两个月内，福佑卡车、满帮相继上市，低调的公路货运走入大众的视野。但相对于福佑卡车，满帮集团的的上市招致了猛烈的质疑。
满帮集团于2017年由运满满、货车帮两大龙头企业合并而成，主要业务为城际干线物流的车货信息匹配，通过连接碎片化需求，为司机和货主提供信息撮合。6月22日晚，满帮集团正式在纽交所挂牌上市。开盘后股价随即冲上22.5美元，较发行价上涨超过18%，盘终收于21.5美元，当日满帮的市值达到了233.58亿美元，约合1513.85亿人民币。
据此计算，此次IPO，满帮募资金额超过22亿美元。满帮成为今年IPO规模最大中概股。但随后两天，满帮在资本市场中表现并不好。6月23日，作为次新股的满帮股价小幅下降，而6月24日晚开盘后，其股价表现萎靡。这可能与在国内正面临着的监管环境有关。
在5月递交IPO招股书前的一个月时间中，满帮集团两次被监管部门约谈。 其中4月30日的联合约谈指出，部分平台特别是 满帮集团 、货拉拉公司， 存在着定价机制不合理、运营规则不公平、生产经营不规范、主体责任不落实等突出问题，平台部分经营行为涉嫌侵害货车司机合法权益，广大货车司机对此反映强烈。 在更新的招股书中，满帮集团特意发布了长达55页的“风险提示”。
其中提到两点重要的信息：其一、满帮表示“ 我们受制于管理中国道路运输和互联网服务行业的不断变化的法律法规 。加强监管审查可能会导致频繁的监管沟通、询问或调查，这可能会对我们的业务模式、运营结果和前景产生实质性的负面影响。 ”其二，满帮还表示，“ 反垄断法和竞争法相关或未能遵守的监管不确定性 可能会对我们的业务、财务状况或经营业绩产生不利影响。 ”
满帮的招股说明书显示，其平台上有280万名司机，这占中国所有重型和中型卡车司机总数量的20%。一些媒体写到，是280万司机撑起了满帮的千亿市值。但这些司机对满帮并不太满意，甚至颇有怨言，这主要在于满帮不合理的定价机制。早在2020年，网上有一段关于满帮集团的录音流传甚广，内容是满帮集团的客服教货主如何压价，该事件曾引起了货车司机群体的愤怒。
但随着财务信息的进一步披露，外界对满帮的质疑进一步加深，这主要是其超高的毛利润率。根据满帮更新后的招股书显示，其2021年Q1，净亏损则达到 1.97 亿元，比去年同期的 6360 万元扩大了 211.2%。不过 ，2020年，满帮毛利率为49.01% 。 有媒体指出，资料显示，我国物流企业一般毛利率为4%-6%，物流陆路运输行业的毛利率20%左右。
作为对比，同期上市的福佑卡车毛利率却只有3%。同一赛道的玩家，两者毛利差距为何如此之大？该媒体指出，满帮集团在的公路货运行业中可谓是"暴利"十足。满帮的收入成本在2020年达到占总收入的51%，2021年Q1，满帮主营业务成本同比增长117.6%。而即便是滴滴的网约车业务，其司机成本占比达80%，2020年滴滴在中国网约车业务息税摊销前利润率为3.1%。在拉人的滴滴如此数据对比之下，满帮的生意也更显得“暴利”。
这可能与商业模式不同有关。满帮提供的货运匹配服务主要是基于信息撮合的形式，类似于阿里巴巴或者58同城，供需两端在平台上发布信息、自行交易，平台并不参与其中的定价、物流交付等环节。这么做的优势在于模式轻、流量大，投入成本较少，毛利率自然较大。 简单来说，满帮是卖流量的，车主和货主可以两头吃。而从目前来看，满帮已经不再提供免费的车主端信息服务。这意味其后期利润会更高。
