中國(guó)公路貨運(yùn)行業(yè)智慧安全白皮書(shū)

1、中國(guó)公路貨運(yùn)行業(yè)智慧安全白皮書(shū)目錄報(bào)告摘要4貨運(yùn)安全趨勢(shì)洞察與經(jīng)濟(jì)效益影響分析5中國(guó)公路貨運(yùn)安全總體趨勢(shì)6公路貨運(yùn)事故分布特點(diǎn)7安全風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益影響分析9貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)的原因分析10直接原因：事故歸因相關(guān)性分析12管理原因：精細(xì)化運(yùn)營(yíng)體系的缺失13行業(yè)建言15短期建議：借力數(shù)字化技術(shù)，提升智慧安全管理水平16中長(zhǎng)期發(fā)展：完善精細(xì)化運(yùn)營(yíng)體系，推進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)管控措施落地19產(chǎn)業(yè)鏈共贏：加速上下游生態(tài)協(xié)作，共建行業(yè)安全管理體系212目錄報(bào)告摘要過(guò)去十年，在中國(guó)居民消費(fèi)支出增長(zhǎng)、數(shù)字電商等領(lǐng)域的迅猛發(fā)展帶動(dòng)下，我國(guó)公路貨運(yùn)行業(yè)的規(guī)模快速上升。作為最主要的貨物流通方式， 截止2019年，我國(guó)公路貨運(yùn)量突破

2、416億噸，貨物周轉(zhuǎn)量接近8萬(wàn)億噸公里，載貨汽車保有量超過(guò)1300萬(wàn)輛，已發(fā)展成為全球第一大市場(chǎng)。然而，在市場(chǎng)規(guī)模迅速擴(kuò)張的同時(shí)，安全風(fēng)險(xiǎn)居高不下，一直是困擾行業(yè)良性發(fā)展的痛點(diǎn)。由于我國(guó)公路貨運(yùn)市場(chǎng)格局較為分散，數(shù)字化水平較低、企業(yè)的精細(xì)化管理能力良莠不齊，導(dǎo)致安全風(fēng)險(xiǎn)缺乏全面系統(tǒng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析，成為行業(yè)長(zhǎng)期“免不了”又“看不透”的痼疾，阻礙著我國(guó)公路貨運(yùn)整體運(yùn)營(yíng)效率的進(jìn)一步提升。隨著5G時(shí)代的到來(lái)，將極大地加速智能物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和基礎(chǔ)算力的提升，從而推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)行為的可視化、透明化，使得貨運(yùn)企業(yè)借力數(shù)字科技實(shí)現(xiàn)智慧安全管理成為可能。為真實(shí)、全面地分析我國(guó)公路運(yùn)輸安全總體趨勢(shì)，普華永道戰(zhàn)略管理咨詢

3、團(tuán)隊(duì)思略特與物聯(lián)網(wǎng)科技公司G7、中國(guó)交通報(bào)社聯(lián)合發(fā)布中國(guó)公路貨運(yùn)行業(yè)智慧安全白皮書(shū)，基于普華永道長(zhǎng)期以來(lái)對(duì)交通運(yùn)輸行業(yè)的洞察與G7累積的公路貨運(yùn)大數(shù)據(jù)，以及2019年超過(guò)4,000起事故樣本分析，對(duì)中國(guó)公路貨運(yùn)安全的趨勢(shì)、原因、經(jīng)濟(jì)效益影響以及解決方案進(jìn)行了系統(tǒng)研究。通過(guò)本報(bào)告，普華永道思略特、G7以及中國(guó)交通報(bào)社將向行業(yè)上下游企業(yè)闡明公路貨運(yùn)安全的現(xiàn)狀和事故成因，并圍繞如何降低安全風(fēng)險(xiǎn)、改善貨車司機(jī)生存狀況、提升貨運(yùn)企業(yè)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)水平，為行業(yè)提供行之有效的建議。4報(bào)告摘要貨運(yùn)安全趨勢(shì)洞察與經(jīng)濟(jì)效益影響分析貨運(yùn)安全趨勢(shì)洞察與經(jīng)濟(jì)效益影響分析5圖1：中美百萬(wàn)公里事故數(shù)對(duì)比（單位：起）3.7中國(guó)（

4、2019年）0.1美國(guó)（2014年）信息來(lái)源：G7大數(shù)據(jù)平臺(tái)，美國(guó)交通運(yùn)輸部數(shù)據(jù)，專家訪談，普華永道思略特分析中國(guó)公路貨運(yùn)安全總體趨勢(shì)在監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)、安全法規(guī)政策不斷完善的背景下，近年來(lái)中國(guó)公路貨運(yùn)事故數(shù)量已得到有效控制，但整體事故風(fēng)險(xiǎn)依然高發(fā)。G7大數(shù)據(jù)平臺(tái)顯示，截止2019年，我國(guó)的百萬(wàn)公里事故數(shù)為3.7起；然而據(jù)美國(guó)交通運(yùn)輸部的統(tǒng)計(jì)，早在2014年，美國(guó)公路貨運(yùn)百萬(wàn)公里事故數(shù)已經(jīng)降到0.1起左右（圖1）。與此同時(shí)，根據(jù)行業(yè)專家訪談，中國(guó)卡車司機(jī)死亡率常年在1左右，與發(fā)達(dá)市場(chǎng)相比，我國(guó)公路貨運(yùn)行業(yè)安全管理提升依然任重道遠(yuǎn)。6貨運(yùn)安全趨勢(shì)洞察與經(jīng)濟(jì)效益影響分析信息來(lái)源：G7大數(shù)據(jù)平臺(tái)，普華永道思

