货拉拉作为互联网物流平台，连接着百万司机和千万货主。货拉拉CTO张浩近日对外表示，城市货运要实现更高的效率，满足民生需求，关键在于对人、车、货、路等全要素进行数智化升级，优化供应链组织，AI是突破传统模式瓶颈的必然选择。

  对此，依托腾讯云在云、AI、地图、安全等领域的深厚技术积淀，货拉拉自主打造升级“智慧大脑”、货运无忧大模型等，并在车货订单精准匹配、经营决策、智能客服等运营场景落地，实现城市货运全链路降本提效。目前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。

  “智慧大脑”驱动车货精准匹配 大数据平台成重要底座

  城市货运行业环节多、流程杂，显著特点是“非标”和“低频”，传统人工调度模式导致订单与车辆匹配精准度不足，空驶率高、司机等单时间长、装卸环节效率低下等问题突出。因此，通过大数据分析用户需求与运力分布特征、潜在规律与动态供需关系等因素，实现车货智能化精准匹配、提升司机接单效率，成为货运公司探索的重要方向。

  但对于货拉拉这样积累了PB级宝贵数据资产的平台而言，传统工具难以承载海量数据，更无法有效挖掘用户偏好、热门路线、司机习惯等核心信息，阻碍了数据驱动决策。

  腾讯云与货拉拉深度合作，构建了新一代离线大数据平台，将高达40PB的海量业务数据平稳迁移至云端。该平台依托腾讯云提供的云端弹性算力及高可靠存储服务等基础资源，在确保货拉拉日常业务全程无感知、无中断的前提下，显著提升了数据处理平台的运行稳定性与安全可靠性。

  货拉拉大数据负责人李炳国表示，新一代离线大数据平台实现大数据IT成本降低约30%，离线链路计算效率提升10%，核心经营报表产出时间缩短1小时。这一高效、弹性的数据底座，为货拉拉提供了强大的算力保障，使企业决策更加精准从容，也为后续的智能应用落地奠定了坚实基础。

  依托这一强大数据基座构建的“智慧大脑”，货拉拉平台实现了每日百万级订单与数十万司机的实时智能匹配。目前，平台订单司机准点率达95%，货运需求配对率高达92%，司机接单效率较传统物流时代提升2至3倍，提升了城市货运的核心效率。

  AI深度助力管理提效 智能客服体验更趋“真人化”

  随着业务量激增和场景复杂化，货拉拉在腾讯云技术加持下，基于行业实际需求打造了货运无忧大模型等产品，并在客服、HR办公等内部管理领域广泛应用，推动全流程降本增效。

  腾讯云为货拉拉提供了关键的GPU集群与弹性算力调度能力，满足了大模型训练与推理的海量算力需求。同时，货拉拉借助腾讯云智能体开发平台，结合独有的货运行业海量数据，进行深度行业定制训练，使大模型精准理解“人、车、货、路”的复杂业务逻辑。

  货拉拉打造的“货运无忧大模型”已在多个场景落地见效，例如在智能客服场景，AI可以高效处理用户针对订单状态、费用规则等方面的咨询，语音识别准确率超过94%，语音合成真人度超过92%，实现安全、流畅、合理的对话体验，让用户感受到“真人”温度。

  张浩表示，AI技术的落地应用，有效提升了公司运营管理的整体效率和竞争力。“我们公司内部的办公，比如数据分析、HR招聘、客服等，都可以用AI来进行提效。”

  货拉拉与腾讯云的深度合作，不仅打造了城市货运行业数字化转型的典型案例，更通过大数据、AI等技术与城市货运场景的深度融合，驱动了从车货匹配到管理服务的全链路效率跃升。这一实践模式将持续优化城市货运的毛细血管网络，为物流行业降本增效注入强劲动能，也为提升民生服务的响应效率探索可行路径。