再次约谈，乱象依旧，运满满为何越骂越旺？

又双叒叕被约谈了！

5月19日，广西交通运输新业态协同监管厅际联席会议办公室在南宁召开交通运输新业态提醒座谈会，围绕部分平台存在抽佣规则不合理、运价不合理压低、司机权益保障机制不完善等热点问题与企业进行探讨。货拉拉、运满满、货车帮、滴滴货运这四家互联网道路货运平台相关负责人被“请”到了会议现场。

之前，我们关注过货拉拉平台的情况，这次不妨看向运满满，看看有哪些让人糟心的事儿呢？

一、运满满乱象：平台当中间商

不难发现，如今的货运平台普遍陷入双向服务困局，从货拉拉到运满满，黑猫投诉平台的案例揭露了一个共同的现实：平台利用算法精准的切割走属于自己的利润，司机与货主的权益保障成了最不起眼的存在。

2025年5月8日，黑猫投诉上有这样一条投诉内容：2025年4月21日晚上，某司机在运满满平台上面接到一个运输单，运输结束后收不到运费，也无法联系上客户，到了5月8日仍然没有收到运费，在运满满平台投诉，平台只是封闭了客户的账号，司机还是无法拿到运费。类似遭遇的还有其他司机，2025年4月30日有司机投诉，在运满满接到单子送完货后，平台收了司机的押金和佣金，客户不给运费，平台不管不问，一直拖着运费不给。

矛盾的另一端，货主群体同样承受着服务失控的风险。4月9日，某货主以立方计算下单运满满平台拉货，从温州瑞安到宁波北仓，司机接单后以三超理由私自扣货，和司机联系后，司机要求汇款一万元并到山东提货，货主向运满满平台投诉，平台表示无权处理并要求货主按照司机的要求来。

​在类似的投诉事件中，货主和司机都存在行为失范的问题，然而，更深层的是平台方的责任缺位。

当货主因司机擅自扣押货物陷入勒索危机时，平台冰冷的回应称“无权处理”；当司机面临货主拖欠运费时，仅以封号作为处理方案。这种“踢皮球式”的处理逻辑，反映了平台对自身市场角色的刻意误读：在享受利益抽成的同时，将自己包装成技术中立的“纯信息平台”，在处理纠纷时，选择性遗忘了自己应尽的“保障安全”的义务，让技术赋能的交易平台成为割裂权利与义务的逐利工具。

溃烂远不止表层纠纷，深层的溃烂在交易链路中蔓延。有网友爆料，运满满平台存在二手贩卖的情况，平台司机将货主信息低价买入高价卖给第三方物流公司，由平台司机以外的人进行运输。现象背后是平台治理的缺位，平台将货主真实信息暴露在大众之下，当信息成为第三方套利的“商品”，当运输环节脱离平台监管体系，互联网货运平台反而催生了更复杂的交易黑箱。若任由这类深层溃烂蔓延，不仅会加剧行业信任危机，更可能让技术赋能的智慧物流退化为“信息掮客”肆虐的混乱市场。

二、为何“骂不倒”：构建壁垒与监管滞后

既然运满满存在如此多的问题，为什么在市场份额中位居前列？某种程度上来说，也有点“无奈”。

一方面是因为市场被头部企业长期瓜分的结构性困局。就运满满本身来说，2017年之前，运满满为独立的货运平台，2017年与货车帮合并形成满帮集团，2025年净收益为12.789亿元人民币，较2024年同期5.864亿人民币增长118.1%，逐渐构筑起难以撼动的寡头垄断格局。这种先发优势与“几家独大”的垄断地位，使司机和用户陷入“用则面临被挤压、不用则无单”的恶性循环。

此外，深度内卷的市场正以“马太效应”进一步强化这种垄断格局。头部企业壁垒的构建呈现出多维度的特征。资金层面，经过多年的发展，已累计数十亿甚至上百亿的资金，满帮集团2021年登陆纽交所，在当时，市值超过230亿美元。技术层面，平台沉淀的大量数据构成算法训练的数据护城河，而新进入者在这一方面需要一定的时间。生态层面，满帮针对旗下的运满满等品牌构建起运输+金融+服务的闭环，成为用户迁徙的隐形枷锁，这些增值服务与基础交易深度绑定，导致用户转换平台综合成本较高。

另一方面，监管模式滞后。尽管相关部门多次针对权益保障等问题约谈企业，但行业内“重规模扩张、轻风险管控”的发展惯性仍未得到根本扭转。平台以“中介”的形式，将相关责任转移至司机或客户身上，以此规避传统物流企业需承担的权益保障等主体责任，形成“平台接单派单——司机、货主自主履约”的松散合作关系。

另外，针对算法定价机制透明度、抽成比例合理性等核心运营规则，尚未形成细化、统一的监管标准，导致平台在动态调整过程中缺乏必要约束。与此同时，司机群体因高度分散、组织化程度低，在运价协商、规则制定等环节难以形成集体议价能力，进一步强化了平台在交易规则中的主导地位，使得行业治理长期面临监管框架滞后于商业模式创新的结构性矛盾。

至此，我们发现，运满满看似坚不可摧的主导地位，很大程度上源于特定的市场格局与监管的滞后。它们凭借其庞大的用户网络、垄断的数据资源以及综合性闭环生态，不断巩固自身的规模壁垒，持续强化着规模效应。

然而，当平台以“技术中介”之名行“利益收割”之实时，我们不禁要问：这所谓的“智慧物流”巨轮，究竟是在破浪前行，还是在算法的帮助下对公平与信赖进行冷酷的碾压？