由Armstrong & Associates, Inc. 发布的一份报告突出了"Uber for Trucking"这一术语的不准确性。
第三方物流市场研究公司 A&A 对 27 家提供卡车运输领域的优步模式解决方案进行了分析。其研究得出结论，数字货运匹配是更为贴切的描述。
这些发现发表在新发布的报告中，题为《数字货运匹配——捕捉卡车运输行业的技术效率》。
其原理很简单：数字货运匹配（DFM）公司利用数字平台将托运人的货物与可用的承运人运力进行匹配。目标是通过提供便捷的数字应用程序连接托运人和承运人，从而更好地利用公路运输公司的运力。
数据令人瞩目。美国卡车运输市场价值达 7003 亿美元。2015 年，全球对按需技术的投资飙升至 180 亿美元。自 2011 年以来，数字货运匹配领域已吸引超过 1.8 亿美元的风险资本投资，仅 2016 年就达到 6700 万美元。
空驶里程估计在 10% 到 23% 之间，而电子商务履约成本正在上升。自然的应对之策是用类似优步的方案提高卡车运输行业的效率。毕竟，优步以类似的方式——一款匹配供需的移动应用——解决了出租车行业运力利用率低下的类似问题。
但优步模式的一个关键组成部分是其乘车服务的商品化属性。A&A 的分析表明，数字货运匹配背后的原理可能很简单，但卡车运输行业并非如此。复杂性体现在专用车型、通过多式联运方式运输的货物，以及针对设备故障等服务问题的必要异常处理上。将一个类似优步的应用程序叠加在一个复杂的行业之上，并不能真正解决问题。如果解决方案仅限于此，托运人和承运人都将感到失望。
尽管如此，交通运输业仍将从通过改进技术带来的效率提升中受益。A&A 发现，大多数数字货运匹配公司并非简单地模仿优步模式。许多公司甚至坚决拒绝“卡车版优步”这一说法。
相反，DFM 应用程序以新颖的方式整合技术，充分考虑卡车运输行业的复杂性和细微差别。这些应用程序包含一些由优步普及的功能——算法定价、API 地图集成、追踪与追溯以及移动交易——同时具备卡车运输特有的功能，如行程规划、数字文档存储和运输管理系统（TMS）集成。