長期以來，受市場需求沙化（高度松散）的影響，貨運行業散、小、亂、差的問題始終突出，2014年，隨著“互聯網+物流”模式的強勢興起，行業中開始涌現出大量的車貨匹配平臺，
“網路貨運平臺出現后，有效整合了供需資源，提升了運輸組織效率，進一步推動物流運輸行業轉型升級，”物流行業專家指出，
2016年，為鼓勵無車承運物流創新發展，促進物流業降本增效，交通運輸部在全國開展道路貨運無車承運人試點作業，經過為期3年的試點，無車承運人模式取得了突出的成績，資料顯示，截至2019年底，無車承運人試點企業達到229家，被整合的社會貨運車輛達到211萬輛，根據工商資料顯示，2020年全國共有70萬家存續經營的物流公司，第三方物流的市場規模達到1.6萬億元，截止到目前已經有近千家網路貨運平臺申報成功，
網路貨運平臺，是依托互聯網平臺整合配置運輸資源，以承運人身份與托運人簽訂運輸服務合同、承擔承運人責任，又委托實際承運人完成運輸服務的物流平臺，網路貨運平臺的雙重身份，決定了其在貨源資源整合、運力資源整合兩個方面的雙向業務開發模式，
運力的充分呼叫是網路貨運平臺運營效率高低的重要指標，也是降本增效的重要途徑，然而，空駛、等貨、排隊裝卸等情況，在傳統的物流運營程序中都難以避免，造成了物流效率低、成本高的困局，作為網路貨運平臺必須重視運力開發，
通過以下資料，我們可以直觀地看到運力利用的差距，根據交通運輸部公布的《2019年道路貨物運輸量專項調查公報》顯示：2019年9月每輛貨車每日平均行駛僅為190公里，而在一些歐美國家，一輛貨車有效行駛里程平均每天能達到1000公里，也就是說，我們的運力至少有5倍的提升空間，
基于經驗的物流調度VS基于大資料的智能調度
在傳統的物流運營的程序中，調度作業者需要一邊了解貨源情況，一邊尋找合適的運力，一邊安排去程的運輸，一邊尋找回程的貨源，對于貨車來說，裝卸貨排隊等待消耗時間成本，回程找不到貨源，無論是就地等歡訓是空駛回程，其運輸效率、利潤都得打折扣，而能否有充足的貨源，充分地激活車輛運力，也是難以保障的，
網路貨運依托大資料、互聯網技術搭建物流資訊平臺，通過管理和組織模式的創新，集約整合和科學調度車輛、站場、貨源等物流資源，有效提升運輸組織效率，網路貨運可以對物流流向與流動熱門路線、空車分布、會員車輛硬體消耗等因素進行分析，結合社會熱點事件預測各條線路的下期運力需求，通知相關物流環節提前做好運力準備，最終推動對流運輸、回圈運輸、拖掛運輸等合理運輸模式的實作，不僅大大提升各種運力的利用率，還將大大降低公路貨運行業的碳排量，減少城市配站數量，降低配貨站對土地資源和交通資源的占用，
基于國有高速大資料做運力考核KPI畫像，讓調度更智能
傳統物流調度人員通常需要對手下的車輛、車隊非常熟悉，每輛車的型號、適合運輸的貨物型別，包括司機的駕駛能力、運輸經驗等等都了如指掌，這樣，在拿到貨源的時候，調度人員能夠很快在腦子里給出運輸方案，同樣的，基于對手中運力的掌握，也能夠幫助車隊或物流企業尋找、爭取合適的貨源，
但是，一個調度人員的管理能力是有限的，其經驗也是難以復制的，這就讓物流業務的擴張受到人的限制，網路貨運平臺通過運力考核KPI畫像（車輛規格、司機考核、運輸時效等）將人的經驗、人的管理能力，無限制放大，借助互聯網及大資料處理能力，能夠應對更多貨源、運力的優化匹配，同時促進貨源開發和運力釋放，
基于國有高速大資料，分析運力畫像，給訂單尋找更適配的運力
基于資料寶直連的國有高速大資料資源，能夠應對更多貨源、運力的優化匹配，同時促進貨源開發和運力釋放，面對不同的運輸需求，平臺可通過資料寶高速大資料運力指數，包括貨車時長排名、行駛里程排名、總載重排名等因子智能匹配更合理的“車-貨”配置，并通過資料寶含有的人、企、路、車、環五大維度資料優勢，減少單邊運輸，減少空駛運力浪費，從而在保證運輸服務品質的同時，提高運輸效率，從調度上實作物流運營的降本增效，
關于高速大資料：
國有高速大資料覆寫全國逾14.3萬公里高速網路（西藏、海南除外）；
近12000個高速出入口站點及40000多個ETC門架實時采集資料；
含車輛收費車型、收費軸數，行駛區域、出入時間、行駛里程、入口及出口載貨量、支付方式等維度的通行資料；
包含客車2.26億輛車及超過3252萬輛貨車（其中中重型貨車超過1294萬輛）產生的超過千億條通行記錄；
2020年平均每月新增通行出入口及門架記錄資料超過100億條，
資料寶作為中國領先的國有資料資產代運營服務商，承擔國有大資料資產增值共享開放流通先行試點之重任，通過與國家權威機構合作，推動交通大資料的重要組成部分——高速大資料的開放共享，通過建立“安全堡壘機集群”，確保“底層資料不出庫”、“資料互動零快取”，在保障國有資料安全的前提下，自主研發成熟的交通大資料產品，助推交通大資料的穩步開放、安全流通及合法合規應用，
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