物流产业升级，曙光在何方

与制造业规模快速的节奏相类似，物流行业市场规模在近10年内也是急剧增长。
2010年-2017年，全国社会物流总额从125.4万亿元攀升至252.8万亿元，年复合增长率达10.53%。
以2017年全国社会物流总额252.8万亿元为例，从构成上看，工业品物流总额234.5万亿元，制造业需求占到绝大部分，因此把物流称之为制造业的纽带毫不为过。
从运输方式来剖析，公路货运在物流中的占比超过75%，剩下的铁路、水运、航空只占不到25%。
有一个观点认为，中国物流行业产值在gdp中占比达到14%以上，相比欧美国家的6-8%的比例较高，因此效率偏低。
这个说法有一定的道理，但是也有偏颇之处。中国制造业的gdp占比是30%，相比绝大部分欧美国家都要更高，以美日为例，两国制造业的gdp占比都不超过20%，而物流行业的gdp占比则为6-8%，因此算上制造业gdp占比差值，中国的物流行业效率并不是欧美国家的50%，而应当是75%-80%。
中国物流行业的gdp占比过高一方面是由于制造业规模和gdp占比更大，另一方面，确实存在不少行业弊端，在生产效率上有很大提升空间。
前面提到，在互联网背景下，产业升级依靠的更多的是互联网、大数据、人工智能等技术。那么如何使用这些新鲜玩意来推动物流行业的改革？
有人给出了自己的一份答案，那就是自动驾驶技术与卡车相结合。
自动驾驶：赋能干线物流
物流成本为什么居高不下？人员和燃油占据运营开支主要部分。
由中国交通部工程研究院和中国最大商用车管理平台g7智慧物联网共同发布的调查数据显示，在我国约700万辆城际中重型卡车中，每年平均发生5.07万次交通事故，几乎每年每1000辆车就会出现一起死亡事故。
这些事故的引发，又与货车司机疲劳驾驶或不规范驾驶行为密不可分。货车司机的工作环境相对封闭和艰苦，且工作强度大、风险高，导致劳动力短缺情况严重。
此外，物流车队在实际运营中更多考虑成本问题，经常长时间、无限度地使用司机，最终引发司机的疲劳驾驶，带来安全隐患。
由安全事故引发的一系列损失令人警醒；高压的从业体验也导致劳动力流失，司机越来越少，人员成本居高不下。
反之，物流车队一旦实现自动驾驶系统的规模化应用，就能逐步将司机转变成车辆管理员或代驾员，通过系统管理来控制货车，减少人工操作误差，实现货车司机工作的标准化、流程化和可替代化，就能使司机的工作变得更加简单和安全。
这样，既帮助物流车队优化全生命周期成本，又能改善商用车的出行安全，减少交通事故的发生。