由于是卖流量，在一定规模之后，规模优势就会出现。 据招股书显示，截至2020年底，满帮业务覆盖全国超过300座城市，线路覆盖超过10万条。2020全年平台总交易额（GTV）达1738亿元，订单量达7170万单。2021年第一季度，GTV为515亿元，同比大增108%；平均货主月活数（MAUs）达122万，履约订单数达2210万单，同比分别实现67%和170%的大幅增长。
这说明，满帮已经达到了这个规模临界点，并且随着信息量的增加，其收入还会增加。这就是流量生意的基本逻辑。
此外，满帮的用户以个人和小商户居多。它是典型的互联网思路 ：通过匹配平台连接托运人、承运人，基于这些核心群体辐射挖掘其周边的应用场景，如为托运人和卡车司机提供信贷解决方案，并为保险公司、高速公路管理局、加油站运营商、 汽车 制造商和经销商提供其他增值服务，以帮助他们满足托运人和卡车司机的各种基本需求。在满帮的收入构成中，可以看到货运配对服务的收入占比从2019年的71.6%增加到2020年的75.5%，其中又以经纪业务为主。
福佑卡车略有不同，它是以大客户为主，走的是类似房屋中介的模式，深入到物流的交易环节中。而作为大客户和司机的中间平台，福佑卡车在议价权方面话语比较弱，毕竟大客户是生存的大腿，而为了拉拢承运人，提高忠诚度，福佑卡车更不能轻易动司机的蛋糕。 所以，福佑只有含泪降低自己的毛利 ，毛利低，甚至出现过2019毛利率分别为-0.3%的倒贴现象。满帮的好处就在于，都是小单粘性更低，而信息流的收入方式可以更为大胆的提升信息服务费。
但是，这也正是满帮被约谈的原因之一。据公开报道，在规模并不大的时候，满帮曾向司机承诺永不收费，并且对其进行大量补贴。但是在占据了长途运输的物流市场，成为中国最大的跨城货运中介平台之后，满帮就违背先前承诺，向货主收取会员费也向司机的订单抽取佣金。
2018年1月，满帮开始收取年费，令司机愤慨。之后满帮澄清仅向货主收取，并非对司机收费，但是满帮先是在试点城市向卡车司机抽取佣金后，2020年8月起，满帮后又推出向优质司机收取1000元押金，还提供提前1分钟抢单等服务。而媒体报道称，现在每单要收取10块、15块或者更高的技术服务费。正如茨威格那句让人后背发凉的名言：“ 她那时候还太年轻，不知道所有命运赠送的礼物，早已在暗中标好了价格“ 。
不过，即便是如此高的毛利，报告期内，满帮集团连续出现巨额亏损。招股书显示，2019年和2020年，满帮集团的净亏损分别为15.24亿元和34.7亿元，归属普通股东的净亏损分别为15.24亿元和35.91亿元，合计高达51.15亿元。亏损如此严重，是由于报告期内期间满帮集团的费用支出居高不下。
招股书显示，2019年和2020年，满帮集团的销售及营销费用、行政及管理费用以及研发费用的总额分别为19.89亿元和48.06亿元，占收入的比例分别高达80.44%和186.23%。其中，销售及营销费用的4.03亿元涨至2020年的4.54亿元，同比增即使进入2021年，满帮集团的费用支出仍然在大幅增加。
而从未来来看，满帮的方向似乎是做增加金融服务板块。早在2019年时，满帮集团就开始寻求收购支付牌照，当时传出满帮集团可能收购海尔金控旗下快捷通，从而获取支付行业的入场券。不过，这笔交易最终没能顺利达成，据媒体报道，满帮集团与海尔金控的交易并没有经过监管部门的批准，因此无法继续谈判。 现在，满帮的增值服务中，下一步就是金融服务。
不过，即便是这样，满帮的未来仍然是有风险的。如果将同城货运市场也纳入观察范围，则会发现强敌林立， 盘踞着货拉拉、快狗打车、滴滴货运等玩家 。
