“過去,一個報價員每天最多處理幾十條詢價,效率低且易出錯。”技術(shù)負責(zé)人坦言。貨馬達的目標是將這一過程徹底自動化,其核心是構(gòu)建一個“實時動態(tài)數(shù)據(jù)池”與“智能定價引擎”。

數(shù)據(jù)層:連接超過500家卡車公司的“運力活水”

系統(tǒng)通過API接口,與全美合作的卡車公司及20余家核心承運商的運力管理系統(tǒng)深度直連。這個數(shù)據(jù)池里實時流動著:

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• 各線路、各車型的實時可用運力與基準價格。

  
  

• 歷史交易數(shù)據(jù)形成的價格波動曲線。

  
  

• 當(dāng)前交通路況、天氣、燃油成本等影響因素。

算法層:毫秒級完成的“多維匹配計算”

當(dāng)客戶輸入貨物信息和目的地后,定價引擎瞬間啟動:

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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)標簽,如“3托盤、家具類、洛杉磯港到芝加哥倉庫”。

  
  

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

  
  

• 成本優(yōu)化計算:算法不僅考慮報價,還會綜合評估該承運商的歷史準點率、貨損率、區(qū)域服務(wù)評分,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個最優(yōu)的性價比方案,并清晰列出價格、時效和推薦理由。

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

如果說報價是“前臺魔術(shù)”,那么智能調(diào)度就是支撐所有承諾的“后臺引擎”。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)需要解決一個動態(tài)變化的難題:每天有數(shù)千票不同流向、不同時效要求的訂單,和一張由500多家合作伙伴車輛組成的、位置和狀態(tài)時刻變化的運力網(wǎng)絡(luò)。如何實現(xiàn)最優(yōu)匹配?

團隊分享了三個關(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)會像“玩俄羅斯方塊”一樣,持續(xù)將同流向、同時效窗口的零散訂單進行虛擬拼裝,目標是組合成一輛滿載或接近滿載的“虛擬整車”。這使得單個托盤的平均運輸成本得以下降。

  
  

• 路徑規(guī)劃與預(yù)測模塊:基于實時路況和歷史運輸時間數(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)測抵達時間,還能主動預(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)會監(jiān)控全網(wǎng)絡(luò)各樞紐的負載情況。當(dāng)某個區(qū)域(如洛杉磯)貨物突然激增時,它會提前從周邊區(qū)域調(diào)配更多運力資源,防止局部“堵塞”,保障全網(wǎng)穩(wěn)定運行。

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

“我們的目標不是用技術(shù)制造噱頭,而是用技術(shù)消滅不確定性?！奔夹g(shù)團隊總結(jié)道。每一次秒級報價,背后都是對海量數(shù)據(jù)的信任;每一次智能調(diào)度,目標都是兌現(xiàn)對客戶的時效承諾。

這套系統(tǒng)的價值已經(jīng)通過業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)得到驗證:它能同時處理來自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)域運輸時效穩(wěn)定在3-7個工作日。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充滿科幻感的實驗室,而是一個緊扣業(yè)務(wù)痛點、用一行行代碼和一個個模型解決實際問題的技術(shù)團隊。貨馬達的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、更可控的時效和更安心的體驗。在跨境物流這個龐大的體系中,這樣的技術(shù)深耕正悄然重塑著行業(yè)的效率標準。