近日召開的中央經濟工作會議指出，社會主義市場經濟中必然會有各種形態的資本，要發揮資本作為生產要素的積極作用，同時有效控制其消極作用。

2014年以來，貨拉拉、滿幫，58速運、貨拉拉等互聯網貨運平臺快速崛起，在資本的強勢推動下，組織加強創新、角逐科技制高點成為應有之義。

平臺算法能力升級

現任貨拉拉產品副總監的羅肇豐是貨拉拉最早的產品經理之一。據他介紹，在2014年左右，貨拉拉僅是簡單的信息撮合平臺，效率非常低下，司機需要從海量的訂單中挑到與自己車型、距離相匹配的訂單。

2015年至2016年，隨著對市場的了解加深以及司機、用戶信息數據的積累，貨拉拉開始進行精準匹配，幫助司機過濾掉并不適合履約的訂單，提升司機效能。

2019年之后，隨著算法能力提升，產研團隊壯大，算法開始在貨拉拉真正全面投入使用，在提升履約效率的同時也能平衡司機、用戶的體驗。因為算法的使用，司機在完成一單后的等單時長減少，用戶也容易找到適合自己貨物特性和偏好的車，極大提高了效率。

目前，貨拉拉的產研團隊已經從原來的兩三百人增加到2000人，對研發方向各板塊都進行了細分，提升了專業化程度。

兩項技術做到行業領先

貨物非標，車型類別龐雜，道路限行條件復雜、多樣等等，這些都是整車貨運場景特有的挑戰。

貨拉拉技術總監石立臣負責貨拉拉交易引擎和地圖團隊，曾是吳文俊人工智能自然科學獎一等獎獲得者。在他的團隊，核心骨干專家有30多人，都是來自阿里、百度、美團等一線公司。他坦言，貨運場景下“路”的數字化比想象中難太多。

“雖然挑戰很大，但我們有兩項技術做到了行業領先?！笔⒊冀榻B，一是車貨匹配，二是裝卸貨點推薦。

以車貨匹配為例，用戶下單后，平臺基于貨物特點、適配車型的運力分布，結合路況、限行等綜合因素，實現實時匹配。

在裝卸貨點推薦方面，基于用戶的下單地址，貨拉拉平臺通過大數據記錄、分析裝卸貨點的歷史分布，基于下單地址與路網的拓撲關系以及道路限行信息，通過智能推薦系統，給用戶推薦哪里適合停車，在哪里裝貨、哪里卸貨。

石立臣介紹，在不斷的技術積累下，貨拉拉在拉貨、搬家場景中,其智能分單系統日均已經能處理百萬級訂單與國內平臺幾十萬名司機之間的即時分配問題。未來，貨拉拉將推動貨物識別與體積測量技術以及打造互聯網貨運地圖整體解決方案，在貨運數智化方向再進一步。