严肃性要求非常高，尤其近几年，他们这种碎片式物流占比又在提升，所以在物流上有很多痛点。我们做的事情，就是把运力资源整合好，同时让这些客户的物流成本和物流效率，都能得到明显改善和提升。在这个过程当中，也让我们所用到的车辆的周转率能有提升，让甲方乙方都能感觉到效率的显著变化和盈利能力的提升。

Lily：

能不能用浅显的语言给我们描绘一个场景，就是钢蜂到底在做什么？

石宇：

我们一方面对大型客户的需求进行拆解和标准化，把拆解完的运输订单，交给个体司机和中小车队去承运。在这个过程当中，需要做很多事情，整个流程包括需求分析和拆解及运力资源和线路需求的匹配，同时订单分发需要一套合适的AI算法逻辑（让订单能够被分给最合适承运订单的车队，这样会让车队的服务意愿和服务能力更强）。另外一方面，通过机器人应用，让整个沟通协调和处理运营的成本能够降到最低，尽可能减少过程中的人力投入，让机器能够尽可能代替人的工作。简单来说就是两个事情：一个是交易效率要高，精准匹配要做好；另外一个就是提高运营效率，减少人的介入，让机器介入尽可能多，提高服务可靠性，降低服务成本。

Lily：

钢蜂出现之前，这些传统大型物流园区或者是钢厂等怎么解决物流需求？

石宇：

一个大型企业，往往只有两种方式去解决物流服务：第一种是用传统的合同物流，把物流业务外包给一些第三方物流公司去承运；第二种是甲方企业养一个规模非常庞大的物流部门，物流部门在市场上去找个体司机去承运。无论是哪一种，都存在很大的弊端。

第一种有个前提，就是物流得能够形成一个非常大的合同，才能整包出去。但近几年物流碎片化程度越来越高，因为线路很分散、时间上波动性很强、运输碎片化很强，从而很难形成一个非常漂亮的合同，交给第三方物流去承运。第二种的服务可靠性很难保障，成本也难以控制，还会影响甲方企业人效。因为一般企业不可能有非常庞大的物流部门，为此还需要其他部门来参与物流工作，没办法保障各部门各司其职，对甲方企业来说影响很大。

Lily：

石总你以前是有在大型物流公司或者大型钢厂工作的经验吗？您为什么对赛道这么了解？

石宇：

我进入物流行业其实非常巧合。2015年，我毕业工作10年之后，进入中交兴路（国内做卡车车联网的一家头部公司）后才开始接触到物流行业。那时我发现，大宗商品就所谓生产资料运输，规模很大，市场大概有2万甚至3万亿的水平。另外我又发现这个市场很有意思的一点，我总结就是“供需双苦”（供给侧觉得很苦，需求侧也觉得很苦）。大宗商品的物流市场里面，供给方和需求方都觉得不爽：需求方觉得物流成本高，服务可靠性差，供给侧觉得不赚钱，运营成本又高，物流采购成本也高。这个本质原因就是流程节点特别多，每个节点都是手工作业操作，消耗了成本。

我创业之前是在找钢网，就在大宗商品这个行业里面，发现这个行业就两个特点会刺激着你：第一个是市场规模非常大，如果你能够改善10%的效率，就意味着几千亿的价值，价值驱动力足够强；另外一个就是市场当中的所有人都觉得现状不好，但不知道怎么去改变。后来我们发现，其实现状是可以通过技术创新和服务创新去改变的。如果你通过技术上的努力（比如用机器代替人）和服务上的创新（比如把流程标准化），其实可以带来一些价值的变化，对创业者来说有非常先天的吸引力。

Lily：

Neal，我很想知道你是怎么看这个赛道里，GGV在这个领域是怎么布局的？

Neal：

物流科技和供应链科技是我们GGV投资的一个非常重要的主题，我专门强调了“科技”二字。我们希望看到在物流的传统行业里面，能够通过线上化、数字化、智能化带来一些新的机会和改变。

