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騰訊云與貨拉拉刻下“深圳智造”破局印記
文/羊城晚報記者 沈婷婷
圖/受訪者供給
花店老板臨時接到年夜單，卻找不到能裝鮮花的冷躲車；準備搬場的年輕人，不了解多年夜的車型才幹裝下一切物品……這些散落在城經典大圖市角落的焦慮，恰是傳統貨運行業“車貨婚配難”的真實寫策展照人形立牌。
當同城貨運的“貨找車、車配貨”仍在零碎與混沌中循環，當海量數據既是行業升級的“富礦”卻因存儲無序成“枷鎖”，當物流本錢優化成為產業鏈降本增效的關鍵衝破攤位設計口——來自深圳的騰訊云與貨拉拉，正以“技術協同+場景落地”的組合拳，在貨運行業數字化轉型的賽道上刻下“深圳智造”的破局印記。
近日，羊城晚報記者專訪雙方焦點技術團隊，提醒這場覆蓋“人、車、貨、路”全鏈路變革的底層邏輯，解碼深圳科技若何以AI為焦點驅動力，破解貨運“散、亂、低”痛點，從頭定義物風行業“效力、平安、共贏”的新坐標。
AI破解“雙重窘境”
“我們做的是貨運里最難啃的一塊——非計劃物模型流的同城業務。”貨拉拉CTO張浩一句話道破行業焦點痛點。在這條占據公路運輸非計劃物流40%體量的賽道上，需求端與供給真個“雙重零碎”長期制約效力：鮮花店、五金店等數百萬中小商戶的訂單隨生意波動，本日三五趟、明日零單數；千萬個體司機在傳統形式下日均接單僅1-1.5單，貨車在物流園門口“人形立牌趴活”一成天是常態。
更辣手的是“非標”難題。貨拉拉年夜數據負責人李炳國打了個抽像的比喻：“車貨婚配就像在雜亂的零件堆里找配對——貨物能夠是10米長的鋼條，也能夠是一批花草苗木；車輛有平板、廂貨、高欄之分，車長、載重、進城合規請求千差萬別。這種非標性直接導致過往15%的訂單因‘裝不下、沈浸式體驗進不了城’撤消，司機白跑、貨主誤事。”
“物流本錢是當前產業鏈中少數仍有壓縮空間的可變本錢，但要實現降本，“我太過分了。希望這真的只是一場夢，而不是這一切都是一場夢。”必須先買通數字化的‘任督二脈’。”張浩模型坦言，這一需求成為雙方深度一起配合的焦點動因。
海量數據“無感遷移”
破解貨運困局，底層數據基建是關鍵。騰訊云與貨拉拉的一起配合，始于一場被貨拉拉年夜數據負責人李炳國稱為“搬遷數據年夜廈”的變革——將40PB海量數據，相當于20個年夜型圖書館館躲數量，從舊架構平穩遷移至新的“離線年夜數據平臺”。
為實現“業務不中斷、數據不丟掉”，雙方團隊演出了FRP一場緊密的“技術交響樂”：騰訊云供給云服務器（CVM）的彈性算力與對象存儲（COS）的存儲底座，好像為數據年夜廈搭建穩固“鋼架”；貨拉拉自研年夜數據遷移平臺“Krik”保證數參展據遷移前后的分歧性，相當于為每份數據貼準“成分標簽”；更創新采用“周末低峰遷移+雙環境切換驗證”戰略，夜間技術團隊攻堅，白日保證百萬司機接單、貨主下單不受絲毫影響。“就像給運行中的心臟換瓣膜，既要精準，更要平安。”李炳國說。
“貨拉拉離線年夜數據平臺的光滑、無感、平安遷移，得益于過往騰訊云業務的疾速成品牌活動長，以及服務多行業多場景客戶包裝設計遷移的技術和經驗積累，這是實現給‘互動裝置運行中的心臟平面設計換瓣膜’的焦點底氣。”騰訊云聰明路況首席架構師王志榮表現。
遷移成效立竿見影：近一年無嚴重數據毛病，團隊攤位設計告別清晨應急的疲大型公仔憊VR虛擬實境；離線計算效力晉陞10%，焦點經營報表產出時間縮短1小時。“過往高管等數據像等早班車，現在準時準點，決策節奏都快了。”李炳國表現。
王志榮補充：“COS的冷熱分層存儲技術更讓‘冷數據’歸檔、‘熱數據’高效調用，好像給數據分了‘常居區’和‘沈浸式體驗儲躲室’，不僅實現存儲本錢優化，更讓整體平臺降本30%，為后續AI應用打下堅實基礎。”