5、略特分析2.45-7點(diǎn)7-9點(diǎn)9-17點(diǎn)17-20 點(diǎn) 20-23點(diǎn)23-5點(diǎn)2.93.54.34.54.7圖2：百萬(wàn)公里事故數(shù)分布（按時(shí)間段，單位：起）公路貨運(yùn)事故分布特點(diǎn)基于G7大數(shù)據(jù)平臺(tái)的樣本分析，我們將貨運(yùn)事故進(jìn)行進(jìn)一步拆解，發(fā)現(xiàn)以下分布特點(diǎn)：相對(duì)于晚上，早上7-9點(diǎn)事故發(fā)生的頻率更高數(shù)據(jù)顯示，早上7-9點(diǎn)百萬(wàn)公里事故數(shù)高達(dá)4.7起（圖2），為一天當(dāng)中最容易發(fā)生事故的時(shí)段。根據(jù)調(diào)研，大部分貨運(yùn)司機(jī)通常于凌晨完成裝車并開(kāi)始駕駛，到早晨7-9點(diǎn)已連續(xù)工作8小時(shí)左右，處于疲倦狀態(tài)，而該時(shí)段通常為通勤早高峰，道路車輛密度激增，綜合導(dǎo)致了事故的高發(fā)率。國(guó)道與省道事故數(shù)顯著高于高速，但后者的事故程

6、度更為嚴(yán)重信息來(lái)源：G7大數(shù)據(jù)平臺(tái)，普華永道思略特分析案均賠付額（單位：元）百萬(wàn)公里事故數(shù)（單位：起）高速省道國(guó)道1.99.311.440,41341,19871,144圖3：百萬(wàn)公里事故數(shù)及案均賠付額分布百萬(wàn)公里事故數(shù)案均賠付額由于更規(guī)范的治理和更優(yōu)的路況，司機(jī)的駕駛行為更為標(biāo)準(zhǔn)化，因此高速公路的事故數(shù)顯著低于國(guó)道和省道，高速公路百萬(wàn)公里事故數(shù)為1.9起，而國(guó)道高達(dá)11.4起，省道則為9.3起（圖3）。盡管整體數(shù)量低，但發(fā)生于高速路段的事故案均賠付額高出國(guó)道、省道70%以上，事故程度更為嚴(yán)重，因此高速道路事故控制仍然為各車隊(duì)、貨運(yùn)企業(yè)的監(jiān)控重點(diǎn)。貨運(yùn)安全趨勢(shì)洞察與經(jīng)濟(jì)效益影響分析7信息來(lái)源：

7、G7大數(shù)據(jù)平臺(tái)，普華永道思略特分析30%50%100%總計(jì)事故數(shù)占比10%604020070%7%20%10080圖4：事故賠付額分布（單位：百分比）3%100%事故風(fēng)險(xiǎn)差異度大，70%的賠付金額由10%的事故所造成累計(jì)賠付金額占比我們發(fā)現(xiàn)，80-20法則在公路貨運(yùn)安全領(lǐng)域中也同樣適用。將事故按照賠付金額排序，可以發(fā)現(xiàn)貨運(yùn)事故間風(fēng)險(xiǎn)差異度較大，前10%的事故貢獻(xiàn)了70%的賠付金額（圖4），這意味著安全風(fēng)險(xiǎn)存在高杠桿現(xiàn)象，對(duì)于該類少量卻嚴(yán)重的事故，是車隊(duì)/貨運(yùn)企業(yè)防范的重中之重。信息來(lái)源：G7大數(shù)據(jù)平臺(tái)，普華永道思略特分析中小型車隊(duì)大型車隊(duì)超大型車隊(duì)圖5：千公里風(fēng)險(xiǎn)數(shù)（按車隊(duì)規(guī)模分布，單位：起）

