您在企业中主要负责的职能领域是？
线路规划与调度
运力采购与管理
成本控制与财务
运营管理
信息技术
贵公司目前干线线路规划的主要依据是什么？
历史经验与人工判断
基于固定成本模型的简单优化
使用专业的TMS（运输管理系统）
结合大数据与AI算法的智能规划
其他
在进行干线线路规划时，您主要考虑哪些核心因素？（可多选）
运输距离与时间
路桥费、油费等变动成本
车辆类型与载重限制
司机工作时长与法规
客户时效要求
天气与路况预测
返程货匹配可能性
贵公司干线运输的运力结构以哪种为主？
自有车辆为主
外协车队/合同车为主
社会零散车辆（平台车）为主
多种运力混合，动态调配
您如何评价当前运力匹配的效率和准确性？（1分=非常低效/不准确，5分=非常高效/准确）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在运力匹配过程中，面临的主要挑战有哪些？（可多选）
车源不稳定，临时找车难
运价波动大，成本控制难
车辆信息（位置、状态）不透明
司机/车队履约率低
不同运力间的协同调度复杂
缺乏有效的匹配算法或工具
贵公司是否已使用数字化工具（如TMS、运力平台、路径优化软件）来辅助线路规划与运力匹配？
尚未使用
部分使用，但功能基础
已全面使用，效果良好
已使用并集成AI等先进技术
如果0分代表“完全不推荐”，10分代表“极力推荐”，您有多大意愿向同行推荐您当前使用的线路规划或运力匹配工具/方法？
在干线运输总成本中，您认为哪几项成本有较大的优化空间？（可多选）
燃油成本
路桥费
车辆折旧与维护
司机人力成本
保险与税费
管理及调度成本
空驶/等待成本
针对“空驶率”这一关键成本项，贵公司目前的平均水平大约是？
低于10%
10%-20%
20%-30%
30%-40%
高于40%
不清楚
您认为降低空驶率最有效的途径是？
提升内部线路规划与拼载能力
接入外部运力平台，增加返程货机会
发展合同客户，稳定双向货流
采用更灵活的运力采购模式（如招标、竞价）
其他
您认为数据（如历史运输数据、实时位置数据、成本数据）在当前成本分析与优化决策中发挥的作用有多大？（1分=作用很小，5分=至关重要）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您希望未来在哪些方面获得更多的技术支持或解决方案？（可多选）
更智能、动态的线路优化算法
整合内外部运力的统一调度平台
基于实时数据的成本监控与预警
AI驱动的运力需求预测与价格预测
可视化数据分析与决策驾驶舱
自动化对账与结算系统
您认为未来1-2年，干线物流在“规划、匹配、成本”方面最大的变革驱动力将是？
政策法规（如治超、环保）
市场竞争与价格压力
数字化与物联网（IoT）技术
人工智能与大数据应用
新能源车的普及
供应链协同需求提升
请简要描述您在干线物流运营中遇到的一个最棘手的关于线路、运力或成本的难题，以及您期望的解决方向。
从长远看，您认为干线物流的竞争力将更取决于？
规模与网络效应
成本控制能力
服务时效与稳定性
科技应用与数据能力
资源整合与生态构建
您是否愿意参与后续的深度访谈或案例研究，以进一步探讨相关议题？
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