您所在的部门/岗位与物流运输的相关性是？
直接负责车辆调度/监控
负责仓储/分拣与运输对接
负责客户服务/时效追踪
管理层/策略制定
其他支持部门
您主要参与或关注的物流运输类型是？
城市/区域配送
干线长途运输
零担专线
整车运输
多式联运
您所在公司/车队对在途车辆的监控主要依靠哪种方式？
GPS定位系统
车载视频监控系统
电子围栏/地理围栏
司机定期电话/APP汇报
基本无系统化监控
请评估当前车辆监控系统对“实时位置追踪”的准确性和及时性满意度（1-5分，1为非常不满意，5为非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
请评估当前车辆监控系统对“异常事件（如超速、疲劳驾驶）报警”的及时性和有效性满意度（1-5分，1为非常不满意，5为非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
目前，您认为在途车辆管理面临的主要挑战有哪些？（可多选）
实时位置信息延迟或不准确
异常情况（如堵车、故障）响应慢
司机行为难以有效监督
油耗等运营成本控制困难
监控数据与业务系统（如TMS）集成度低
设备维护成本高或故障频繁
您认为目前运输时效的达成率如何？
非常高（95%以上）
较高（85%-95%）
一般（70%-85%）
较低（70%以下）
难以统计
影响运输时效的最主要因素通常是什么？（可多选）
交通拥堵/路况
车辆故障/事故
装卸货环节延误
天气等自然因素
司机操作/路线选择
订单/计划安排不合理
当发生运输延误时，信息通常如何传递和处理？
系统自动预警并推送至相关人员
司机主动通过APP/电话上报，人工处理
客户/收货方反馈后才得知
事后通过报表分析发现
缺乏有效的信息传递流程
请评估当前时效预测（ETA）的准确性满意度（1-5分，1为非常不满意，5为非常满意）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为是否有必要引入或升级更智能的监控技术（如AI视频分析、物联网传感器）？
非常有必要，能显著提升管理效率
有一定必要，但需评估成本效益
现有系统已足够，暂无必要
不清楚相关技术
您希望通过车辆监控数据获得哪些更深层次的洞察或价值？（可多选）
优化运输路线，降低油耗与成本
预测性维护，减少车辆故障
司机驾驶行为分析与安全培训
客户服务透明化（如实时共享位置）
供应链整体时效分析与优化
碳排放数据统计与分析
在途监控数据的分析和报告，目前主要以何种形式呈现和使用？
实时动态可视化大屏
定期（如每日/每周）生成报表
按需在系统中查询
很少进行系统性分析
无固定形式
对于提升物流车辆在途监控与时效管理的整体水平，您最重要的建议或期望是什么？
您认为未来1-2年，物流车辆在途管理技术发展的关键趋势会是？
AI与大数据深度应用
车联网（V2X）与自动驾驶
更轻量、低成本的物联网设备
区块链技术用于数据存证与共享
现有技术稳定优化，无明显变革