貨拉拉CTO張浩:致力人車貨數(shù)字化實現(xiàn)最優(yōu)資源匹配

5月17日,由搜狐科技主辦 “2021搜狐科技5G&AI峰會”在北京開幕。峰會大咖齊聚,共同探討5G和AI技術的最前沿發(fā)展以及應用落地情況。當天下午,貨拉拉CTO張浩帶來了以《運籌優(yōu)化在互聯(lián)網物流領域的應用》為題的主題演講并在會后接受了搜狐科技專訪,暢談互聯(lián)網物流數(shù)字化問題。

貨拉拉CTO張浩:致力人車貨數(shù)字化實現(xiàn)最優(yōu)資源匹配

(貨拉拉CTO 張浩)

張浩是資深數(shù)據(jù)專家,曾在美國Uber 大數(shù)據(jù)部、MicrosoftBing 語音組等從事機器學習與大數(shù)據(jù)工作,回國后歷任滴滴研究院高級總監(jiān)、餓了么技術副總裁。在張浩看來,對于眾包模式的互聯(lián)網物流平臺來說,面臨的最大挑戰(zhàn)是如何既保證松散運力的整體效率,又為用戶提供優(yōu)質的貨運服務,而要應對此挑戰(zhàn)的核心能力就是實現(xiàn)人車貨路倉的數(shù)智化。

“與客運場景標準化不同的是,貨運場景非常不標準。車不標準,有各種車型,貨也不標準,同樣的重量,有可能是兩三米長的鋼筋條,有可能是水泥、也有可能是桌椅。很多貨運訂單都是因為車到了之后,發(fā)現(xiàn)裝不了而被取消。車貨匹配是互聯(lián)網貨運面臨最大的問題。”張浩在會上說到,“整個物流就是一個資源優(yōu)化的問題,就是司機、車輛和貨物怎樣保證三種資源能夠實現(xiàn)最好的優(yōu)化,這是物流里面最重要的問題。”

貨拉拉CTO張浩:致力人車貨數(shù)字化實現(xiàn)最優(yōu)資源匹配

(貨拉拉CTO張浩接受搜狐科技專訪)

張浩會后接受搜狐科技專訪詳細分享了貨拉拉目前的做法。據(jù)他介紹,為了實現(xiàn)人、車、貨最好的匹配,貨拉拉首先在保證隱私的前提下對用戶的使用習慣進行深度挖掘,對用戶貨物的品類、重量和尺寸、運輸路線、服務習慣等作出精準的預測,這是在人和貨的數(shù)字化。其次,對車方面的挖掘,車輛加入平臺的時候,首先要對車的營運資質等從合規(guī)性等方面進行嚴格的審查,在業(yè)務進行當中,通過車載設備對整個訂單的過程全程進行監(jiān)控,車載設備除了能提供車輛的精準定位之外,車載攝像頭還可以知道司機有沒有疲勞駕駛、危險駕駛,貨物是否有違禁品等,通過車載設備來實現(xiàn)車的數(shù)字化,同時也讓運輸變得更安全。預計今年年底,貨拉拉車載設備“安心拉”智能行駛記錄將覆蓋50%以上的業(yè)務,在搬家每日超過1000訂單的城市將會做到100%的覆蓋。

“我們希望人車貨最后變成數(shù)字個體,在平臺上實現(xiàn)最優(yōu)的匹配。”張浩表示,貨拉拉目前通過算法、產品和運營多種手段綜合,在車貨匹配上積累了很好的實踐經驗和方法論,不過這并不是說車貨匹配已經解決的很好了,在這個行業(yè)里有很多的困難。貨拉拉將通過運籌優(yōu)化、計算機視覺、自然語言處理等技術持續(xù)提升人、車、貨、路的數(shù)字化,逐步解決車貨匹配難題。

據(jù)了解,貨拉拉將在人、車、貨深度數(shù)字化上繼續(xù)投入并大量引進技術人才,2021年研發(fā)投入將達15億元,研發(fā)人才將引進1000人以上。

(免責聲明:本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿,凡在本網站出現(xiàn)的信息,均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性,但不保證有關資料的準確性及可靠性,讀者在使用前請進一步核實,并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏,概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時,應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明,并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后,將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實,溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。 )