8、9.15.42.9車隊(duì)規(guī)模越小，事故風(fēng)險(xiǎn)越高中國(guó)的公路運(yùn)力結(jié)構(gòu)較為分散，由個(gè)體運(yùn)營(yíng)的車輛數(shù)量占比達(dá)到65% 以上， 作為市場(chǎng)的基盤(pán)，中小型車隊(duì)1千公里風(fēng)險(xiǎn)數(shù)2高出大型車隊(duì)3 倍左右（圖5），反映出我國(guó)貨運(yùn)企業(yè)間安全管理水平差異較大的現(xiàn)狀，中小型車隊(duì)由于缺乏完善的管理流程、管理工具和管理手段，行車安全系數(shù)長(zhǎng)期處于低水平。注釋1：超大型車隊(duì)是指擁體量大于1000臺(tái)車的車隊(duì)；大型車隊(duì)是指擁車體量在100-1000臺(tái)之間的車隊(duì)，中小型車隊(duì)是指擁車體量在100臺(tái)以下的車隊(duì)或個(gè)人注釋2：千公里風(fēng)險(xiǎn)數(shù)=高風(fēng)險(xiǎn)行為數(shù)量（如激進(jìn)駕駛、疲勞駕駛等）/千公里8貨運(yùn)安全趨勢(shì)洞察與經(jīng)濟(jì)效益影響分析50200920102

9、0112012201320142015201620172018信息來(lái)源：專家訪談，中印物流乘浪前行，CEIC，中國(guó)采購(gòu)與物流聯(lián)合會(huì)，普華永道思略特分析柴油價(jià)格（年均增長(zhǎng)率：2.7%）貨運(yùn)費(fèi)率（年均增長(zhǎng)率：-0.8%）100150200人力成本（年均增長(zhǎng)率：10.0%）圖6：中國(guó)貨運(yùn)市場(chǎng)主要成本增長(zhǎng)變化（指數(shù)化，2009=100）250安全風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益影響分析在承運(yùn)價(jià)格不斷壓縮、企業(yè)面臨較大的成本上漲壓力背景下（圖6），安全風(fēng)險(xiǎn)將進(jìn)一步加劇成本端的挑戰(zhàn)。在中國(guó)，公路貨運(yùn)企業(yè)平均每年的事故保險(xiǎn)賠付額約為3萬(wàn)元/車；嚴(yán)重的卡車事故， 一次性損失則高達(dá)幾十萬(wàn)元， 涉及的損失包括車輛損壞損失、人員

10、賠償損失、貨物賠償損失等 。 此外 ， 平均每輛卡車單次事故將造成67天的停運(yùn)，帶來(lái)平均約3.5萬(wàn)元/次的收入損失（圖7）。事故風(fēng)險(xiǎn)同樣會(huì)對(duì)行業(yè)上下游的經(jīng)濟(jì)效益造成影響 ， 尤 其 是 保 險(xiǎn) 公 司 。 由 于 高 事 故 率 ， 公路貨運(yùn)行業(yè)也呈現(xiàn)了較高的保險(xiǎn)賠付率。中國(guó)重載貨車的保費(fèi)在千億級(jí)規(guī)模以上，事故除了導(dǎo)致貨運(yùn)企業(yè)的保費(fèi)開(kāi)支增加外，保險(xiǎn)公司通常會(huì)賠付損失的80%。而得當(dāng)?shù)陌踩芾砜梢允沟每傮w事故賠付率下降10%到15%，管理卓越的車隊(duì)賠付甚至可下降35%，上游貨運(yùn)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理水平對(duì)承保公司的利潤(rùn)存在著顯著影響。信息來(lái)源：G7大數(shù)據(jù)平臺(tái)，普華永道思略特分析總計(jì)事故平均賠付額停工造成

11、的收入損失374圖7：?jiǎn)诬噯未问鹿试斐傻慕?jīng)濟(jì)損失（單位：萬(wàn)元/年）貨運(yùn)安全趨勢(shì)洞察與經(jīng)濟(jì)效益影響分析9貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)的原因分析10貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)的原因分析公路貨物運(yùn)輸通常會(huì)受到司機(jī)駕駛行為、裝備、外 部環(huán)境、突發(fā)事件等多種因素的疊加影響，因此造 成事故的因素是復(fù)雜多元的，然而，除直接原因外，事故背后不完善的安全管理體系是長(zhǎng)期潛伏于“冰山下”的系統(tǒng)性原因。導(dǎo)致安全風(fēng)險(xiǎn)的因素：事故直接原因和“冰山下”的企業(yè)管理原因 事故直接原因：包括司機(jī)駕駛行為、車輛裝備、路況以及突發(fā)環(huán)境因素等 企業(yè)管理原因：精細(xì)化運(yùn)營(yíng)體系不完善，缺乏落地的管理工具和管理流程等信息來(lái)源：G7大數(shù)據(jù)平臺(tái)，專家訪談，普華永道思略特分析貨

12、運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)的原因分析11直接原因：事故歸因相關(guān)性分析從直接原因看，司機(jī)不當(dāng)駕駛行為和設(shè)備盲區(qū)是導(dǎo)致事故發(fā)生的主要因素：基于G7平臺(tái)的大數(shù)據(jù)分析，公路貨運(yùn)事故中來(lái)自司機(jī)的因素占比為37%， 來(lái)自設(shè)備盲區(qū)的因素占比為35%，是導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生最核心的兩個(gè)因素（圖8）。司機(jī)因素，激進(jìn)駕駛行為導(dǎo)致的事故數(shù)量最高：在司機(jī)原因?qū)е碌氖鹿手校?激進(jìn)駕駛行為占比接近80%，包含路口超速、車速過(guò)快、過(guò)快轉(zhuǎn)彎、超車剮蹭、未保持安全距離等。除此之外，疲勞駕駛為第二大因素，導(dǎo)致的事故占比為15%（圖9）。裝備盲區(qū)，也是導(dǎo)致貨運(yùn)事故的主要原因之一：大部分車隊(duì)由于輔助設(shè)備裝載率低，因此駕駛過(guò)程中的盲區(qū)也會(huì)導(dǎo)致事故的高發(fā)（圖1

