貨拉拉的數智化升級，“效率是唯一的壁壘”
發布時間：2023-08-31 點擊：137
t近日，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。
貨拉拉的“數智化升級”
| 貨拉拉 cto 張浩
最近，同城貨運的頭部玩家貨拉拉發生了兩大變化。
一是品牌定位變化：從“互聯網物流服務平臺”到“互聯網物流商城”。
變化的原因是貨拉拉試圖撕掉“同城貨運”這一標簽。
在國內，巨頭們的野心都是“橫向”的，豐富自己的業務條線，擴大自己的商業版圖和營收規模。對于經過7年發展，在中國大陸和海外雙線開城擴張的貨拉拉而言同樣如此，同城貨運也不過是現在或未來業務的一部分。
當前貨拉拉已經從單一的城市貨運平臺發展成了提供包括同城/跨城貨運、企業版物流服務、搬家、零擔、汽車銷售及車后市場服務的綜合服務商，相當于一個大“商城”。
在持續專注于同城/跨城貨運業務的規模增長的同時，貨拉拉已橫向發展了企業版、搬家、汽車銷售、汽車后市場業務，還嘗試在物流鏈條上探索其他業務的變革機會。
另一大變化是，貨拉拉已布局了降本增效的體系化系統建設。近日，貨拉拉發布“智慧大腦”，剔除互聯網物流“低科技”的固有印象，通過技術的力量，讓貨運物流業更加智能便捷和數字化。
一方面，隨著 ai 與大數據技術的不斷更迭，5g 時代的到來，物流行業也將迎來新一輪的數字化智能化升級，升級的使命自然落到了行業頭部企業上。
其次是背后有強大的資本扶持。據天眼查顯示，貨拉拉此前共計經歷 6 輪融資，融資金額共計 4.6 億美金，資金用途除了業務擴張之外，貨拉拉持續加碼對技術的投入。
另外，隨著大量的技術人才涌入，貨拉拉有了一支強大的技術團隊。去年，畢業于美國弗吉尼亞大學計算機科學博士專業，曾在餓了么擔任技術副總裁的張浩加入貨拉拉擔任 cto 后，貨拉拉在技術升級上迎來了新一輪變革。
一、破解人、車、貨、路，數智化四大難題
“我已經 all in 了。”2017 年，貨拉拉創始人周勝馥曾對媒體表示。“all in”代表的就是無論遇到何種困難，將一往無前。
在貨運物流這個領域一往無前，要遇到的技術困難遠比我們想象的要多。第一個橫亙在面前的便是信息化難題。
物流生產力占據國民生產總值約 17%，這是一個巨大的行業。2018 年整車貨運市場規模 3 萬多億元，零擔 1.6 萬億元，同城貨運 9192 億元，這 3 個不同的細分市場可達萬億元，遠高于快遞、智能快遞柜、冷鏈配送、即時配送等市場。
在信息化層面，順豐和四通一達所在的快遞領域智能化程度已經非常高了。比如說在雙 11 當天，快遞行業可以完成上億甚至上 10 億的訂單。這個成績在這十多年里創造了奇跡。
但是在貨運這個場景里，智能化程度還是相對較低。“坦率的說，我認為整個網絡貨運行業跟其他的 o2o 平臺、互聯網平臺差距還比較遠，還有非常多的工作要做。”張浩表示。
“互聯網物流要實現的價值，其實是通過數據的線上化實現零散運力的精準運營，從而提高效率。這點和其他具有顛覆性的行業不同，它并不是運用一種新的運力或者是一種新的模式去顛覆，而是通過信息撮合，通過對已有的運力調配提升效率來降低成本，提高價值。因此，效率是唯一的壁壘。”
要實現更高的效率，公司除了要規模化運營之外，還需要對業務本身涉及到的人、車、貨、路這四大方面進行數字化智能化的升級。
人和車的信息化，相對容易。通常來說，手機作為移動互聯網時代的數據傳感設備，可以通過手機個人的 user profile、下單行為、訂單的起終點、貨物的分析，從而得到個人的使用習慣，再進行精準了解和分析，這個思路和出行及電商行業是相同的。
