深圳到十堰長途整車貨運 在美國一個重卡司機，就是在拋棄個人信用，等于慢性。但在中國車型改裝比比皆是，現象嚴重，貨物類型，甩掛，托盤等標準化操作才剛剛開始推行。整個干線物流領域，在標準化、誠信化、信息化，還有大量的基礎工作需要去做。貨源方渴望找到適配、服務很好的重卡來完成承運，司機也希望有源源不斷的優質貨源，并且有選擇權。

他們發現，基于移動互聯網，創造一個車貨匹配的場景，是行業剛需，運滿滿就是要創造這樣的場景。運滿滿，憑什么迅速搶占市場？張暉和苗天冶都不是科班出身的物流人，要帶領團隊殺入物流領域，他們沒有太多認知上的桎梏，只專注于車貨匹配這一場景，以用戶體驗，用戶的核心需求來驅動產品和服務設計。在運滿滿發展初期，苗天冶在阿里所鍛煉出的阿里鐵軍核心的能力——地推。

開始發力，他們車主和貨主雙邊啟動，一個一個抓起，開始教育客戶。運滿滿的地推團隊只有4人。為了大效率的發揮機動性，運滿滿先把一個城市的種子用戶搬上線，塑造口碑，然后讓種子用戶自主傳播。撤掉各地的固定運營點，給運營團隊配上車，工作人員所有的行李都在車上，開到哪個城市，下車就工作。

運滿滿就是要解決因為信息不對稱和效率低下，帶來的人員、車輛、能源的巨大浪費。這讓運滿滿迅速獲得了口碑和市場占有率的雙豐收。年7月份，運滿滿實現全國一張網；到年年底，運滿滿地推人數已有兩千人，運滿滿的平臺運費交易總額超過四千億元。運滿滿平臺平均每天有萬運單成交，平均金額在八千元左右，預計年運滿滿平臺撮合交易額將會突破七千億，未來每年都有望突破一萬億。

而淘寶從零到突破一萬億做了年，運滿滿希望在5歲生日的時候就完成這個壯舉。挖掘數據寶藏，構建開放的數據生態據了解，運滿滿除了龐大的交易量之外，每天沉淀的數據已經達3TB以上，而這就是運滿滿下一步發展的基礎。這里面包含了所有用戶的行為數據、交易數據、位置軌跡數據、誠信數據，等等。在數據利用上，運滿滿希望通過數據的驅動，匹配算法，機器深度學習的人工智能調度，來改變運力的流量和流效，降低空駛率和空車率。

運滿滿希望建立這樣一個模型，即通過全國所有的物流節點城市的數據量，去做車貨匹配。原先貨車司機是從A到B，B回A，他以后可以從A到B，再去CDHFG，然后再回來，真正降低空車率、空駛率。但是，我國在數據上還不夠標準化。