您所在的公司/部门主要涉及以下哪类业务？
城市配送/即时物流
干线运输
仓储与分拨
国际货运
客运/公共交通
其他
您在运力调配相关工作中的角色是？
策略规划/管理人员
一线调度/操作人员
数据分析/系统支持人员
司机/运力提供方
其他支持人员
您认为当前贵司/部门的整体运力利用率如何？
严重不足，大量闲置
略有不足，部分闲置
基本匹配，利用率适中
较为紧张，偶有不足
非常紧张，长期不足
目前，影响运力调配效率的主要挑战有哪些？（请选择最重要的3项）
需求预测不准确
车辆/司机等资源信息不透明
调度系统/工具落后
交通拥堵等外部因素
司机配合度/管理难度大
成本控制压力
突发订单/临时任务多
跨区域/跨部门协调困难
贵司/部门目前主要依赖哪种方式进行日常运力调度？
完全依赖人工经验与电话沟通
主要使用基础表格（如Excel）辅助
使用专业的调度系统/平台
高度依赖算法与自动化系统
混合模式（人工+系统）
请对现有调度系统/工具的易用性进行评分（1分非常难用，5分非常好用）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
在应对订单高峰期（如节假日、促销活动）时，主要的运力补充方式是什么？
内部车辆/司机加班
调用长期合作的合同运力
临时从外部平台/市场招募
提前储备部分机动运力
尚无有效应对方案
您认为，将外部（社会）运力整合进自有调度体系的难度如何？
非常困难，几乎无法整合
比较困难，存在诸多障碍
有一定难度，但可以逐步推进
相对容易，已有成熟模式
已经是主要模式，整合顺畅
在整合外部运力时，面临的主要问题是什么？（可多选）
运力质量参差不齐
价格波动大，成本不可控
服务标准难以统一
数据对接与系统打通困难
结算与支付流程复杂
法律与合规风险
忠诚度低，稳定性差
目前，数据（如历史订单、实时路况、车辆位置）在运力调配决策中的支持作用如何？
基本没有数据支持，凭感觉
有部分数据，但未形成有效分析
有数据报表，用于事后复盘
数据能提供较好的参考建议
数据驱动大部分自动化决策
您认为，未来1-2年，提升运力调配效率最应优先投入的领域是？
升级或引入智能调度系统
加强数据分析与预测能力
优化司机管理与激励机制
拓展和整合更优质的运力池
改善内部流程与跨部门协作
基于您的了解，您向同行推荐贵司/部门当前运力调配模式的可能性有多大？（0-10分，0分完全不可能，10分极有可能）
您如何看待“动态定价”（根据供需实时调整运费）对运力调配的影响？
弊大于利，造成司机或客户不满
作用有限，无法解决根本问题
是有效的调节工具，但需谨慎使用
是未来趋势，应积极研究和应用
不了解此概念
您希望通过优化运力调配，实现哪些主要目标？（请选择最重要的3项）
降低整体运输成本
提升订单履约准时率
提高车辆/司机利用率
增强应对波动的弹性
改善司机工作体验与收入
提升客户满意度
支持业务规模快速扩张
请简要描述一个您亲身经历的，关于运力调配成功或失败的典型案例，并说明关键原因。
您对人工智能（AI）或机器学习在自动排线、需求预测等运力调配环节的应用前景持何态度？
非常悲观，难以落地
谨慎观望，效果有待验证
谨慎乐观，是重要辅助
非常乐观，将是颠覆性变革
不了解相关技术
对于改进现有的运力调配工作，您最迫切希望获得的一类信息或工具支持是什么？