13、0），主要為右側(cè)盲區(qū)（占比42%）和倒車盲區(qū)（占比32%）。信息來(lái)源：G7大數(shù)據(jù)平臺(tái)，普華永道思略特分析裝備因素35%主要為設(shè)備盲區(qū)包括疲勞駕駛、激進(jìn)駕駛等司機(jī)因素37%環(huán)境因素37%包含天氣、路況等其它4%突發(fā)因素9%圖8：事故原因歸因圖（單位：百分比）包含自然災(zāi)害、被動(dòng)事故等12貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)的原因分析信息來(lái)源：G7大數(shù)據(jù)平臺(tái)，普華永道思略特分析危險(xiǎn)駕駛4% 包括逆行、溜車等4% 包括打電話、看手機(jī)、抽煙等注意力分散包括長(zhǎng)時(shí)間駕駛未得到充足休息、身體狀況欠佳等15%疲勞駕駛剮蹭、未保持安全距離等77% 包括超速、過(guò)快轉(zhuǎn)彎、超車激進(jìn)駕駛圖9：司機(jī)駕駛行為因素細(xì)分（單位：百分比）信息來(lái)源：G7大

14、數(shù)據(jù)平臺(tái)，普華永道思略特分析2%其他1%前方盲區(qū)9%左側(cè)盲區(qū)32%倒車盲區(qū)42%右側(cè)盲區(qū)圖10：設(shè)備盲區(qū)因素細(xì)分（單位：百分比）管理原因：精細(xì)化運(yùn)營(yíng)體系的缺失從企業(yè)管理角度出發(fā)，精細(xì)化運(yùn)營(yíng)體系的缺失，是中國(guó)公路貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)長(zhǎng)期存在的根本原因，這主要由中國(guó)特有的運(yùn)力結(jié)構(gòu)決定。我國(guó)公路貨運(yùn)運(yùn)力結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)“大而散”的特征，與美國(guó)、日本和歐盟相比，盡管市場(chǎng)總體規(guī)模已處于第一梯隊(duì)，但大型貨運(yùn)企業(yè)的市場(chǎng)占比較低（圖11），這意味著行業(yè)遠(yuǎn)未進(jìn)入規(guī)模化、集約化運(yùn)營(yíng)階段，大量的中小型車隊(duì)長(zhǎng)期處于低利和低效運(yùn)營(yíng)的困境，缺乏精細(xì)化管理的體系和抓手。雖然行業(yè)的運(yùn)力結(jié)構(gòu)正逐漸向大型貨運(yùn)企業(yè)集中，但是短期內(nèi)“大而散”的特征

15、還將持續(xù)。信息來(lái)源：CEIC，案頭研究，普華永道思略特分析15%500日本10%660歐盟13%1,550美國(guó)5%1,360中國(guó)前十大企業(yè)市占率（單位：百分比）圖11：中國(guó)特有的運(yùn)力結(jié)構(gòu)導(dǎo)致行業(yè)精細(xì)化管理水平較低貨車保有量（2018年，單位：萬(wàn)輛）貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)的原因分析13在這樣的運(yùn)力結(jié)構(gòu)下，我國(guó)整體貨運(yùn)行業(yè)的安全管理處于較為粗放的階段，主要體現(xiàn)為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的管理工具和管理方式不完善，以及安全文化和管理流程不到位。首先是圍繞數(shù)據(jù)的精細(xì)化管理方式和工具的缺失， 導(dǎo)致的過(guò)程難追溯、問(wèn)題難識(shí)別。數(shù)據(jù)收集方式比較粗放，收集工具（如數(shù)字化設(shè)備）的安裝與使用率較低，運(yùn)營(yíng)過(guò)程不透明：過(guò)度依賴司機(jī)本身的駕駛經(jīng)驗(yàn)