而車的信息化則會困難一些。出行行業涉及到的車型主要是少數幾類標準車型與標準人數，貨運行業卻復雜許多。一方面，車的 sku 有上萬條，包括車身的高度、長度、寬度，還有車廂內部的長寬高數據，車頭車尾等這些都組成了對車信息化比較困難的因素。另一方面，相關領域的國家法律法規并不完善，比如車承重是多少，直板車的軸重是多少，周長是多少，各方面的標準數據都還較為缺乏。
信息化難度最大的其實是貨物。相對出行，汽車載的是人，容易追蹤，但是對貨源來說，即使同樣的體積，可以是非常重的鋼材，也可以是非常輕的木頭，同一類型的商品會由于它們的密度、高度都不同，會經常出現車到了現場卻發現貨裝不進去的情況。
張浩介紹，當前的貨物信息化主要還是通過用戶提交的訂單描述和過往積累的經驗判斷，比如說這是一家什么樣的公司和商戶，就會對其所需運輸的貨物有一定概念。在這個基礎上，再通過照片和視頻用機器視覺去識別，能夠大體估摸貨物的體積和重量，但是這個物品的質量是用金屬做的還是木頭做的，重量可能會差距 5 倍之多。
因此要在貨物端實現完全的數智化其實是比較難的，還沒有很好的解決方案。“車貨不匹配，對我們來說是比較比較痛苦的。也是我們貨運行業正在面臨的一個大困難。”
此外，道路的信息化也是一個難題。雖然各家商用導航地圖得到普遍應用已經七八年了，在載人出行領域已經頗為成熟，但實際上對于貨運來說，卻還遠遠不夠。比如，有些地方可能限高，有的地方可能早高峰期限制進內環，有的地區限行等，這些現實情況都會對定價估價甚至車貨匹配造成諸多困難。所以在貨運這一側，道路的信息化也還需要單獨突破。
以上四大難點都展示了整個網絡貨運行業在信息化層面上還遠遠的落后于 to c 的行業。
“隨著國家對互聯網物流的各方面條例不斷完善，再加上新基建、新技術在物流業的使用，預計還需要 3 至 5 年的時間推進行業的全面信息化。”張浩認為。
目前，貨拉拉已經在 ai 和大數據方面有了更進一步的布局。比如，運用 ar 和深度學習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，此舉也將有效提升貨物數智化水平。為了解決高峰期運力不充足的問題，貨拉拉通過機器學習模型進行供需預測、提前調度，緩解熱點的問題。而車聯網(iot)設備可以提升車輛信息化水平，此外，還能提升駕駛安全性以及對司機的服務流程的管理。
由于此前的導航主要還是依賴地圖服務提供商，但要解決貨運行業的專屬難題，還得扎根行業的公司親自下場。
去年開始，貨拉拉自建地圖導航團隊，開始研發自己的導航系統。團隊在圖商基礎之上，融合傳統的地圖技術和深度學習技術，利用自己的豐富的貨運導航數據，打造貨拉拉的地圖能力，比如定位、poi 檢索、路徑規劃、導航和前端封裝等。張浩介紹，這個系統將在今年底開始上線運用。
“我們有全中國乃至東南亞整個地區最豐富的貨運的數據，我們可以利用一些開源數據和大家合作，我認為我們有機會能夠成為貨運領域一流的地圖服務商，并且在 5 年左右應該有一個天翻地覆的變化。”
二、護城河：打造“智慧大腦”，降本增效
雖然貨拉拉已經是行業里的小巨頭，但是依然需要牢固地建立自己的護城河，以應對外部環境的競爭以及市場需求的變化。
“如何用最少的人、最少的變化去實現業務需求，這是我每天都在思考的事情。”張浩表示，作為一個創業型企業，在規模與成本投入上肯定無法和 bat 這樣的大企業相比。因此，讓技術團隊有效率地運轉起來是當前最為重要的事情。
