據統計，我國社會物流總費用占GDP的比例接近17%，發達國家不到10%；卡車日行里數300公里，發達國家1000公里，公路物流網絡運營系統的缺失及運力效率低下使國內物流整體水平落后于發達國家。整車運力調度平臺運滿滿，通過將人工智能引入物流行業，不斷沉淀用戶數據、擴展服務內容，推動全社會物流成本降低和物流行業標準化。
　　為更加了解運滿滿的數據生態系統、無車承運模式與戰略發展規劃，《中國企業報》記者對話運滿滿聯合創始人、總裁苗天冶，探求運滿滿對公路物流的變革力。
　　織就干線物流全國大網
　　在中國干線物流領域，數據的基礎條件與美國等物流發達國家相比差距較大，行業基礎設施、價格、運力輸出的不標準化以及誠信體系的薄弱，令物流數據化統計頗有難度。而數據在中國干線物流，是彎道超車的核心要素，2013年之前，我國缺少一張干線物流運力調度的全國大網。
　　“社會存在決定社會意識。”苗天冶表示，運滿滿是一個智能化的調度系統，從三年前開始著手搭建數據架構，借助移動互聯網技術，利用三年時間基本打通了全國300多個物流節點城市，織就全國大網。通過進行車貨匹配，沉淀數據；以數據作為驅動，匹配算法，構筑平臺，運滿滿建立了廣泛的用戶規模和用戶黏性。目前，在運滿滿平臺上每天的運單成交量達到20萬單，去年交易規模為4000億元。
　　對于日前宣布的運滿滿要搭建數據生態體系，做中國乃至全球最大的無車承運平臺，苗天冶這樣解釋“數據生態體系”概念：只有把所有具有調車需求、運輸需求的人都集中到運滿滿平臺上，讓公路干線物流生態上具有調車需求的參與方，都可以借助運滿滿系統、數據技術比價，通過運滿滿平臺完成穩定的車貨匹配，最后把這些數據全部沉淀在運滿滿平臺上，幫助系統更加智能化，所有具有調車需求者成本得到最大的優化，全行業運輸效率得到提升，才是運滿滿想要構建的理想的數據生態體系。
　　苗天冶補充說，現在有超過90%的貨源信息和超過70%的重卡司機活躍在運滿滿平臺上。所以，運滿滿正在做一個開放的API數據接口，希望有運輸需求者將運單信息輸入此平臺，然后通過運滿滿系統的自動化報價和推薦車源，進行比價，進一步地提升效率，降低成本。
　　運滿滿還在智能匹配效率上發力，在日前舉行的烏鎮世界互聯網大會上運滿滿宣布將與阿里云合作。與運滿滿合作的阿里云專家，今后將在智能系統算法上，基于運滿滿現在的數據沉淀和未來的大量數據沉淀匹配新算法，使智能調度系統更加快捷。反過來，運滿滿系統反哺貨主，讓貨主在更短的時間內獲得匹配最優質的車源，為他們降低成本，提升服務，優化行業效率。
　　降低空駛率 改變交易習慣
　　9月1日，國家交通運輸部辦公廳發布了《關于推進改革試點加快無車承運物流創新發展的意見》，同時宣布10月正式啟動無車承運人試點工作，初步推行48個無車承運試點單位。這一政策根源于我國物流效率依然低下，物流成本居高不下。運滿滿創立的初衷是基于重卡司機交易方式和交易效率過于原始。苗天冶表示，運滿滿就是要實現對標無車承運，做“中國的羅賓遜”。
　　苗天冶告訴記者，3年前，在物流園做市場調研的時候，幾千輛的重卡停在停車場，車上沒有一名司機。司機都聚集在信息大廳導致現場比較混亂，司機需要在信息大廳的小黑板上查找信息，繳納信息費才能找到一票回程貨源。
　　車多貨少，嚴重的信息不對稱，形成平均3天的等貨時長。據相關部門統計，中國重卡日均行駛里數是300公里，美國是1000公里。
　　此外，干線公路物流空駛率過高。此前貨運司機平均空駛150公里才能拉到回程貨，空駛率達到40%，而美國不足10%。造成空駛率過高的原因有兩個：一是全國經濟發展地域不均衡，各個不同的經濟地區，貨物的對流量不等；二是信息不對稱帶來的司機不愿意變線。苗天冶表示，所以需要通過智能化驅動，改變中國干線物流運力的流量和流向，鼓勵和幫助司機做變線業務，把空駛率從真正意義上降下來。