專訪貨拉拉CTO張浩：希望人、車、貨終成數字個體，實現最優匹配
出品 | 搜狐科技
作者 | 尹莉娜
5月17日，2021搜狐科技5G&AI峰會在北京隆重召開。貨拉拉CTO作為嘉賓，發表了題為《運籌最佳化在網路物流中的應用》的主題演講。
張浩表示，貨運本質上是供過於求的行業，如果想透過平臺的方式把運力調動起來，面臨的問題是如何在鬆散的運力情況下保證整體的效率，同時達到友好的服務。
會後，張浩接受了搜狐科技的專訪，對車貨匹配背後的技術難點、貨拉拉“人車貨深度數字化”的具體做法、貨運與客運的區別、提升司機和使用者安全的技術解決方案等問題進行了解答。
提到貨拉拉，你的第一印象或許是去年在網路上爆火的段子。這個關於“貨拉拉”拉不拉“拉布拉多”的問題，背後折射的其實是網際網路貨執行業自誕生以來就存在的“車貨匹配”問題。
網際網路客執行業長期處於供不應求的狀態，高峰時段打不到車的情況常常發生。而對於貨運來說，情況卻恰恰相反，司機可能長期“趴在路邊”，接不到活（訂單）。體現在貨拉拉平臺上情況就是，車的供給（包括數量、裝載量等）是動態變化的，加之貨物多種多樣，兩者的匹配也就成為了一個難題。
張浩對搜狐科技表示，貨拉拉目前的解決方案可以用兩個字來概括——“自由”，即避免強制派單模式，交還一部分自由度給司機。“我們首先會根據司機當前的位置、車型、歷史訂單特徵，透過演算法、產品和運營等多種手段綜合的方式，將合適的訂單傳送到司機端。然後，司機再根據自己的意願選擇接單時間，選擇自己願意接的貨物。”
但這只是貨拉拉解決“車貨匹配”問題的初版方案。張浩向搜狐科技透露，透過三維視覺技術瞭解貨物的品類、大小和重量，進而派出合適的貨車，可以更好地解決這個問題。
專業的物流公司透過昂貴的測量裝置，可以很簡單地解決“貨”的問題。但作為一家網際網路眾包公司，貨拉拉可以利用的測量裝置就只有司機的車載裝置和使用者的手機。“隨著手機硬體效能的提高，（手機）攝像機解析度的提高，這個問題可以逐漸得到解決，我們也已經有了一些成功的嘗試。”
當然，解決效率問題的前提，是司機、乘客和貨物的安全可以得到保證。此前，貨拉拉曾表示，希望今年年底，貨拉拉車載裝置“安心拉”智慧行駛記錄能覆蓋50%以上的業務，在搬家每日超過1000訂單的城市將會做到100%的覆蓋。
張浩向搜狐科技表示：“我們希望司機小哥們，能夠在接單過程中使用車載硬體錄音、錄影，只有這樣，才能百分之百實現事後勘責和追責。”
除了對訂單過程有所記錄外，張浩表示，貨拉拉也會對司機和使用者的前期准入上做更多的工作，如與公安機關和車管所合作，加強對車的資質、司機的資質稽核，以及對不良使用者的管控。“所有技術手段再加上與政府部門的合作，相信（貨拉拉）的安全問題會有很大的提升。
上述談到的內容只是貨拉拉技術戰略的縮影。張浩表示，在未來，貨拉拉將會對人、車、貨進行深度數字化。
在人和貨的數字化上，貨拉拉會首先在保證隱私的前提下，對使用者的使用習慣進行深度挖掘，對使用者貨物的品類、重量和尺寸、運輸路線、服務習慣等作出精準的預測。
在對車的數字化上，車輛加入平臺時，首先要對車的營運資質等合規性問題進行嚴格的審查，在業務進行當中，透過車載裝置對整個訂單的過程全程進行監控。車載裝置除了能提供車輛的精準定位之外，車載攝像頭還可以知道司機有沒有疲勞駕駛、危險駕駛，貨物是否有違禁品等，透過車載裝置來實現車的數字化，同時也讓運輸變得更安全。
“我們希望人、車、貨最後都變成數字個體，在平臺上實現最優的匹配。”張浩總結道。
嘉賓介紹：
貨拉拉CTO 張浩，資深資料專家，擁有十餘年機器學習、資料探勘、分散式經驗，曾任餓了麼技術副總裁、滴滴研究院高階總監；曾在美國Uber 大資料部、LinkedIn 搜尋與分析部、Microsoft Bing 語音組等從事機器學習與大資料工作。
以下是專訪實錄精編：
搜狐科技
：感謝貨拉拉CTO張浩接受搜狐科技專訪。張總您好，首先想請您簡單介紹一下貨拉拉。
張浩：
大家好，我叫張浩，我是貨拉拉的技術負責人，貨拉拉是一家從事網際網路貨運的公司。在行業裡從開始到現在已經7年多了，在全國有300多個城市，在同城貨運裡也算獨佔頭牌。很高興今天下午有時間和大家討論一些問題。
搜狐科技：
您知道網上有一個梗嗎，“貨拉拉拉不拉拉布拉多取決於拉布拉多多不多。”其實背後折射出了一個問題，怎麼做車和貨匹配，您能簡單跟大家介紹一下貨拉拉是怎麼做的嗎？
張浩：
