[深度]深圳科技双雄用AI破局货运困境
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花店老板临时接到大单，却找不到能装鲜花的冷藏车；准备搬家的年轻人，不知道多大的车型才能装下所有物品……这些散落在城市角落的焦虑，正是传统货运行业“车货匹配难”的真实写照。
当同城货运的“货找车、车配货”仍在零散与混沌中循环，当海量数据既是行业升级的“富矿”却因存储无序成“枷锁”，当物流成本优化成为产业链降本增效的关键突破口——来自深圳的腾讯云与货拉拉，正以“技术协同+场景落地”的组合拳，在货运行业数字化转型的赛道上刻下“深圳智造”的破局印记。
近日，记者专访双方核心技术团队，揭示这场覆盖“人、车、货、路”全链路变革的底层逻辑，解码深圳科技如何以AI为核心驱动力，破解货运“散、乱、低”痛点，重新定义物流行业“效率、安全、共赢”的新坐标。
啃“硬骨头”：破解非计划货运的“双重困境”
“我们做的是货运里最难啃的一块——非计划物流的同城业务。”货拉拉CTO张浩一句话道破行业核心痛点。在这片占据公路运输非计划物流40%体量的赛道上，需求端与供给端的“双重零散”长期制约效率：鲜花店、五金店等数百万中小商户的订单随生意波动，今日三五趟、明日零单数；千万个体司机在传统模式下日均接单仅1-1.5单，货车在物流园门口“趴活”一整天是常态。
更棘手的是“非标”难题。货拉拉大数据负责人李炳国打了个形象的比方：“车货匹配就像在杂乱的零件堆里找配对——货物可能是10米长的钢条，也可能是一批花卉苗木；车辆有平板、厢货、高栏之分，车长、载重、进城合规要求千差万别。”这种非标性直接导致过去15%的订单因‘装不下、进不了城’取消，司机白跑、货主误事”。
“物流成本是当前产业链中少数仍有压缩空间的可变成本，但要实现降本，必须先打通数字化的‘任督二脉’。”张浩坦言，这一需求成为双方深度合作的核心动因。
基建先行：海量数据“无感迁移”，筑牢数智底座
破解货运困局，底层数据基建是关键。腾讯云与货拉拉的合作，始于一场被货拉拉大数据负责人李炳国称为“搬迁数据大厦”的变革——将40PB海量数据，相当于20个大型图书馆馆藏数量，从旧架构平稳迁移至新的“离线大数据平台”。
为实现“业务不中断、数据不丢失”，双方团队上演了一场精密的“技术交响乐”：腾讯云提供云服务器（CVM）的弹性算力与对象存储（COS）的存储底座，如同为数据大厦搭建稳固“钢架”；货拉拉自研大数据迁移平台“Krik”保障数据迁移前后的一致性，相当于为每份数据贴准“身份标签”；更创新采用“周末低峰迁移+双环境切换验证”策略，夜间技术团队攻坚，白天保障百万司机接单、货主下单不受丝毫影响。“就像给运行中的心脏换瓣膜，既要精准，更要安全。”李炳国说。
“货拉拉离线大数据平台的平滑、无感、安全迁移，得益于过去腾讯云业务的快速成长，以及服务多行业多场景客户迁移的技术和经验积累，这是实现给‘运行中的心脏换瓣膜’的核心底气。”腾讯云智慧交通首席架构师王志荣表示。
迁移成效立竿见影：近一年无严重数据故障，团队告别凌晨应急的疲惫；离线计算效率提升10%，核心经营报表产出时间缩短1小时。“过去高管等数据像等早班车，现在准时准点，决策节奏都快了。”李炳国表示。
王志荣补充：“COS的冷热分层存储技术更让‘冷数据’归档、‘热数据’高效调用，如同给数据分了‘常居区’和‘储藏室’，不仅实现存储成本优化，更让整体平台降本30%，为后续AI应用打下坚实基础。”
模型赋能：“货运无忧大模型”，让AI懂货运更懂人心
如果说底层基建是“骨架”，那行业大模型便是货运数智化的“大脑”。在腾讯云技术加持下，货拉拉打造了货运行业专属的“货运无忧大模型”，让AI真正走进货运的烟火气里——它既能解答“4.2米货车能否装下3吨建材”，也能帮行政人员解答“年假天数”。
这份“懂行”离不开源于腾讯云的全方位的技术加持：GPU集群提供GPU算力；智能体开发平台的RAG（检索增强生成）技术将货拉拉12年的货运经验嵌入模型，构建专属“行业知识库”；并有5名以上专家驻场攻坚。“他们带来的不只是技术，还有跨行业经验，帮我们明确‘这个问题行业里这样解更高效’。”货拉拉AI应用负责人林肯回忆道。
如今，“货运无忧大模型”已在多场景落地提效。在客服领域，70%的常见问题，如“订单为何没结束”“会员权益怎么用”由AI即时解答，单均处理时间缩短30%；在内部办公，行政助手人力投入从3人减至0.5人，释放的人力转向更具价值的服务；在安全管控上，结合AI监控，违规载人、危险品运输的拦截成功率超90%，“安心拉”服务覆盖40%订单，每百万公里事故率远低于行业标准，为司机筑起安全屏障。
“大模型的价值，在于它能把货运行业的‘经验’转化为‘智能’。”林肯举例，过去新手用户常因选车不当取消订单，如今依托模型的AI选车助手、AR识货等功能，用户通过拍照、自然语言对话就能自动匹配车型，大幅降低操作门槛。
生态共赢：从技术到硬件，全链路激活新质生产力
技术的终极价值，是让每一位参与者都感受到温度。在货拉拉平台上，司机王师傅的体验很直观：“以前接单靠等，现在最快5秒就能收到附近订单，日均从1单多涨到3单，收入更稳。”
这种共赢不仅体现在用户端，更延伸至硬件创新。货拉拉与长安跨越深度定制推出“多拉大面”货车，从产品设计到生产均围绕货运需求优化——更大的车门开度方便装卸、更低的底座高度降低搬运难度、可放平的前排座椅供司机休息，8万元左右的定价更兼顾性价比，成为司机群体的“得力助手”。“这不是简单的车型改造，而是从货运场景出发的重新设计，目的是让硬件与数智平台形成协同。”张浩解释。
如今，货拉拉平台订单响应速度提升，司机空驶减少、货主成本降低，腾讯云与货拉拉的“基建+模型”协同模式，更成为物流行业数字化转型的“金钥匙”。“无需自建复杂技术体系，通过与云厂商的深度合作，就能激活新质生产力。”王志荣表示，这一模式为中小物流企业转型提供了可复制的样本。
在未来，随着云计算、大模型等技术的持续发展，以及前沿技术在城市货运更多场景的覆盖渗透，中国城市的物流效率将会持续提升，更重要的是，让司机在路上更省心、更高效，让中小微货主、城市居民更放心、更便捷。
双方均表示将持续深化合作：货拉拉计划将数智化经验拓展至海外市场，依托腾讯云的全球节点布局，服务东南亚、欧洲等多个国家和地区的货运需求；腾讯云则将进一步开放AI算力与大模型技术，助力货拉拉探索司机端AI助手、智能路径规划等更多场景。
文｜记者沈婷婷
图｜受访者供图
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