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長安荔枝、趴活兒、貨拉拉:一出運(yùn)力迭代的大戲

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文:董指導(dǎo)

本期要點(diǎn)

基于馬伯庸小說《長安的荔枝》改編的同名電視劇和電影,成為2025年影視圈的現(xiàn)象級作品。

故事圍繞著長安城小吏李善德,所面臨的一個(gè)幾乎不可能完成的任務(wù)而展開:在貴妃生日時(shí),從五千余里之外的嶺南,運(yùn)來新鮮荔枝。然而,在當(dāng)時(shí)荔枝“一日色變,兩日香變,三日味變”,要保持新鮮談何容易。

于是,李善德絞盡腦汁,上下求索,最終換取了妃子笑、創(chuàng)造了古代物流的奇跡。

在這則故事中,夾雜了官場的權(quán)謀、百姓的艱辛。但也展現(xiàn)了一個(gè)貫穿人類發(fā)展的核心問題:運(yùn)力

運(yùn)力,影響著社會運(yùn)轉(zhuǎn)的效率,也是生產(chǎn)力強(qiáng)弱的重要體現(xiàn)。在商業(yè)發(fā)展史上,運(yùn)力也被認(rèn)為是企業(yè)的重要利潤來源。就像沃爾瑪,通過物流中心來優(yōu)化庫存周轉(zhuǎn)率,強(qiáng)化成本優(yōu)勢。

在持續(xù)不斷的發(fā)展下,我國的運(yùn)力已經(jīng)得到了大幅提升:16萬公里鐵路營業(yè)里程、549萬公里公路里程、近13萬公里內(nèi)河通航里程、263個(gè)頒證民用航空運(yùn)輸機(jī)場,可謂是規(guī)模龐大、結(jié)構(gòu)多元,骨干分支、上天入地。

在運(yùn)力版圖中,同城貨運(yùn),雖然是支線環(huán)節(jié),卻有著不容忽視的重要性和復(fù)雜性。送貨、搬家,這些城市運(yùn)轉(zhuǎn)中的常見活動,都需要貨運(yùn)來支撐。

而同城貨運(yùn)也正經(jīng)歷著從散亂線下,到規(guī)范線上的迭代過程。但這條路,并不是一蹴而就。在業(yè)務(wù)、技術(shù)上,都有著一道道坎需要邁過。

前段時(shí)間,我實(shí)地調(diào)研了貨拉拉。作為國內(nèi)同城貨運(yùn)的龍頭企業(yè),它們不久前經(jīng)歷了一次堪稱“高速行駛中換輪胎”的IT架構(gòu)變遷。而之所以這么做,因?yàn)樨浝瓐?jiān)信,只有不斷推動行業(yè)數(shù)字化發(fā)展,才能更好地用運(yùn)力提升城市的經(jīng)濟(jì)活力。

于是,就有了一出同城貨運(yùn)與數(shù)字技術(shù)碰撞的故事。


供需復(fù)雜性阻擋的貨運(yùn)

十幾年前,在繁華的商城,或者物流園、工廠周邊,常??梢钥吹揭慌排鸥难b了的三輪車、巨能裝的面包車、或者貼著聯(lián)系方式的卡車。而司機(jī)們則會聚在一起聊天或打牌,直到有客戶來時(shí)才一哄而上。

這俗稱:趴活兒。

能否趴活成功,一靠經(jīng)驗(yàn),選好地點(diǎn);二靠運(yùn)氣;三靠老主顧的復(fù)購。因此,往往導(dǎo)致司機(jī)們耗費(fèi)了大量的時(shí)間成本,但依然面臨著收入的不穩(wěn)定困境。

這背后就是同城貨運(yùn)的復(fù)雜性:供給端的零散、需求端的非標(biāo)、供需之間的信息不對稱。

供給端,我國公路貨運(yùn)從業(yè)人員,多數(shù)為個(gè)體散戶,即使加入一些車隊(duì),但整體規(guī)模也不大,缺乏有效獲取信息的能力??v然貼個(gè)小廣告、發(fā)點(diǎn)名片,也覆蓋有限。

