重新定义车队效率 采埃孚推出全新数字化车队调度平台SCALAR

相关资讯

• 

  车队内卷时代，如何向燃油成本要效益？

  货量流失，油价新高，疫情反复，现在的运力市场算不算进入“内卷”？ 对于行业的“内卷”趋势，有人认为只要咬牙撑下去，等到行业出清，自然能等到市场格局重构；有人则认为，如今运力市场的竞争态势不能完全归于“内卷”，而是效率提升让单要素竞争失去优势。 但大家都会同意这样一句话：“物流车队躺着挣钱的时候过去了”。靠超载、靠关系、靠信息不对称赚钱行不通了，现在要靠降低成本、提升效率来赚钱。 从这个角度来说，行业“内卷”是在倒逼大家放开“语文题”，结束“只讲概念，只信故事”的时代；而是要专注做“数学题”，专注成本与效率的优化。 运力组织化发展十年，教给我们的真理就是，企业在这个市场上是否有竞争力，要看企业提供的服务是否能满足客户需求，还要看成本和效率是不是有领先优势。 1.运力组织化趋势下，成本和效率优化是永恒的主题 疫情的影响只是一个催化剂，但并非是运力市场陷入“内卷”的根本原因。 如今，公路运力市场呈现出了非常明显的组织化和平台化趋势。原本存在于各区域、各细分市场内的信息不对称被打破，规模效应发挥出应有的优势，成本和效率成为车队间的主要竞争要素。 在运联智库发布的《2021-2022商用车后市场白皮书》（点击查看全文解读）中提到， 对比国内近四年的运力规模占比，2017年个体司机占比从85.2%降低到2020年的75.8%；2020年“10-49台规模”车队的占比从2017年的10.2%提高了7.3%至17.5%；“50以上规模”车队的占比从2017年的4.6%提高到了6.7%，物流行业运力组织化趋势显著。 同时，网络货运平台也通过“管理集中化”的方式，将大量底层运力进行组织化变革，零散运力走向平台化。 运力的组织化和平台化趋势对于腰部企业来说，是一个“长大”的机会，但也存在“掉队”的风险。 腰部企业要想做大，必须要通过组织化把资源复用，把其中某个环节的成本降下来。所以，实现运力组织化，首先要看其中有没有降本空间。 运力组织化发展的十年中，很多新兴技术、服务方式与平台的出现，帮助物流车队降低了组织化的难度。比如说车联网的出现，为精细化管理的在途提供了技术支撑；大量运力管理系统的应用，降低了管车的“人车比”；无人驾驶技术的出现，则为车队规模效应开启了新的可能性。 与此同时，围绕车辆与车队管理的众多服务与产品创新，也帮助车队把管理工作做得越来越专业化与精细化，为车队扩张规模提供了基础。 2.立足TCO燃油成本优化将带来更大的价值 “降低成本，提高效率”，不管车队组织化如何发展，这八个字是绕不过去的。 车队要走向精细化管理，很重要的一点就是需要抛弃只追寻单项成本下降的观念，而要围绕车辆的TCO（车辆总拥有成本）将一切成本极致化。 物流车队最核心的成本结构是“33211”，即30%油耗，30%路桥费，20%司机成本，10%购车成本，以及10%的维修、保养等其他成本。任何一个可以对成本结构造成冲击的措施，最终都可能会给企业带来可观的收入。 而其中油是物流企业的刚需，也是受人为因素控制最大的一项成本。尤其是如今国六标准实施，这对车队排放提出了更高的要求；而车辆设备的精密度也不断提高，使得车辆对油品质量也提出了更高的要求。 因此，如何优化燃油成本，是提高车效的重要举措；如何把这笔账算明白、管明白，是物流车队构建成本竞争力的核心。 