张浩表示，"当前互联网物流行业的数智化水平还有较大提升空间，货拉拉技术团队的核心使命是科技改变物流，我们将在人、车、货、路的深度数智化上持续投入，实现降本增效。"
自研运筹优化算法，打造货拉拉"智慧大脑"
作为互联网物流商城，货拉拉通过共享模式整合社会运力资源，实现多种车型的即时智能调度，目前提供同城/跨城货运、企业版物流服务、搬家、零担、汽车租售及车后市场服务。
为了满足多业务场景的需求，货拉拉专门打造了"智慧大脑"系统，为互联网物流提出了高效的数智化解决方案——即在AI、大数据和地图等基础能力之上，通过自研运筹优化算法框架解决核心的资源优化配置问题，并利用统一框架打造分单、供需、营销、定价等多个引擎，实现动态定价、智能分单、运力调度、用户拉新的效率提升。
张浩是资深的数据专家，他举例说，在拉货、搬家场景中，货拉拉的智能分单系统日均要处理几十万订单与国内平台超过44万名司机之间的即时分配问题。通过"智慧大脑"，货拉拉能够分析用户和司机的精准画像，并对司机接单意愿和车货供需情况实时进行数据分析，从而实现更精准的即时智能调度。未来，货拉拉还将根据更细分的应用场景来优化算法，提升物流效率。
布局人车货路数智化，提升物流效率和安全性
事实上，互联网物流的智能即时调度还面临更多的挑战。相较于客运，货运的难度和复杂度会更高，例如货物的体积、重量不一样，又涉及小面、厢货等多种车型，要想实现更高效的车货匹配，必须提升人、车、货、路的数智化水平。
目前，货拉拉已经在运用车联网(IoT)设备获取更多车辆实时信息，结合获取数据和机器学习算法，提升驾驶和货物安全性，强化对司机的服务流程管理。
而关于道路的数智化水平提升，目前市面上还没有足够强大的货运地图，货拉拉也正在着力提升自有的地图能力，即在图商的基础之上，融合传统的地图技术和深度学习技术，充分利用自有的海量货运导航数据，打造定位、POI检索、路径规划、导航和前端封装等能力。
此外，货拉拉目前已经在采用AR技术对三维物体进行识别与体积测量并已取得初步成果，有望在不远的将来落地，此举也将有效提升车货匹配数智化水平。
谈到货拉拉技术的发展目标，张浩表示，"物流的关键壁垒在于效率，我们将坚持发展技术的力量，实现零散运力的精细化运营和平台的更大价值，为互联网物流行业的发展贡献一份力量。"
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