16、，貨車在途過(guò)程“黑箱化”，公司或車隊(duì)層面難以對(duì)司機(jī)行為和設(shè)備進(jìn)行有效追溯，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和事故責(zé)任歸因不準(zhǔn)確缺乏即時(shí)干預(yù)手段，安全管理動(dòng)作被動(dòng)且滯后：針對(duì)激進(jìn)駕駛、疲勞駕駛行為，以及駕駛盲區(qū)，缺乏實(shí)時(shí)監(jiān)控和輔助干預(yù)設(shè)備，而事故的發(fā)生通常在毫秒之間。缺乏運(yùn)營(yíng)分析意識(shí)或能力，未充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值：即使采集到數(shù)據(jù)，大部分車隊(duì)未將數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行沉淀和有效解讀，并應(yīng)用到如事前風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、線路排班和考核指標(biāo)制定等方面，依然面臨管理水平低效的困境。其次是企業(yè)安全意識(shí)薄弱，缺乏安全管理文化，未將管控措施切實(shí)執(zhí)行到日常運(yùn)營(yíng)中。不同車隊(duì)之間安全管理制度差距極大，體現(xiàn)在司機(jī)招聘、培訓(xùn)、績(jī)效考核等一系列管理步驟上：根據(jù)專家調(diào)

17、研，具備強(qiáng)安全意識(shí)的大型車隊(duì)，通常嚴(yán)格把控司機(jī)錄取環(huán)節(jié)，將錄取率控制在“精選”范圍（1%3%）。而中小企業(yè)的錄取率通常在20%30%左右，盡管當(dāng)前面臨司機(jī)缺口較大的現(xiàn)實(shí)挑戰(zhàn)，但不完善的崗位培訓(xùn)和不良的從業(yè)環(huán)境，將導(dǎo)致行業(yè)進(jìn)入惡性循環(huán)。與此同時(shí)，大型企業(yè)會(huì)基于歷史駕駛行為分析對(duì)司機(jī)進(jìn)行分級(jí)管理，配合激勵(lì)機(jī)制和輔助培訓(xùn)，增強(qiáng)司機(jī)的安全意識(shí)和相關(guān)技能， 從源頭上極大地降低了事故風(fēng)險(xiǎn)。信息來(lái)源：專家訪談，普華永道思略特分析難以有效解決問(wèn)題難以真正識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)潛在后果具體表現(xiàn)原因精細(xì)化運(yùn)營(yíng)體系的缺失，是導(dǎo)致我國(guó)公路貨運(yùn)安全問(wèn)題長(zhǎng)期存在的根本性原因缺少管控流程和執(zhí)行抓手安全文化和管理流程不到位安全管理意識(shí)薄弱

18、缺乏數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營(yíng)分析缺少主動(dòng)安全管理手段數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的管理工具和管理方式不完善數(shù)據(jù)收集方式粗放、可信度低車輛空間的不規(guī)范使用、不達(dá)標(biāo)的出車檢查和不當(dāng)?shù)能囕v養(yǎng)護(hù)等也導(dǎo)致了安全事故的高發(fā)： 部分車隊(duì)為提升單次運(yùn)貨量，不斷擴(kuò)大貨倉(cāng)空間而擠占駕駛艙空間，導(dǎo)致事故發(fā)生時(shí)緩沖不足；其次，許多小型車隊(duì)甚至未嚴(yán)格執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)出車“六檢”流程，不達(dá)標(biāo)的貨車依然行駛在各地忙線，車輛也未能得到及時(shí)合規(guī)的保養(yǎng)維護(hù)，同樣是導(dǎo)致事故高發(fā)的重要原因。14貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)的原因分析14貨運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)的原因分析行業(yè)建言行業(yè)建言15安全風(fēng)險(xiǎn)的有效控制，是公路貨運(yùn)行業(yè)整體走入成熟的標(biāo)志之一，也是貨運(yùn)企業(yè)降本增效、創(chuàng)造社會(huì)正效益的抓手，更是改善

19、司機(jī)生存狀況、提升行業(yè)尊嚴(yán)的基礎(chǔ)。我們基于前述數(shù)據(jù)洞察與原因剖析， 從國(guó)內(nèi)外的領(lǐng)先經(jīng)驗(yàn)出發(fā)，建議企業(yè)可從以下三方面著手降低事故風(fēng)險(xiǎn)，提升安全管理水平。短期建議：借力數(shù)字化技術(shù)，提升智慧安全管理水平短期充分借助IoT物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、大數(shù)據(jù)、AI算法分析等數(shù)字技術(shù)的賦能，加強(qiáng)主動(dòng)安全管理能力，將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的管理手段應(yīng)用于事前、在途和長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)優(yōu)化。隨著5G帶來(lái)的互聯(lián)設(shè)備與算力的快速提升，貨運(yùn)企業(yè)可通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的管理手段有效降低安全事故，建立智慧安全管理流程，比如智能設(shè)備和數(shù)字化技術(shù)可在事前預(yù)警，在途干預(yù)和長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)優(yōu)化三個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)揮價(jià)值在出車前，企業(yè)通過(guò)歷史數(shù)據(jù)完善風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估機(jī)制，分級(jí)配備合理的數(shù)字化安全設(shè)備，

