“過去，物流企業從代碼到運維到安全到網絡的眾多領域，要耗費大量人力、財力。云計算則解決了這個問題：減少了物流企業成本，降低建設門檻，為企業發展減輕了負擔，同時將物流產業的服務化，產生更多可以利用的數據。”——G7吳海波

似乎是冥冥中注定，從一開始畢業從事軟件開發工作，到后來WMS、TMS等傳統物流管理軟件的研發，再到物聯網技術，吳海波都與物流有著不解的緣分，而他也認為自己是幸運的，可以做自己喜歡的事，并樂此不疲。

G7的建立，可以說是互聯網時代，吳海波一眾人為了滿足物流企業對物聯網技術的迫切需求，在云計算、大數據對物流進行強化改進的一次嘗試。

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他在接受騰訊云會客廳采訪時道出了G7的業務初衷：對于從事物流行業的人員，特別是貨車司機來說，降低成本是***要素。“如果想降低成本，就要深入地看到物流運輸的底層。事實上，實現物流運輸的這些人就是貨車司機。”基于這樣的思考，G7的技術團隊把業務伸向了車的層面，以管車作為業務的切入點。

升級IT能力支撐物流大數據

“與BAT這類典型互聯網公司不同，G7的數據收集，并非依靠消費者與平臺的交互產生。而是通過傳感器設備，記錄司機每一次踩剎車動作、加油門的行為，來獲取物流全運輸過程中的每一分每一秒的數據。”吳海波把這種數據收集，稱為對車的“感知”，感知車輛每時每刻的運行情況。

他講到這樣一個事例。國家對危險品運輸有著嚴格的規定，從哪個路口轉彎，從哪條路通過，有明確標識。有一次，一位司機在通過高速路口的時候，踩了急剎車，動作隨即被系統捕捉到，當即記錄了踩完剎車后30秒的狀況。***通過視頻回放了解到，是司機過了高速路口要倒車回來，從另一個路口出去，這是十分危險的。“事情發生之后，這位司機遭受了處罰，加強了安全意識。”吳海波說，物流大數據在實時監控和指引方面起著不可忽視的重要作用。

G7技術團隊通過大數據分析發現，車輛每個月行駛三萬公里，百公里油耗控制在30升以下，就會有很好的利潤額。G7平臺連接了30萬車輛，傳感器一天要采集8000多條數據，如果按照30萬臺設備來計算，一天就會有2.4億條數據。這是一個巨大的量級，也是對公司的極大考驗。

所以思量之下，吳海波決定應將一部分業務，托管到云計算上。他認為，物流企業需要升級IT能力，有足夠的能力支撐大數據。過去，物流企業的體統架構，需要布局從代碼到運維到安全到網絡的眾多領域，要耗費大量人力、財力。云計算則解決了這個問題：減少了物流企業成本，降低建設門檻，為企業發展減輕了負擔，同時將物流產業的服務化，產生更多可以利用的數據。

以云計算的方式提供物流服務

如今，全國城市配送物流市場規模已經突破萬億，而參與物流配送的數千萬輛貨車卻有著較為嚴重的放空狀況，針對這種情況，G7“智能管車”服務脫穎而出。通過將位置信息與業務場景相結合，利用位置數據為監測者建立觀察點，車輛抵達節點后會自動觸發信息，大幅提升了物流公司的工作效率。

“作為一個智慧物聯網公司，我們非常關注云計算，將業務服務以云的方式為企業提供。”與騰訊云的合作，是G7上云的***步，也是極為關鍵的一步。吳海波回憶，“騰訊云上線初期，我們進行了小規模試用，后來發現他們的大數據產品非常適合我們的需求。”

對于G7來說，如果產品定制度特別高，技術團隊能駕馭、改造的空間就相對較少，他們所需要的不是一個高度封裝好的產品，而是有靈活度，開放性的服務。經過技術團隊的反復考核，最終敲定了騰訊云，雙方快速對接起來，一拍即合。

突破點是騰訊云的分布式云數據庫。DCDB for TDSQL是一種兼容MySQL協議和語法，支持自動水平拆分的高性能分布式數據庫——即業務顯示為完整的邏輯表，數據卻均勻的拆分到多個分片中;每個分片默認采用主備架構，提供災備、恢復、監控、不停機擴容等全套解決方案，適用于TB或PB級的海量數據場景。

這讓吳海波松了口氣，“物聯網接入的設備變多，一旦要做設備更改，產品的研發就受到了影響。但我們發現騰訊云的TDSQL拿來一用，問題都解決了。我們自己無須關心分表，系統自動就幫我們解決了。”

隨著越來越多的設備接入物聯網，數據量增長是爆發式的，對原有產品的架構兼容也是不小的挑戰，考驗著雙方的合作默契度。在吳海波眼中，騰訊云就像一個“管家”，提供著7×24小時服務，“去年7、8月份的某一天凌晨，我們的技術平臺有一部分數據無法寫入了，于是立刻與騰訊云取得聯系，他們接到電話后馬上召集了研發和支持團隊的同學，一起協調解決了問題。”

可以說，互聯網的高速發展為物流行業帶來了巨大的改變，企業在機遇與挑戰中權衡、迎合;而云計算、大數據則為互聯網物流新平臺打開了另一扇大門——云計算伙伴負責數據架構和維護，物流企業則通過數據提供更深層、定制化的服務。