您当前在城配行业中的角色是？
配送司机
车队/站点调度员
物流/运营管理人员
系统/产品设计人员
其他
您所在的企业或平台主要承接哪种类型的城配订单？
B2B（企业/商户配送）
B2C（个人/电商快递）
O2O（即时零售/外卖）
混合型业务
其他
请对当前使用的订单分配系统的整体满意度进行评分（1-5分，1分非常不满意，5分非常满意）。
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为当前订单分配的主要依据是什么？
地理位置就近原则
司机实时位置与空闲状态
订单紧急程度/时效要求
历史绩效数据（如好评率、准时率）
系统随机或人工指派
综合以上多种因素
在您看来，当前订单分配系统在哪些方面存在不足？（可多选）
分配不均衡，部分司机过载部分空闲
路线规划不合理，导致绕路或空驶
未充分考虑实时交通路况
对订单的紧急程度区分不够
系统响应慢或卡顿
与司机的信息沟通不畅
其他
您认为负载不均衡（忙闲不均）的现象在您的团队/区域内是否普遍？
非常普遍，经常发生
比较普遍，时有发生
偶尔发生
很少发生
几乎不存在
您认为造成负载不均衡的主要原因有哪些？（可多选）
订单时空分布不均（如高峰期集中）
司机数量与订单量匹配度差
分配算法存在缺陷
司机技能/车型与订单要求不匹配
司机主动挑单或拒单
突发天气或交通事件影响
其他
如果0分代表“完全无帮助”，10分代表“极大提升”，您认为引入更智能的负载均衡算法对提升整体运营效率有多大帮助？
您认为理想的订单分配应该更侧重以下哪个目标？
最大化所有司机的总接单量和收入
确保每个司机的负载相对公平均衡
优先保障高价值或紧急订单的履约
最大化每单的配送效率（如最短路径）
提升司机的工作满意度和留存率
为了提高配送效率，您认为哪些技术或功能最有必要加强？（可多选）
更精准的ETA（预计到达时间）预测
动态实时路径规划与优化
基于AI的智能拼单与合单
实时交通与天气数据集成
司机端的智能导航与提示
可视化的大屏调度监控
其他
在订单分配过程中，司机能否表达个人偏好（如接单区域、订单类型）？
完全不能，系统强制指派
有少量限制性选择（如设置常驻区域）
有较灵活的选择权（如抢单模式）
可以设置，但对分配结果影响不大
其他
请评价当前系统在异常情况（如订单取消、交通拥堵、车辆故障）下的处理与重新分配能力（1-5分，1分非常差，5分非常好）。
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为提升城配效率，除了技术优化，还需在哪些管理层面改进？（可多选）
优化仓储/分拣与配送的衔接流程
加强司机培训与标准化操作
建立更合理的绩效考核与激励制度
改善与客户/商户的协同机制
增加弹性运力储备（如兼职司机）
其他
您是否愿意接受系统基于全局效率优化而分配的、可能对您个人而言“不那么理想”的订单？
非常愿意，相信系统全局最优
比较愿意，但需要合理的补偿机制
一般，看具体情况
不太愿意，更相信自己的判断
非常不愿意
对于实现更公平的订单分配和更高的整体配送效率，您最重要的具体建议是什么？
展望未来1-2年，您对通过技术手段解决城配“分配难、均衡难、效率低”问题的信心如何？
非常有信心
比较有信心
一般
信心不足
非常没信心