20、并事先加強(qiáng)司機(jī)的安全培訓(xùn)，保證設(shè)備的使用率與健康率；運(yùn)輸過(guò)程中，利用監(jiān)控設(shè)備和駕駛輔助系統(tǒng)，實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地識(shí)別盲區(qū)和高危駕駛行為，做到即時(shí)干預(yù)和預(yù)警，將運(yùn)輸過(guò)程中的人為風(fēng)險(xiǎn)降到最低；在日常運(yùn)營(yíng)中，基于大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行復(fù)盤(pán)調(diào)整，結(jié)合業(yè)務(wù)特性改善運(yùn)營(yíng)流程，優(yōu)化安全管理效能。即時(shí)干預(yù)司機(jī)安全教育智能設(shè)備實(shí)時(shí)預(yù)警+人工干預(yù)保證設(shè)備健康率輔助駕駛系統(tǒng)干預(yù)（如ADAS）全過(guò)程行為在線信息來(lái)源：專家訪談，普華永道思略特分析數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的運(yùn)營(yíng)優(yōu)化全面、真實(shí)、即時(shí)的數(shù)據(jù)采集， 掌握全網(wǎng)運(yùn)輸狀態(tài)全流程透明化、可視化，高效的數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀事故和風(fēng)險(xiǎn)事件歸因與復(fù)盤(pán)責(zé)任劃分與高危群體識(shí)別（如司機(jī)分級(jí)）針對(duì)性制定管理舉措（

21、如獎(jiǎng)懲、培訓(xùn)優(yōu)化等）車輛狀態(tài)與環(huán)境識(shí)別位置、路線、溫度（如冷鏈狀況）等引擎、剎車、燃油狀況等車輛盲區(qū)智能設(shè)備搭載車輛狀態(tài)監(jiān)測(cè)司機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)輔助駕駛設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)概率的評(píng)估和預(yù)測(cè)司機(jī)狀態(tài)與駕駛行為識(shí)別潛在因子識(shí)別（駕駛記錄、路況、 身體疲勞狀況裝備健康度等）激進(jìn)駕駛行為風(fēng)險(xiǎn)概率分級(jí)危險(xiǎn)駕駛行為（如使用手機(jī)等）路線/排班等提前風(fēng)險(xiǎn)規(guī)劃事前風(fēng)險(xiǎn)防范在途主動(dòng)安全管理長(zhǎng)期運(yùn)營(yíng)優(yōu)化16行業(yè)建言案例：在利用智能設(shè)備和高級(jí)算法分析降低事故風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)的物聯(lián)網(wǎng)科技行業(yè)已取得一定進(jìn)展。某國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的物流物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)服務(wù)商，通過(guò)設(shè)備積累的數(shù)據(jù)，進(jìn)行安全風(fēng)險(xiǎn)算法建模，對(duì)不同等級(jí)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分級(jí)管理，并對(duì)高危司機(jī)群體提供有 針 對(duì)

22、 性 的 運(yùn) 營(yíng) 服務(wù) ， 從 而 有 效 降 低 事故率。在這一類型的解決方案的幫助下，某快遞快運(yùn)企業(yè)百萬(wàn)公里事故率從2.9降到1.9左右，千公里高風(fēng)險(xiǎn)次數(shù)降到行業(yè)平均水平的50%以下， 實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)事故管理向主動(dòng)事故預(yù)防的轉(zhuǎn)型在與某保險(xiǎn)公司和車隊(duì)的三方合作案例中，該服務(wù)商與保險(xiǎn)公司共同開(kāi)發(fā)安全數(shù)據(jù)防控模型，能夠更準(zhǔn)確地輸出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和責(zé)任歸因， 幫助貨運(yùn)公司優(yōu)化了未來(lái)保費(fèi)支出，并在保證設(shè)備正常在線的前提下，幫助保險(xiǎn)公司將事故賠付率從項(xiàng)目初始的90%降至60%。信息來(lái)源：專家訪談，案頭研究，普華永道思略特分析安全服務(wù)報(bào)告車隊(duì)安全運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)報(bào)告安全管理運(yùn)營(yíng)優(yōu)化高風(fēng)險(xiǎn)司機(jī)識(shí)別，一對(duì)一管理風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)時(shí)風(fēng)

23、險(xiǎn)干預(yù)司機(jī)駕駛習(xí)慣數(shù)據(jù)事故數(shù)據(jù)車輛設(shè)備數(shù)據(jù)設(shè)備與管理服務(wù)匹配高風(fēng)險(xiǎn)駕駛分級(jí)算法建模風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)數(shù)據(jù)行程數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估環(huán)境數(shù)據(jù)案例：國(guó)內(nèi)某領(lǐng)先物流物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)服務(wù)商，通過(guò)算法建模和技術(shù)服務(wù)，降低貨運(yùn)企業(yè)的事故率，并幫助保險(xiǎn)公司優(yōu)化賠付降賠優(yōu)化：基于安全大數(shù)據(jù)分析，降低優(yōu)質(zhì)車隊(duì)的保費(fèi)支出，并通過(guò)事故率的降低幫助優(yōu)化保險(xiǎn)公司的賠付水平人工干預(yù)高風(fēng)險(xiǎn)行為，直至風(fēng)險(xiǎn)解除算法識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)并上報(bào)平臺(tái)車機(jī)端AI提醒行業(yè)建言17案例：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的安全優(yōu)化已是國(guó)外物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的主流應(yīng)用方向。某全球領(lǐng)先的商用車主機(jī)廠車隊(duì)數(shù)字化平臺(tái)，通過(guò)搭載GPS、攝像頭、車輛傳感器、DriverCard身份認(rèn)證等智能設(shè)備，全面記錄駕駛時(shí)間、駕駛行