需求端,特點(diǎn)是非標(biāo)、五花八門。有需要送水泥、瓷磚的,有需要送鮮花、綠植的;有定期運(yùn)輸?shù)?,也有偶爾派送少量包裹的。即使搬家,有?guī)整小箱子的,也有運(yùn)送寬大床墊的。不同需求,對車型要求也不同。

時(shí)間、地點(diǎn)、種類、規(guī)格、數(shù)量、防護(hù)措施等等要素進(jìn)行排列組合,也是一個(gè)龐大的數(shù)字。

而供需之間,又存在著巨大的信息不對稱。

比如,互相匹配就很難。司機(jī)不知道合適的訂單在哪里,貨主不知道合適的車型在哪里。而且貨運(yùn)車輛,又無法像出租車一樣,在街道空駛、尋找揚(yáng)召的乘客。

即使雙方互相確認(rèn)了信息,但也會出現(xiàn),到了現(xiàn)場后,發(fā)現(xiàn)車、貨不匹配。不是車太大了浪費(fèi)錢、就是車型不對裝不下。哪怕是老熟人,也會有偶爾的需求變化。

再比如,信任建立也很難。司機(jī)會不會繞路、會不會半路加價(jià),貨主會不會及時(shí)支付尾款等等。尤其相對于B端固定的貨運(yùn),可以在長期合作中建立信任、雙向選擇;搬家這種業(yè)務(wù)因?yàn)橐淮涡詫傩裕菀鬃躺恍﹣y象。

多年前,我要搬家,但不知道哪里找靠譜司機(jī);正好碰到小區(qū)里有搬進(jìn)來的人,就趕緊跑過去咨詢了狀況后,問司機(jī)要了聯(lián)系方式。但到了搬家時(shí)候,還是因?yàn)檎勏碌膬r(jià)格里是否包括司機(jī)搬運(yùn)而略有分歧。

種種狀況最終導(dǎo)致,時(shí)常出現(xiàn)車輛空駛、貨物積壓;物流成本高,但司機(jī)賺錢難、用戶體驗(yàn)差。貨運(yùn)作為城市重要的運(yùn)力,卻既沒有效率,也沒有效用。

一場打破信息不對稱的信息變革,迫在眉睫,也應(yīng)運(yùn)而生。

平臺推動變革,雖遲但到

2013年,移動互聯(lián)網(wǎng)這場大戲剛剛拉開序幕;貨拉拉也隨之成立。貨拉拉相信,貨運(yùn)和移動互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的結(jié)合,必然帶來行業(yè)的顛覆與重整。于是,開啟了一場推動行業(yè)變革的征途。

與出行行業(yè)相比,貨運(yùn)的數(shù)字化其實(shí)面臨著更多困難。打車客戶和車型幾乎都是標(biāo)準(zhǔn)化的,但貨運(yùn)就更加復(fù)雜,尤其需求端的千差萬別。因此,貨運(yùn)線上平臺,既要解決技術(shù),還要解決業(yè)務(wù)。

平臺需要有LBS定位功能,也要能準(zhǔn)確呈現(xiàn)各類車型;以及有合適的算法進(jìn)行訂單撮合等等。這背后,會涉及到海量的數(shù)據(jù)的處理。因此,貨拉拉也成立了自己的大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)來攻堅(jiān)。

業(yè)務(wù)上,任何一個(gè)平臺要想發(fā)展順利,必須快速解決供、需雙邊的規(guī)模,缺一不可。沒有需求,吸引不來供給;供給不夠,也吸引不來需求。

兩個(gè)新業(yè)務(wù)都要同時(shí)發(fā)力、同時(shí)做大,對于創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的考驗(yàn)非常大。而恰恰貨運(yùn)的供、需雙邊,天然也需要時(shí)間來形成規(guī)模。