其中货拉拉为首，市场份额一度高达50%以上，截至2020年11月，其业务范围覆盖352座中国大陆城市，平台月活司机48万，月活用户达720万。今年4月，货拉拉还被曝有赴美IPO的计划，估值至少300亿美元。滴滴货运虽然是去年4月刚刚入局的新玩家，但背靠滴滴来势凶猛，不到半年时间日订单量超过10万。滴滴内部也将原两轮车、代驾、跑腿、货运业务合并为“城市运输与服务事业群”，对货运领域高度重视，同时传出了最快明年分拆上市的消息。
事实上，城际货运与同城货运的业务分界线正在趋于模糊，两个战场之间的战争已经打响。而从市场来看，满帮已临近城际货运市场规模的天花板，增长空间有限。因而，它开始将业务触角伸向了同城货运，这是通过收购来完成。在2020年它先是收购了省省回头车，后又融资17亿美元宣布全力进军同城货运市场。但与此同时，货拉拉也开始反攻，它推出了“货拉拉物流”，为个人和企业提供50KG以上的跨城货运服务——这是满帮的起家业务。
另外，有点令人意外的是，2020年满帮集团19.5亿的货运匹配服务营收并非来自于1738亿元GTV的抽成（按此计算，抽成比例不到1%），而是来自于用户的定金、会员收入等。此外， 招股书显示，满帮2019年和2020年来自地方政府增值税退税额分别为8.6亿元和9.39亿元，占其营收的34.8%和36.4%。这种比例可以说是全行业中都是极为罕见的。
这主要是因为货运经纪服务的盈利依赖于作为大平台的开票成本更低，也依赖于地方政府提供的补贴。但这种模式注定是不可持续的。写到这里突然想起一句话，“在读写能力和 社会 资本分布不均的背景下，技术往往会扩大不平等而不是减少不平等。” 货运平台的诞生解决了司机和货主信息不对称的问题，但是支撑着整条交易链条运转的货车司机，却成为了链条上最大风险承担者，而从长远来看货车司机却决定了平台们的未来。
在出行场景中，打车市场始终自带焦点，却鲜少有人注意到与其同期诞生的货运O2O市场。
时隔八年，出行向左，货运向右，两条赛道走出了截然不同的路径。以货拉拉、满帮、58速运等为代表的货运O2O企业，其所在的货运市场并没有像出行市场一样，快速规模化地在全国各地爆发。即便头部企业占据较高的市场份额，但相对于广袤的市场来说，仍旧是冰山一角。
究其原因，有媒体认为，行业服务链条的广度，以及技术的深度，是出行和货运两个产业最大的不同，而这也让货拉拉等企业，不能直接复制出行市场增长模式，即依赖庞大的线下军团快速扩张。
相对应的，货运公司更多的力量，需要聚焦在一个几乎没有人触及到，但却需要更长时间积累的领域——技术。
一、物流园路边的货运O2O萌芽
货运是一个并不亚于客运的庞大蓝海市场。
数据显示，中国道路货运业从业人员达2089万人，其中货车司机占87.7%，而99%的司机表示自身家庭均依靠其驾驶收入为主，或者是仅有驾驶收入来源，如果加上关联业态的从业人员，他们背后所支撑的家庭供养人口不下一亿人。
典型的深圳华强北，共有企业2.5万家，个体工商户2.6万户，从业人员20万，日均人流量达30万-50万人，高峰期可达80万人。一天内各个时间段，数不清的货物，在货车的装载下，发往全世界。
在2013年以前，货运司机们往往聚在物流园门口，盯着门口的黑板，在密密麻麻的信息中，寻找接单的机会。
这些物流园通常都有一个信息部，工作人员把用户的需求汇总在黑板上，“黑板上写着有什么样的货，多重，要找什么样的车，从哪里到哪里"。
在华强北拉了10年货的陈师傅回忆说，以前他经常在就物流园门口去“扒活"，看到有合适的信息，就会打电话给客户接单子。有的时候，客户也会直接来路边找他们。
除了线下，物流公司、司机和货主们也会聚集在QQ群里发布信息“货主们一般需要提前几天联系好司机，司机如果看到这个信息比较匹配，就会打电话联系货主。