人们常说“省到即赚到”，选择具备燃油经济性的油品，是降低燃油成本的重要方法。 以近期刚刚上市的全新升级壳牌配方柴油为例。此产品采用壳牌独有的双重清洁技术，能主动清除喷油嘴积碳，并防止积碳进一步堆积。 发动机喷油嘴附近的积碳堆积，会导致燃油不完全燃烧，进而导致油耗升高、动力受损。而全新升级壳牌配方柴油的双重清洁技术，可使发动机燃烧更高效，从而提高车辆的燃油效率，提升客户的燃油经济性。 此外，该创新科技产品不仅适用于国五、国六新型发动机，为其提供强劲动力，还适配旧型发动机，可服务于拥有不同年限车辆的车队。 壳牌实验室数据显示，使用新升级壳牌配方柴油，燃油节约可达3%（1）。据一些客户的使用反馈，其实际节油效果会高于3%。且壳牌的一次性测试结果表明，如果壳牌润滑油产品与壳牌柴油一起使用，其节油效果能够达到8.9%（2）。 另外，全新升级壳牌配方柴油有助于提高发动机效率，提供更强的扭矩/负载牵引力，一箱油后即可产生功效。由于具备喷油嘴清洁的功能，车辆动力损耗可低于2%（3），符合《世界燃油规范》要求。 车队在管理中引入TCO的概念，不仅是要将各成本项进行细化，更重要的是要考虑到不同成本项之间的关联管理。 比如说，轮胎滚阻直接影响油耗，而油品的选择也影响着车辆的维修维护成本。如果说油品质量不过关，长期使用后，会对发动机、喷油嘴、燃油滤清器等零部件造成一定损伤，甚至可能造成车辆需要大修的情况。 燃油泵等车辆燃油系统的关键部件，如果接触到掺杂水分的油品或者其他污染物，其金属表面会被腐蚀；长此以往，燃油泵会被损坏，继而还会污染油品。通常，车队为了避免这种情况的发生，需要定期维修更换燃油系统关键部件。 全新升级壳牌配方柴油，不仅可以在柴油储存时更容易排干水分，同时还可以在金属表面形成保护膜，减少水分与设备金属表面接触的机会，有效地减少设备腐蚀。这能够减少车辆燃油系统的维护次数，降低车辆在途故障的发生频率。 油品加注时间是车队经常会忽略的成本项。一般来说，给油箱加油经常会有大量泡沫产生，为了不让燃油溢出，需等十几分钟泡沫消失后再继续加注，这是无谓的时间浪费。 全新升级壳牌配方柴油通过减少加油时泡沫的产生量，来节约司机的加油时间，进而显著提升车队整体的运营效率。 如今，运力市场的格局是确定性与不确定性交织的结果，行业的确定性在于集约化、组织化与专业化的发展趋势。 而疫情、局部战争等因素导致油价上涨，给行业的发展带来了极大的不确定性；但我们必须要认识到，不确定性因素在未来或许会是常态。这时候，考验的就是企业应对危机的能力，以及成本优化的能力。 物流车队的成本优化仅在单点效率上进行“死磕”，总会遇到瓶颈，必须要关注能够冲击成本结构的力量，包括自动驾驶、车联网等新技术的应用，也包括从油品选择开始的对车辆全生命周期成本的考量。 以此来实现让资产更敏捷，让运营更有效率，这是物流车队在不确定的环境中能够抓住的确定性。 免责声明： （1）该数据适用于重型卡车。和不含燃油经济性配方的普通用柴油相比，实际效果可能会因车型、驾驶条件和驾驶行为不同。 （2）壳牌联合德国ATP公司在真实驾驶路况下，基于正常运营状况的国六（欧VI）重型卡车进行测试，分别使用全新升级壳牌配方柴油搭配壳牌润滑油产品和普通无添加剂车用柴油搭配普通润滑油产品做节油效果对比。 （3）该数据为壳牌内部测试以及与客户联合测试表明，实际效果会因车辆年限和驾驶行为而异。