進入貨運行業一年多，張浩表示，他最終的愿景是實現“科技改變物流”。“要讓物流性感起來，主要手段就是科技。要真正做到科技改變物流，就必須要有打造一個非常強大的技術團隊。”
他表示，不管是做同城還是做跨城，本質上都是從 a 點到 b 點運東西，怎么樣把它抽象出來變成一套體系，才能用最少的時間最少的變化去實現需求。與金融、教育等行業存在更多人文的成分不同，物流的關鍵點還是在于降本增效。
在技術層面，貨拉拉是可以用同一套武功打天下的，因此“怎么樣投入都不為過”，尤其是在算法和地圖這兩塊領域。但是在其他業務層面，是可以通過技術來實現方法論的不斷沉淀和模型建立，建立體系化系統賦能運營，從而減少成本，獲得更大的效益。
在逐步解決上文提到的信息化難題的過程中，貨拉拉已經打造了一個自己的中臺系統，即“智慧大腦”。
這個系統主要是為了滿足多業務場景的需求，給互聯網物流提出了高效的數智化解決方案。它將在 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。
| 貨拉拉“智慧大腦”應用圖
過去，貨運就是個非常傳統的行業，司機靠在路邊趴活接單，誰耳朵靈手快就能接到單，在沒有任何智能化手段的介入之前，整個行業的效率都很低下。
在這一年多的耕耘中，貨拉拉通過精準的用戶畫像預先找到最合適的一批司機，然后針對用戶做篩選，通過半年多的努力，將近 100% 的訂單用上了貨拉拉的智能分單體系，客戶的取消率也降低了近 5%。張浩表示，在沒有進行任何業務、價格、促銷的前提下，整個業務量因此提高了 5%，這對行業來說，是一個巨大突破。
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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。
貨拉拉的“數智化升級”
| 貨拉拉 cto 張浩
最近，同城貨運的頭部玩家貨拉拉發生了兩大變化。
一是品牌定位變化：從“互聯網物流服務平臺”到“互聯網物流商城”。
變化的原因是貨拉拉試圖撕掉“同城貨運”這一標簽。
在國內，巨頭們的野心都是“橫向”的，豐富自己的業務條線，擴大自己的商業版圖和營收規模。對于經過7年發展，在中國大陸和海外雙線開城擴張的貨拉拉而言同樣如此，同城貨運也不過是現在或未來業務的一部分。
當前貨拉拉已經從單一的城市貨運平臺發展成了提供包括同城/跨城貨運、企業版物流服務、搬家、零擔、汽車銷售及車后市場服務的綜合服務商，相當于一個大“商城”。
在持續專注于同城/跨城貨運業務的規模增長的同時，貨拉拉已橫向發展了企業版、搬家、汽車銷售、汽車后市場業務，還嘗試在物流鏈條上探索其他業務的變革機會。
另一大變化是，貨拉拉已布局了降本增效的體系化系統建設。近日，貨拉拉發布“智慧大腦”，剔除互聯網物流“低科技”的固有印象，通過技術的力量，讓貨運物流業更加智能便捷和數字化。
一方面，隨著 ai 與大數據技術的不斷更迭，5g 時代的到來，物流行業也將迎來新一輪的數字化智能化升級，升級的使命自然落到了行業頭部企業上。
其次是背后有強大的資本扶持。據天眼查顯示，貨拉拉此前共計經歷 6 輪融資，融資金額共計 4.6 億美金，資金用途除了業務擴張之外，貨拉拉持續加碼對技術的投入。
另外，隨著大量的技術人才涌入，貨拉拉有了一支強大的技術團隊。去年，畢業于美國弗吉尼亞大學計算機科學博士專業，曾在餓了么擔任技術副總裁的張浩加入貨拉拉擔任 cto 后，貨拉拉在技術升級上迎來了新一輪變革。
一、破解人、車、貨、路，數智化四大難題
