陆鲸亮出鲸眼 智慧物流平台步入体验角逐场？

互联网 +时代，滴滴打车、快的打车席卷全国，人车匹配又延伸出车货匹配，带来的是物流界英雄大佬、 投资 方纷纷“折腰”。

因为货源的不确定性、司机的流动性、信息的不透明，诞生了1.0时代的“互联网+货运”信息交易平台；在去中介化的过程中因发现信息部的背书意义，又调整到整合“黄牛”的碎片化信息统一、业务运营信息透明的2.0时代。

进入3.0时代，打造车货匹配和车后市场贯通的供应链上下游生态，成为业内的共识。但同时，无车承运人试点、盈利点难觅、同质化竞争、大数据发展等因素，却让日渐清晰的市场格局变得扑所迷离起来。对于后半段的市场走势，或许从几家经历资本寒冬萧条期后仍然坚挺的企业里可以一窥究竟。

三巨头线上数据亮眼

从跨区域干线物流车货匹配领域看，传化陆鲸、货车帮、运满满可谓是目前市场占有率和竞争力靠前的三大巨头，但三者的市场定位颇为类似，均是瞄准了为货找车、车找货提供智能化的交易服务，并在此基础上，打通车后服务。

传化智联旗下的陆鲸是城际干线运力的线上调度指挥平台，其核心优势在于线下建设的实力，能实现两者创新融合、资源共享。根据官方数据，目前其平台拥有卡车司机超过百万，覆盖全国340多个城市，日均发货量极大。

 

服务同样基本覆盖全国的货车帮、运满满在货主和司机的规模、物流交易量等数据上也是非常之亮眼。除此之外，货车帮与运满满已经成功获得多轮融资，就在本月初货车帮刚宣布完成1.56亿美元的B2轮股权融资，加上去年12月公司已经获得1.15亿美元融资，其估值已经超过了10亿美元。而陆鲸作为传化智联重点打造的传化网中重要组成部分，在资本投入上更是拥有强大后盾。

线上数据如此漂亮，资本市场频频示好，显而易见，这几家互联网物流平台已在干线物流行业中崭露出大鳄之态，未来的发展之势将十分强劲。

服务质量比数据更重要

但在靓丽数据的表皮之下，业内不少专家对行业的发展却表示担忧。一位业内人士认为单从数字看，几乎每家都是平台级的巨无霸，但实际上竞争依然处在白热化阶段，我们可以看到各平台在地推上此起彼伏的互相攻守、抢夺市场份额背后腥风血雨，本质上是模式、运营的高度同质化。

这位专家提醒，拿数据宣传来博取融资是生存的需要，但是否能笑到最后，还需脚踏实地做好模式创新，希望这些平台能在无车承运人、运输组织优化上发力。

相比之下，陆鲸以传化智联为依托，通过“鲸港融合”已经打造出差异化的物流新生态。

 

据了解，陆鲸“鲸港融合”是线上陆鲸与传化智联布局全国的线下公路港城市物流中心进行服务创新融合、资源互通共享的物流升级战略，旨在提升干线物流整体效能及用户使用体验，也是陆鲸区别于同行的核心竞争力所在。

依靠“鲸港融合”战略，陆鲸将线下公路港城市物流中心“搬上”线上平台，同时依托陆鲸线上智能系统，提升城市物流中心的智能化作业水平，打破“非线上即线下”的单一物流服务模式，切实满足当下干线物流用户的多元化需求。

下半场品质化PK开赛

今年无车承运人试点名单公布，大量无车承运人项目应政策涌入市场，有业内人士预计还会有一段时间的混乱期，下半年问题会更频繁。

但从上述几家强势企业来看，转向更冷静地追求服务体验成为共识。

例如，货车帮在近期拿下B2轮融资后，宣布资金将重点用于提升车货匹配体验，扩大车后服务范围，加大技术投入，吸引人才。

运满满也在做差异化打法，致力于在数据化运营、算法驱动下提供基础的水电煤设施。

比较值得关注的是陆鲸，随着传化智联构建传化网大系统，陆鲸与传化公路港城市物流中心进行深度智联，成为行业首个实现全场景服务的互联网+物流平台，整体覆盖干线物流运行所需，筑起了别于同行的核心壁垒。

近期有消息传出，陆鲸全新研发开放式智能运力调度系统“鲸眼”即将发布，除了发挥集发货、配货、停车、住宿、餐饮、维修、支付、团购、结算、账单管理、 营销 支持等服务于一体的优势外，将切实直击行业目前迫切需求的高品质运力。

车货匹配走向定制化

“鲸眼系统希望打造的是智能化运力调度服务，实现覆盖干线物流的每一个环节、每一个场景，优化整体物流效率。”传化陆鲸相关人员介绍。

据悉，鲸眼系统共有6大智能核心，包括智能发货、智能推荐、智能配货、智能导航、智能管车、智能学习。

听起来跟之前的智能车货匹配很像，但确实有实质性变化。

智能发货可以根据货主画像、交易历史实现自动填充货源信息；之后以货主偏好、路线、货物品类、货品规格、需求车型为依据，自动匹配司机供挑选。

在司机一端表现为智能推荐——以其状态、位置、关注路线、找货偏好、车型等维度精准推送货源信息。

智能配送则是在推荐优质货源的基础上更进一步，推荐沿途货源，甚至根据常驻城市和长跑路线提前为其推荐返程货源。在某些城市、路线、货源上，还能合理计算出运费报价供司机参考。

智能管车相对比较复杂，涉及ETC、加油、停车住宿等服务。例如根据ETC充值记录、高速行驶里程、预计里程提醒是否需要充值；例如根据加油历史、实时定位、油耗来推荐附近的加油站；例如根据时间、驾驶时长、消费习惯、定位来推荐附近停车场和餐旅馆。

智能学习则让这套系统有点媲美“阿尔法狗”，通过不断沉淀用户行为、消费、轨迹、评价、市场等多维丰富的数据，能够进一步学习实现一次比一次更懂你、更智能。

大数据赋能之下，鲸眼不再是表面化追求，而是将智能化与实际物流生产环节结合起来，全面缩短物流供需匹配时间。由此可见，大数据对于未来干线智慧物流平台具有深远的意义，将进一步优化运输效率，升级行业服务竞争。

不久前，运满满也提到开发基于人工智能的“全国干线物流调度系统”，实现智能车货匹配等。而此次鲸眼抢先投入市场，或将催发整体市场的大数据运用热情，激发竞品们的新体验服务竞争。