大宗商品领域，即工业生产资料的物流，相比消费品物流其实是更主要的物流组成部分。之前服务这些中大型客户的主要供应商是合同物流，合同物流本身所代表的第三方物流公司，也是一个万亿级市场。但是在这个市场上，供需两侧已经出现了非常大的变化和矛盾。

从供给侧角度来说，传统合同物流公司非常分散，劳动密集是制约它规模化的一个重要因素。从需求端角度来说，包括大宗商品在内，整个流通市场的巨大变化，就是去中间渠道化和扁平化。在这个过程中，很多生产型企业没有了之前赖以生存的流通商作为囤货基础，整个运力配送目的地都非常碎片化，要直接配到销地仓或终端门店，传统的固定始末端的合同化物流运输需求，就会被拆解成很多零碎化的敏捷性的物流需求，导致这些合同物流公司很难满足货主需求。除了市场变化，我们也看到了钢蜂身上的互联网基因和技术基因，使得它的运营效率远高于行业平均，且破解出了规模化扩张的难点，带来了1年10倍的增长。这是我们投资钢蜂科技非常重要的原因。

Lily：

“去中间化”会不会导致市场上小型或者中小型的物流配送公司，或者是这种中介，他们会有比较大的反弹和反抗？

石宇：

其实在大宗市场里面，这种企业以非常小型的车队为主，他们有两个特点：第一是他们有一定的运输组织能力，另外一个就是他们通常都自己持有资产。对于这些企业来说，最大的痛点不在于能否直接对甲方，而在于车辆周转率如何，有没有订单，订单质量怎么样。我们想做的，就是让这些车队的车辆周转率能够提升，我们内部叫作“要给人家舒服的订单”（舒服的订单即车队擅长的线路和货物类型）。我们做过一个测算，一个车队在和钢蜂合作前后，周转率改善了55%，意味着原来浪费了大量时间在等货，现在可以在这些时间里形成有效订单。

做这个事有一个基础前提，就是要知道车队的货源偏好，最舒服的、最熟悉的线路。为了采集这些数据，我们给这些车队提供了一些SaaS工具，让他去做自己日常车辆的管理。这个东西免费且非常简单，既不需要流程再造，也不用组织变革。这对于我们的好处就是，我们通过数据，就能知道一个车队常跑的线路，每个时期内在哪些线路上运行。当我们分配订单时，就会把跟他线路相匹配的订单分配给他。这样他就能够接到舒服的订单，愿意给你更低的价格和更好的服务质量。

因为他宁可牺牲掉那些不舒服的订单，也要保证为你来提供服务，这是顺人性的。在物流这个行业，做所有事情都要顺应人性，你要顺应甲方需求，还要考虑到乙方问题，让大家都觉得舒服，这个是最重要的一件事情。

Lily：

我其实就挺想问一个问题，这些个体司机是怎么找到呢？你们是有一个团队去做地推还是怎么样？

石宇：

早期我们想创业做这个事情时，首先要做的一件事就是先把运力网络建立起来。所以在19年公司成立前，我和我的核心团队都是在大宗商品行业里面奋斗的，积累了一些数据资源，创业时就想怎么把这些数据资源真正变成可用的运力。因为你只知道他是谁没有用，你要知道他的货源偏好。所以从19年公司成立到2020年上半年，我们用了将近大半年时间开发了一系列工具，推给这些中小型车队去使用，让他们给我们贡献数据，这样我的运力网络就建立起来了雏形。到后面我们就建立了一个比较好的数字化寻源体系，是一个数字化运力池（可以理解为所有可用的运力都放在一个池子里，需要用的时候可以去里面挑），当时我们做了一套算法，可以从运力池里抽出很多跟你当前需求相关的运力，推荐给我们的运营人员，供他去选择，这是第一阶段做的事情。

