对话货拉拉CTO张浩:货运场景数字化还在早期,车载设备的覆盖将是一个开端

记者 | 佘晓晨

产业互联网进入新阶段,物流行业的智能化也急需提速。Digital Transformation Spending in Logistics Market的报告显示,到2026年,全球物流市场数字化转型支出的复合增长率约为109.7%,数值将达到949.7亿美元。

而从整个物流行业来看,货运行业的数字化走得更慢一些。“互联网进入货运行业之后,数字化了20%的货运市场,还有80%没有被改变。”近期,在接受界面新闻专访时,货拉拉CTO张浩表示,在中国,出行、外卖已经几乎进入存量市场,但绝大多数的货运需求还在使用传统方式来满足。

“在同城货运方面货拉拉已经耕耘了8年,但到今天为止,和整个行业相比,货运的数字化渗透率还处在很早期的阶段。”张浩称,在中国,物流的生产力占整个国民生产总值的约17%,但在一些发达国家,物流生产力的比例为8%到9%,我们在效率上的差距还是很大——在货运领域,这种情况更为明显。

2020年,货拉推出了“智慧大脑”系统。张浩解释称,智慧大脑就是将物流领域基本的生产元素进行数字化,之后进行最优资源的匹配。他认为,这其中最根本的环节是车和货的匹配;其次是道路的数字化。

值得注意的是,和客运行业相比,货车的数字化存在较多的挑战:例如货车车型、长宽高的备案不够完善。此外,实际场景中往往有很多变动,很难实现完全的标准化。至于道路的数字化,货运场景中一个突出的问题是,大量的货运地点是一些偏远地区,这些地方的数字化发展仍不到位。

在进入货运行业之前,张浩曾任饿了么技术副总裁、滴滴研究院高级总监,在Uber、LinkedIn和Microsoft从事过数据工作。对于To B和To C场景的区别,他认为,底层的业务逻辑可以被总结成一样的思路,也就是上文所述的“数字化+匹配”。

张浩解释称,货运行业本质上是一个供大于求的行业,但出行行业是供小于求。在高峰时段,出行场景是人等车,但在货运行业,更多时候是车等人(货),“这决定了我们在产品设计和技术方案上的不同。”

回到数字化的问题,在道路方面,货拉拉选择和图商展开深度合作,再附加上货运的定制能力;而在人和货的数字化上,货拉拉自研了一套算法,“在保证隐私的前提下对用户的使用习惯进行深度挖掘,对用户货物的品类、重量和尺寸、运输路线等作出精准的预测。”

在具体的业务流程里,数字化的解决方案则通过车载设备实现。张浩表示,除了能提供车辆的定位之外,车载摄像头可以知道司机有没有疲劳驾驶、危险驾驶,货物是否有违禁品等,监控整体的业务行为。

在这一过程中,货拉拉通过两个入口积累数据,一个是司机和用户的手机,一个就是车载设备。目前,货拉拉拥有IoT云平台,建立了安全监控、业务流程采集、服务质量评分等系统。

但作为一家采用众包模式的互联网公司,货拉拉需要解决的一个难题是控制硬件的成本。对此,张浩认为,车载设备是很好的一个开端,他透露称,希望今年年底,货拉拉车载设备“安心拉”智能行驶记录能覆盖50%以上的业务,在搬家每日超过1000订单的城市将会做到100%的覆盖。

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