一方面,在當(dāng)時(shí)中國智能手機(jī)滲透率仍不足一半,而絕大多數(shù)貨運(yùn)司機(jī)并沒有使用智能手機(jī),對新技術(shù)、新模式接受度也有限。另一方面,需求方也沒有打車那么大規(guī)模、高頻次,很難快速集中大量需求。

因而,在貨拉拉發(fā)展的最初幾年,也經(jīng)歷諸多困難,甚至“市場還沒有人接受,沒有人用APP”。

但正確的需求,雖然會遲到、但不會缺席。

隨著智能手機(jī)、各類移動應(yīng)用快速普及,大眾對使用手機(jī)享受各類服務(wù)的態(tài)度也越來越積極。與此同時(shí),經(jīng)過幾年沉淀的貨拉拉團(tuán)隊(duì),也更加成熟,更理解用戶的需求,平臺也不斷吸引著司機(jī)、貨主的加入。

當(dāng)一個(gè)貨主在貨拉拉平臺上下單后,平臺會根據(jù)距離優(yōu)先等算法進(jìn)行推送,要不了多久就會有合適的司機(jī)搶單成功。幾乎隨叫隨到。如今,平臺貨運(yùn)需求配對率超過了92%。

而且由于平臺的保障,雙方信任度也大幅提升。路線全程可視、貨主也無需跟車,履約過程又快又安心。而且也可以通過預(yù)約等方式,讓商戶、司機(jī)都更高效地安排訂單,減少了等待時(shí)間、提高了運(yùn)轉(zhuǎn)效率。司機(jī)接單效率較傳統(tǒng)物流時(shí)代提高了2到3倍。

根據(jù)弗若斯特沙利文報(bào)告顯示,貨拉拉已經(jīng)是2024年全球閉環(huán)貨運(yùn)GTV較大的同城物流交易平臺。在家居市場、鮮花市場、服裝城、居民樓等等需要貨運(yùn)的地方,都可以看到貨拉拉的身影。

城市的運(yùn)力,被貨拉拉顯著提升。然而,運(yùn)力變革之路并未結(jié)束,反而迎來了新的挑戰(zhàn)。

高速行駛換輪胎

隨著業(yè)務(wù)發(fā)展,貨拉拉積累的數(shù)據(jù)也越來越多。這些龐大的數(shù)據(jù),不僅關(guān)乎著平臺運(yùn)行、公司決策,也是提高運(yùn)力效率的依據(jù),比如可以生成需求熱力圖,更好地協(xié)調(diào)供需平衡等等。因此,數(shù)據(jù)處理的穩(wěn)定、效率、安全,就至關(guān)重要。

貨拉拉此前也有基于公有云搭建離線大數(shù)據(jù)平臺。然而,伴隨數(shù)據(jù)量級的逐步攀升,平臺數(shù)據(jù)治理能力遇到了瓶頸。

比如,數(shù)據(jù)存儲的成本越來越高。有的數(shù)據(jù)非常高頻,需要每天調(diào)取;有些數(shù)據(jù)則很低頻,甚至可以壓縮存儲,如果以日常調(diào)取的狀態(tài)存儲所有數(shù)據(jù),那也會造成資金、資源的浪費(fèi)。

因此,在一系列調(diào)研之后,貨拉拉團(tuán)隊(duì)決定,將離線大數(shù)據(jù)平臺搬遷到騰訊云上。

只是這個(gè)搬遷,并不像搬家那么簡單。

從靜態(tài)角度來看,相當(dāng)于將整個(gè)大廈完整地搬遷到另個(gè)地方,工作量非常大,而且還要保證前后數(shù)據(jù)一致;從動態(tài)角度來看,數(shù)據(jù)搬遷但業(yè)務(wù)不能停,而且還要穩(wěn)定運(yùn)行,這相當(dāng)于“高速行駛中換輪胎”。

