早上10点，广州白马、黑马服装批发市场，成千上万卷闸门“轰”地拉起；深圳华强北电子街，装满各种电子元器件的手推车开始在楼宇间穿梭，城市的商业“血脉”开始加速流动。
这些专业批发市场组成的网络，正是全国商品流通的大动脉。
例如广州中大布匹市场，已发展为拥有超50个分市场、直接从业人员超10万人、年交易额超2000亿元的巨型集群；而被称为“电子第一街”的华强北，其标志性的“一米柜台”曾诞生超过50位亿万富翁。
在这些“批发重镇”里，都流行着“小单快反”的生产节奏。
“小单快反”有多快？在广州白马，大量订单在直播中产生，“今天下单，明天送达”是商家经营的生命线；在深圳华强北，新品“三日出样一周出货”的速度震惊世界。
“小单快反”有多小？在中大布匹市场，“前店后厂”的商户们首单只产几十件，根据销售情况迅速返单 。
而所有批发市场的“物流心脏”都离不开货拉拉。商户们用货拉拉APP下单，然后把小批量的“散货”从仓库拉出来，由司机麻利地搬上面包车，直奔目的地。货车刚开走，马上就有另一辆货车靠过来停泊，迎接新订单。
当数据上云，AI大模型“入场”后，“批发重镇”里的“小单快反”又有怎样的不同？
同城运输“梗阻”：供需错配下的效率之困
中大布匹、白马黑马、华强北，组成了货拉拉上订单集中度较高的三大区域，也构成专业市场对同城运输需求的缩影。
由于“小单快反”配送频次更高，且需求极不稳定和碎片化，创造出对柔性按需运力的巨大需求，百万货车司机和千万中小微企业的需求，都在运力的车轮上飞驰——通则达，阻则废。
在需求侧，不完全数据显示，截至2024年7月，中国中小微企业主数量已超5300万。订单的不确定性、货物的五花八门，以及在微利对成本的极致压缩，令企业难以从传统、标准化的物流服务中获益。一次错误的车型选择，就可能吞噬单笔订单的利润。
在供给侧，货运司机面临着信息不对称的困境。2024年，中国人民大学中国就业与民生研究院发布的《数字货运平台司机就业与收入研究报告》显示，约80.12%的司机缺乏稳定的线下货源，他们每天耗费大量时间在无效的等待和寻觅中。司机们要么在“趴活儿”空等，要么发现“油费可能比运费还高”，平均空驶率达30%以上。
中国物流与采购联合会一组数据显示，2024年我国社会物流总额超 360万亿元，物流市场规模连续 9年居世界第一。但结构性的供需错配造成了巨大的资源浪费和效率内耗。2024年，中国社会物流总费用与GDP的比率虽然已从2023年的14.4%降至14.1%，但与发达国家约8%的水平相比，仍存在巨大差距。
市场中充满了闲置的运力和未被满足的需求，两者之间缺乏一个有效的匹配机制。解决专业市场的物流“梗阻”问题，从未变得像今天这样迫切。
疏通与匹配：“智慧大脑”重塑供需连接
要移除物流“梗阻”，需要一个能系统性优化资源配置的“智慧大脑”。
从2019年至今，货拉拉持续探索数字创新构筑“智慧大脑”，业务、产品、技术和运维等部门取得共识：随着业务发展，对数据场景要求会越来越高，运营决策场景必将越来越多元化；另一方面，包括精准营销在内的智能应用场景越来越多，需要多维度的标签支撑。货拉拉必须有更多的底层计算与储备能力支撑。
货拉拉决定将数据迁移到腾讯云，依托腾讯云提供的算力、存储、地图、AI等能力，与腾讯云的专家团队一起，打造新一代离线大数据平台，进而通过数字驱动，疏通同城货运的“梗阻”。
货拉拉CTO张浩介绍，经过12年发展，货拉拉集团积累了40PB的数据，规模位居行业前列，从原有云迁移到腾讯云的时候，面临稳定、效率、安全等挑战。
为此，腾讯云的几位技术专家和货拉拉共同探讨，以腾讯云对象存储COS和云服务器CVM为主体，配套20多款其他云产品，制定了缜密全面的迁移方案。货拉拉也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”。
同时，由于采用冷热在线和离线服务的分布技术，以及数据的冷热分层处理，货拉拉离线数据的数据存储效率以及IT资源利用率都有提升，整个离线链路计算效率提升达10%。
“基于新一代离线大数据平台，可能更好地支持经营决策、用户分析等重要场景，也可以更好地支持货拉拉‘智慧大脑’的运转。”张浩表示。
如今，在货拉拉“智慧大脑”调度下，批发市场的商家接到订单后，只需打开货拉拉APP，输入货物尺寸、重量和目的地，即可快速打到一辆货拉拉，甚至与其他商户“拼车”。
在商家操作的同时，平台后端的“智慧大脑”已开始分析货物特性，结合实时路况与运力数据，匹配最具成本效益的车辆和路线。与此同时，在批发市场路边，司机的手机响起了抢单提示音。
货拉拉还通过后台数据，为司机推荐热力图，在地图上告诉司机，实时去哪里抢单机会更多。
尽管商户与司机本人素未谋面，但商户无需担心司机来得慢，司机也无需担心信用问题或维系人情，只需按单履约即可。最终，商户赢得时间，司机盘活了车辆利用率、提高接单效率，实现双赢。
在“智慧大脑”的撮合下，目前货拉拉平台订单司机准点率达95%、货运需求精准匹配率达92%，司机接单效率较传统物流时代提升2至3倍。
货运智能：大模型驱动货运场景再上层楼
在构建新一代离线大数据平台的同时，货拉拉在腾讯云智能算力和AI基础设施上，着手打造“货运无忧大模型”。这个行业大模型结合货拉拉多年积累下的海量、独有的行业数据和专属知识，逐步成长为“数字员工”，能够更精准地理解和处理复杂的行业问题。
货拉拉AI应用负责人林肯介绍，腾讯云TI-ONE训练平台、腾讯云智能体开发平台等，让开发微调模型及智能体的效率大幅提升。在货运业务场景下，腾讯云的识别用户语义准确率可达94%，这些都成为“货运无忧大模型”在客服、办公等场景攻坚落地的过硬保障。
在把行业数据和经验“注入”到大模型的过程中，货拉拉的技术团队也曾面临过如何微调才能取得最优解的问题。这时，腾讯云不断派出专家团队与货拉拉对接，把腾讯云所积累的经验，结合货拉拉的需求反馈，一起纳入到研发方案中，推动“货运无忧大模型”不断拓展应用场景。
几年间，改变有序递进发生。两三年前，货拉拉先把内部的运维和行政等部分工作交给“货运无忧大模型”来做。
如今，重复性的“上个订单为什么没有结束”“高速费为什么多了”等问题，可以由AI回答，形成人力员工和“数字员工”有效配合，对司机和商户带来更细致高效的帮助。
通过“货运无忧大模型”，前端上的感知能力也得到了提升。现在，货拉拉正在逐步向司机端、用户端两个方向去加入更多的AI助手应用。
在未来，AI助手的持续演进，或许会将城市运力充分调度和连接起来，真正进入智慧物流时代。彼时，同城货运效率将再度飞速提升，货运大动脉越发畅通。
文｜记者 王丹阳
图｜受访者供图