“過去,一個(gè)報(bào)價(jià)員每天最多處理幾十條詢價(jià),效率低且易出錯(cuò)?！奔夹g(shù)負(fù)責(zé)人坦言。貨馬達(dá)的目標(biāo)是將這一過程徹底自動(dòng)化,其核心是構(gòu)建一個(gè)“實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)池”與“智能定價(jià)引擎”。

數(shù)據(jù)層:連接超過500家卡車公司的“運(yùn)力活水”

系統(tǒng)通過API接口,與全美合作的卡車公司及20余家核心承運(yùn)商的運(yùn)力管理系統(tǒng)深度直連。這個(gè)數(shù)據(jù)池里實(shí)時(shí)流動(dòng)著:

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• 各線路、各車型的實(shí)時(shí)可用運(yùn)力與基準(zhǔn)價(jià)格。

  
  

• 歷史交易數(shù)據(jù)形成的價(jià)格波動(dòng)曲線。

  
  

• 當(dāng)前交通路況、天氣、燃油成本等影響因素。

算法層:毫秒級(jí)完成的“多維匹配計(jì)算”

當(dāng)客戶輸入貨物信息和目的地后,定價(jià)引擎瞬間啟動(dòng):

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• 特征提取:系統(tǒng)將訂單轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)標(biāo)簽,如“3托盤、家具類、洛杉磯港到芝加哥倉庫”。

  
  

• 實(shí)時(shí)匹配:在海量數(shù)據(jù)池中,為這筆訂單篩選出所有可行的承運(yùn)商與路線組合。

  
  

• 成本優(yōu)化計(jì)算:算法不僅考慮報(bào)價(jià),還會(huì)綜合評(píng)估該承運(yùn)商的歷史準(zhǔn)點(diǎn)率、貨損率、區(qū)域服務(wù)評(píng)分,并疊加階梯折扣等商務(wù)政策。

  
  

• 結(jié)果生成:在毫秒內(nèi),為客戶生成1-3個(gè)最優(yōu)的性價(jià)比方案,并清晰列出價(jià)格、時(shí)效和推薦理由。

從被動(dòng)接單到“主動(dòng)調(diào)度”的網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

如果說報(bào)價(jià)是“前臺(tái)魔術(shù)”,那么智能調(diào)度就是支撐所有承諾的“后臺(tái)引擎”。它的任務(wù)是確保每一筆被接受的訂單,都能在承諾的時(shí)效和成本內(nèi),被精確地執(zhí)行。

核心邏輯:讓貨物“找到”車,更讓車“高效地跑”

調(diào)度系統(tǒng)需要解決一個(gè)動(dòng)態(tài)變化的難題:每天有數(shù)千票不同流向、不同時(shí)效要求的訂單,和一張由500多家合作伙伴車輛組成的、位置和狀態(tài)時(shí)刻變化的運(yùn)力網(wǎng)絡(luò)。如何實(shí)現(xiàn)最優(yōu)匹配?

團(tuán)隊(duì)分享了三個(gè)關(guān)鍵模塊:

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• 拼單優(yōu)化模塊:這是降低中小客戶成本的核心。系統(tǒng)會(huì)像“玩俄羅斯方塊”一樣,持續(xù)將同流向、同時(shí)效窗口的零散訂單進(jìn)行虛擬拼裝,目標(biāo)是組合成一輛滿載或接近滿載的“虛擬整車”。這使得單個(gè)托盤的平均運(yùn)輸成本得以下降。

  
  

• 路徑規(guī)劃與預(yù)測模塊:基于實(shí)時(shí)路況和歷史運(yùn)輸時(shí)間數(shù)據(jù),系統(tǒng)為每輛車、每票貨物規(guī)劃出最優(yōu)路徑。它不僅能預(yù)測抵達(dá)時(shí)間,還能主動(dòng)預(yù)警潛在的延誤(如某高速路段擁堵),并提前生成備選路線建議。

  
  

• 資源均衡模塊:系統(tǒng)會(huì)監(jiān)控全網(wǎng)絡(luò)各樞紐的負(fù)載情況。當(dāng)某個(gè)區(qū)域(如洛杉磯)貨物突然激增時(shí),它會(huì)提前從周邊區(qū)域調(diào)配更多運(yùn)力資源,防止局部“堵塞”,保障全網(wǎng)穩(wěn)定運(yùn)行。

技術(shù)背后的業(yè)務(wù)哲學(xué):數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),讓物流更確定

“我們的目標(biāo)不是用技術(shù)制造噱頭,而是用技術(shù)消滅不確定性?！奔夹g(shù)團(tuán)隊(duì)總結(jié)道。每一次秒級(jí)報(bào)價(jià),背后都是對(duì)海量數(shù)據(jù)的信任;每一次智能調(diào)度,目標(biāo)都是兌現(xiàn)對(duì)客戶的時(shí)效承諾。

這套系統(tǒng)的價(jià)值已經(jīng)通過業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)得到驗(yàn)證:它能同時(shí)處理來自3000多家客戶的訂單,將平均貨損率控制在0.5%以下,并將美國本土跨區(qū)域運(yùn)輸時(shí)效穩(wěn)定在3-7個(gè)工作日。這些數(shù)字,正是智能算法與物流業(yè)務(wù)深度結(jié)合后產(chǎn)生的化學(xué)反應(yīng)。

結(jié)語:看不見的AI,看得見的效率

通過這次探訪,我們看到的不是一個(gè)充滿科幻感的實(shí)驗(yàn)室,而是一個(gè)緊扣業(yè)務(wù)痛點(diǎn)、用一行行代碼和一個(gè)個(gè)模型解決實(shí)際問題的技術(shù)團(tuán)隊(duì)。貨馬達(dá)的AI系統(tǒng)或許隱藏在簡潔的用戶界面之后,但它的每一次“思考”與“決策”,都直接轉(zhuǎn)化為客戶更低的成本、更可控的時(shí)效和更安心的體驗(yàn)。在跨境物流這個(gè)龐大的體系中,這樣的技術(shù)深耕正悄然重塑著行業(yè)的效率標(biāo)準(zhǔn)。