“我已經 all in 了。”2017 年，貨拉拉創始人周勝馥曾對媒體表示。“all in”代表的就是無論遇到何種困難，將一往無前。
在貨運物流這個領域一往無前，要遇到的技術困難遠比我們想象的要多。第一個橫亙在面前的便是信息化難題。
物流生產力占據國民生產總值約 17%，這是一個巨大的行業。2018 年整車貨運市場規模 3 萬多億元，零擔 1.6 萬億元，同城貨運 9192 億元，這 3 個不同的細分市場可達萬億元，遠高于快遞、智能快遞柜、冷鏈配送、即時配送等市場。
在信息化層面，順豐和四通一達所在的快遞領域智能化程度已經非常高了。比如說在雙 11 當天，快遞行業可以完成上億甚至上 10 億的訂單。這個成績在這十多年里創造了奇跡。
但是在貨運這個場景里，智能化程度還是相對較低。“坦率的說，我認為整個網絡貨運行業跟其他的 o2o 平臺、互聯網平臺差距還比較遠，還有非常多的工作要做。”張浩表示。
“互聯網物流要實現的價值，其實是通過數據的線上化實現零散運力的精準運營，從而提高效率。這點和其他具有顛覆性的行業不同，它并不是運用一種新的運力或者是一種新的模式去顛覆，而是通過信息撮合，通過對已有的運力調配提升效率來降低成本，提高價值。因此，效率是唯一的壁壘。”
要實現更高的效率，公司除了要規模化運營之外，還需要對業務本身涉及到的人、車、貨、路這四大方面進行數字化智能化的升級。
人和車的信息化，相對容易。通常來說，手機作為移動互聯網時代的數據傳感設備，可以通過手機個人的 user profile、下單行為、訂單的起終點、貨物的分析，從而得到個人的使用習慣，再進行精準了解和分析，這個思路和出行及電商行業是相同的。
而車的信息化則會困難一些。出行行業涉及到的車型主要是少數幾類標準車型與標準人數，貨運行業卻復雜許多。一方面，車的 sku 有上萬條，包括車身的高度、長度、寬度，還有車廂內部的長寬高數據，車頭車尾等這些都組成了對車信息化比較困難的因素。另一方面，相關領域的國家法律法規并不完善，比如車承重是多少，直板車的軸重是多少，周長是多少，各方面的標準數據都還較為缺乏。
信息化難度最大的其實是貨物。相對出行，汽車載的是人，容易追蹤，但是對貨源來說，即使同樣的體積，可以是非常重的鋼材，也可以是非常輕的木頭，同一類型的商品會由于它們的密度、高度都不同，會經常出現車到了現場卻發現貨裝不進去的情況。
張浩介紹，當前的貨物信息化主要還是通過用戶提交的訂單描述和過往積累的經驗判斷，比如說這是一家什么樣的公司和商戶，就會對其所需運輸的貨物有一定概念。在這個基礎上，再通過照片和視頻用機器視覺去識別，能夠大體估摸貨物的體積和重量，但是這個物品的質量是用金屬做的還是木頭做的，重量可能會差距 5 倍之多。
因此要在貨物端實現完全的數智化其實是比較難的，還沒有很好的解決方案。“車貨不匹配，對我們來說是比較比較痛苦的。也是我們貨運行業正在面臨的一個大困難。”
此外，道路的信息化也是一個難題。雖然各家商用導航地圖得到普遍應用已經七八年了，在載人出行領域已經頗為成熟，但實際上對于貨運來說，卻還遠遠不夠。比如，有些地方可能限高，有的地方可能早高峰期限制進內環，有的地區限行等，這些現實情況都會對定價估價甚至車貨匹配造成諸多困難。所以在貨運這一側，道路的信息化也還需要單獨突破。
以上四大難點都展示了整個網絡貨運行業在信息化層面上還遠遠的落后于 to c 的行業。
“隨著國家對互聯網物流的各方面條例不斷完善，再加上新基建、新技術在物流業的使用，預計還需要 3 至 5 年的時間推進行業的全面信息化。”張浩認為。
