随着数字技术的进步，大量基于Internet的大型车辆和货物匹配平台应运而生。然而，在整个市场中，同质化的竞争十分激烈，其中大部分都是由独立的互联网创业公司经营的。物流企业具有基本来源和行业经验深厚的独特优势，但也存在着低谷期高峰容量不足、闲置能力不足等问题，导致整体运营成本较高。2016年，中国货运市场超过2万亿元，但在汽车和货物匹配方面存在困难，资源配置效率低下。具体来说，在需求方面，在寻找汽车方面经常遇到困难。在一个高度分散的货运市场上，很难直接接触到司机，而且只能依靠信息中介机构。这就导致了汽车的高成本：除了要支付中介费外，他们还要支付整个车辆的费用。此外，由于传统中介模式中缺乏对来自社会来源的司机的信用跟踪，往往会出现货物流失的情况。

　　物流企业应充分利用自身的资源优势，利用人工智能技术建立新的货运匹配平台。根据自己货源建立数字货运平台，低成本获取社会容量.针对该地区的非车辆市场，结合自身数量和货运平台上的社会订单，提高装配成功率和装车率，使车源和货源在各自的资源和社会资源之间得到有效的分配。建立区域性分销产品的成本优势。进一步关注同一城市的商品供给，利用人工智能背后强大的业务逻辑和算法，帮助物流企业凭借自身的批量优势，建立同城配送产品的成本优势。

　　人工智能的核心在于准确的大数据匹配能力和动态定价机制。例如，人工智能下的物流车货匹配平台将汇集来自物流公司，社会，其他平台和托运人的订单。后台将分析订单属性(例如货物类型，开始/结束点和交货时间)并将它们组合以形成系统订单。系统订单将根据实时订单/预订订单在所有者的用户处发布。系统计算免费投标的参考价格，直到达到最终交易。在这个过程中，人工智能下的物流车辆匹配平台可以展示三个优势：

　　价格最优

　　根据货物和车辆稀缺程度的定价，实时考虑货物量、车辆数量、车辆利用率和路线，给出货主和承运人最适合的价格。

　　无缝衔接

　　实现与现有物流企业it系统的无缝连接，使车辆的来源和来源在自身资源和社会资源之间得到有效的分配。

　　资源整合

　　物流企业自身的订单和平台所吸引的外部订单将根据属性拼在一起，以提高资源的利用率。

　　2017年8月，国务院发布了27条物流行业降低成本、降低效率、信任与利率互联、提高效率、将无车承运人列为重点发展领域的条款。随着2018年人工智能的发展，人工智能可以帮助物流企业建立数字化的车货匹配平台，从而提高效率，降低成本。物流企业应抓住人工智能发展的机遇，利用人工智能为物流车辆和货物搭建一个新的匹配平台，使其在未来的市场竞争中占据绝对优势。