业务一年增长近10倍，这家公司何以成为物流行业的痛点终结者？( 二 ) 编者按：本文来自微信公众号

做完这一步之后，甲方的需求就能够被标准化，而定价、计费和交付条款也能够继而标准化。
【业务一年增长近10倍，这家公司何以成为物流行业的痛点终结者？】第二步是确定作为乙方的车队的服务能力。为此，我们又开发了一套免费的SaaS工具，帮中小车队把车辆管理起来，也继而为钢蜂积累了动态的运力数据，使公司能初步计算哪家车队能在哪条线路上能承担多少任务量。
当甲乙双方的需求与能力被标准化之后，中间的匹配效率就可以变得很高了，钢蜂也达到了第一阶段的目标。从2020年5月份开始，钢蜂的模式在市场上跑了起来，最初每月承接的业务运费为数百万元， 2020年总业务量超过数千万元， 2021年已经超过数亿元。
当大部分物流平台只提供撮合交易服务，不确保供需匹配结果时候，钢蜂可以精准提高匹配效率，为甲方保障运力供给。
但这显然还不够，这个行业的低毛利还有一个原因就是低运营效率。什么是运营效率？每个货主都希望物流公司按时提货、按时卸货，中间不要出任何问题，这使得传统物流公司要把3%左右的收入花在运输过程的交付管理上。

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物流数字化
钱花到哪了？这些钱变成了人力成本，他们靠雇佣人力去跟踪运输过程，例如三班倒去盯紧车载温控仪的读数。如果不去监控，一旦需要冷藏保存的物资（如冷冻肉）发生失温，一车价值近百万的货物就可能会受损甚至灭失。也因为这些难点、痛点，冷链行业的温度异常率接近50% ，货损率达到15%以上。
钢蜂服务的一家大型企业是给某连锁餐饮品牌供货的。有一次，因为我们的运营人员没盯住温度的变化，货物发生了失温，险些给客户造成很大的损失。单纯靠人力来监督运输过程中的温控，本身就有极大问题，如果并发量很大，物流公司难以兼顾。况且60%以上的运输发生在夜间，在夜间人是极度容易疲劳的，一旦疲劳就会犯错。
所以我们决定为自己开发一款AI机器人——“冷链哨兵” 。 “冷链哨兵”可以实时监控车载温控仪的读数变化，并且通过AI算法引擎来判断温度变化对货物的安全影响。一旦判断货物有危险， “冷链哨兵”机器人就会马上致电给司机。如果机器人判断货物处于极度危险状态中，便会给司机与货主同时致电，做到早期干预和预警。除了温度监控，我们还关注到了多个运输过程的重要节点，逐步用AI机器人代替人工完成节点的管控。

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冷链哨兵功能点
也正因此，传统物流企业要花费收入的3%以上在供需匹配和运输监控上，而钢蜂只需要花费约0.2% 。除了降低运营费用率， AI机器人的另一个好处是增加了服务可靠性。机器可以比人更严谨，机器的决策也可以比人的决策更科学合理。比如，每年有15%的食品会因为运输温度不达标而导致货损，而我们的冷链哨兵能够将冷链运输的温度异常率从50%降到4% 。
为了服务于客户的订单分发，我们又开发了一套自动订单分发系统，让订单分发的效率成倍提升；为了提高找车的效率，我们还开发了一个AI机器人虚拟员工。用户在企业微信上发一段消息给虚拟员工，告知它需要在哪条线路上找怎样的车，虚拟员工就会根据算法对需求的分析结果给合适的车队和司机发短信或者打电话，找到合适的运力后它会推给用户。我们希望尽量用机器代替人力，这种策略带来了钢蜂业务的增长与履约成本的下降。