  行业资讯 2022年7月13日
• 

  丰田的搞“机”路

  许多人都在思考机器人进入千家万户会有多远，但丰田的机器人研究者认为，机器人进入家庭生活已经没有问题，但最大挑战是可靠性。 机器人进入人类社会的初期，必然会比小孩子犯更多各类错误，只有将这种错误率降低到接近于零，机器人才真正有可能稳定走进人类生活。 因为与环境大多是相对结构化和可编程的工厂不同，人类环境如某人的家必然是非结构化和多样化，机器人在人们每天工作生活的复杂、非结构化环境中持续可靠地运行难度很高，每个家庭独一无二，具有不同配置且由不断变化的对象随机组合。 由于人类活动中任务、环境和要处理的物体（从玩具和餐具到洗衣）种类多流程长，机器人进行例如如何学习和执行诸如擦拭表面、捡起各种物品和装入洗碗机，以及在专为人类而非机器人设计的动态环境中运行的任务难度非常高。在这种动态非结构化环境中，传统获取大量数据进行动作的方式并不实用。因此，丰田的研究者们一直希望找到一种更省时省力的方法，从更少的数据中学习如何完成动作，同时降低成本。 ▍研究演变历程 早在2020年10月，美国加利福尼亚州洛斯阿尔托斯的 TRI 总部里，由 Jeremy Ma 和 Dan Helmick领导的研究团队就首先尝试让机器人进入一个“模拟家庭”的设施中测试工作。模拟家庭设有厨房、用餐区、浴室和生活空间，与实际房屋中的相似。在这种研究环境中，TRI 可以重新排列地板布局和移动物体，使TRI 能够在更像真实的家庭环境中测试它们之前开发基本的机器人功能。 这项工作侧重于解决两个关键挑战：一个是如何从人类行为逻辑延伸到机器人，另外则是如何使用模拟来训练和验证机器人行为。 TRI 机器人技术副总裁 Max Bajracharya表示：“未来在家庭环境中，我们希望当一台机器人从人类那里学习某些东西时，它们都会像孩子一样总结和学到一些技巧，这将是使机器人在人类环境中更加实用化的关键。” 同时，TRI 认为，要使机器人技术在家庭中取得更大范围的成功，发现并考虑到个人的特性、需求和实现方式也非常重要。因为每个用户代表一个独特的案例，真正了解如何开发以人为中心的机器人技术需要不仅仅只是为人们提供小工具，而是想方设法让机器人保留人类真正独特的个性化方式。 ▍核心技术解析 基于这些认识，TRI采用了云机器人技术和深度学习结合的fleet learning技术，开始使用遥操作和虚拟现实系统结合的方式，指导机器人进行学习，同时建立了一个机器人用户体验和工业设计小组来发现和探索真正的用户需求。 人类训练师实时查看机器人所见，然后命令机器人执行各种不同的动作，这样如果一个机器人在模拟家庭厨房学习擦拭任务，它可以在任何厨房完成相同的任务。 Fleet learning技术的好处在于，如果研究者无论通过人类遥操作还是在模拟中让一个机器人学习执行了一项任务，后续该主体都可以与系统中其它所有机器人共享这些知识，以便它们可以在类似新情况下执行任务，从而帮助机器人实现能力指数级增长。 这种人类参与的方式，能利用人类的智慧和洞察力，来指导机器人的具体执行，从而让机器人的行为动作更加具备通用性和可靠性。为了解决机器人在家庭环境中面临的多样性问题，TRI 则尝试教导机器人使用各种对象执行任意任务，而不是对机器人进行编程以使用特定对象执行特定的预定义任务。 通过这种方式，机器人学会将它所看到的与它所教的动作联系起来。当机器人再次看到特定的物体或场景时，即使场景略有变化，机器人也能知道它可以根据所看到的内容采取什么行动。 在教授任务时，训练员可以利用他们的创造力使用机器人的手和夹爪来尝试不同的方法执行任务，这使得机器人利用和使用不同的工具变得容易，也让人类能针对特定情况将他们的知识快速转移到机器人。 TRI 的实验表明，目前TRI 的这套系统可以在大约 85% 的时间内成功执行相对复杂的人类任务，这个数据包括让机器人在识别出它在特定行为上失败时自动重试的概率。每个任务由大约 45 个独立的行为组成，这意味着每个单独的行为在 99.6% 的情况下都会导致成功或可恢复的失败，当然这距离100%可靠并真正走进千家万户，还有非常大的距离。 ▍延伸与发展 丰田也在考虑例如厨房等相对固定化的场景中，开发一些折中的系统化方案，这让这项技术也在2021年得到了非常多的延伸。 （龙门吊顶式厨房机器人。资料来源：丰田研究所） 低成本传感器无疑是人类将机器人技术带进更大范围场景的重要推动力。多年来人们一直尝试让机器人具备更像人的特性，传感器就是人类感官的很好替代物，但用机器人复制人类身体的各项能力往往就需要无数传感器，同时能将所有的数据发送到某个处理单元进行处理，这其实也非常考验整体数据处理能力。 