目前，貨拉拉已經在 ai 和大數據方面有了更進一步的布局。比如，運用 ar 和深度學習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，此舉也將有效提升貨物數智化水平。為了解決高峰期運力不充足的問題，貨拉拉通過機器學習模型進行供需預測、提前調度，緩解熱點的問題。而車聯網(iot)設備可以提升車輛信息化水平，此外，還能提升駕駛安全性以及對司機的服務流程的管理。
由于此前的導航主要還是依賴地圖服務提供商，但要解決貨運行業的專屬難題，還得扎根行業的公司親自下場。
去年開始，貨拉拉自建地圖導航團隊，開始研發自己的導航系統。團隊在圖商基礎之上，融合傳統的地圖技術和深度學習技術，利用自己的豐富的貨運導航數據，打造貨拉拉的地圖能力，比如定位、poi 檢索、路徑規劃、導航和前端封裝等。張浩介紹，這個系統將在今年底開始上線運用。
“我們有全中國乃至東南亞整個地區最豐富的貨運的數據，我們可以利用一些開源數據和大家合作，我認為我們有機會能夠成為貨運領域一流的地圖服務商，并且在 5 年左右應該有一個天翻地覆的變化。”
二、護城河：打造“智慧大腦”，降本增效
雖然貨拉拉已經是行業里的小巨頭，但是依然需要牢固地建立自己的護城河，以應對外部環境的競爭以及市場需求的變化。
“如何用最少的人、最少的變化去實現業務需求，這是我每天都在思考的事情。”張浩表示，作為一個創業型企業，在規模與成本投入上肯定無法和 bat 這樣的大企業相比。因此，讓技術團隊有效率地運轉起來是當前最為重要的事情。
進入貨運行業一年多，張浩表示，他最終的愿景是實現“科技改變物流”。“要讓物流性感起來，主要手段就是科技。要真正做到科技改變物流，就必須要有打造一個非常強大的技術團隊。”
他表示，不管是做同城還是做跨城，本質上都是從 a 點到 b 點運東西，怎么樣把它抽象出來變成一套體系，才能用最少的時間最少的變化去實現需求。與金融、教育等行業存在更多人文的成分不同，物流的關鍵點還是在于降本增效。
在技術層面，貨拉拉是可以用同一套武功打天下的，因此“怎么樣投入都不為過”，尤其是在算法和地圖這兩塊領域。但是在其他業務層面，是可以通過技術來實現方法論的不斷沉淀和模型建立，建立體系化系統賦能運營，從而減少成本，獲得更大的效益。
在逐步解決上文提到的信息化難題的過程中，貨拉拉已經打造了一個自己的中臺系統，即“智慧大腦”。
這個系統主要是為了滿足多業務場景的需求，給互聯網物流提出了高效的數智化解決方案。它將在 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。
| 貨拉拉“智慧大腦”應用圖
過去，貨運就是個非常傳統的行業，司機靠在路邊趴活接單，誰耳朵靈手快就能接到單，在沒有任何智能化手段的介入之前，整個行業的效率都很低下。
在這一年多的耕耘中，貨拉拉通過精準的用戶畫像預先找到最合適的一批司機，然后針對用戶做篩選，通過半年多的努力，將近 100% 的訂單用上了貨拉拉的智能分單體系，客戶的取消率也降低了近 5%。張浩表示，在沒有進行任何業務、價格、促銷的前提下，整個業務量因此提高了 5%，這對行業來說，是一個巨大突破。
從最原始的司機蹲點接單到用互聯網方案解決問題提升效率，互聯網+物流已走過
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倉庫貨物存放管理要點（位置、發貨、盤點、安全）
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