带车聘的主要逻辑也是链接两端的B2B逻辑，即货主-货车主/货运公司/车队，通过整合社会零散运力，利用数字化技术和智能算法，自研核心的任务执行管理系统，集成人、车、货、路的精细执行计划，自主定制复杂场景方案，算法自动生成可执行/可跟踪/可量化的工作SOP，通过流程挖掘与框架优化，为企业提供科学高效的整车运输解决方案，从而达到降本增效的目的。

带车聘认为，他们与目前市场上其他互联网平台或传统物流公司的运营模式区别在于，其有三个重要技术能力做支撑——“运力云引擎”、“任务执行管理系统（Task Execution Management System，TEMS）”、“流程挖掘(Process Mining, PM)”。

目前，市场运力存量达三千万，主要分布为自营车队与个体司机两种形式，通常传统物流公司选择自营采购车辆或外包三方车队，而传统互联网平台采取招募个体司机或提供信息撮合的模式。前者在服务上可控且灵活，但稳定性及时效性较差，主要依赖人的操作，在重资产模式下发展受到限制，难以规模化。后者通过整合个体司机实现运力的规模化，能解决运力供给的稳定性及时效性问题，但仅能实现整合司机这一个功能，所以平台化的司机只能满足简易的运输需求，对于企业非标准运输操作的特性基本无法满足。

带车聘创始人&CEO史元场告诉36氪，对于整个物流大市场而言，传统互联网物流平台的整体渗透率不足3.5%，主要原因在于未能有效整合占比超过90%的企业用车市场。企业的用车需求与目前运力供给的服务产品不匹配，无法进行规模化的复杂操作，及无法形成标准的统一方案，企业用车的整个市场仍然处于低效的零散化状态。

因此，带车聘希望，其“运力云引擎”是在形成运力的基础上，产品驱动将服务转化成统一标准，司机服务能力进行系统性的提升，并通过运力云服务平台，实现将运力弹性共享。与计算机云服务器一样，带车聘的“运力云服务”可将运力转变成灵活可定制的服务，成为公路物流基础设施的一部分。

企业供图

带车聘的“任务执行管理系统”，是在“运力云引擎”的支撑基础下，满足企业定制用车需求的预期管控与信息下发的准确性。“任务执行管理系统”支持多端口使用，支持需求自动生成及分拆下发，运力自动生成及执行调度计划，还有模块化的执行SOP生成，包括全程可视、线上线下一体化，及雇员使用权限、财务对账、税务发票管理等功能；也可以根据行业不同的用车场景可做灵活适配，并减少人工介入及重复培训等机械工作，有效降低沟通成本，复用性更全面，规模化效应更快。

而带车聘的“流程挖掘”，是通过产品与系统的全链路计算及大数据测算，将每次业务需求拆成极小的颗粒度去执行任务，并对整体链条进行监控，做到可纠正可追溯的自动排序生成优化，同时也是一个持续性的系统动作。值得一提的是，“流程挖掘”目前在海外已是一个新型产业，在国外也孵化出估值超百亿美金的超级独角兽公司，而目前在物流领域甚至国内全产业中， “流程挖掘”技术应用并不广泛。

带车聘可以帮助司机、企业两端提升效率。通过产品和技术手段不断去提升司机的服务能力，以更低成本、更高效率去执行不同的运输作业，以更智能的路线排班（如返程）以及订单分发，提升有效运输时间，增加司机利润收入。企业侧，可以根据不同行业、不同需求场景，做到可定制、可监控、可管理，且不受数量/车型/地区/时间/操作要求的限制，提供更低成本更高效的全面性货运服务。

目前，带车聘已经服务了数千家企业，链接了10万名司机。带车聘计划在2023年，完成20亿GMV的目标。

本轮领投方光合创投合伙人王岳表示：公路物流是一个超级大市场，我们认为传统货运平台着重解决了即时性需求中的信息匹配，车辆和货物的匹配，但是对于计划性需求的服务，还处于规模巨大但服务高度零散化的状态，从商业角度看绝对还是一片大蓝海。而带车聘通过“数智化定制货运模式”，可以兼顾效率和服务稳定，更好的服务企业的计划性需求。本次作为领投方投资带车聘主要是原因是看中其“核心团队能力、商业模式及业务增长”三个核心维度做出的决策，我们确信，在这个领域未来十年会出现5-10家规模百亿以上的数字化物流企业，我们相信带车聘会是其中之一甚至是头部的企业。也相信带车聘能通过创新能力和模式，去提高行业效率，为企业提供高效货运服务。

战略投资方拼便宜创始人徐意表示：本次拼便宜继续加持带车聘，主要看中带车聘团队在物流领域的技术能力，场景化的合同运力匹配效率和成本管控的能力，以及带车聘团队高效踏实的执行力，并认可带车聘在过去一年的业务高速成长背后的潜力。带车聘作为一家致力于建立完善的社会化定制运力综合服务商，通过领先的技术手段，数据和算法应用能力，为广大货车司机和货运主提供更高效且低成本的服务，真正以让司机多挣钱，货主少花钱的实际效果为使命，来为中国3000万货车司机营造更好生活条件，从而降低社会商品流通成本，未来能在合同运力领域成就千万级车主最佳选择。