了解驾驶行为的重要性、让公路运输更安全“上”

智慧物流是利用智能化技术，使物流系统能模仿人的智能，具有思维、感知、学习、推理判断和自行解决物流中的某些问题的能力。智慧物流的价值不仅体现在库存水平的确定、自动分拣的运行、物流配送中心的管理等方面，还体现在途运输智能安监管理方面。利用物联网与大数据分析技术，根据实时情况做出智能化的决策和建议，为在途运输安全隐患实时监控管理、驾驶行为改善、事故后的成因分析与责任认定等方面，提供了全面、及时、精准的数据决策依据。

1. 商车保险发展趋势

伴随国内物流货运、公交旅游、基建等行业的快速发展，国内商车增长量持续攀高，2017年末全国拥有公路营运汽车1450.22万辆，比上年增长1.0%，整体商车数量接近3000万辆。

于此对应的商车保费市场空间巨大，按照2017年营业货车单均保额13386元来估算，整体商用车市场保费规模已超 3000亿元。由于保险公司受制于可用技术手段的限制，使得保险公司在承保前客户风险识别、承保期内风险管控、理赔防欺诈等关键风控业务上存在很多盲区，导致大部分地区的营业用车赔付率达到了80%—90%，有的甚至超过了100%。因此，迫切需要一种有效的手段提升原有风控管理业务能力，让商车保险可做、好做、有收益。

2017年被誉为保险科技元年，各大保险公司纷纷意识到，将物联网、大数据等技术渗透到保险业务流程中，从底层逻辑重塑保险生态价值链，能够有效的提升保险业务风控管理效能，提升收益。如中国大地保险，在2018年8月份，申报的“机动车综合商业保险附加ADAS(Advanced Driver AssistanceSystem，即高级驾驶辅助系统)特别条款”在由中国保险行业协会组织的行业创新产品评审会议上审批通过。通过该技术手段，一方面满足车队的安全诉求，吸引客户投保；另外一方面通过风控体系降低交通事故形成优质业务，实现了投保与承包双方共赢的局面，极大促进了商车保险业务的良性的发展。

2. 政府监管发展趋势

当前，道路运输行业安全形势依然十分严峻，重特大事故仍时有发生，2016年全国共发生货车责任道路交通事故5.04万起，给人民生命财产带来重大损失；以江苏省为例，共发生5756起道路运输事故，造成2985人死亡，分别约占全社会安全生产事故的80%和70%，道路运输安全形势不容乐观。

通过对历年道路运输事故数据的分析，人为因素、车辆因素是导致事故发生的主要原因，而现有车辆卫星定位系统仅对道路运输车辆的位置、速度等基础数据进行采集，无法掌握驾驶员的行为情况，因此企业的动态监控存在一定盲区，行业监管的精准度也受到一定影响。

政府道路安监相关部门也意识到，传统安全监管的2G部标定位系统对商车风控管理不足，现有的车队管理系统基本只有视频监控录像、GPS定位管理等功能，功能单一，属于被动式监管。应需引入车载智能主动安防硬件+大数据分析平台这样先进的技术手段，加强车辆主动安全性能，从而实现对潜在的事故隐患进行实时预警，如前车碰撞、车道检测等；以及监控司机的驾驶状态，针对疲劳驾驶情况进行提醒；并通过大数据分析技术，实现更为精准与全面的风险管控，为政府对商车风控监管业务赋能。

在2018年8月22日，交通部办公厅下达115号文件，指导在道路客货运输领域推广智能视频监控报警技术，全面提升道路运输安全科技保障水平。目前，主要运输大省，如江苏，陕西，浙江等，纷纷出台主动安全智能防控系统标准，为行业管理部门提供更加精细的动态监管数据，提升行业安全管理水平，减少道路运输事故。

【智能风险感知】

利用GPS、G-Sensor、图像传感器、温度传感器等，采集驾驶员面部与车外环境等数据信息，通过内置智能识别算法的高速数字信号处理器，对进行采集数据处理与分析，实现对驾驶员在行车过程中，出现的疲劳驾驶、注意力分散、吸烟、使用手机、车辆偏离、跟车过近、激烈驾驶、超速驾驶、超时驾驶等异常与风险事件进行实时监控。同时，设备将感知信息通过4G无线网络上传至Sensteer 数据分析平台。

【车辆风险画像】

以驾驶行为数据为核心，结合道路、天气、交通等多维数据，综合建立人、车、路（环境）多维度模型进行车辆出行风险的评估，其分析结果以可视化分析报告与RestAPI两种方式提供输出，为保险公司业务风险评估及精细化定价，提供数据支撑。

该画像通过驾驶者、驾驶行为、车辆、出行环境、出行习惯五大风险主题、20+种风险维度、100+风险因子（其风险因子可以细化到高速里程、国道、省道、县道里程占比，活动范围占比、左右转次数、超速里程、超速时间、激烈驾驶次数与里程、雨天里程、疲劳里程、使用手机次数、短中长途占比等）全面与精细刻画车辆风险。

【在途车辆风险监控】

1. 本地风险监控预警，通过车载智能安监设备对在途司机、车辆、运载对象异常与风险事件实时识别(疲劳驾驶、注意力分散、使用手机、车道偏离、跟车过近等)，并通过语音方式面向司机实时预警，实现及时有效降低在途车辆安全事故隐患；

2. 远程监控预警，数据分析云平台不仅能够远程监控到在途车辆实时位置、行驶轨迹等信息，还能够实时监控到在途司机、车辆、运载对象异常与风险事件明细，依托专业的车辆风险分析评价模型，实现对在途车辆风险等级动态评价与排名，并以可视化的方式呈现让风险可观察可度量。使车队安监管理人员能够在第一时间锁定在途高危车辆群体，依据风险事件明细中的事件发生地点、时间、当时车速、天气状况、司机姓名、司机联系电话及事件的照片或视频举证，为安全督导与事件核实提供全面精准的数据依据。此外，通过实时抓拍驾驶员面部、车辆行驶前方路况、驾驶舱全景等位置的照片或视频信息，为车队安监管理人员对在途车辆安全巡查，与可疑车辆的风险核对等安全管理提供重要的数据输入;

3. 预警消息推送，以短信或app消息推送方式，实现让安监管理人员可在任何时间任何地点都能够及时掌控在途车辆风险信息，为安监管理工作的及时性与灵活性提供强有力的支撑;

Sensteer Fleet产品突破传统运输系统在驾驶人风险识别与评价的管理模式，借助人工智能、物联网、大数据分析等技术，通过车载智能风险感知设备与数据分析云平台的组合，实现对驾驶人全面精准的风险识别与专业评价。