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貨拉拉打造“智慧大腦”系統,促進物流數智化升級

[羅戈導讀]張浩表示,“當前互聯網物流行業的數智化水平還有較大提升空間,貨拉拉技術團隊的核心使命是科技改變物流,我們將在人、車、貨、路的深度數智化上持續投入,實現降本增效。 ”

8月13日,由中國物流與采購聯合會主辦的“2020全球物流技術大會”在海口舉辦,并聚集了國內外物流供應鏈眾多行業領袖及技術精英。大會以“科技YU見未來”為主題,圍繞物流產業發展的最新前沿技術及創新應用成果展開探討。貨拉拉CTO張浩應邀參加了本次大會,并以“運籌優化在貨拉拉的應用”為主題展開演講,分享了貨拉拉“智慧大腦”的應用方案,闡釋互聯網物流的數字化、智能化升級之道。

張浩表示,“當前互聯網物流行業的數智化水平還有較大提升空間,貨拉拉技術團隊的核心使命是科技改變物流,我們將在人、車、貨、路的深度數智化上持續投入,實現降本增效。 ”

自研運籌優化算法,打造貨拉拉“智慧大腦”

作為互聯網物流商城,貨拉拉通過共享模式整合社會運力資源,實現多種車型的即時智能調度,目前提供同城/跨城貨運、企業版物流服務、搬家、零擔、汽車租售及車后市場服務。

為了滿足多業務場景的需求,貨拉拉專門打造了「智慧大腦」系統,為互聯網物流提出了高效的數智化解決方案——即在AI、大數據和地圖等基礎能力之上,通過自研運籌優化算法框架解決核心的資源優化配置問題,并利用統一框架打造分單、供需、營銷、定價等多個引擎,實現動態定價、智能分單、運力調度、用戶拉新的效率提升。

圖注:貨拉拉“智慧大腦”應用圖

張浩是資深的數據專家,他舉例說,在拉貨、搬家場景中,貨拉拉的智能分單系統日均要處理幾十萬訂單與國內平臺超過44萬名司機之間的即時分配問題。通過“智慧大腦“,貨拉拉能夠分析用戶和司機的精準畫像,并對司機接單意愿和車貨供需情況實時進行數據分析,從而實現更精準的即時智能調度。未來,貨拉拉還將根據更細分的應用場景來優化算法,提升物流效率。

布局人車貨路數智化,提升物流效率和安全性

事實上,互聯網物流的智能即時調度還面臨更多的挑戰。相較于客運,貨運的難度和復雜度會更高,例如貨物的體積、重量不一樣,又涉及小面、廂貨等多種車型,要想實現更高效的車貨匹配,必須提升人、車、貨、路的數智化水平。

目前,貨拉拉已經在運用車聯網(IoT)設備獲取更多車輛實時信息,結合獲取數據和機器學習算法,提升駕駛和貨物安全性,強化對司機的服務流程管理。

而關于道路的數智化水平提升,目前市面上還沒有足夠強大的貨運地圖,貨拉拉也正在著力提升自有的地圖能力,即在圖商的基礎之上,融合傳統的地圖技術和深度學習技術,充分利用自有的海量貨運導航數據,打造定位、POI檢索、路徑規劃、導航和前端封裝等能力。

此外,貨拉拉目前已經在采用AR技術對三維物體進行識別與體積測量并已取得初步成果,有望在不遠的將來落地,此舉也將有效提升車貨匹配數智化水平。

談到貨拉拉技術的發展目標,張浩表示,“物流的關鍵壁壘在于效率,我們將堅持發展技術的力量,實現零散運力的精細化運營和平臺的更大價值,為互聯網物流行業的發展貢獻一份力量。“

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