把物流看作“数学生意”，这家公司试图用算法实现高效运输

记者 | 于浩

4月8日，笔者获悉，云柚货运宣布完成B轮数千万美元融资。本轮融资由腾讯和重点关注物流领域的钟鼎资本联合领投。此前，云柚货运曾获得腾讯和愉悦资本领投的A轮、信天创投领投的Pre-A轮和蓝驰创投领投的天使轮投资。

云柚货运方面表示，本轮融资将用于扩大业务规模、扩张运行区域和车型，加大研发投入，尤其是数字孪生的建设及算法。

云柚货运成立于2016年，是一家智慧物流解决方案提供商。其创始人周吉龙毕业于北京大学，曾服务德意志银行、麦肯锡和中金公司，团队成员主要来自对冲基金PAG、货车帮、德邦物流、狮桥集团、阿里巴巴、美团等企业，兼具算法、物流和互联网背景。

在成立之初，物流并非云柚货运首先选择切入的场景。微电子系出身的周吉龙首先对自身能力做了评估，擅于数据分析、结构化模型的他首先选定的创业方向是，以数据算法为基础为企业提供智能决策。

“后来一个比较巧合的机会下，我们开始切入物流行业。”周吉龙告诉笔者，2017年，老东家麦肯锡找到他，提出合作的意愿——想要检验数据与算法在物流行业中的应用价值。逐渐理解物流市场之后，周吉龙看到了现行市场体系下的一些服务空缺，也看到了数据算法在提升物流效率的可能，决心切入物流场景。

与To C场景下相对成熟的快递物流体系相比，周吉龙认为To B场景下，很多货运需求存在发散且不稳定的特点。To C场景下，原本发散的快递需求被快递公司聚合整理之后变得规则有序，发运时间、地点等信息十分明确，运力的调度和运营也相对简单。

但To B场景略有不同。以矿泉水厂商的运输需求为例，运输路线往往是由中心工厂单方向发往多个分销网点，且“哪些分销网点需要”、“什么时间点需要”这些问题的答案也是不确定的。此类发散不稳定的需求结构会使得运力调度运营的难度增加。

一辆货车的效率取决于满载率、里程数、装货卸货的等待时间等多个因素。在To C场景下，快递公司实际承担了需求与运力之间的中间服务商角色，通过聚合规则化发散的需求，并基于此配置运力，形成稳定对发线路，增加满载率，降低等待时间，从而提升货车运输效率。

而周吉龙认为在To B场景下，像快递公司一样，聚合需求、配置运力、为货主提供一体化服务的中间服务层是缺失的。“撮合体系的互联网车货匹配平台仅仅满足了一部分运输需求，货主与运力在平台上自行匹配的模式并未向货主提供完整的闭环服务。”

在面对To B发散且不稳定的货运需求时，如果想要提供包含运力在内的闭环服务且保证运输效率和收益，就需要掌握大量信息以及拥有极强的调度能力，这在此前依靠个人黄牛调度、互联网平台撮合的模式是很难实现的。随着技术的发展，模型与算法逐渐开始胜任这一角色。

云柚货运会通过车辆传感器、API接口、开源数据、手动收集等途径收集运输场景中的相关数据，构建起现实场景的数据模型。周吉龙将其形容做“复杂的应用题”所构成的“数学生意”。

“题目”搭建完成之后，就需要使用算法来解题。算法会对需求定价、路线规划、行为处理等多个方面进行分析之后，为司机规划出运输方案。同时，云柚货运也保留有人工调整线路的权限，以适应客户紧急需求、特殊路况等非标场景。

笔者了解到，云柚货运的算法能力已经可以支持十万单量级的实时决策，秒级输出路径规划和调度方案，支持实时动态调度、定价和运营决策。而基于算法决策，云柚实现了平均单个车辆运行效率及净收入提高60%-70%，平均单个司机每两票货之间的非正常行驶时间（用于装车、卸货、等待的时间）由50小时减少至20-24小时。

在这一前提下，云柚货运为货主提供了两种物流解决方案：快车与专车。据周吉龙介绍，快车偏向于撮合，以社会运力来满足客户需求；专车则是指全职加盟型车，对于此类车，云柚会给予收益保障，并对其进行派单、定价、结算的标准化。

除此之外，云柚货运也在探索新的服务形式。“对于没有自有运力的客户，我们可以弥补运输服务的空缺，”他解释说，“但一些有自营车队的客户需求并不是运输服务，而是提升现有车队的运输效率”。据周吉龙透露，云柚货运在考虑是否需要将一部分算法开放赋能给客户。

目前，云柚货运运力的主要车型为高栏车，运输的货物则以工厂货这一类型为主。而周吉龙的目标并不限于此。此轮融资之后，扩张车型、路线和货物品类会成为云柚货运未来的重要发展方向。

由于采用了偏重运营的模式，扩张意味着需要针对新车型与新SKU做标准化，收集新路线上的信息，不断细化运营，这对于云柚货运的技术与运营能力都会是新的考验。