从数字上看，全年公路运输总量中有2.5万亿工业品，其中又以煤炭、钢铁、水泥等大宗货运为主。中国经济的高速发展支撑起庞大的大宗货运物流市场，但也因为经营模式陈旧留下效率、安全、成本等诸多难以回避的痛点问题。
大宗货运最根本的痛点在于行业的“黑盒”化：
过分依赖传统人力和工具管理，整体业务过程变成只有输入和输出端的“黑盒子”，能够落实到司机、车、货等端口的过程干预能力太少，只有被动等待“结果”，出现问题救火式解决，而不是提前预防和优化。
而“黑盒”问题最突出的表现就是效率低下，这体现在几个方面：
首先，是物流园区的“黑盒“式管理。
很多大宗企业自建有物流园区，这里每天有几百个仓库，数千辆货车进出，带来上万名司机流动。货车什么时间、从哪个入口进入/出口驶出，在什么位置装卸货及最优路线是什么，以及司机的吃饭、住宿问题，都需要考虑。
而当下许多园区因为缺乏准确的信息掌握，仍然只有“顺其自然”的运营，拥堵下的车辆、货物积压成为常态。一车货可能三四个小时就装配完，但一个半挂车为了这车货可能要等上三四天甚至更久，效率大大降低。
其次，是运输”黑盒“式管理。
在长交易链条下，货主与司机之间“隔了万重山”，信息不对称导致信任缺乏、合规风险等问题，运力也无法及时有效匹配，货等车、车也等货，车辆利用效率低而货主又不能及时找到匹配的资源。
此外，货主或物流平台缺乏对车辆的在途监控，出车后车在哪里、是否按要求行驶很难有准确的判断，更别谈为货车制定最优路线这样的操作了;种种情况下，在途花费和运费结算等日常工作也变得难以处理，耗费大量人力物力……最终，“效率低下”成为大宗货运常常挂在嘴边但又无人能解的难题。
除了“效率黑盒”，大宗货运还面临“安全黑盒”、“成本黑盒”等痛点。前者，司机开车如何全凭自觉，大量有风险但“走运”没发生事故的行为没有得到追溯;后者，物流企业或平台很难开展细节化、深入到毛细血管的成本管理，造成大量成本优化机会的缺失。
总之，大宗货运因为体系传统而庞大，数字化程度一方面很低，另一方面提升的过程也很困难，问题逐步积累下来，造成今天多个层面的“黑盒”问题。
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