這個梗大概是去年興起來的，我現在還不太會說這句話。這確實體現出了平臺業務特點和麵臨的技術挑戰，我們作為一家眾包的貨運平臺，我們最大的特點之一，就是不管是貨還是車，甚至車跟著來的司機都不是全職司機，所以不管是在貨的品類以及重量，品類包括像拉布拉多，像狗什麼都有，車也什麼樣的都有，所以在我們這樣的平臺如何實現車貨匹配是我們面臨最大的問題。
在這方面，我們的做法可以用一個詞概括，叫“自由”。司機根據自己的意願選擇接單的時間，選擇自己喜歡接的貨物，我們把很大一部分的自由度交給了司機，我們在下單的時候，首先會考量當前司機的位置，一些歷史的特徵，同時考量車型，我們把決定接什麼單的權利交給司機，透過演算法、產品和運營多種手段綜合，在車貨匹配上積累了很好的實踐經驗和方法論，
但這並不是說車貨匹配已經解決的很好了，實際上在這個行業裡有很多的困難，我們透過持續的方法去挖掘，除了讓司機自主選擇和使用者表達以外，我們也希望透過三維視覺的方法知道這個貨物的品類，包括像是拉布拉多，我們也希望知道拉布拉多的大小和重量，在專業的物流公司有專用的裝置，問題不是那麼大，對於一家眾包的貨運平臺來講可能困難一點，這些裝置都是不便宜的，我們的更多時候是要依靠車上的車載裝置和使用者手裡的手機。
我們也希望逐漸隨著計算機視覺技術的進步，隨著我們手機硬體的提高，攝像機解析度的提高，這個問題可以逐漸得到一些緩解，我們已經有一些成功的嘗試，車貨匹配作為最難的問題會逐漸得到解決。
搜狐科技：
您曾經提到過貨拉拉的技術團隊將在人車貨深度數字化上繼續投入，您能簡單講講思路嗎？
張浩：
其實貨執行業，本質上就是一個資源匹配，為了實現人、車、貨最好的匹配，我們首先在保證隱私的前提下對使用者的使用習慣進行深度挖掘，對使用者貨物的品類、重量和尺寸、運輸路線、服務習慣等作出精準的預測，這是在人和貨的數字化。
其次，對車方面的挖掘，車輛加入平臺的時候，首先要對車的營運資質等從合規性等方面進行嚴格的審查，在業務進行當中，透過車載裝置對整個訂單的過程全程進行監控，車載裝置除了能提供車輛的精準定位之外，車載攝像頭還可以知道司機有沒有疲勞駕駛、危險駕駛，貨物是否有違禁品等，透過車載裝置來實現車的數字化，同時也讓運輸變得更安全。我們希望人車貨最後變成數字個體，在平臺上實現最優的匹配。
搜狐科技：
咱們普通大眾，除了接觸貨運之外，可能客運會接觸的更多，想問問您，相對於客運來說，這兩者有什麼區別？
張浩：
最大的區別，客運在中國是出行，出行本身是供不應求的行業，我們每個人都有深切的體會，高峰期更加如此，在北京這個地方等一個多小時也等不到車，本身出行受到道路和車輛資源的限制之外，它是一個非常稀缺的一個東西，所以，在這個行業裡發展，最大的問題就是供給，在這個供不應求的前提下，出行行業通常選擇了透過派單的方式實現最大的最佳化，保證每輛車，不管是司機願不願意跑這條路，願不願意接這個單，他也許很累，但是我們希望這個車24小時不停跑，只有這樣來滿足供需不平衡的問題。
貨運本質上是供大於求的行業。在很多的專業市場門口，大量的車在那兒趴活。像貨拉拉類似的網路貨運平臺出來以前，貨車司機大量的時間是閒置在那裡的，我們怎麼樣去解決一個供過於求的行業，我們已經相信找到一條比較好的思路，不管是在運營規則，包括在更多時候需要用搶單而不是派單，產品表達、演算法匹配、事後運營方面都有很多基於供需基本狀況不一樣的特殊性。這是一個最本質的區別。同時，剛才提到了車貨匹配等等的問題，也是出行行業裡所不需要擔心的問題，但貨運基本上每天都要面臨車貨匹配的問題，這塊我們有很多的積累和經驗，我相信這些都是我們的行業優勢。
搜狐科技：
在提升司機和使用者安全方面，貨拉拉做了哪些技術上的動作呢？
張浩：
首先，今年有個最大的目標，我們希望今年年底，貨拉拉車載裝置“安心拉”智慧行駛記錄能覆蓋50%以上的業務，在搬家每日超過1000訂單的城市將會做到100%的覆蓋。
我們都希望我們的司機小哥，接單過程中能夠透過車載硬體，不管是錄音錄影，不管是事後的勘責還是事後的追責，都能百分之百實現，這個事情從去年上半年開始進行這方面的研究。硬體本身需要至少是一年以上的週期，今年我相信我們能夠完成這個目標。
同時我們在對司機和使用者的管控以及准入方面也會做很多的工作，我們和公安機關還有一些車管所等等對車的資質、司機的資質，以及對一些不良使用者的管控也會逐漸加強起來。所以技術的手段加上法律法規的手段以及和政府部門的合作，今年我覺得安全合規的問題會走到跟以前很不一樣的地步。
