運滿滿加速跑 技術版圖初露鋒芒

2017年，交通運輸部、財政部等六部門公布了《關於鼓勵支持運輸企業創新發展的指導意見》，得到了國內眾多企業的積極響應。作為國內最大的整車運力調度平台，運滿滿近兩年也一直在踐行著技術創新的發展理念，特別是在車貨匹配和智能調度兩個方面的做的尤為突出。

物流是與實體經濟密不可分的行業，同時也是一個巨大的產業鏈條。眾所周知，中國物流的特點是大而複雜。2016 年運輸費用 6 萬億（絕大部分是公路），物流總成費用 11 萬億，占 GDP 15.3%。平均運輸距離 429 公里，累計運輸量 336 億噸。在這個大市場中，存在地區性差異和季節性差異，參與其中的玩家眾多：個體司機，車隊老闆，物流公司，黃牛，3PL，工廠，連鎖集團等等。而且，中國是個全工業鏈國家，運輸品類最為齊全。運輸附加值從最高的半導體、精密機械到最大宗的煤炭、礦石、農產品，呈現強烈的地域性差異。

運滿滿認為，要完成匹配，先要解決大數據的採集和計算框架問題。在公路幹線匹配平台上，運滿滿建設了自己的數據架構，解決了離線和在線的數據計算和存儲問題，並且用靈活的機制保證策略的「熱插拔」——能夠隨時將測試完成的策略快速配置在生產線上，並安排適合的灰度、AB 和評估工具。2018 年，用戶在平台20 分鐘內撮合行為發生率 40%，人貨匹配策略徹底成了一個線上實時策略。

在智能調度上，價格預測是最為困難也是最為重要的一環。最新的數據預測，在大部分地區，預測價格在經濟人報價或見證報價上下的 10% 內算作準確的話，當前的模型，普貨準確率 83.30%，重貨 86.37%。以此為基礎，運滿滿在上海、南京等區域實現了熱力供需 / 價格體系，能夠直接對貨主和司機施加影響，對自營車隊，加盟商都提供了可以依賴的成本產出指導。

除了在匹配和調度方面的深度探索，無人駕駛也是運滿滿今年重點發力的一環。運滿滿CTO王東認為，「物流車的自動駕駛研發更快，首先是因為物流場景對無人駕駛車的複雜度相對較低，比如港口等場景要處理的corner case（極端情況）要少很多，可以漸進式演進技術。另外一點是物流車更具商業價值，可以直接降本增效。」隨著AI技術在智慧物流領域的應用，優化運輸路徑、減少人力成本，成為無人配送車啟用後的重要價值。

相信不遠的將來，運滿滿這家以科技為驅動的公司，技術版圖將會倍速擴大，也期待接下來他們在無人駕駛的賽道上實現更多突破。

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