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              福佑卡車入選中國企業家未來之星百強榜 持續加大科技投入
              2018年06月22日

              620日,《中國企業家》雜志重磅發布2018年“21未來之星——年度最具成長性的新興企業”百強榜單。

              福佑卡車再度入選《中國企業家》“21未來之星——年度最具成長性的新興企業”百強榜單。排名從2017年的第71位上升到第56位。


              2018年入選“21未來之星——年度最具成長性的新興企業”榜單的包括商湯科技、神策數據、明略數據等知名的大數據和人工智能領域的企業。這份榜單對技術創新的關注度進一步增強,摒棄了創業企業類榜單過度關注模式創新的弊端。



              201812日,福佑卡車宣布獲得京東物流領投的C+輪融資。京東集團副總裁、京東物流規劃發展負責人傅兵曾表示,福佑卡車致力于用大數據和人工智能技術推動公路運輸與科技融合發展,實現貨源與運力智能匹配,與京東物流的技術著力點契合。


              2018年,福佑卡車以獲得京東物流融資為契機,持續加大科技投入,聘請美國馬薩諸塞州立大學計算機領域終身教授陳冠嶺擔任首席科學家,對福佑卡車技術系統進行重構,大幅改善產品和系統的穩定性和兼容性,有效提升了對接效率,優化了用戶體驗,為2018年福佑卡車業務飛速發展奠定了堅實的技術基礎。


              2015年上線開始,福佑卡車堅持走交易型平臺的發展路徑,在平臺運營過程中,積累了大量真實有效的整車運輸交易數據,并且數據的維度和精細程度在不斷豐富完善,這為福佑卡車進行全國范圍內零散整車機器報價研究做好了鋪墊。


              2018年,福佑卡車持續加大技術投入,基于“AI+大數據”,運用機器學習、VRP、物流知識庫、特征工程、LBS等先進技術驅動運輸全過程的智能化,對公路運輸交易、調度和服務三個環節的各個業務節點進行重構。


              福佑卡車系統架構師介紹說,特征工程的核心目的是要最大限度地從原始數據中提取特征以供算法和模型使用。就機器學習而言,數據和特征決定了其上限,好的模型和算法可以無限逼近這個上限。如果數據特征選取得越好,機器學習的天花板就越高,在實際生產活動中所能發揮的作用就越強。


              貨主企業在福佑卡車進行詢價時,部分貨主會選擇屬性標簽(是否需要雨布等),部分貨主不會選擇屬性標簽,貨主是否會選擇屬性標簽就是一個數據特征,這個數據特征會影響貨主的若干行為和判斷。這個特征樣本是福佑卡車技術部門研究特征工程的一個縮影。


              在預測運價方面,福佑卡車算法工程師結合多種算法的優勢預測運價。傳統的lasso回歸和嶺回歸,在一定程度上解決了過擬合的問題(過擬合常見原因包括建模樣本選取有誤,數據樣本噪音過大,參數太多,模型過于復雜等),同時算法工程師也使用了機器學習算法如xgboost回歸和隨機森林回歸等算法,并且也在使用神經網絡等深度學習算法來進行預測。


              福佑卡車綜合多種算法技術優勢,實現了平臺報價與市場實際運價的精準吻合,5分鐘內報價,大幅提高了傳統運輸市場的交易效率。


              未來,福佑卡車將持續進行產品迭代升級,推動公路運輸向科技化、智慧化方向轉型,實現為公路運輸裝上科技引擎的使命。



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