易流倡导“透明连接物流”理念，以“透明、连接、协同”为核心价值点，以软、硬一体的物流透明SaaS服务为切入，致力于构建中国最大的公路运输产业链互联网平台。

　　未来十年，易流将继续实践易流云连接平台、大数据支撑平台和协同产业链平台三大战略，以提升物流运输产业链的整体运行效率。

　　易流云连接平台作为易流核心业务之一，具备基础透明管理，智能配载与调度，运输安全与协同，时效预测与管控，结算与成本分析五大特色，是易流科技立足物流透明3.0理论，运用互联网前沿技术为物流企业倾力打造的软硬一体物流透明SaaS协同平台。易流云以物流业务和透明管理为驱动，结合物流典型应用场景，连接物流全要素，形成透明的物流网络，助力智慧协同，从而打造透明供应链物流。

　　从“透明管车为主、透明管货为辅”转变到“透明管货为主、透明管车为辅”一提到物流，大多数人的反应就是“运输为主”，而运输管理的核心就是“管车”。加上物流信息化发展不成熟，管车的信息化在过往的十多年里一直是物流管理的难点问题。而随着管车信息化的积累，“管车”已不再是物流管理的难点问题，而新的问题是怎么系统性地把物流中的“货”管好，让物流过程中“货”的流转更加高效。

　　这样的转变，将引发了物流人需要加强对“货物流通”本身的关注，尝试从供应链、商品流通及物流业务协同的视角看待物流，而不是仅仅停留在如何“管车”以及如何“考核司机”的层面上。

　　全新易流云以“软硬一体化协同”的方式突破传统信息系统形成的信息孤岛在物流信息化及物流互联网化中有这样的两类服务商，一类以“软件服务”为主强调软件系统的强大，另一类以“硬件终端的数据采集服务”为主强调信息采集的基础性和物联网终端设备感知数据的强大。软件及硬件，只不过是在物流互联网化的应用中所必须的技术手段而已，更重要的是怎么通过“软硬一体化协同”来突破各种单纯的软件系统或硬件系统所形成的信息孤岛。

　　随着物流信息化的发展，WMS、TMS、OMS、ERP等各类信息系统不断涌现，在一定程度上提升了物流管理的效率。但在物流互联网化的新阶段看来，各种信息系统形成了各式各样的信息孤岛，阻碍物流管理实现跨部门、跨上下游合作伙伴的信息共享和协同。例如，传统的TMS只是实现运单的线上流转，但是对运单执行状态变化的判断则需要依赖线下的现场操作和终端设备的感知和交互。又比如，装运环节需要仓库管理人员与承运司机进行协同，这就涉及到了WMS及TMS的信息交互，如果WMS与TMS无法实现有效的信息交互就是所谓的信息孤岛。

　　全新易流云以“软硬一体化协同”的方式把物流业务链条上各个角色都有机地连接起来，以实现物流业务的整体协同。这给物流管理创新带来了新启发：物流互联化需要跳出传统物流信息系统思维的束缚，去思考如何实现信息系统之间的交互，以及如何实现“软硬一体化”的信息协同。

　　由此可以看出，单纯的信息化管车已不能满足物流管理的诉求，传统的物流信息系统已经在物流互联化的进程中触碰了瓶颈，透明、连接、协同是物流业态的新动向。

　　物流大数据的意义不在于掌握这些庞大数据信息，关键在于对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。易流在物流领域11年积累了海量数据，结合物流行业应用进行挖掘分析，让数据获得新价值，为行业宏观分析和物流智能化提供各种数据服务，也为易流在行业协同应用领域打下坚实基础。

　　易流大数据是通过信息采集终端，将物流运输的各环节以数据的形式展现在线上，并将这些物流数据积累、统计、分析和处理，最终将数据分析的成果反馈应用到具体物流操作中，从而帮助物流企业实现提高物流运输效率，降低物流成本。

　　资料显示，易流拥有100余IT工程师团队、全国300+数据采集终端维护网点、60台数据库服务器，经过十年的数据积累沉淀，目前在网车辆已经超过120万台，在网真实司机数量已经超过130万，服务超过3万家物流企业，每天有超过30万司机在使用易流的服务，处于国内领先地位。

　　易流数据主要以运输线路数据、轨迹数据、运单数据、运力数据和司机APP数据等物流数据组成，每天为超过20000条线路的长途运输保驾护航，运输里程超过4500万公里，易流大脑对各种报警的判断平均需要计算70000次，来确保每一趟运输的安全，累计物流运输数据超过200T，每月以10T的速度增长。

　　透明是物流业务数据化的基础，物流透明是破解“物流业整体信息极度不对称”和“物流效率悖论”两大弊病的良方妙药。十年来，易流以软硬一体化技术，以运输过程透明（物流透明1.0）、订单可视化（物流透明2.0）及供应链透明（物流透明3.0）为理论指导，一直为物流运输行业提供“物流透明”信息化服务。

　　拥有丰富物流数据之后，易流将物流数据业务化，指导实际物流运输操作，易流在物流大数据应用探索已经实现了两个方向的突破，一是基于算法与数学建模，如路径优化、智能调度、智能配载等；二是基于数理统计与数据挖掘，如用户画像、数据征信、供应链需求预测等。

　　未来易流关于在大数据应用探索的几个建模思路，包括路径优化、智能调度与配载、企业画像、运力分层、数据征信与物流互联网金融、需求供应链预测、以及公路货运与交通的宏观分析等方面。