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鸿泉物联切中交通痛点:绑定一流车厂,海量数据成利器-亚博APP安全有保障
时间:2021-05-27 来源:亚博APP安全有保障 浏览量 5457 次
本文摘要:中国经济快速增长,大大增强了物流运输的发展。

中国经济快速增长,大大增强了物流运输的发展。据中国统计局数据显示,2017年中国道路货运总量已接近6.1兆吨,重型货车保有量达500万辆,重型货车保有量达1400万辆,市场规模达5兆元,已成为世界第一的道路运输市场。与此同时,中国道路运输信息规模相当集中,物流效率不低。

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鸿泉物联(688288)利用这辆商用车的油耗和动态管理市场需求,以降低交通运输成本为核心信念,紧贴商用车网络领域,登陆科学创造板。鸿泉物联到底如何减少交通运输代价?成本的本质是什么?交通运输的代价有多大?据国家统计局数据显示,2017年全国再次发生交通事故20.30万起,死亡人数6.38万,所需财产损失12.13亿元。以减少交通运输成本为核心信念的鸿泉物领导羊交通运输构筑了自己的价值:以长沙为例,利用鸿泉物联的残渣车高级辅助驾驶员系统运营近3年后,构筑了全市残渣运输的降尘、降音、减震,污染现象比去年上升了80%,市民上升了40%不仅在交通安全安全,鸿泉物联也协助了运输企业的经济效益。

例如,客户武汉某运输公司使用系统后,约150辆卡车自行车的年节油在6%以上,年节油价值约220万元的发动机、离合器等重要部件寿命缩短了20%以上,年节约了修理费用150万元。这些成果源于鸿泉物联的大研究开发。从2016年到2018年,领先同行业的研究占收入约为17.59%,研究开发人数从127人减少到182人,研究开发人员的人均工资从12.2万元减少到19.36万元。

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因此,在过去10年的经营中,鸿泉物联环绕智能网联设备构成了多项核心技术,享有28项专利、86项软件版权。此外,鸿泉物联各技术超过国内外顶级水平,一些参数领先世界着名目标公司Brightbox和IntelligentMechatronicsystems。初始化主流汽车工厂,发力作业车公开发表资料显示,鸿泉物联通过智能强化驾驶员系统获得国内前十大汽车工厂中的5家订单,市占有率从2018年的20%超过2019年上半年的22%,市占有率稳定,有突破的倾向。

智能强化驾驶员系统的发展是通过车辆的终端,记录驾驶员的各种操作者的不道德和正确的车辆状态,大幅度总结改版驾驶员在不同道路状况下的拟合驾驶员不道德,监督驾驶员完成拟合驾驶员的不道德。2010年鸿泉物联为苏州金龙开发了G-BOS智能运营系统,首先将智能强化司机系统应用于巴士领域,2011年底交通部在两客一危车辆上安装卫星定位装置,终端全国重点运营车辆网络控制系统强制拒绝,势头成为行业先驱。因此,鸿泉物联凭借先行者的优势,发展了优质客户,主流的重型卡车厂很多。重型卡销售是集中度高的生意:中国汽车业协会发布的2016年至2018年重型卡销售数据显示,前5名重型卡销售额达到81.87%、83.67%、82.76%。

鸿泉物联从2016年到2018年仍与国内前十大汽车工厂中的4家合作,2019年夺取了前十大汽车工厂的另外2家东风汽车、中国重汽的订单。逃离主流车厂鸿泉物联成,自然后逃离核心市场。不仅如此,鸿泉物联的替代风险也很小。

客户是各大汽车工厂,汽车行业集中度低,客户体积大,对零件质量、性能、供应稳定性有很高的拒绝,经过长时间的谈判、测试、试用等环节可以建立合作关系。因此,一旦成为整个车厂的供应商,双方的合作关系就会更加稳定。在产品质量和以前的服务能够满足整个车厂的拒绝的情况下,被替代的风险很小。鸿泉物联的另一个产品是高级辅助驾驶员系统,销售额从2016年1000万人以上减少到2018年3600万人以上,3年内上升了200%。

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该产品主要作为渣车、水泥搅拌车等特殊作业车使用,利用人工智能技术构筑车辆状态识别、驾驶员身份和神识别、死角行人车辆识别等功能,提高驾驶安全性,提高驾驶过程中的交通事故发生率。目前,国内已有27个城市实施残渣车司机智能管理,鸿泉物联已在其中23个城市推进运用,已在全国市占有率第一的市占有率第二名是锐明股,仅在7个城市推进,与鸿泉物联的差距显着。未来,随着各地政府城市管理意识的加强,渣土车司机智能管理城市的未来将激增。考虑到渣土车司机智能化管理渗透率仅为4%,全国近660个城市仅为27个城市实施渣土车司机智能化管理,未来市场空间巨大。

鸿泉物联未来将继续获利,未来垄断面积超过100个地级市,预计2020年夺取15个省的市场。独特的数据护城河在细分路线上,技术领先的路线上,被替代的风险确实很小,但这不是鸿泉物联确实的护城河。鸿泉物联的主要竞争对手是互联网巨头,拥有更先进的设备云计算技术的海外巨头,拥有先进设备的ADAS技术的汽车电子上市公司,拥有更加坚固的渠道资源。

这些潜在的竞争对手在渠道和技术上,甚至两者都有优势,但不能突破鸿泉物联商用车网络的障碍。秘密是鸿泉物联运营至今享有的大量数据。

这些大量数据是鸿泉物联最强的底牌。无论是互联网巨头、海外ADAS领导人还是汽车电子上市公司,都不可能在没有积累的情况下生产出这么低专业度的数据。鸿泉物联现在积累了大量商用车的实际运营数据,只有残渣屋顶盖状态、车载状态的照片达到2400万张,深度自学的显示照片也达到1000万张。

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大容量数据的价值几何学?以大量数据为基础,鸿泉物联获得了包括安全性和节能领域在内的43种不正当正当司机模型,模型有助于提高车辆的运营效率,构筑节能减排、缩短车辆寿命的发展,对于交通事故的增加,商用车司机多为夜间司机、长途司机,具有不易疲劳的特征,通过司机监视系统(DMS)正确识别司机脸部不道德,分神、瞌睡、电话、吸烟等不正当司机状态这些数据提供的内容,通过鸿泉物联不断获得订单,在遵守订单的同时获得更多司机、经营方面的数据的模型分析,进一步提高识别、识别的精度,巩固基础。使数据这条护城河更长更浅。目前,在无人驾驶逐渐落地的趋势下,作为车联网和ADAS国内先行者,鸿泉物联能否在赛道上更进一步,在一定程度上各不相同技术的先进性,更重要的是继续考古更多场景,复制多次数据的先发优势,成为业内各细分领域的垄断者。


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