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福佑卡車陳冠嶺:以數據、技術及服務為核心構建運營底盤

[羅戈導讀]在科技賦能物流的浪潮下,福佑卡車會持續深耕產業,在實踐中探索科技創新,在專注的同時開放技術能力,與眾多物流從業者一起推動智慧物流從起步邁向成熟。

11月6日,2020(第八屆)江蘇互聯網大會的重要活動之一——“大數據與人工智能”高峰論壇正式開幕。本次論壇以“智能數字經濟”為主題,聚焦大數據與人工智能的前沿技術走勢及其在不同產業場景下的跨界融合,福佑卡車技術合伙人陳冠嶺受邀出席論壇,并就“智能物流中的AI應用”做主題分享。

Excel表格不是“數字化”

身為從學術界跨行到產業界的人工智能專家,陳冠嶺指出,雖然我國的物流企業早已開始嘗試AI、物聯網、大數據、無人機等新技術,但行業整體的數字化進程仍在探索及小規模應用階段。在一些頭部企業之外,大量中小物流企業及車隊依然停留在手寫筆記和excel表格管理運輸信息;埃森哲研究也顯示,物流各環節中許多工作依賴人工完成。

福佑運營底盤:數據、算法與服務

福佑卡車一直深耕在公路運輸領域,履約平臺的定位讓福佑卡車深度參與交易,所有的技術探索都在實際業務場景中展開,接受實踐的檢驗。經過5年多的沉淀,福佑卡車構建了以數據、算法和服務為核心的運營底盤。

數據方面,福佑卡車實現從詢價到結算的全流程線上化,各個環節每天產生大量數據,被清洗建模,形成多維度、真實有效的數據庫。算法層面,福佑卡車以運籌優化、機器學習等核心算法為底層,支持報價、分單、途中預警等各業務模塊的技術研發應用。

讓技術生長于實際履約之中

陳冠嶺介紹,福佑的運營底盤是在復雜、嚴苛的實際業務場景中打磨成熟的。過去5年多,福佑卡車與行業數十家頭部企業達成合作,為超過10萬家貨主企業提供服務,連接超過80萬名卡車司機。

以福佑卡車研發的智能調度為例,將訂單的分配權交給AI算法做決策,實現車輛運行效率的全局最優。這并不僅僅是研發技術的問題,更要求開發者對產業有深刻的理解,比如算法分配訂單時需要避免司機疲勞駕駛、需要考慮目的地城市及周邊地區的貨量、需要考慮卸貨地點壓車的情況、裝卸貨效率等等。

能夠真正實現落地的技術,只有在實際業務場景中才能打磨出來,這也造就了福佑卡車運營底盤的獨特之處。目前,福佑卡車可以為上下游提供“開箱即用”式的解決方案,提供從詢價到結算全程透明、高效的服務。

陳冠嶺表示,在科技賦能物流的浪潮下,福佑卡車會持續深耕產業,在實踐中探索科技創新,在專注的同時開放技術能力,與眾多物流從業者一起推動智慧物流從起步邁向成熟。

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