應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)運(yùn)力資源的動(dòng)態(tài)最優(yōu)配置。

• 綜合考慮訂單特征、實(shí)時(shí)位置、路網(wǎng)狀況、成本結(jié)構(gòu)等多維變量進(jìn)行決策
• 持續(xù)提升車輛滿載率，降低空駛里程與等待時(shí)間，優(yōu)化資產(chǎn)使用效率
• 將傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)調(diào)度升級(jí)為數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智能調(diào)度，實(shí)現(xiàn)全局效率最大化

基于實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)與預(yù)測(cè)模型，為每次運(yùn)輸任務(wù)規(guī)劃經(jīng)濟(jì)、安全、高效的最優(yōu)路徑。

• 自動(dòng)規(guī)避交通擁堵、事故、施工及惡劣天氣影響區(qū)域
• 支持復(fù)雜場(chǎng)景下的多點(diǎn)取送貨智能排序，優(yōu)化區(qū)域配送動(dòng)線
• 通過持續(xù)的數(shù)據(jù)反饋進(jìn)行模型訓(xùn)練，使路徑規(guī)劃日益精準(zhǔn)