到了第二阶段，我们就了一个运力寻源机器人，可以根据业务需要和车队触达联系，得到结果之后会反馈出来，进一步提高了找车效率。现在我们正在做第三阶段，机器人不但能够去和运力做初始沟通，同时可以代替人去做决策。它在明确了这个线路上谁来承运最合适之后，会去代替人来决定，当有订单时按照什么样的逻辑顺序去分发给谁。

Lily：

我就特别想问，技术和运营在公司里到底是个什么样的配比？能不能给我们透露一下和介绍一下？

石宇：

首先将近一半费用花到研发上，这里面要解决几个问题：第一个就是找车效率，第二个就是让机器人代替人去操作，不要让人再去和系统之间做非常复杂的交互。比如客户有一个订单过来，可能是一张送货单图片，那么过往需要人跟客户协商确认送货单内容，但我们现在用的是NLP（自然语言识别），可以把送货单内容识别并和系统数据库去进行匹配，明白客户需求，减少了一部分人的操作。还有就是运输过程跟踪，通常一个物流企业要花掉运费收入3%左右的钱，放到运营跟踪管理上。

我们是靠机器人来进行跟踪，比如冷链行业最大的问题是货物会失温，通常一个传统冷链物流公司，要雇很多人三班倒去盯车载温控仪的读数变化。但实际上这个事很难做成，第一是因为订单并发量很大时，人盯不住；第二就是60%的运输发生在夜间，人会困会疲劳。所以我们做了一个温控预警机器人叫“冷链哨兵”，它会7×24小时不间断盯着车载温室控仪的读数变化，同时它还有一个大脑在计算温控仪读数的变化对货物室温的影响。如果它判断影响很严重，就会主动出手去干预，给司机打电话，给货主通知，让所有异常问题消灭在萌芽阶段。冷链哨兵最开始是给我们自己用的，现在也开始服务一些其他物流公司。

我们希望它能做到让物流公司的人，不用白天一直盯，晚上可以放心睡，所有过程都由机器来进行监控。

Lily：

我们的智能化和全球最高标准比起来，现在还有多大距离？我们是引领的，还是说我们在赶超阶段？

石宇：

中国的物流数字化水平在全世界来说肯定是领先的，这基于几个条件：第一个是庞大的卡车保有量，让你有足够多的数据源去采集数据，供给给你的算法引擎；第二个是中国的物联网建设是全球非常好的，早在16-17年就已经实现了所有重卡的物联网设备普及。我们现在做的很多努力，都是基于基础设施建设之上才能去实现的。所以未来在中国产生这种（是指远超过欧美）大型物流平台或者物流科技公司的机会，是比欧美要大得多的，因为我们的基础设施条件非常好，而且卡车保有量非常高。

Lily：

Neal我也想问问你，我知道你一般在做投资之前会研究整个行业，做一个横向纵向的所有赛道上有关公司的对比，我想知道钢蜂有什么核心竞争力吸引了你，让你决定最终我们投资到这家公司。

Neal：

确实在整个物流市场，我们还是做了非常多的研究和判断。从垂直角度来看，是大宗商品这一个领域，我们也看到了很多希望切合同物流市场服务中大型货主的创新企业。但很多公司可能还是在某个容易标准化的细分市场，比如服务头部快递快运公司的干线班车需求。但实际真正切入到多个具有代表性的大宗商品市场（包括钢铁有色金属，工程机械、冷链领域），钢蜂是为数不多证明其标准化扩张能力的公司。

从GGV的投资思路来看，我们希望赌next big thing。我们觉得能成就下一个大平台，一定要去破解掉传统公司无法规模化的原因。钢蜂的数字化和智能化突破，将非标、人力密集的车货匹配变成基于算法和数字员工的人机协同方案，有望成为下一代数智化物流平台。

另外不得不说物流行业是非常难投资的，尤其是要投资物流科技领域。因为它既要求对于物流行业的纵深理解，还要求能通过技术将流程沉淀为产品。钢蜂团队包括石总在内，都有在头部物流企业的多年工作经验，同时也有来自微软的顶尖算法专家。尽精微而致广大，是难得的复合型高配团队。