“有时候我也会主动在QQ群里发消息，比如从深圳运货来到了外地，不希望空车回来，就会提前在群里发布消息，希望能够找到回程的需求。”陈师傅说。
但现实并不尽如人意，并不是每次都能找到回程的需求。随着跑货运越来越多，他们的收入开始降低，有时候一天接不到一两单子，许多时候几个司机坐在一起打扑克，“但是心里是很焦虑的，因为都有一家老小要养活。”
有没有一种方式，让货车司机和货主们能够都能够更有效率地匹配起来，让货主能够方便地找到司机，让司机不用在街边"扒活"。
在这样的需求驱使下，货运O2O公司应运而生。
2013年，货拉拉成立了，2014年下半年正式进入内地市场，瞄准了广州和深圳这两个华南货运重镇。
2014年9月，58速运App正式上线，主打城市短途货运。
2017年，运满满和货车帮合并，成立满帮集团。3年后，滴滴也成立了货运公司，正式加入这个战场。
初期，许多司机也没有智能手机，为了帮助产品冷启动，货运公司的产品经理们经常一起“混迹”深圳和广州市郊的大排档，跟几十位司机成为了好兄弟，说服他们使用货运软件。
就这样，货运O2O市场，蹒跚起步。
二、货运告别散兵游勇，但补贴行不通
然而谁都没有想到，本以为货运会是跟打车一样，可以快速规模化复制，现实却给创业中的货运公司们泼了一场冷水。
2015年前后，许多公司都希望用客运O2O模式去解决货运问题，即烧钱补贴，最高峰的时候有200多家公司都在瞄准这一市场，整体市场以每年超过20%速度在增长。
虽然出行和货运，看上去都是交通服务，但问题在于，货运的服务链条和无法解决的痛点根本不是可以通过补贴解决的。
一般来说，在线货运平台主要有两种：一种是简单显示货运需求以及承运人与商户联系方式的信息发布平台。
另一种是促进端到端的货运交易——从下单、定价、预付款、货运匹配、订单追踪、确认付款结算的“闭环”平台。
对于后者来说，遇到的技术困难远比想象中难得多。第一个横亘在面前的便是信息化难题。
张浩是货拉拉现任CTO，曾任饿了么技术副总裁，他在接受采访时曾感叹，与其他O2O平台相比，互联网货运的数智化还有很多工作要做。
互联网货运数智化面临的第一个挑战是“车”、“货”的匹配。
打车市场，人和车都是标准化的，所以可以用同质化的手段完成每一单服务。然而，货运市场，车和货不匹配就装不下。在货拉拉平台上，车辆大的类型就超过17种，货物就更是千奇百态。
第二个挑战是道路限行。在城市道路中，大量存在着货车限行、限高、限重、限轴重，还有一些政策因素，有些路段小货能过去，中货不一定能过，这些都需要数据，让车、货以及环境做精准的匹配。
这是都是行业普遍面临的难题。
当时，许多公司都靠巨额补贴给司机维持着用户量，却没有真正获得用户。这些补贴来自于风险投资基金，风投的钱是有限的，逐渐地，一些公司开始难以为继。
很快，大量公司在那场大战中昙花一现：咕咕速运、一号货的等公司先后折戟。
货拉拉是经历这个赛道起伏的典型代表。
这家公司也曾经在一段时间也被卷入了补贴大潮之中，然而他们团队却认为，如果一味地给补贴，当时引来很多刷单用户，不是平台真正能够留住的人，对于平台、对于真正的用户都是不利的。
在寒冬下，货拉拉也到了生死存亡的时刻，于是，当时的创始团队做了一个决定：停掉给用户的补贴。
这个决定如同断臂求生。因为其它平台还在给用户补贴，货拉拉订单量从日均一千多单跌到了400多单，所有人的压力都很大，但是货拉拉的团队还是相信一件事——要解决真正用户真正的痛点。
但另一面，一项在全球都算得上是无人区领域的货运技术，开始在这家公司悄然诞生。
