网络货运平台运营一定要了解中国公路货运行业智慧安全状况

发表于2020-06-17 11:05

摘要：在中国居民消费支出增长、数字电商等领域的迅猛发展带动下，我国公路货运行业的规模快速上升，2019年我国公路货运量突破416亿吨，载货汽车保有量超过1300万辆。然而，安全风险居高不下，一直是困扰行业良性发展的痛点。由于公路货运市场格局较为分散，数字化水平较低，导致安全风险缺乏全面系统的数据统计与分析，成为行业长期“免不了”又“看不透”的痼疾，阻碍着整体运营效率的进一步提升。

5G时代的到来，将极大地加速智能物联网的发展和基础算力的提升，使得货运企业借力数字科技洞察风险，实现智慧安全管理成为可能。为真实、全面地分析我国公路运输安全总体趋势，普华永道与物联网科技公司G7、中国交通报社联合发布《中国公路货运行业智慧安全白皮书》，基于普华永道长期以来对交通运输行业的洞察和G7的公路货运大数据平台，以及2019年超过4,000起事故样本分析，对中国公路货运安全的现状、事故成因进行了系统研究，并围绕如何降低安全风险、改善货车司机生存状况、提升货运企业精细化运营水平，为行业提供行之有效的建议。

1、货运安全趋势洞察与经济效益影响分析

中国公路货运安全总体趋势

在监管标准、法规政策不断完善的背景下，近年来中国公路货运事故数已得到有效控制，但整体事故风险依然高发。G7大数据平台显示，2019年我国的百万公里事故数为3.7起，然而据美国交通运输部的统计，早在2014年美国公路货运百万公里事故数已降至0.1起左右，与发达市场相比，我国公路货运行业的安全管理提升依然任重道远。

公路货运事故分布特点

基于G7大数据平台的样本分析，我们将事故进行进一步拆解，发现以下分布特点：

国道与省道事故数显著高于高速，但后者的事故程度更为严重

由于更规范的治理和更优的路况，高速公路的事故数显著低于国道和省道，百万公里事故数为1.9起，而国道高达11.4起，省道则为9.3起。但发生于高速路段的事故案均赔付额高出国道、省道70%以上。

事故风险差异度大，70%的赔付金额由10%的事故所造成

80-20法则在公路货运安全领域中也同样适用。将事故按照赔付金额排序，可以发现前10%的事故贡献了70%的赔付金额，这意味着安全风险存在高杠杆现象。

车队规模越小，事故风险越高

中国的公路运力结构较为分散，由个体运营的车辆数量占比超过65%，作为市场的基盘，中小型车队1千公里风险数2高出大型车队3倍左右，反映出我国货运企业间安全管理水平差异较大的现状。

注释1：超大型车队是指拥体量大于1000台车的车队；大型车队是指拥车体量在100-1000台之间的车队，中小型车队是指拥车体量在100台以下的车队或个人

注释2：千公里风险数=高风险行为数量（如激进驾驶、疲劳驾驶等）/千公里

安全风险带来的经济效益影响分析

在承运价格不断压缩、企业面临较大的成本上涨压力背景下，安全风险将进一步加剧成本端的挑战：在中国，公路货运企业平均每年的事故保险赔付额约为3万元/车，严重事故一次性损失则高达几十万元。此外，平均每辆卡车单次事故将造成6~7天停运，带来平均约3.5万元/次的收入损失。

事故风险同样会对行业上下游的经济效益造成影响，尤其是保险公司：中国重载货车的保费在千亿级规模以上，保险公司通常会赔付损失的80%。而得当的安全管理可以使得总体事故赔付率下降10%到15%，管理卓越的车队赔付甚至可下降35%，上游货运企业的风险管理水平对承保公司的利润存在着显著影响。

2、货运安全风险的原因分析

公路货物运输通常会受到司机驾驶行为、装备、外部环境、突发事件等多种因素的叠加影响，然而除直接事故原因外，企业不完善的安全管理体系是长期潜伏于“冰山下”的系统性原因。

直接原因：事故归因相关性分析

司机不当驾驶行为和设备盲区是导致事故发生的主要原因。基于G7平台的大数据分析，公路货运事故中来自司机的因素占比为37%，来自设备盲区的因素占比为35%，是导致风险发生最核心的两个因素。

在司机因素中，激进驾驶行为导致的事故数量最高：包括超速、过快转弯、超车等激进驾驶行为占比达到80%以上；疲劳驾驶为第二大因素，导致的事故占比为15%。

装备盲区也是导致货运事故的主要原因之一：由于大部分车队辅助设备装载率低，驾驶盲区也会导致事故的高发，主要为右侧盲区（占比42%）和倒车盲区（占比32%）。

管理原因：精细化运营体系的缺失

从企业管理角度出发，精细化运营体系的缺失，是中国公路货运安全风险长期存在的根本原因，这主要由中国特有的“大而散”的运力结构决定。与美国、日本和欧盟相比，尽管市场总体规模处于第一梯队，但大型货运企业的市场占比仅为5%，行业远未进入规模化、集约化运营阶段，安全管理也较为粗放，主要体现为数据驱动的管理工具和管理方式不完善，以及安全文化和管理流程建设不到位。

