中国经济的高速快速增长，很大地增进了物流运输的发展。中国统计局数据表明，2017年中国公路货运整体周转量已近6.1万亿吨公里，重型卡车保有量多达500万辆，重中型卡车保有量多达1400万辆，市场规模多达5万亿人民币，已沦为世界第一大的公路运输市场。与此同时，中国公路运输信息规模可观又极为集中，物流效率只不过并不低。
鸿泉物联（688288）趁此商用车叛油耗和动态管理的市场需求，以“减少交通运输的代价”为核心信念，紧贴商用车车联网领域，并登岸科创板。鸿泉物联到底如何减少“交通运输的代价”？代价的本质又是什么？交通运输的“代价”有多大？根据国家统计局数据，2017年全国再次发生交通事故20.30万起，丧生人数6.38万人，必要财产损失12.13亿元。
以“减少交通运输的代价”为核心信念的鸿泉物领头羊交通运输上建构了属于自己的价值：以长沙为事例，在运用鸿泉物联的渣土车高级辅助驾驶员系统并运营近三年后，构建了全市渣土运输的降尘、降音、减震，污染现象同比上升80%，市民滋扰上升40%;行业安全性水平大幅度提高，安全性责任事故数量同比上升80%。不仅在交通安全上有所建树，鸿泉物联对运输企业的经济效益上也协助良多，如客户武汉某运输公司，运用系统后，近150辆货车单车年节油在6%以上，年总节油价值近220万元;发动机、离合器等关键零部件寿命缩短20%以上，年总节省修理费用150万元。
这些成果源自鸿泉物联大大的研发投放。从2016年至2018年，除了领先于同行业的投研占到营收于多约17.59%以外，研发人数从127人减至182人，研发人员人均工资从12.2万元减至19.36万元。
因此，在过去10年的经营中，鸿泉物联环绕智能网联成设备构成了多项核心技术，享有28项专利、86项软件著作权。并且鸿泉物联各项技术超过国内外顶级水准，部分参数领先全球著名对标公司Bright Box和Intelligent Mechatronic Systems。
初始化主流车厂，发力作业车根据公开发表资料表明，鸿泉物联通过智能强化驾驶员系统已夺下国内前十大车厂其中五家订单，市占率从2018年的20%超过2019年上半年的22%，市占率平稳，并且有突破的趋势。智能强化驾驶员系统的起到是通过车辆上的终端，记录驾驶员的各种操作者不道德以及刚好的车辆状态，大大总结改版出有驾驶员在有所不同路况下的拟合驾驶员不道德，并督导驾驶员已完成拟合驾驶员不道德。2010年鸿泉物联为苏州金龙研发了“G-BOS智慧运营系统”，先行将智能强化驾驶员系统应用于客车领域，早2011年底交通部对“两客一危”车辆加装卫星定位装置并终端全国重点营运车辆联网联控系统的强制性拒绝，乘势沦为行业先行者。
因此，鸿泉物联凭借先行者的优势，发展了一批优质客户，多为主流重卡整车厂。重卡销售是一门集中度很高的做生意：根据中国汽车业协会揭发的2016年至2018年重卡销售数据，前五名重卡整车厂销量占到比达81.87%、83.67%和82.76%。鸿泉物联在2016年至2018年仍然和国内前十大车厂中的四家有合作，并且在2019年夺下了十大车厂的另外两家东风汽车、中国重汽的订单。逃跑了主流车厂的鸿泉物联成，大自然之后逃跑了核心市场。
不仅如此，鸿泉物联的被替代风险也比较较小。因为客户为各大整车厂，汽车行业集中度低，客户体量大，对零部件的质量、性能以及供货稳定性具有较高拒绝，须要经过较长时间的洽谈、测试、试用等环节才能最后创建合作关系。
因此，一旦沦为整车厂的供应商，双方的合作关系将更为平稳。在产品质量与先前服务皆能符合整车厂拒绝的情况下，被替代风险较小。鸿泉物联的另一款产品是高级辅助驾驶员系统，销售额从2016年1000多万减少到2018年3600余万，3年时间提升了200%。
这款产品主要用作专项作业车，如渣土车、水泥搅拌车，是利用人工智能技术构建车辆状态辨识、驾驶员身份及分神辨识、盲区行人车辆辨识等功能，提升行车安全性，增加车辆行经过程中交通事故发生率。目前，国内早已有27座城市实行渣土车驾驶员智能化管理，鸿泉物联早已在其中23座城市推展运用，已是全国市占率第一；市占率第二名为锐明股份，只在7座城市推展，和鸿泉物联成差距显著。未来随着各地政府城市管理意识强化，实行渣土车驾驶员智能化管理城市未来将会激增。
考虑到渣土车驾驶员智能化管理渗透率只有4%，并且全国近660座城市只有27座城市实行了渣土车驾驶员智能化管理，未来市场空间很大。鸿泉物联未来将会持续获益，预计未来将覆盖面积超强100座地级市，在2020年夺下15个省份的市场。专有数据护城河在细分赛道上，技术领先；在渠道上，被替代风险的确较小，但这都不是鸿泉物联确实的护城河。
鸿泉物联的主要竞争对手有：互联网巨头，享有更为先进设备的云计算技术；海外巨头，享有先进设备的ADAS技术；汽车电子上市公司，享有更为巩固的渠道资源。虽然这些潜在的竞争对手，在渠道或者技术上，乃至两者都占有优势，但依旧无法突破鸿泉物联商用车车联网的壁垒。
秘密在于鸿泉物联运营至今所享有的海量涉及数据。这些海量涉及数据乃是鸿泉物联最强劲的底牌。无论是互联网巨头，海外ADAS领先者，还是汽车电子上市公司，都不有可能在没什么累积的情况下，“生产”出有如此多低专业度的数据。
鸿泉物联目前已累积海量的商用车实际运营数据，仅有渣土车顶盖状态、车厢载重状态的图片就多达2,400万张，可用作深度自学的已标示图片也多达1,000万张。海量数据价值几何？以海量数据为基石，鸿泉物联取得了涵括安全性与节约能源领域的43类不当驾驶员模型，模型可以协助车辆提升运营效率，构建节能减排、缩短车辆寿命的起到，也对交通事故的增加有一定起到；针对商用车驾驶员多夜晚驾驶员、长途驾驶员，从而不易疲惫的特点，通过驾驶员监视系统(DMS)对驾驶员脸部不道德展开准确辨识辨别，对分神、瞌睡、打电话、吸烟等不当驾驶员状态展开预警，使用DMS专用摄像头(此类摄像头的滤镜仅有能利用波长为940纳米的红外线)时，系统自测准确率平均90.4%。
就是这些数据带给的内容，协助鸿泉物联源源不断取得订单，在遵守订单的同时取得更加多驾驶员、行经方面的数据；经过模型分析，进一步提高辨识、辨别的准确率，夯实基础。让数据这道“护城河”更加长，更加浅。目前，在无人驾驶渐渐落地的趋势下，作为车联网和ADAS国内先行者，鸿泉物联能否在赛道更进一步，某种程度各不相同技术的先进性，更加关键的是持续考古更加多场景，拷贝曾多次的数据先发优势，沦为业内各细分领域的垄断者。
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