AI+商用車：歐美人工智能技術賦能商用車運營新范式

原創(chuàng)

商用汽車 2025-05-14 20:41:11

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人工智能(AI)技術發(fā)展如火如荼，其如何改變商用車運輸行業(yè)？隨著企業(yè)面臨越來越大的減排、降低運營成本和優(yōu)化物流的壓力，人工智能已成為實現這些目標的關鍵工具。通過利用機器學習、預測分析和智能自動化，商業(yè)車隊現在可以比以往更清潔、更精簡、更智能地運營。

歐美一些車隊正在利用其遠程信息處理提供商的人工智能功能，例如 Western Express 依靠 Motive 的人工智能技術篩選其行車記錄儀錄像。其他車隊則利用內部專業(yè)知識構建自己的人工智能模型，例如 Gulf Relay 的托運人溝通優(yōu)化系統。AI賦能商用車運營有哪些具體應用和新模式？

運輸效率優(yōu)化與路線規(guī)劃

人工智能促進減排最直接的方式之一是路線優(yōu)化。傳統的GPS系統提供導航，而人工智能車隊管理平臺則能夠分析海量數據集，包括實時交通狀況、天氣狀況、施工區(qū)域和配送時間表，從而推薦最省油的路線。

AI算法通過實時數據分析和路徑優(yōu)化顯著提升運輸效率。采埃孚的SCALAR平臺利用預測性診斷和實時路況數據，動態(tài)調整卡車與掛車的調度，優(yōu)化燃油效率并減少空駛率?，F代汽車與AI公司Plus合作開發(fā)的Level 4自動駕駛氫燃料卡車XCIENT，通過SuperDrive系統結合激光雷達與攝像頭，實現高精度路線規(guī)劃，提升長途貨運效率，單次充氫續(xù)航超過450英里(約724 km)。美國國家可再生能源實驗室(NREL)的T3CO工具則通過模擬不同動力總成的能耗與成本，幫助車隊評估電動化轉型的經濟性，優(yōu)化車輛配置與運營模式。此外，大眾商用車基于ID. Buzz AD的自動駕駛車隊，通過Mobileye的自動駕駛系統收集多場景數據，進一步優(yōu)化城市物流的運輸路徑。

預測性維護與故障預警

人工智能在商用車隊的預測性維護中發(fā)揮了核心作用。預測性維護在發(fā)動機問題或低效部件導致故障之前識別它們有助于車輛更高效地運行并保持最佳狀態(tài)。通過利用遠程信息處理數據、傳感器輸入和過往維修記錄，人工智能工具可以預測車輛問題，避免其導致停機。這種主動方法可以幫助車隊避免意外維修，并降低維護成本。

例如，采埃孚(ZF)的SCALAR平臺通過云端軟件更新管理系統(SUMSaaS)，結合實時傳感器數據與歷史維修記錄，提前識別車輛潛在故障，并自動授權軟件更新以修復漏洞，符合UNECE R156法規(guī)要求。瑞典斯堪尼亞(Scania)發(fā)布的Component X數據集為機器學習模型提供多維度數據支持，推動預測性維護的精準化發(fā)展。葡萄牙初創(chuàng)公司Stratio通過AI引擎Stratio Cortex?，分析車輛運行數據，提前數天預測故障，幫助車隊減少停機時間并降低維護成本，其客戶包括MAN和DAF卡車等主流廠商。IBM的Maximo Predict則通過整合IoT數據與機器學習模型，優(yōu)化維護計劃，延長資產壽命并減少計劃外停機，已廣泛應用于物流車隊的資產健康管理。

安全性提升與駕駛行為分析

AI技術通過駕駛監(jiān)控與ADAS系統大幅提升行車安全，借助實時監(jiān)控工具，可以通過推廣安全實踐和最大限度地減少事故，將安全放在首位。人工智能賦能生態(tài)駕駛輔助技術，可以監(jiān)控駕駛員行為并提供實時反饋，以減少急剎車、急加速和怠速等會增加油耗和排放的習慣。

Gauzy與Ambarella聯合開發(fā)的AI Smart-Vision? CMS系統，采用CVflow? AI芯片實現實時盲區(qū)監(jiān)測與危險預警，減少事故風險，目前已應用于福特卡車車隊。采埃孚的SCALAR平臺通過智能行車記錄儀分析駕駛員服務時間，結合駕駛行為數據(如急加速、急剎車)生成績效報告，幫助車隊改善駕駛習慣并降低事故率。Stratio的傳感器網絡還能實時監(jiān)測車輛部件異常(如胎壓與溫度)，結合駕駛數據優(yōu)化燃油效率并避免拋錨風險。

智能化運維與排放合規(guī)

車隊的智慧化運維依賴AI驅動的軟件生態(tài)系統。采埃孚的SUMSaaS支持遠程軟件更新(OTA)，持續(xù)優(yōu)化車輛性能與算法，例如預見性駕駛功能的迭代開發(fā)。IBM Maximo的云平臺整合傳感器數據與維護記錄，提供可視化儀表盤，幫助管理者實時監(jiān)控車輛能耗、里程與備件庫存，優(yōu)化資源分配。此外，TGW通過數字孿生技術模擬設備狀態(tài)，預測分揀系統等關鍵部件的維護需求，減少過剩維護成本。

AI在排放監(jiān)管與電動化進程中扮演關鍵角色。采埃孚的SCALAR平臺通過遠程數據分析服務，實時監(jiān)控車輛排放數據，確保符合歐洲及中國等地法規(guī)要求。NREL的T3CO工具則從全生命周期成本角度評估電動卡車(如電池與氫燃料電池車型)的經濟性，幫助車隊制定低碳轉型策略?，F代汽車的XCIENT氫燃料卡車通過AI驅動的能量管理系統，優(yōu)化燃料電池效率，減少碳排放，已在全球多個地區(qū)實現商業(yè)化運營。

歐美AI+商用車對中國的借鑒意義

歐美商用車AI應用實踐注重數據資產的價值挖掘，并將其貫穿商用車全生命周期。中國車企應加快建立標準化數據采集體系，整合車載傳感器、維保記錄與外部環(huán)境數據，可構建預測性維護模型的“數據飛輪”。特別是在電動重卡領域，通過BMS與云端平臺的聯動，實現電池健康狀態(tài)的精準評估。

此外AI技術必須與場景深度耦合。如采埃孚SCALAR平臺通過SUMSaaS系統將OTA升級與法規(guī)合規(guī)(UNECE R156)結合的模式值得參考，中國企業(yè)在開發(fā)智能運維軟件時，可針對本土充電網絡不均衡、山區(qū)路段多等特點，開發(fā)適應性更強的能耗優(yōu)化算法。

在產業(yè)協同層面，跨界生態(tài)構建至關重要。歐美企業(yè)通過車企(如戴姆勒)、科技公司(IBM Maximo)與物流運營商(DHL)的三方協作，形成了技術閉環(huán)。中國可借鑒該模式，推動商用車企與相關AI科技企業(yè)深化合作，開發(fā)跨平臺數據整合工具。在政策引導方面，完善數據安全法規(guī)，為智能駕駛系統的迭代筑牢根基。只有將技術創(chuàng)新、場景深耕與生態(tài)協同有機結合，才能釋放AI在商用車運營中的最大價值。