随着数字化技术的进步，大量基于互联网的大型车货匹配平台（货拉拉、运满满等）应运而生，然而，纵观整个市场，同质化竞争激烈，且大部分由独立互联网创业公司运营。物流企业虽拥有得天独厚的基础货源优势和深厚的行业经验，却存在着高峰期运力不足、低谷期运力闲置的问题，导致整体运营成本较高。 2016年中国货运市场规模超过2万亿元，但普遍存在车货匹配困难，资源配置效率低下的问题。具体来说，在需求端，货主往往面临着找车难。在高度分散的货运市场，货主很难直接接触到司机，只能借助信息中介。这就导致了用车贵：除了必须支付中介费，还不得不为零担用车支付整车费用。另外，由于传统中介模式对社会来源司机缺乏信用追踪，常常出现丢货的情况。

物流企业应充分利用自身资源优势，利用人工智能技术打造全新的货运匹配平台。基于自身货源建立数字化货运平台，低价获取社会运力。瞄准区域内非整车市场，结合自有货量和货运平台上的社会订单，提高拼货成功率和车辆装载率，使得车源和货源可以在自有资源和社会资源之间高效分配，打造具有成本优势的区域内配送产品。进一步聚焦同城货源，利用人工智能背后强大的业务逻辑和算法，帮助自带货量的物流企业打造具有成本优势的同城配送产品。

人工智能的核心在于精准的大数据匹配能力以及动态定价机制。 举例，人工智能下的物流车货匹配平台将汇集来自物流公司、社会、其他平台以及货主用户端的订单。后台会对订单属性（如货物类 型、起点/终点以及接送货时间）进行分析并合并打包形成系统订单，将系统订单按照实时订单/预约订单在车主用户端发布，司机用户看到后可以根据系统计算的参考价格进行自由竞价，直至最终达成交易。 在这个过程中，人工智能下的物流车货匹配平台可以显示出三大优势：

价格最优。基于货物以及车辆的稀缺程度定价，实时考虑货量、 车辆数量、车辆利用率、路线多方面因素，给出对货主和承运商最合适的价格。

无缝衔接。实现与物流企业现有IT系统的无缝连接，使车源和货源可以在自有资源和社会资源之间高效分配。

资源整合。将物流企业自身订单与平台吸引的外部订单根据属性“拼”在一起，提高资源利用率。

国务院2017年8月出台了物流行业降本增效27条，信 息互联、效率提升、无车承运人等被列为重点发展领域。 2018年人工智能发展进入风口期，人工智能可以帮助拥有货源的物流企业打造数字车货匹配平台，从而提高效率、降低成本。物流企业应该抓住人工智能发展的机遇期，利用人工智能打造全新的物流车货匹配平台，如此在未来的市场竞争中，必将占据绝对性优势。