（原标题：中国物流大数据报告：好司机每年可省油3285升）
近期，货物运输途中出现事故的新闻层出不穷，前有哈尔滨卡车坠河让20吨快递“打了水漂”,后有金华货车起火致100多万元快递毁于一旦，运输安全问题也进一步引发全社会的关注。
那么，怎样才能尽可能减少货物运输事故率？物流行业最关心的成本、安全及效率问题现状如何？近日，专注于物流数据服务的 G7发布了《中国物流大数据报告·货车司机篇》。数据表明，实时感知技术能够有效减少车辆事故的发生，并在保障运营安全的同时，降低物流运输成本，提升车辆运输效率。
图示：G7平台货车司机疲劳驾驶及超速数据
货物运输过程中，货车司机疲劳驾驶、超速等驾驶行为是导致事故发生的主要原因之一。大数据报告指出，货车司机疲劳驾驶午后与凌晨同样严重，两个时间段占比合计近6成，而货车司机中午发车后连续驾驶4小时，下午四五点正是其疲劳驾驶最严重的时段。超速数据则显示，货车司机各时段超速占比白天比晚上稍多。
《道路交通安全法实施条例》规定，不得连续驾驶机动车超过4小时未停车休息或者停车休息时间少于20分钟，而货车司机由于长期处于高强度工作状态，疲劳驾驶现象较为严峻，仅以连续驾驶4个小时来判定是否疲劳驾驶肯定不是最好的标准。G7最新研发的人脸识别技术，能够通过分析监控视频中司机的面部表情，来判断司机是否处于疲劳驾驶状态，并及时预警，进而有效减少事故发生。
图示：G7智能管车年度安全性指标分析数据
除了疲劳驾驶，危化品运输的安全问题也同样备受关注。大数据报告显示，全国货车中进口车辆只占20%，但在危化品领域，费用较贵的进口车占比超过半数。此外，为了进一步保障运输安全，每辆危化品运输车辆还要花费近万元来加装设备和服务。以某危化品运输车队使用G7智能管车的年度安全性指标分析数据来看，一年内，货车司机超速同比下降96%，急加速次数同比下降70%，急刹车次数同比下降64%。
不久前在各大物流论坛引发热议的一个高速倒车的视频，也是G7的智能管车系统通过司机的急刹车而监测拍摄到的。视频画面上，货车司机错过出口后高速倒车，车内情况和车辆前方道路画面清晰，并事件发生的同时，数据就实时同步到系统后台，最终该司机也因此被公司开除。可见，实时感知技术对于货车司机的规范管理，以及车辆在途安全预警意义不容忽视，数据服务对物流行业的重要价值不言而喻。
图示：G7平台货车司机油耗数据
在保障车辆运输安全的同时，物流运输成本和效率也是包括消费者、货主、物流公司等相关人群和企业关注的焦点。大数据报告显示，与行业平均水平相比，驾驶行为最好的货车司机每千公里可节省油耗30升，一年约为3285升。而全国道路货物运输价格指数中，油耗大约占公路运输物流成本的26%，通过G7智能管车改善货车司机驾驶行为，优化车队管理运营模式，一年可使车辆运营成本平均下降20%。
对物流行业来说，保证货物在运输途中的安全，低成本快速送达才是硬道理。当下，越来越多的物流运输企业已经认识到了公司车辆数据的重要性，通过数据服务实时感知车辆运营状况，可以更加全面、及时的管理车队，提前预估风险，减少安全事故，并进一步规范货车司机的驾驶行为，在节省运营成本的同时，提升物流运输效率。
此次G7发布的大数据报告，揭秘了处于物流一线货车司机们的生存现状，让人们深入了解了货车司机这一庞大又辛劳的群体，更全面地体现了数据服务对物流行业的价值和影响，有利于促进物流行业在数字化时代的转型升级。
本文来源：中国网
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王晓易_NE0011
