不久之前有一篇报道，罗列了很多数据，对比中国和美国等其他国家的物流成本，最后的观点是中国的公路运输成本其实并不高。在此，我们不讨论每吨每公路运价比别人便宜多少钱，但说几点事实：1、我国公路运输目前是供大于求的市场，议价的主动权不再物流企业一方。而我国公路物流小而散的特点更加削弱了物流企业（个人）议价的筹码。2、我国公路运输空载率达40%，相较之下，欧洲平均20%（就这欧委会还嫌高），美国和日本都是10%左右。相对较低的成本是背后是庞大的体系低效运转堆出来的。
记者认为，即使是现在中国公路交通的成本低于美国等国家，也没有什么可开心的，因为这种成本的降低并不是靠整个物流体系高效运转达成的，而是以牺牲了物流公司以及广大的个体司机的利益为代价获得的。以快递为例，记者了解到现在快递每单净利润已经进入五毛时代，可以用惨不忍睹来形容。这种低成本是病态的低成本，我们为物流付出的资源不必别人少，只比别人多，只不过账没记在消费者身上而已。
互联网+物流不应只是一句口号，提高公路运输效率，降低货车空载率已是大家的共同追求。那么中国的空载率为何如此之高？互联网究竟应从何入手提高物流效率呢？
公路物流空载率过高已经被人诟病了很长时间，但是我们也不应把锅全部甩给公路物流系统。这40%的空载率可以分为两部分，一部分是无论如何也降不下来的。在汽车运输过程中，完全没有空驶行程是不可能的。原因有三：
一、有些空驶行程是不可避免的运输生产辅助过程，例如车辆到附近的装卸货地点之间的调空行程、在一个地区内短距离往返运送货物时的回程空载行程等。
二、区域发展不平衡。打个不那么严谨但很易懂的比方，世界上只有两座城市，城市A和城市B。城A每年向B运送100车货物，而B每年只能向A运送50车货物，那么即使在理想状况下，也有50车的运力是被浪费的。在这个例子中，空载率是有最低值的，25%。
这已经超越了技术可以解决的范畴。唯一的办法就是让B每年的产出增加，或A的减少。而区域发展不均衡的问题在中国非常普遍，城市和乡镇发展不均，沿海和内陆发展不均，东部西部发展不均，因为发展不均衡导致的物流起止地货源不对等是宏观经济结构和我国现有国情决定的，由此导致的空载率也是互联网爱莫能助的。
三、特种运输车辆，比如原油车只能运送原油，不支持别的货物，把原油从产油地运到目的地之后只好空载返回，空载率50%。对此，美国人的解决办法十分高明：模块化，就是甩挂运输。运力是一个模块，货物是一个模块，这样可以最大程度的发挥物流的潜力。人家玩甩挂运输已经半个多世纪了，然而在我国，甩挂运输还处在方兴未艾，摸着石头过河的阶段。所以这部分空载也暂且算在不可降低的部分。
说了这么多不可降低的部分了，那么那些部分是互联网可以降低的呢？
第一就是提高车货匹配的效率。虽然前两年车货匹配App来势汹汹，然而大部分在烧光了钱之后发现根本没有粘住用户。司机们下载了App，领完礼品，继续走熟人介绍货源的路子。2015年随着资本不再涌入，这类App死了一片。重点是然后呢？车货匹配原始的方式并没有本质的改变，这批先行者可以说是出师未捷身先死。同时这也意味着，这片市场还在。踩着前辈们的尸体，互联网+物流新的创业者们要想想究竟如何才能打破熟人关系，人与人之间的信任毕竟不是一朝一夕能够被取代的。
记者认为，要打破熟人关系，车货匹配系统需要形成规模效应，和打车软件不同，车货匹配的频率较低，只靠百十来万不那么活跃的用户是做不下去的。其次，就是要把重心放在寻找货源上。不要忘了市场的形式是供给大于需求还是需求大于供给。在我国，运力是过剩的一方，货主是稀缺的一方。让货主能安心的把货物放到平台上而不是去找熟人，再让熟人找司机将是决定车货匹配系统能否成功的关键一步。未来会有哪些车货匹配App能存活下来，做大做强，记者将持续关注。
第二就是减少无效物流量。何谓无效物流，有本书上有这么个例子，记者拾人牙慧概括如下：说有一家工厂产椅子，隔壁的超市要进一批椅子，但是超市的采购部采购椅子要先把椅子从工厂运到仓储中心，再由仓储中心统一运发给门店。可能本来和目的地就隔了一条街，结果椅子却转了半个地球。要避免这种非必要的物流，互联网是可以帮上忙的，互联网可以把卖方，买方的需求上传到云端，利用大数据的处理能力进行货物的最优物流方案确定，少走这些冤枉路。
总结起来，互联网在提高物流效率方面发力点主要有两个。一是实现物流全流程的透明。包括车源、货源、动态、交接等等方面，从而实现车货的高效匹配。二是降低无效物流率。其实归根到底还是透明两个字。最后记者想表明的一点是，对于40%空载率的数据，我们即不能装作没看见，用物流成本比别人低来聊以自慰，也不要因此就看衰中国的公路物流效率。随着互联网+物流的不断推进，这40%会是一个巨大的市场。