三、技术突破成为货运“主航道”
互联网货运公司的产品演进逻辑其实并不复杂，那就是如何把货运效率一步步提升至极致。实际上，物流的本质就是从A点到B点的效率 游戏 。
现任货拉拉产品副总监的罗肇丰是货拉拉最早的产品经理之一。据他介绍，在2014年左右，货拉拉仅是简单的信息撮合平台，效率非常低下，司机需要从海量的订单中挑到与自己车型、距离相匹配的订单。
不过，让大家从线下打电话搬到了线上，虽说产品功能简单，但已经是对这个行业最大的破局了。
2015年-2016年，随着对市场的了解加深以及司机、用户信息数据的积累，货拉拉开始进行精准匹配，帮助司机过滤掉并不适合履约的订单，提升司机效能。
2019年之后，随着算法能力提升，产研团队壮大，算法开始在货拉拉真正全面投入使用，在提升履约效率的同时也能平衡司机、用户的体验。因为算法的使用，司机在完成一单后的等单时长减少，用户也容易找到适合自己货物特性和偏好的车，极大提高了效率。
如今货拉拉的产研团队已经从两三百人到现在的接近2000人，研发团队从一开始只有前台、中台等几个部门，现在各板块都进行了细分，并都提升了专业化程度。
2020年张浩在某次行业大会上分享了货拉拉打造的一套降本增效的技术体系，这套中台系统在货拉拉内部称之“智慧大脑”，分供需，分单，营销，定价四个模块。
供需引擎预测运力分布，需求预测和运力预测；
分单引擎就是在做匹配，订单来了，给哪个运力；
定价引擎制定不同货运、不同车型价格，有时在不同路段不同时段价格不一样；
营销引擎在什么时候去做什么补贴，促进需求。
这个系统在AI、大数据和地图等基础能力之上，通过自研运筹优化算法框架解决核心的资源优化配置问题。在 IoT技术之上，把所有的物流的生产元素数智化之后进行最精准的匹配。
然而，在货运的“人、车、货、路”生产元素中，人的数智化尚且容易实现，车、货、路的数智化何其艰难。
货物非标，车型类别庞杂，道路限行条件复杂、多样等等，这些都是整车货运场景特有的挑战。
“不少同事刚加入时会有些不适，因为货运场景的技术难度会让行业内的专家都难以应对。”曾经在客运O2O公司工作过的货拉拉技术总监石立臣坦言。
石立臣负责货拉拉交易引擎和地图团队，曾是吴文俊人工智能自然科学奖一等奖获得者。在他的团队，核心骨干专家有30多人，都是来自阿里、百度、美团等一线公司，算得上国内地图界的领军人物。他坦言，货运场景下“路”的数字化比想象中难太多。
“虽然挑战很大，但我们有两项技术做到了行业领先。”石立臣介绍到，一是车货匹配，二是装卸货点推荐。
以车货匹配为例。用户下单后，平台基于货物特点、适配车型的运力分布，结合路况、限行等综合因素，实现实时匹配。通过大数据的积累和智能决策系统的迭代，持续提升履约效率。
再比如装卸货点推荐。基于用户的下单地址，推荐适合货车装卸货的具体位置。通过大数据记录、分析装卸货点的 历史 分布，基于下单地址与路网的拓扑关系以及道路限行信息，通过智能推荐系统，给用户推荐哪里适合停车，在哪里装货、哪里卸货。
在不断的技术积累下，货拉拉在拉货、搬家场景中,其智能分单系统日均已经能处理百万级订单与国内平台几十万名司机之间的即时分配问题。
接下来，货拉拉将推动货物识别与体积测量技术，以及打造互联网货运地图整体解决方案，在货运数智化方向再进一步。
八年光景，英雄沉浮，货运艰难前行。货拉拉的案例证明，在这块中国仍旧是一片蓝海的O2O市场里，只有对技术的投入和执著，才能真正拥抱它。
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