在硬件上，为了满足机器人与室内环境交互时对软接触的需求，TRI 研究人员开发了具有高密度触觉感知能力的新型软抓手。这种抓手类似于人类指垫的软气泡夹具，其内部装有摄像头，可记录不同物体如何使气泡变形，同时在环境中加入了一些摄像头和传感器，这配合大量虚拟仿真后的算法，能让机器人不需要对物体有太多了解，只需要感知基本几何形状就可以执行某些动作。但这还远远不够，在真实家庭生活中，往往还必须了解每个物体的形状、位置和方向，因此这条路径还很长。 （TRI开发了一直柔软触感的机器人“手试图解决更多问题，资料来源：丰田研究所） 不只是在家庭生活，TRI 也希望在一些公共场景中能够快速落地。虽然抓取技术能够满足要求，但在这些场景中，不同的光环境带来的挑战尤其巨大。例如在超市，机器人面对的环境比家庭中更加复杂，由于超市中各种商品，有的非常柔软，有的棱角分明，货架上的商品在超市的强光照下，更是反射出五颜六色的光芒，这对于机器人的各种传感器提出了更为巨大的挑战。 12月27日，丰田研究所 ( TRI ) 的机器人公布了正在进一步尝试挑战这种存在复杂光源环境的方法场景，该研究已经取得了一定成效。TRI 发现，人类对于这些复杂事物的处理方式，除了用眼睛看见，也经过了大量的思考和理解，才有了更进一步的动作执行，因此，丰田继续选择了“fleet learning”的方法，希望能让机器人摆脱人类云端控制或者编程，通过具备“判断能力”来进一步解决这些现实难题。 TRI 认为，fleet learning的方法还可以轻松扩展到家庭之外并应用于其他环境。例如，一个人可以快速远程地教工厂的多台工业机器人执行重复的制造任务，或者快速调整物流机器人的拣货-移动-包装任务，但这目前也面临数据私密性和工艺可复制性问题，TRI 也正在尝试解决。 “如果一个机器人无法正确处理您的杯子，那么世界各地的所有机器人都会从该错误中吸取教训。我们的下一项工作重点是开发算法，以便在我们发现新的故障案例时自动“修复”感知算法或控制器从而实现对这项工作的升级优化。”TRI 机器人研究副总裁Russ Tedrake说。 ▍技术与理念 与大多数为了实现自动驾驶汽车而去开发机器人技术的汽车制造商不同，当前，随着丰田转变为一家移动解决方案的公司，其团队正利用技术通用性，扩大技术本身的应用面和覆盖面，专注于最终为城市的控制平台或基础设施技术提供各类解决方案。 丰田研究所认为，丰田正在投资的机器人技术，可以将其作为汽车增强移动性的逻辑延伸，但无论研究领域如何扩展，都将保留“自动化以人为本”作为最重要的技术元素。就像是 Ikigai 概念提出的理念，这意味着机器人或人工智能等系统不应取代人类，而是永远珍惜人本身的“能动性”，丰田一直希望通过开发更人性化的系统来实现幸福生活。 据联合国称，在接下来的三十年中，全球 65 岁以上的人口预计将增加一倍以上。这意味着到 2050 年，全世界将有超过 15 亿人年满 65 岁或以上。人口老龄化将对社会、劳动力和经济产生深远影响。 因此机器人技术必然将在未来逐渐走进更多家庭，丰田研究人员一直在尝试将机器人技术用于各种应用，希望致力于“帮助人类完成各类生活活动，推动与人和谐相处”。例如丰田研究所就也曾开发了外骨骼机器人，希望帮助无法自行移动的残疾人以及解决人口老龄化问题。 基于这种认识，丰田研究所提到，未来TRI 的研究不是取代人类，而是利用人工智能来增强人类能力。这种方法被称为智能增强 (IA)，即大数据和机器学习代表着人类智能的放大，使用大量数据和机器学习，目的就像让机器人能够“联系上下文”一样，最终实现以一种更简单而基础的方式来理解他们所看到的东西，突破“从看到行为”的认知障碍。当然，这条路或许还很漫长。 ▍结语 “经过1000次不计成本的实验，我们的镜头成功捕捉到机器人成功了一次，然后向全世界展示了该视频，这让人们会误以为它在所有情况下都能正常工作。”TRI 首席执行官 Gill Pratt 说道。“研究者所做的大量工作，必然是试图将机器人技术带出DEMO的时代，这就需要更高的可靠性和稳定性。” 可以判断，走进千家万户的机器人必然与大多数自动驾驶汽车一样，需要去不断感知周围环境，预测一个“绝对”安全路径，然后根据这种理解计算出运动轨迹。另一方面，新的深度学习方法未来必然直接将从视觉和各类传感器输入计算低级运动动作，这就需要机器人能够处理执行任务带来的大量数据，将会拉动和延伸出更多产业的发展。 机器人走进千家万户，远没有在科幻小说和流行娱乐影像作品中看到的那么简单，但在这个技术进步巨大的时代，我们相信这并不会太遥远。