首先是数据的精细化管理缺失，导致过程难追溯、问题难识别，具体包括：

数字化设备的安装与使用率较低，在途过程“黑箱化”，导致风险识别和事故责任归因不准确；

针对不当驾驶行为和驾驶盲区等，缺乏实时监控和辅助干预设备；

缺乏运营分析意识或能力，未将数据资产进行沉淀和有效解读，也未充分应用到日常运营优化中。

其次是企业安全意识薄弱，缺乏完善的文化和流程建设，面临管理低效的困境，具体包括：

不同车队之间安全管理制度差距极大，体现在司机招聘、培训、绩效考核等一系列管理步骤上。此外，大型企业通常会基于驾驶行为数据分析对司机进行分级管理，严格推行奖惩机制和辅助培训，增强安全意识和相关技能，从源头上降低事故风险；

车辆空间的不规范使用、不达标的出车检查和不当的车辆养护等也导致了安全事故的高发。包括不断扩大货仓空间而挤占驾驶舱空间，未严格执行标准出车“六检”流程，车辆未能得到及时合规的保养维护等。

3、行业建言

安全风险的有效控制，是公路货运行业整体走入成熟的标志之一，也是改善货车司机生存状况、企业降本增效的抓手。我们基于前述数据洞察与原因剖析，结合国内外的领先经验，建议企业可从以下三方面着手提升安全管理水平。

短期建议：借力数字化技术，提升智慧安全管理水平

随着5G带来的互联设备与算力的快速提升，货运企业可通过数据驱动的管理手段有效降低安全事故，比如智能设备和数字化技术可在事前预警，在途主动安全管理和长期运营优化三个环节发挥价值：

在出车前，通过历史数据识别潜在风险因子，评估风险概率，并事先加强司机的安全培训，保证设备的使用率与健康率；

运输过程中，利用监控设备和驾驶辅助系统，实时准确地识别盲区和高危驾驶行为，做到实时干预和预警，将运输过程中的人为风险降到最低；

在日常运营中，基于大数据分析进行复盘调整，结合业务特性改善运营流程，优化安全管理效能。

案例：在利用智能设备和高级算法分析降低事故风险领域，国内的物联网科技行业已取得一定进展。

某国内领先的物流物联网平台服务商，通过设备积累的数据，进行算法建模以预测风险等级，并对高危司机群体提供针对性的分级运营服务，从而有效降低事故率。

在这一解决方案的帮助下，某快递快运企业百万公里事故数从2.9降到1.9左右，千公里高风险次数降到行业平均水平的50%以下，实现从被动事故管理向主动事故预防的转型。

在与某保险公司和车队的三方合作案例中，该服务商与保险公司共同开发安全数据防控模型，能够更准确地输出风险预警和责任归因，帮助货运公司优化了未来保费支出，并在保证设备正常在线的前提下，帮助保险公司将事故赔付率从项目初始的90%降至60%。

中长期发展：完善精细化运营体系，推进风险管控措施落地

长期来看，车队/货运企业应夯实安全文化的建设，进一步完善精细化管理体系，将全运营流程在线化、可视化、透明化，配合准入标准、培训、考核、激励等多种手段的严格执行，培养“红线文化”，让安全管理意识渗透在精细化运营的每个环节，实现全面的降本增效。

案例：安全水平较高的危化品行业管理经验值得借鉴，某国内领先的危化品货主企业通过与科技商合作开发ADAS风险指数模型，精确追溯事故原因和风险责任，对违规司机采取强制停运、强制培训的措施，建立高危司机“黑名单库”，树立队伍的底线思维，倒逼运输服务方和司机端的安全文化建设。

案例：除了事故风险控制外，完善的精细化运营体系也能有效支持企业实现降本增效，以某全球领先的商用车发动机制造商为例。其旗下的车队管理平台基于车联网设备和企业营运数据，建立完善的车辆档案、营运状况、线路信息和工况的运营管理系统，通过改善司机驾驶习惯、智能调度管理，以及车辆和工况匹配等手段，实现了保费等成本支出的降低，同时提升了设备的有效利用率和周转率。

产业链共赢：加速上下游生态协作，共建行业安全管理体系

从美国、欧盟等市场的发展经验看，公路货运行业整体的安全水平提升，除了车队/货运企业本身的精细化运营外，同样离不开政府/行业协会、货主企业及技术服务商的全面合作和支持。建议生态各相关方以开放的心态通力协作，构建安全高效的政企数据共享机制，不断完善安全监管标准，加强上下游激励互助，合力推动行业的精细管理和效率提升。

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