您所在的企业或平台主要属于以下哪种类型？
即时配送平台（如美团、蜂鸟、达达）
同城货运/闪送平台
生鲜电商自营物流
商超零售自营配送
第三方物流服务商
其他
您在物流/配送运营中的主要角色是？
策略规划/管理层
区域/城市运营经理
调度中心人员
数据分析师
一线配送员/骑士
其他支持职能
您认为当前影响即时物流运力调度效率的最主要因素是？
订单预测准确性
骑手/司机实时位置与状态数据
路况与交通信息的实时性
调度算法与系统的智能化水平
运力资源的充足性与稳定性
异常订单（如取消、改址）的处理
请为您所在平台/区域的“订单与运力匹配效率”（即系统派单或抢单后，骑手能快速响应并前往取货的速度）打分。（1分表示非常低效，5分表示非常高效）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
从0到10分，您有多大意愿向同行推荐您目前使用或了解的调度系统/工具？
为提升调度效率，您的团队目前主要采用了哪些技术或策略？（可多选）
人工智能/机器学习预测订单热力
基于实时路况的动态路径规划
众包与专送混合的弹性运力池
骑手分级与智能派单
与第三方地图/数据服务深度集成
建立区域性的微仓/前置站
尚未系统化应用相关技术
在高峰时段（如午晚餐期、恶劣天气），运力紧张的主要表现是？
订单积压，无人接单
接单后取货/送货时间大幅延长
取消订单率显著上升
骑手超时罚款激增，满意度下降
调度系统出现延迟或卡顿
您认为当前行业内，从用户下单到骑手确认接单的平均响应时间处于什么水平？（1分表示非常慢，5分表示非常快）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
对于提升“预估送达时间（ETA）”的准确性，最大的挑战来自？
商家出餐时间的不确定性
末端小区/楼宇的通行与等待时间
城市交通的实时波动性
骑手同时配送多单的路径干扰
系统历史数据积累不足或质量不高
为保障和提升配送时效，平台通常采取了哪些激励或管理措施？（可多选）
准时送达奖励
智能推荐更优路径
超时订单的免责或补贴机制
对骑手进行定期的时效培训
建立商家出餐速度的协同机制
设立“准时达”等时效承诺产品
暂未采取系统化措施
您如何看待“弹性运力”（如众包骑手）在平衡效率与成本中的作用？
至关重要，是应对波峰需求的核心
比较重要，但管理难度和稳定性是挑战
作用有限，专业运力才是效率保障
视具体业务模式和区域而定
不清楚
请描述一个您遇到或设想的，通过优化调度策略显著提升效率或时效的具体场景或案例。
未来1-2年，您认为哪项技术对即时物流调度效率的提升潜力最大？
数字孪生与仿真优化
车路协同与V2X通信
更轻量、低延迟的边缘计算
大语言模型（LLM）用于智能决策与沟通
自动驾驶配送设备
区块链用于运力信用与结算
整体而言，您如何评价当前即时物流行业在“效率、成本、体验”三角中的平衡水平？（1分表示严重失衡，5分表示非常平衡）
分数 ★ ★ ★ ★ ★
标签 ★ ★ ★ ★ ★
您认为行业在提升运力调度与时效方面，最需要哪些外部支持或协同？（可多选）
政府开放更精细的交通管理数据
商业地产/物业提供更友好的末端配送设施
保险行业提供更灵活的骑手保障产品
通信运营商保障更稳定的网络覆盖
行业协会推动标准与数据互通
高校与研究机构加强产学研合作
对于本次调研的主题，您还有哪些未提及的看法或建议？