24、為和車輛性能等數(shù)據(jù)，用于風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和診斷，減少事故風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生；并將輸出的數(shù)據(jù)報(bào)告應(yīng)用到司機(jī)部署、維保計(jì)劃和訂單的優(yōu)化流程中，支持車隊(duì)的長(zhǎng)期安全運(yùn)營(yíng)。信息來(lái)源：案頭研究，普華永道思略特分析風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)測(cè)：輸出車況、 車隊(duì)管理優(yōu)化：記錄油耗、剎性能評(píng)估報(bào)告，開(kāi)展故障預(yù)測(cè) 車磨損、車胎磨損等數(shù)據(jù)，提及遠(yuǎn)程診斷供維保優(yōu)化建議，提升車況和預(yù)防駕駛模式：基于分析報(bào)告， 車輛使用率；基于車隊(duì)經(jīng)營(yíng)情設(shè)計(jì)預(yù)防駕駛模式，減少事故 況和交通數(shù)據(jù)分析，開(kāi)展訂單發(fā)生規(guī)劃和流程優(yōu)化時(shí)間管理：記錄持續(xù)駕駛、工作和休息時(shí)間，包括壓縮休息時(shí)段和延長(zhǎng)駕駛時(shí)段的數(shù)量， 合理部署司機(jī)駕駛行為：通過(guò)駕駛風(fēng)格評(píng)級(jí)， 記錄并分析不良駕駛行為

25、，獎(jiǎng) 勵(lì)良好駕駛習(xí)慣運(yùn)營(yíng)管理安全管理司機(jī)管理車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用平臺(tái)（安全相關(guān)功能）物流應(yīng)用車隊(duì)所有者應(yīng)用駕駛員應(yīng)用案例：某全球領(lǐng)先商用車OEM數(shù)字化應(yīng)用解決方案，通過(guò)數(shù)據(jù)記錄和分析報(bào)告，對(duì)司機(jī)、裝備和運(yùn)營(yíng)管理端進(jìn)行優(yōu)化支持18行業(yè)建言中長(zhǎng)期發(fā)展：完善精細(xì)化運(yùn)營(yíng)體系，推進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)管控措施落地長(zhǎng)期來(lái)看， 車隊(duì)/ 貨運(yùn)企業(yè)應(yīng)夯實(shí)安全文化的建設(shè)，進(jìn)一步完善精細(xì)化管理體系，實(shí)現(xiàn)包含風(fēng)險(xiǎn)降低在內(nèi)的整體降本增效。將全運(yùn)營(yíng)流程在線化、可視化、透明化，配合準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)、培訓(xùn)、考核、激勵(lì)等多種手段的嚴(yán)格執(zhí)行，培養(yǎng)“紅線文化”，讓安全管理意識(shí)滲透在精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的每個(gè)環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)全面的降本增效。案例：某國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的超大型物流企業(yè)。通過(guò)建立

26、“文化引領(lǐng)、科技驅(qū)動(dòng)、組織保障和流程優(yōu)化”的安全管理體系，搭建智能安全監(jiān)控平臺(tái)Marvin，結(jié)合大數(shù)據(jù)和算法分析提供管理依據(jù)和優(yōu)化建議，設(shè)立三級(jí)安全責(zé)任制度，同時(shí)輔以完善的風(fēng)險(xiǎn)控制和事故評(píng)審流程，讓管控舉措得到有效落地。信息來(lái)源：案頭研究，專家訪談，普華永道思略特分析安全科技與技術(shù)驅(qū)動(dòng)：搭建了在線實(shí)時(shí)全流程的智能安全車輛監(jiān)控平臺(tái)Marvin，通過(guò)高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)等車載設(shè)備實(shí)時(shí)收集車輛數(shù)據(jù)及司機(jī)駕駛行為數(shù)據(jù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)及算法分析，為管理提供指導(dǎo)性建議安全責(zé)任制：總部設(shè)立專職安全生產(chǎn)管理組，同時(shí)在地區(qū)設(shè)置“安全主任”，在基層設(shè)立“安全督導(dǎo)員”，實(shí)現(xiàn)安全職能線矩陣式管理，明確分授權(quán)職責(zé)、獎(jiǎng)懲機(jī)制等經(jīng)

