應用機器學習算法，實現全網運力資源的動態最優配置。

• 綜合考慮訂單特征、實時位置、路網狀況、成本結構等多維變量進行決策
• 持續提升車輛滿載率，降低空駛里程與等待時間，優化資產使用效率
• 將傳統經驗調度升級為數據驅動的智能調度，實現全局效率最大化

基于實時大數據與預測模型，為每次運輸任務規劃經濟、安全、高效的最優路徑。

• 自動規避交通擁堵、事故、施工及惡劣天氣影響區域
• 支持復雜場景下的多點取送貨智能排序，優化區域配送動線
• 通過持續的數據反饋進行模型訓練，使路徑規劃日益精準

行業組織成員，遵守行業規范

• 中國物流與采購聯合會會員
• 中國交通運輸協會理事單位
• 地方物流協會副會長單位
• 積極參與行業建設

參與標準制定，引領行業發展

• 參與物流服務標準制定
• 貢獻企業實踐經驗
• 推動行業規范發展
• 做行業發展的貢獻者

行業合作組織成員，共建生態

• 物流企業聯盟發起單位
• 供應鏈合作組織成員
• 行業創新聯盟參與者
• 共建健康行業生態

國際視野，全球聯系

• 國際貨運代理協會聯系會員
• 參與國際物流交流活動
• 學習國際先進經驗
• 具備國際化視野