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“在無人駕駛快要成為現實的今天，如何提高運輸效率，依然是物流行業亟待解決的難題，并且還沒有一家企業做得特別好。”

福佑卡車新任首席科學家陳冠嶺認為，效率低依然是困擾中國公路運輸市場的頑疾，并且只有用技術才能破解。

一、為什么選擇福佑卡車？

陳冠嶺是美國馬薩諸塞州立大學計算機科學系終身教授，在校期間主導研究機器學習，并進行不同領域的應用，但當時并未考慮將相關研究成果進行產品化。后來，陳冠嶺教授的研發團隊發現，兩家創業公司也應用了相關技術，后來這兩家公司其中一家被雅虎收購，另外一家被Twitter收購。自此之后，陳冠嶺教授逐漸對數據驅動的技術應用產生了濃厚興趣。

“公路貨運是一個體量非常龐大的市場，并且正處在技術變革的關鍵階段。目前福佑卡車的產品體系恰好可以把以前的科研方法和專長應用在運輸業務場景中，福佑卡車產品研發體系中的數據準備、數據清洗、數據特征的抽取、模型調配等基礎方法與大學時的研究方法一致。入職福佑卡車可以把智能系統的科研應用在傳統物流業務場景中，提高物流效率，實現個人對于事業的追求。”

二、技術如何改變公路貨運？

“技術對公路貨運市場的變革主要體現在三個階段：第一，信息化，把傳統運輸操作的各個線下場景轉移到線上；第二，數據化，把線上業務場景轉換成具體的數據，進行數據的沉淀；第三，智能化，基于數據，運用人工智能技術，提高運輸效率。”

在傳統運輸市場，用技術提升效率是一個非常難的事情，很多的業務場景是在線下完成的。驟然改變貨主和司機的操作習慣，在線上詢價、下單、簽收、結算，會有一定難度，也有一個接受的過程。但是，在傳統運輸市場轉型升級的背景下，用技術來改變傳統業務操作場景，提升運輸效率是大勢所趨。

三、福佑卡車布局科技整車

福佑卡車產品技術團隊傾力開發了智能報價產品、智能調度產品、智能服務產品，提高傳統運輸市場在報價、調度和服務保障三個方面的運行效率。布局科技整車。

在傳統公路運輸市場，整車運價是在人與人之間的溝通過程中生成的。“在業務體量相對較小的情況下，傳統的人工報價模式可以根據經驗、市場行情進行報價，準確度也比較高，但如果是全國范圍內，大量訂單進行實時報價的話，人工報價捉襟見肘。目前，全國沒有任何一家公司有進行全國范圍內整車運輸市場零散貨物實時報價的能力。福佑卡車積累了三年真實的全國整車運價數據，因此，也只有福佑卡車一家公司有在全國范圍內進行實時機器報價相關研究的基礎條件。福佑卡車智能報價系統的基本工作原理是機器學習，依托平臺積累的歷史運價數據，可以進行機器學習訓練，疊加天氣、淡旺季、車型車長、貨物品類、過去幾天的市場行情、交通狀況等多個因素，結合不同的權重，最終推算出準確的市場運價。”機器報價的優勢在于提高報價效率，增強貨主企業對運輸成本的可控性。在城際整車運輸市場，沒有標準化的運價。運價是在貨主與信息部、車隊、個體司機等的溝通過程中生成的，運價受天氣、市場供需、淡旺季、車型車長、貨源品類的影響，會呈現大幅波動，如果冬季遭遇雨雪天氣，運價可能會在一天內上浮50%。福佑卡車開發的智能報價產品在算法基礎上實現最快5分鐘報價，報價精準度高達90%，大幅提高詢價與報價的效率，增強貨主企業對運輸成本的可控能力。

公路運輸市場信息化和智能化水平低，導致溝通效率和交易效率低下，長期存在貨源與車源不匹配的情況，一方面是大量亟待發車的貨物找不到車，另一方面是貨車空駛率長期居高不下，車輛閑置時間較長，車輛運營效率極低。福佑卡車開發的 “智能調度系統結合了機器學習和運籌優化，把貨主下的訂單匹配給最合適的車輛。調度系統的根本目的是為了提高車輛運營效率，讓福佑卡車平臺上的車輛空駛的距離最短、等貨的時間最短。在交易偏好、車型偏好、運價因素、線路偏好等方面都能準確滿足貨主和車主的需求。調度系統不僅要把訂單匹配給最合適的車輛，還要預測貨物的流向和流量，只有做到提前預測，才能真正實現貨物與運力的智能匹配。”

公路運輸市場集約化程度低，市場不規范，異常多發，出現異常難以處理。公路貨運單車貨物重量一般在3000公斤以上，涉及到的貨物價值巨大，是一個風險比較高的行業。一旦發生交易糾紛和異常情況，對上游的貨主企業和下游的承運方而言，都會造成不可承擔的巨大損失。福佑卡車開發的“智能服務系統的主要功能是基于車輛的地理位置進行異常預警，現在主要是根據閥值的設定來預測，未來主要應用機器學習系統來預警可能發生的異常。智能服務系統可以顯著降低異常發生率，提高異常處理效率。”

福佑卡車的使命和愿景是成為中國公路運輸市場最優秀的科技運力平臺，陳冠嶺認為，作為連接貨主和運力的橋梁，科技是福佑卡車提高運輸效率的唯一途徑。運用先進技術提高報價效率和匹配效率，顯著降低車輛空駛率，減少車輛閑置時間，降低異常發生率，提高異常處理效率是讓貨主企業降低運輸成本，讓運力持續增加收入的根本方法。

福佑卡車首席科學家陳冠嶺履歷

1997年獲得南京大學計算機學院學士學位，2004年獲得美國達特茅斯學院計算機科學博士學位。曾就職于美國馬薩諸塞州立大學計算機科學系，智能系統及應用實驗室主任。主持多項美國國家科學基金項目，并獲得美國國家科學基金會HCC Award、FIA Award和 CRI Award，在其研究領域的頂級期刊和會議上已發表了100余篇文章以及專著。曾擔任多家移動互聯網公司的科學家和產品顧問。研究領域包括：智能交互系統和應用，移動大數據和云計算，互聯網醫療等。