27、驗(yàn)學(xué)習(xí)與管理優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)的控制流程風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別安全文化引領(lǐng)管理評(píng)審和持續(xù)改進(jìn)內(nèi)審事故調(diào)查分析與整改事故檢測(cè)應(yīng)急管理變更管理安全教育培訓(xùn)承包商安全管理安全技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)安全管理與操作標(biāo)準(zhǔn)危險(xiǎn)的辨識(shí)與風(fēng)險(xiǎn)分析安全合規(guī)性管理利益相關(guān)方的延伸勞動(dòng)力參與領(lǐng)導(dǎo)承諾安全方針與標(biāo)準(zhǔn)“四位一體”安全管理體系案例：某頭部物流企業(yè)構(gòu)建了完整的安全管理體系，并配套相應(yīng)的智能系統(tǒng)、組織與流程、獎(jiǎng)懲機(jī)制以強(qiáng)化管控舉措的落地行業(yè)建言19案例：安全水平較高的危化品行業(yè)管理經(jīng)驗(yàn)同 樣值得借鑒，以國(guó)內(nèi)某領(lǐng)先的?；坟浿髌髽I(yè) 為例。運(yùn)輸安全風(fēng)險(xiǎn)一直是化工行業(yè)的痛點(diǎn)， 該危化貨主企業(yè)通過(guò)與科技商合作開(kāi)發(fā)ADAS 風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)模型，精確識(shí)別事故原因和風(fēng)

28、險(xiǎn)責(zé)任， 對(duì)違規(guī)司機(jī)采取強(qiáng)制停運(yùn)、強(qiáng)制培訓(xùn)的措施， 建立高危司機(jī)“黑名單庫(kù)”，樹(shù)立隊(duì)伍的底線 思維，倒逼運(yùn)輸服務(wù)方和司機(jī)端的安全文化建 設(shè)。案例：除了事故風(fēng)險(xiǎn)控制外，車隊(duì)的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)體系也能有效支持企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效，以某全球領(lǐng)先的商用車發(fā)動(dòng)機(jī)制造商為例。其旗下的車隊(duì)管理平臺(tái)基于車聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和企業(yè)營(yíng)運(yùn)數(shù)據(jù)，建立完善的車輛檔案、營(yíng)運(yùn)狀況、線路信息和工況的運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)，通過(guò)改善司機(jī)駕駛習(xí)慣、智能調(diào)度管理，以及車輛和工況匹配等手段，實(shí)現(xiàn)了保費(fèi)等成本支出的降低，同時(shí)提升了設(shè)備的有效利用率和周轉(zhuǎn)率。案例：某全球領(lǐng)先的發(fā)動(dòng)機(jī)制造商，旗下的車隊(duì)管理平臺(tái)，通過(guò)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，實(shí)現(xiàn)了包括事故風(fēng)險(xiǎn)降低在內(nèi)的降本增效車隊(duì)運(yùn)

29、營(yíng)中心：運(yùn)營(yíng)全流程數(shù)字化、透明化、精細(xì)化線路工況車輛營(yíng)運(yùn)運(yùn)營(yíng)網(wǎng)點(diǎn)地貌特征省市區(qū)域高速線路車速里程油耗安全駕駛節(jié)油駕駛故障次數(shù)、類型、地點(diǎn)等外形參數(shù)貨物倉(cāng)庫(kù)出勤/開(kāi)工率貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量貨運(yùn)效率時(shí)效指數(shù)購(gòu)車費(fèi)用營(yíng)運(yùn)開(kāi)支收益計(jì)算回本期預(yù)測(cè)保險(xiǎn)支出：通過(guò)安全激勵(lì)體系和駕駛行為分析 ， 定 制 化 保 險(xiǎn) 項(xiàng)目 ， 降低0.5%2.0%的保費(fèi)支出路橋成本： 大數(shù)據(jù)分析載重、路費(fèi)， 匹配最省路徑， 節(jié)省約1.0%2.0% 的路橋費(fèi)維保成本： 實(shí)現(xiàn)質(zhì)保周期、換油周期的延長(zhǎng)燃油成本：通過(guò)整車與用車運(yùn)輸工況最優(yōu)配、動(dòng)力系統(tǒng)優(yōu)化、線上駕駛行為監(jiān)測(cè)和線下1對(duì)1針對(duì)性培訓(xùn)，提升車隊(duì)節(jié)油技能等措施，實(shí)現(xiàn)節(jié)油1.0%3.5%降本增效車隊(duì)管理：建立車輛檔案管理、維保數(shù) 據(jù)管理、運(yùn)輸指標(biāo)（如運(yùn)行線路、車速、油耗等）等數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，構(gòu)建安全激 勵(lì)體系，實(shí)現(xiàn)事故概率降低5%20%運(yùn)營(yíng)管理：T-box監(jiān)測(cè)維修、停車、故障時(shí)長(zhǎng)，量化出勤TCO，通過(guò)DVIR發(fā)車檢查、定制保養(yǎng)、OTA遠(yuǎn)程故障支持等措施，使故障率降低5%10%，維修時(shí)長(zhǎng)節(jié)約5%15%信息來(lái)源：專家訪談，案頭研究，普華永道思略特分析20行業(yè)建言產(chǎn)業(yè)鏈共贏：加速上下游生態(tài)協(xié)作，共建行業(yè)安全管理體系從美國(guó)、歐盟等