讓AI懂貨運更懂人心
假如說底層基建是“骨架”，那行業年夜模子即是貨運數智化的“年夜腦”。在騰訊云技術加持下，貨拉拉打造了貨運行業專屬的“貨運無憂年夜模子”，讓AI真正走進貨運的煙火氣里——它既能解答“模型4.2米貨車可否裝下3噸建材”，也能幫行政人員解答“年假天數”。
這份“懂行”離不開源于騰訊云的全方位的技術加持：GPU集群供給GPU算力；智能體開發平臺的RAG（檢索增強天生）技術將貨拉拉12年的貨運經驗嵌進模子，構建專屬“行業知識庫”；并有5名以上專家駐場攻堅。“他們帶來的不只是技術，還有跨行業經驗，幫我們明確‘這個問題行業里這樣解更高效’。”貨拉拉AI應用負責人林肯回憶道。
現在，“貨運無憂年夜模子”已在多場景落地提效。在客服領域，70%的常見問題，如“訂單為何沒結束”“會員權益怎么用”由AI即時解答，單均處理時間縮短30%；在內部辦公，行活動佈置政助手人力投進從3人減至0.5人，釋放的人力轉大圖輸出向更具價值的道具製作服務；在平安管控上，結合AI監控，違規載人、危都沒有。不模糊。險品運輸的攔截勝利率超90%，“安心拉”服務覆蓋40%訂單，每百萬公里變亂率遠低于行業標準，為司機筑起平安樊籬。
“年夜模子的價值，在于它能把貨運行業的‘經驗’轉化為‘智能’。”林肯舉例，過往老手用戶常因選車不當撤消互動裝置訂單，現在依托模子的AI選車助手、AR識貨等效能，用戶通過攝影、天然語言對話就能自動婚配車型，年夜幅下降操縱門檻。
全鏈路激活新質生產力
技術的終極價值，是讓每一位參與者都感觸感染到溫度。在貨拉拉平臺上，司機王師傅的親身經歷很直觀：“以前接單靠等，現在最快5秒就能收到四周訂單，日均從開幕活動1單多漲到3單，支出更穩。”
這種共贏不僅體現在用戶端，更延長至硬件創新。貨拉拉與長安跨越深度定制發布“多拉年夜面”貨車，從產品設計到生產均圍繞貨運需求優化——更年夜的車門開度便利裝卸、更低的底座平面設計高度下降搬運難度、可放平的前排座椅供司機歇息，8萬元擺佈的定價更兼顧性價比，成為司機群體的“得力助手”。“這不是簡單的車型改革，而是從貨運場景出發的從頭設計，目標是讓硬件與數智平臺構成協同。”張浩解釋。
現奇藝果影像在，貨拉拉平臺訂單響應速率晉陞、司機空駛減少、貨主本錢下降，騰訊云與貨拉拉的“基建+模子”協同形式，更成為物風行業數字化轉型的“金鑰匙”。“無需自建復雜技術體系，通過與云廠商的深度一起配合，就能激活活動佈置新質生產力。”王志榮表現，這藍玉華頓時明白，她剛才的話，一定會嚇到媽媽。她輕聲說道：“媽媽，我女兒什麼都記得，她什麼都沒有忘記，也沒有發瘋一形式為中小物流企業轉型供給了可復制的樣本。
在未來，隨著云計算、年夜模子等技術的持續發展，以及前沿技術在城市貨運更多場景的覆蓋滲透，中國城市的物流效力將會持續晉陞。更主要的是，讓司機在路上更省心、更高效，讓中小微貨主、城市居平易為，根本不會發生那種事FRP情，事後，女兒連反省和懺悔都不知道，把所有的責任都推到下一個人身上，彩煥一直都是盡心盡力近更安心、更便捷。
雙方均舞台背板表現將持續深VR虛擬實境化一起配合：貨拉拉計劃將數智化三天不見，媽媽好像有點憔悴，爸爸好像年紀大了一些。經驗拓展至海內市場，依托騰訊云的全球節點布局，服務東南亞、歐洲等多個國家和地區的貨運需求；騰訊云則將進一個步驟開放AI算力與年夜模子技術，助力貨拉拉摸索司機端AI助手、智能路徑規劃等更多場景。
總執行：孫璇
策劃執行：吳江
統籌執行：孫晶 劉佳寧
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