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  • 腾讯架构师郭帅:立足生态 “置汇”物流

    时间:2018-05-06 16:39:00  来源:亿邦动力网  作者:亿邦动力网

    【亿邦动力讯】5月6日消息,在2018第三届中国智慧物流品牌日峰会上,腾讯资深架构师郭帅发表了主题演讲。

    据悉,“中国智慧物流品牌日”是由中国物流与采购联合会主办,中国大件物流领导品牌日日顺物流承办的物流行业首个物流人的节日。峰会以“面向行业、着眼长远、注重实效”为宗旨,致力于打造国内物流行业的专业盛会。

    腾讯资深架构师郭帅

    腾讯资深架构师郭帅

    温馨提示:本文为速记初审稿,保证现场嘉宾原意,未经删节,或存纰漏,敬请谅解。

    以下为演讲实录:

    郭帅:各位嘉宾大家好我是来自腾讯的郭帅,非常感谢主办方的邀请,有机会在这里为大家进行分享。

    那我今天的主题呢,叫做立足生态“置汇”物流跟我们大会主题相得益彰,在互联网地图提供商来讲我们认为物流就是将货物从A位置汇聚到B位置,再分发到C,腾讯地图在里面做的工作就是通过这个技术能力,整个流程的效率进行提升,然后在优化用户的这种物流的体验。

    那么腾讯不用我做过多的这个介绍,每天都在用微信或者QQ,腾讯像这个点评还有京东,我们也会用微信发位置,会用点评来去查找商家,在这个背后就是腾讯位置服务提供的服务,比如说像地图的推送,导航的指引。

    那这个我们老板也说过,说云服务、支付、LBS、安全是互联网的这个重要纽带,我相信在物流的这个行业里,非常重视最后一公里,同时也是在最后一公里花很大的这个功夫。

    作为地图供应商来说最重要是数据,分为点线面,点也就是每个POI,面也就是行动区域,或者说区域面,最后一个线也就是道路信息,我的货车道路,那么腾讯的数据来自于哪,我们是有这个战略合作,我们是四维的这个二股东,我们有这个需求的保障,再一个我们有比较好的这个合作伙伴的这个数据,比如说我们有美团的这个合作,得到店家的这个数据得到更好的更新,同时可以用大数据来进行挖掘,然后通过这个轨迹,对用户到达的这个时间进行处理,我们也可以为骑手优化这个路线,有了这个基础之后,我们再搭建我们核心的能力,对外提供多种服务能力,从定位、POI检索,导航、轨迹、地图展示,可以想像比如说举一个简单的例子,我们在这个点外卖的是会用用到这个定位,包括这个检索,实际上跟我们物流行业息息相关。

    那么将选择物流的这个场景,形成一个切分的话,可能会分为如上几个步骤和场景,这是我需要通过APP端进行下单,我用户的位置,或者目的地的这个位置,然后明确这个单进行配送,在最后两公里、三公里由每个骑手来进行配送,给他进行最好的路径规划。

    谈到这个定位来说,腾讯的定位,我很自信的说,是业内做得最好的,我们每天的定位达到600余次,提升我们所探索到的wifi还有这个数据库是最全的,我们通过这个wifi的这个定位,进行内部的确认。

    除了这个之外呢,举一个比如说我们在点外卖的时候会会输入目的地,通过腾讯的服务,会将物流场景的目的地,比如说某某小区商厦,权重进行提升,比如说输入望京西园,当你输入在4个字以内的时候,你所想要的目的地,就会以90%的几率呈现在反馈的结果里。

    同时我们在APP端也通过这个地图和API的这个方式,进行这个轨迹的展示,还有快递柜和自提站的这个展示,减少这个焦虑感。

    下面是物流行业非常关注的也九个GIS分拣,我知道单在哪,我要明确说是由哪个配送站来进行配送,与中国邮政合作的过程中,极大的提升之前通过邮政编码进行分拣的这个方式,可以看到,每个人配送人员可以进行这个配送范围,通过这个解析的能力,将这个地址转为经纬度,然后在落到对应的区域进行配送划分。

    同时对于某一个商家都要明确配送范围,比如说外卖和配送范围,然后每个商家明确自己的配送是在什么样的这个范围,然后我们推出可达圈的这个服务,比如说这个商家的这个复杂圈是在什么位置,然后尽量减少错单和误单。

    在明确配送范围之后,下一步可能就是需要进行车辆的运输,在这里面,经常会有一个痛点,就是说如果很多是终点,如何来优化配送的数据,这里我们输出叫距离矩阵,我们可以支撑25x25的这个距离矩阵计算,之前做这个计算的时候,要花20分钟到30分钟的这个时间,对这个数据进行规划,采用我们的服务之后,每辆车可以节省50个小时,极大的提升这个效率。

    我们在这个过程中很多的城市区域是不允许货车来进行运输的,在某些时间,在里面会把限高、限宽、限重、限行、限号,还包括动态的,比如说开某会议会临时限行我们也会把这样的情况考虑在里面,同时也需要车辆进行管理,举一个例子,这个理由可能是特别堵车,是堵车还是通过开小拆了,通过这个实际的里程,然后赚多少的这个费用,就会出现这个漂移的这个情况,来保证这个数据是事实的。

    最后是派件和揽收,这里面对于某个小区精准化就会有很高的这个要求,包括对这个O2O高频的这个场景数据,小区内的这个通行道路,白色的和这种楼号、楼区,进行这种特殊的数据的补充,然后针对汽车厂商我们也会使用distanceMatrix的这个距离矩阵计算,包括京东到家都会进行广泛的应用。

    这是腾讯针对物流行业提供的比较典型的案例,我们还有更多的服务,大家可以到网上,可以查找更多的这个内容,腾讯云也在不断的整合腾讯的这个服务能力,比如说我们位置服务能力,我们人脸识别能力,可以作为一个渠道将腾讯这种服务能力对外进行输出,如果我们后面还有一些问题或者交流想法的话,可以通过这个邮箱来和我们进行进一步的探讨,非常感谢!

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