AI+商用车：欧美人工智能技术赋能商用车运营新范式

原创

商用汽车 2025-05-14 20:41:11

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人工智能(AI)技术发展如火如荼，其如何改变商用车运输行业？随着企业面临越来越大的减排、降低运营成本和优化物流的压力，人工智能已成为实现这些目标的关键工具。通过利用机器学习、预测分析和智能自动化，商业车队现在可以比以往更清洁、更精简、更智能地运营。

欧美一些车队正在利用其远程信息处理提供商的人工智能功能，例如 Western Express 依靠 Motive 的人工智能技术筛选其行车记录仪录像。其他车队则利用内部专业知识构建自己的人工智能模型，例如 Gulf Relay 的托运人沟通优化系统。AI赋能商用车运营有哪些具体应用和新模式？

运输效率优化与路线规划

人工智能促进减排最直接的方式之一是路线优化。传统的GPS系统提供导航，而人工智能车队管理平台则能够分析海量数据集，包括实时交通状况、天气状况、施工区域和配送时间表，从而推荐最省油的路线。

AI算法通过实时数据分析和路径优化显著提升运输效率。采埃孚的SCALAR平台利用预测性诊断和实时路况数据，动态调整卡车与挂车的调度，优化燃油效率并减少空驶率。现代汽车与AI公司Plus合作开发的Level 4自动驾驶氢燃料卡车XCIENT，通过SuperDrive系统结合激光雷达与摄像头，实现高精度路线规划，提升长途货运效率，单次充氢续航超过450英里(约724 km)。美国国家可再生能源实验室(NREL)的T3CO工具则通过模拟不同动力总成的能耗与成本，帮助车队评估电动化转型的经济性，优化车辆配置与运营模式。此外，大众商用车基于ID. Buzz AD的自动驾驶车队，通过Mobileye的自动驾驶系统收集多场景数据，进一步优化城市物流的运输路径。

预测性维护与故障预警

人工智能在商用车队的预测性维护中发挥了核心作用。预测性维护在发动机问题或低效部件导致故障之前识别它们有助于车辆更高效地运行并保持最佳状态。通过利用远程信息处理数据、传感器输入和过往维修记录，人工智能工具可以预测车辆问题，避免其导致停机。这种主动方法可以帮助车队避免意外维修，并降低维护成本。

例如，采埃孚(ZF)的SCALAR平台通过云端软件更新管理系统(SUMSaaS)，结合实时传感器数据与历史维修记录，提前识别车辆潜在故障，并自动授权软件更新以修复漏洞，符合UNECE R156法规要求。瑞典斯堪尼亚(Scania)发布的Component X数据集为机器学习模型提供多维度数据支持，推动预测性维护的精准化发展。葡萄牙初创公司Stratio通过AI引擎Stratio Cortex™，分析车辆运行数据，提前数天预测故障，帮助车队减少停机时间并降低维护成本，其客户包括MAN和DAF卡车等主流厂商。IBM的Maximo Predict则通过整合IoT数据与机器学习模型，优化维护计划，延长资产寿命并减少计划外停机，已广泛应用于物流车队的资产健康管理。

安全性提升与驾驶行为分析

AI技术通过驾驶监控与ADAS系统大幅提升行车安全，借助实时监控工具，可以通过推广安全实践和最大限度地减少事故，将安全放在首位。人工智能赋能生态驾驶辅助技术，可以监控驾驶员行为并提供实时反馈，以减少急刹车、急加速和怠速等会增加油耗和排放的习惯。

Gauzy与Ambarella联合开发的AI Smart-Vision® CMS系统，采用CVflow® AI芯片实现实时盲区监测与危险预警，减少事故风险，目前已应用于福特卡车车队。采埃孚的SCALAR平台通过智能行车记录仪分析驾驶员服务时间，结合驾驶行为数据(如急加速、急刹车)生成绩效报告，帮助车队改善驾驶习惯并降低事故率。Stratio的传感器网络还能实时监测车辆部件异常(如胎压与温度)，结合驾驶数据优化燃油效率并避免抛锚风险。

智能化运维与排放合规

车队的智慧化运维依赖AI驱动的软件生态系统。采埃孚的SUMSaaS支持远程软件更新(OTA)，持续优化车辆性能与算法，例如预见性驾驶功能的迭代开发。IBM Maximo的云平台整合传感器数据与维护记录，提供可视化仪表盘，帮助管理者实时监控车辆能耗、里程与备件库存，优化资源分配。此外，TGW通过数字孪生技术模拟设备状态，预测分拣系统等关键部件的维护需求，减少过剩维护成本。

AI在排放监管与电动化进程中扮演关键角色。采埃孚的SCALAR平台通过远程数据分析服务，实时监控车辆排放数据，确保符合欧洲及中国等地法规要求。NREL的T3CO工具则从全生命周期成本角度评估电动卡车(如电池与氢燃料电池车型)的经济性，帮助车队制定低碳转型策略。现代汽车的XCIENT氢燃料卡车通过AI驱动的能量管理系统，优化燃料电池效率，减少碳排放，已在全球多个地区实现商业化运营。

欧美AI+商用车对中国的借鉴意义

欧美商用车AI应用实践注重数据资产的价值挖掘，并将其贯穿商用车全生命周期。中国车企应加快建立标准化数据采集体系，整合车载传感器、维保记录与外部环境数据，可构建预测性维护模型的“数据飞轮”。特别是在电动重卡领域，通过BMS与云端平台的联动，实现电池健康状态的精准评估。

此外AI技术必须与场景深度耦合。如采埃孚SCALAR平台通过SUMSaaS系统将OTA升级与法规合规(UNECE R156)结合的模式值得参考，中国企业在开发智能运维软件时，可针对本土充电网络不均衡、山区路段多等特点，开发适应性更强的能耗优化算法。

在产业协同层面，跨界生态构建至关重要。欧美企业通过车企(如戴姆勒)、科技公司(IBM Maximo)与物流运营商(DHL)的三方协作，形成了技术闭环。中国可借鉴该模式，推动商用车企与相关AI科技企业深化合作，开发跨平台数据整合工具。在政策引导方面，完善数据安全法规，为智能驾驶系统的迭代筑牢根基。只有将技术创新、场景深耕与生态协同有机结合，才能释放AI在商用车运营中的最大价值。