2017年，交通运输部、财政部等六部门公布了《关于鼓励支持运输企业创新发展的指导意见》，得到了国内众多企业的积极响应。作为国内最大的整车运力调度平台，运满满近两年也一直在践行着技术创新的发展理念，特别是在车货匹配和智能调度两个方面的做的尤为突出。
物流是与实体经济密不可分的行业，同时也是一个巨大的产业链条。众所周知，中国物流的特点是大而复杂。2016 年运输费用 6 万亿(绝大部分是公路)，物流总成费用 11 万亿，占 GDP 15.3%。平均运输距离 429 公里，累计运输量 336 亿吨。在这个大市场中，存在地区性差异和季节性差异，参与其中的玩家众多：个体司机，车队老板，物流公司，黄牛，3PL，工厂，连锁集团等等。而且，中国是个全工业链国家，运输品类最为齐全。运输附加值从最高的半导体、精密机械到最大宗的煤炭、矿石、农产品，呈现强烈的地域性差异。
运满满认为，要完成匹配，先要解决大数据的采集和计算框架问题。在公路干线匹配平台上，运满满建设了自己的数据架构，解决了离线和在线的数据计算和存储问题，并且用灵活的机制保证策略的“热插拔”——能够随时将测试完成的策略快速配置在生产线上，并安排适合的灰度、AB 和评估工具。2018 年，用户在平台20 分钟内撮合行为发生率 40%，人货匹配策略彻底成了一个线上实时策略。
在智能调度上，价格预测是最为困难也是最为重要的一环。最新的数据预测，在大部分地区，预测价格在经济人报价或见证报价上下的 10% 内算作准确的话，当前的模型，普货准确率 83.30%，重货 86.37%。以此为基础，运满满在上海、南京等区域实现了热力供需 / 价格体系，能够直接对货主和司机施加影响，对自营车队，加盟商都提供了可以依赖的成本产出指导。
除了在匹配和调度方面的深度探索，无人驾驶也是运满满今年重点发力的一环。运满满CTO王东认为，“物流车的自动驾驶研发更快，首先是因为物流场景对无人驾驶车的复杂度相对较低，比如港口等场景要处理的corner case(极端情况)要少很多，可以渐进式演进技术。另外一点是物流车更具商业价值，可以直接降本增效。”随着AI技术在智慧物流领域的应用，优化运输路径、减少人力成本，成为无人配送车启用后的重要价值。
相信不远的将来，运满满这家以科技为驱动的公司，技术版图将会倍速扩大，也期待接下来他们在无人驾驶的赛道上实现更多突破。
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