Lily：

在数字化和智能化方向，还有哪些你觉得值得跟我们分享的非常引领的产品和技术。

石宇：

客观地说，最近几年时间，我们看到物流行业在这方面的进展，其实是偏慢的一个状态。所以我们这段时间，大部分时间都投到AI和流程自动化这个事情上，是希望起到几个作用：第一是让交易过程能够尽可能自动化（让货找到车这个过程能够更加顺滑更加高效），另外就是在所有履约过程跟踪过程当中，尽可能不让人去介入参与。

让机器能够代替人来进行有两个好处，第一个是能节约成本，第二是它带来的服务能力是前所未有的服务能力，不受时间条件、物理条件限制，也不受运营人员心情限制，各方面限制都没有，可以把所有这种工作都按部就班做好。一个物流订单的流转，有时需要做非常复杂的决策，而人的决策力其实是不均等的。这是AI超越人的一个事情，那么就这些东西它最终形成了一个决策模型，驱动一个流程自动化的工具进行干预，这个干预才是有效的。技术能够持续产生价值。

总结一下，一方面在交易效率提升上，让货和车之间的精准匹配能够通过机器越做越好。另外在运输过程管理上，也可以由机器来代替人，而且它可以比人做得更好。第一不会疲劳，第二决策会更理性，也能考虑到更多复杂因素做出最合理的选择。所以我认为本质上来说，它是可以长期去改善的一个东西。

Lily：

上游的标准化是怎么实现，它的包装流程还是什么？

石宇：

标准化主要取决于两方面：一方面是需求标准化，一方面是供给侧标准化。我们刚开始做这个事情时，发现最大难题在于需求侧的高度非标（甲方企业说不清楚大概情况，导致我们提供服务时无从下手），所以我们当时第一件事情就是，先把需求标准化。我们做了一套工具，让甲方客户可以把他至少一个月的历史物流数据（可以把所有敏感信息全都删掉）提供给我们，只要起点、卸点、用的什么车，我把它导入到模型里去分析计算，可以很快把需求梳理得非常清楚，几个小时就做完了一个为客户提供服务的解决方案。它能实现三个层次的标准化，一个是计费方式标准化，它有一个计费公式，把所有计费流程全部确定下来；第二个是服务条款标准化，不同货物用什么方式运输，对应的比如时效、响应能力是什么要求，这些服务条款全部标准化，客户就不需要再担心；第三是把双方协作流程标准化，我们让每一个车队只在他舒服的线路上去接单，相当于帮一个客户支起了一个前所未有的运力网络，运力网络可以弹性敏捷地响应它一旦产生的运输需求。

Lily：

我记得2020年，我们刚开始投这个项目，到今天为止有了这么好的增长，Neal你觉得是超预期，还是在一开始你就预料到了？

Neal：

我觉得首先肯定是超预期的。从业务实际增长过程中，我们看到了公司在产品技术上不断进化和迭代。作为关注产业互联网领域的投资人，首先我觉得你对一个行业的判断要具有超前性，超前性也体现了你相比于其他人更深入的思考和未来趋势的信念感。我们相信即使是传统的一个行业，只有当利用科技和数字化手段赋能和提效，才可以被定义成一个有高潜力、代表未来的市场，而不是说委曲求全去投一些，组织和模式传统但业务规模相对比较大的公司。相比模式和数字，早期我们更愿意下注一流的团队。既尊重行业客观规律又能将技术落地为从业者可使用的有效产品，愿景远大又脚踏实地有执行力的团队是我们欣赏的。

Lily：

节目最后按照常规，我们会替听友们去问一个问题，现在钢蜂有没有招人的需求，主要是什么岗位，在什么地方？

石宇：

我们现在主要招的是技术类岗位，是在算法工程师或者算法产品经理这方面，办公地点在上海浦西。大家如果有兴趣，非常欢迎大家投简历，Boss直聘上有，基本主流招聘平台上都会有。

关键词： 钢蜂科技石宇用智能化手段赋能传