整體難度可想而知,但這也是許多企業(yè)共同的痛點(diǎn)和需求。

為此,騰訊云的幾位技術(shù)專家和貨拉拉共同探討,以騰訊云對象存儲COS和云服務(wù)器CVM為主體,配套20多款其他云產(chǎn)品,制定了慎密全面的遷移方案。

對象存儲COS,是具有無目錄層次結(jié)構(gòu)、無數(shù)據(jù)格式限制的分布式存儲服務(wù),具備無容量上限、無需分區(qū)管理等特點(diǎn),其元數(shù)據(jù)加速的特性有效解決傳統(tǒng)對象存儲操作海量文件時(shí)的性能瓶頸,非常適用于大數(shù)據(jù)計(jì)算與分析的數(shù)據(jù)湖等場景

它的可靠性達(dá)到了9個(gè)9,充分滿足了貨拉拉億級文件安全存儲的需求。也支持高并發(fā)調(diào)用,時(shí)延小,適配AI訓(xùn)練和大數(shù)據(jù)分析。

同時(shí),COS也帶來了成本優(yōu)化。對熱數(shù)據(jù)、冷數(shù)據(jù)(通俗理解就是高頻、低頻使用)進(jìn)行了分層存儲,讓錢花得更合理。

而云服務(wù)器CVM,多地布局、滿足多城市業(yè)務(wù)運(yùn)營,也提供了安全可靠的彈性計(jì)算服務(wù),支持計(jì)算型、存儲型、大數(shù)據(jù)型等,滿足貨拉拉多樣化業(yè)務(wù)需求。

為了更加穩(wěn)妥,貨拉拉也預(yù)備了“回滾”機(jī)制。經(jīng)過雙方幾個(gè)月的通力合作后,大廈成功搬遷、汽車成功換胎:

新一代離線大數(shù)據(jù)平臺,實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)IT成本降低約30%,在管理著40PB數(shù)據(jù)的同時(shí),離線鏈路計(jì)算效率提升10%,核心經(jīng)營報(bào)表產(chǎn)出時(shí)間縮短1小時(shí)。

輕松駕馭數(shù)據(jù)之后,基于數(shù)據(jù)的AI開發(fā)也更得心應(yīng)手。貨拉拉基于騰訊云算力和智能體開發(fā)平臺,結(jié)合獨(dú)有的行業(yè)數(shù)據(jù),可以讓大模型更精準(zhǔn)理解“人、車、貨、路”的復(fù)雜業(yè)務(wù)邏輯。

貨拉拉打造的“貨運(yùn)無憂大模型”,已在多個(gè)場景落地見效。例如在智能客服場景,AI的語音識別準(zhǔn)確率超過94%,語音合成真人度超過92%,不僅快速解決用戶的問題,更讓過程更有“人情味”。

所以,與其說是高速行駛中換輪胎,更合適的說法可能是:加裝了一套飛行系統(tǒng),從車變成了飛車。

結(jié)尾

當(dāng)下都在討論AI在企業(yè)中的落地應(yīng)用,這個(gè)趨勢毫無疑問。只是,當(dāng)實(shí)地調(diào)研了多家企業(yè)后,我會更清晰地感受到,許多企業(yè)的數(shù)字化建設(shè),仍需要進(jìn)一步完善。

在越來越快的商業(yè)節(jié)奏下,在應(yīng)用AI越來越有價(jià)值的態(tài)勢下,提升企業(yè)的數(shù)字化,才能通往智能化。也才能驅(qū)動數(shù)據(jù)飛輪,讓增長更高效。

對于貨拉拉而言,它的成立與發(fā)展,推動了貨運(yùn)從線下向線上的遷移,城市運(yùn)力的效率提升,貨主、司機(jī)皆得實(shí)惠;而這一次數(shù)據(jù)平臺向騰訊云的遷移,不僅讓自身的經(jīng)營、平臺的運(yùn)作更高效,也讓城市運(yùn)力再次換擋升級

這出同城貨運(yùn)與數(shù)字技術(shù)碰撞的故事,也仍將繼續(xù)演繹。

---全文完,歡迎交流

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