中国经济的高速增长，极大地促进了物流运输的发展。
中国统计局数据显示，2017年中国公路货运整体周转量已近6.1万亿吨公里，重型卡车保有量超过500万辆，轻中型卡车保有量超过1400万辆，市场规模超过5万亿人民币，已成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庞大又极度分散，物流效率其实并不高。
鸿泉物联（688288）看准商用车降油耗和实时管理的需求，以“降低交通运输的代价”为核心信念，切入商用车车联网领域，并登陆科创板。
鸿泉物联究竟如何降低“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年全国发生交通事故20.30万起，死亡人数6.38万人，直接财产损失12.13亿元。
以“降低交通运输的代价”为核心信念的鸿泉物联在交通运输上创造了属于自己的价值：
以长沙为例，在运用鸿泉物联的渣土车高级辅助驾驶系统并运行近三年后，实现了全市渣土运输的降尘、降音、降噪，污染现象同比下降80%，市民投诉下降40%;行业安全水平大幅提升，安全责任事故数量同比下降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帮助良多，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延长20%以上，年总节省维修费用150万元。
这些成果源于鸿泉物联不断的研发投入。从2016年至2018年，除了领先于同行业的投研占营收比高达17.59%以外，研发人数从127人增至182人，研发人员人均工资从12.2万元增至19.36万元。
因此，在过去10年的经营中，鸿泉物联围绕智能网联设备形成了多项核心技术，拥有28项专利、86项软件著作权。
并且鸿泉物联各项技术达到国内外顶级水准，部分参数领先全球知名对标公司bright box和intelligent mechatronic systems。
绑定主流车厂，发力作业车根据公开资料显示，鸿泉物联通过智能增强驾驶系统已拿下国内前十大车厂其中五家订单，市占率从2018年的20%达到2019年上半年的22%，市占率稳定，并且有突破的趋势。
智能增强驾驶系统的作用是通过车辆上的终端，记录驾驶员的各种操作行为以及同一时间的车辆状态，不断总结更新出驾驶员在不同路况下的最优驾驶行为，并督导驾驶员完成最优驾驶行为。
2010年鸿泉物联为苏州金龙开发了“g-bos智慧运营系统”，抢先将智能增强驾驶系统应用于客车领域，早于2011年底交通部对“两客一危”车辆安装卫星定位装置并接入全国重点营运车辆联网联控系统的强制性要求，一举成为行业先行者。
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生意：根据中国汽车业协会揭露的2016年至2018年重卡销售数据，前五名重卡整车厂销量占比达81.87%、83.67%和82.76%。鸿泉物联在2016年至2018年一直和国内前十大车厂中的四家有合作，并且在2019年拿下了十大车厂的另外两家东风汽车、中国重汽的订单。
抓住了主流车厂的鸿泉物联，自然便抓住了核心市场。
不仅如此，鸿泉物联的被替代风险也相对较小。因为客户为各大整车厂，汽车行业集中度高，客户体量大，对零部件的质量、性能以及供货稳定性有着较高要求，需经过较长时间的接洽、测试、试用等环节才能最终建立合作关系。因此，一旦成为整车厂的供应商，双方的合作关系将较为稳定。在产品质量与后续服务均能满足整车厂要求的情况下，被替代风险很小。
鸿泉物联的另一款产品是高级辅助驾驶系统，销售额从2016年1000多万增加到2018年3600余万，3年时间提高了200%。
这款产品主要用于专项作业车，如渣土车、水泥搅拌车，是利用人工智能技术实现车辆状态识别、驾驶员身份及分神识别、盲区行人车辆识别等功能，提高行车安全性，减少车辆行驶过程中交通事故发生率。
目前，国内已经有27座城市实施渣土车驾驶智能化管理，鸿泉物联已经在其中23座城市推广运用，已是全国市占率第一；市占率第二名为锐明股份，只在7座城市推广，和鸿泉物联差距明显。
未来随着各地政府城市管理意识加强，实施渣土车驾驶智能化管理城市有望增多。考虑到渣土车驾驶智能化管理渗透率只有4%，并且全国近660座城市只有27座城市实施了渣土车驾驶智能化管理，未来市场空间极大。鸿泉物联有望持续受益，预计未来将覆盖超100座地级市，在2020年拿下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，被替代风险的确很小，但这都不是鸿泉物联真正的护城河。
鸿泉物联的主要竞争对手有：互联网巨头，拥有更加先进的云计算技术；海外巨头，拥有先进的adas技术；汽车电子上市公司，拥有更加稳固的渠道资源。
虽然这些潜在的竞争对手，在渠道或者技术上，乃至两者都占据优势，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拥有的海量相关数据。
这些海量相关数据便是鸿泉物联最强大的底牌。无论是互联网巨头，海外adas领先者，还是汽车电子上市公司，都不可能在毫无积累的情况下，“生产”出如此多高专业度的数据。
鸿泉物联目前已积累海量的商用车实际运行数据，仅渣土车顶盖状态、车厢载重状态的图片就超过2,400万张，可用于深度学习的已标注图片也超过1,000万张。
海量数据价值几何？
以海量数据为基石，鸿泉物联获得了涵盖安全与节能领域的43类不良驾驶模型，模型可以帮助车辆提高运行效率，实现节能减排、延长车辆寿命的作用，也对交通事故的减少有一定作用；
针对商用车驾驶员多夜晚驾驶、长途驾驶，从而易疲劳的特点，通过驾驶员监视系统(dms)对驾驶员脸部行为进行精确识别判断，对分神、瞌睡、打电话、抽烟等不良驾驶状态进行预警，采用dms专用摄像头(此类摄像头的滤镜仅能透过波长为940纳米的红外线)时，系统自测准确率可达90.4%。
就是这些数据带来的内容，帮助鸿泉物联源源不断获得订单，在履行订单的同时获得更多驾驶、行驶方面的数据；经过模型分析，进一步提高识别、判断的准确率，夯实基础。让数据这道“护城河”越来越宽，越来越深。
目前，在无人驾驶逐渐落地的趋势下，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，不仅仅取决于技术的先进性，更关键的是持续发掘更多场景，复制曾经的数据先发优势，成为业内各细分领域的垄断者。
作者：邓环宇来源：亿欧
