美国卡车运输行业的 AI 机遇
约 360 万名专业卡车司机及另外 795 万从业人员构成了美国卡车运输行业的庞大基石，该行业已处于从人工智能（AI）技术中获益的有利位置。
据 MarketsandMarkets 预测，2017 年至 2030 年，交通领域 AI 市场规模将从 12 亿美元激增至 103 亿美元，年复合增长率接近 18%。
戴姆勒、沃尔沃、Navistar、Paccar 等制造商正积极研发自动驾驶卡车技术。Waymo 已在半挂卡车上部署自动驾驶系统，并计划在新墨西哥州和德克萨斯州进行货运测试；特斯拉计划于 2021 年交付首批卡车；匹兹堡的 Locomotion 公司预计自 2022 年起，为 Wilson Logistics 的至少 1,120 辆牵引车配备自主接力车队（ARC）技术。除自动驾驶外，AI 还在事故预防、燃油效率、路线优化及工作流程管理等方面展现出巨大潜力。
事故预防与安全
完全自动驾驶尚需时日，但安全控制措施已逐步融入卡车系统。例如，特斯拉的计算机系统可控制卡车的半自动驾驶功能（加速、制动和转向），尽管驾驶员仍需手握方向盘。
美国联邦汽车运输安全管理局（FMCSA）虽修订了 HOS 规定以增加驾驶员灵活性，但许多司机每日仍行驶长达 11 小时，疲劳驾驶风险在班次后期显著增加。AI 引导的半自动驾驶系统将有效降低因疲劳或分心引发的安全隐患。
燃油效率
一辆商用卡车年均燃料成本可能超过 70,000 美元，乘以车队规模后数额巨大，促使企业不断寻求提升燃油效率的策略。
据 Plus（前身为 Plus.ai）数据，AI 引导的自动驾驶卡车可降低高达 15% 的燃油成本。加州大学伯克利分校劳工中心报告估算，全行业可通过提升燃油效率节省 350 亿美元。此外，集成 AI 的车队管理平台通过燃油监控和怠速报告功能，帮助管理者减少浪费并控制成本。
车队管理与路线优化
AI 是车队经理的理想伙伴，能识别人类易忽略的模式，通过精准匹配货物与驾驶员来提升生产力，简化并优化流程。
AI 技术简化了路线优化过程，帮助车队找到最高效、最快的停靠顺序，最小化驾驶时间和里程。它能分析交通模式、预测延误，并提前通知调度员进行负载调整或改道。
驾驶员、经理和客户均受益于基于实时交通、天气及历史数据的 AI 软件，从而获得更准确的预计到达时间（ETA）。随着 AI 演进，路线优化将更加流畅高效。
工作流程技术
卡车运输行业已从众多旨在提升生产力和效率的技术方案中受益。
结合云计算、机器学习（ML）和物联网（IoT），AI 助力行业从纸质管理向数字化流程转型。相关技术还能帮助车队识别受进口关税影响的客户，并制定缓解策略。
AI 不仅能观察数据模式，更能基于历史预测潜在场景。融入 AI 的工作流程和车队管理软件可提供实时导航、数据监控及预测性维护警报。
未来，AI 在卡车运输领域的应用还可能扩展至容量即服务、预测性按需维护和共享保险优化等新业务模式。
AI 在卡车运输行业的未来
CB Insights 报告显示，2019 年春季投资者向卡车科技初创企业投入了 20 亿美元，而运输和物流部门占整个物流行业初创融资总额（260 亿美元）的重要份额。
人工智能正在兑现其提升卡车运输领域生产力、可靠性、安全性和可持续性的承诺。虽然 AI 并非现成的万能解决方案，且依赖人类知识指导决策，但它不会取代人类，而是重塑角色并改善工作流程。AI 正彻底变革卡车运输行业，不仅推动效率提升，更为车队管理、驾驶员、客户及其他关键利益相关者带来更优质的体验。