  行业资讯 2022年8月16日
• 

  人工智能、边缘计算、物联网和云计算如何重塑车队管理

  每天产生的数据量不断增长。因此，这些企业拥有的数据比以往任何时候都多。 随着车队企业希望实现车辆现代化，联网车辆的好处可能使这些技术成为车队管理的新标准。事实上，86%接受调查的互联车队运营商表示，通过降低运营成本，一年内对互联车队技术的投资获得了丰厚的回报。 此外，采用先进远程信息处理技术的互联运输车队在管理和维护车辆方面提供了额外的好处。另一项研究表明，在接受调查的企业中，燃料成本降低了13%，预防性维护也得到了改善。其还显示，紧急制动减少了40%，这表明驾驶习惯的改变既有助于延长零部件的使用寿命，又能提高驾驶员的安全性。 这意味着运输车队、保险提供商、维护和售后企业都希望利用更多的智能远程信息处理数据。然而，每天产生的数据量不断增长。因此，这些企业拥有比以往更多的数据来帮助做出明智的业务决策。如此庞大的数据量给以经济有效的方式捕获、消化和分析整个数据方面带来了许多新的挑战。 为了真正有效和有用，数据必须在整个过程中被跟踪、管理、清理、保护和丰富，以产生正确的洞察力。这就是为什么一些企业正在转向新的处理能力来实现这一目标，以便正确使用和计算数据。 嵌入式系统技术已成为常态 传统的远程信息处理系统依靠嵌入式系统来解决一系列问题，嵌入式系统是设计用于访问、收集、分析（车内）和控制电子设备中的数据的设备。这些嵌入式系统已被广泛使用，特别是在家用电器中，并且如今该技术在分析车辆数据方面的应用正在不断增长。 市场现有的解决方案是利用5G的低延迟。使用AWS Wavelength或Azure Edge Zone上的AI和GPU加速，车辆OEM可以在可能的情况下将车载车辆处理器卸载到云端。5G设备与托管在波长区域的内容或应用服务器之间的流量不需要穿越互联网，从而减少了可变性和内容丢失。 为了确保数据集的最佳准确性和丰富性，并最大限度地提高可用性，车辆内嵌入的传感器用于收集数据，并在车辆和中央云管理机构之间进行近乎实时的无线传输。根据越来越面向实时的用例，如道路辅助、ADAS、主动驾驶员评分和车辆评分报告，车队、保险企业和其他利用数据的企业对低延迟和吞吐量的需求已经变得越来越大。 然而，尽管5G在很大程度上解决了这个问题，但收集并传输到云的数据量所产生的成本仍然令人望而却步。因此，必须确定汽车内部先进的嵌入式计算能力，以便尽可能高效地进行边缘处理。 车辆到云通信的兴起 为了提高带宽效率并减轻数据延迟问题，最好在车辆边缘进行关键数据处理，并且只向云共享与事件相关的信息。由于应用和数据更接近源头，车载边缘计算对于确保联网车辆能够大规模运行变得至关重要，从而提供更快的周转并大幅提高系统性能。 技术进步使嵌入式系统能够以有效且高效的方式与车辆内的传感器以及云服务器进行通信。物联网利用可优化数据交换和数据存储的分布式计算环境，缩短响应时间并节省带宽，从而实现快速的数据体验。将该架构与基于云的平台集成进一步有助于创建端到端通信系统。总的来说，边缘云和嵌入式智能组合将边缘设备（车辆传感器）连接到IT基础设施，为基于现实环境的一系列以用户为中心的新应用让路。 这在各个垂直领域都有广泛的应用，原始设备制造商可以使用这些数据并将其货币化。最明显的用例是售后市场和车辆维护，其中非常有效的算法可以近乎实时地分析车辆的健康状况，针对发动机、机油、电池、轮胎等车辆资产即将发生的车辆故障提出补救措施。利用这些数据，车队可以让维护团队做好准备，对车辆进行维修，从而以更高效的方式返回车辆，因为大部分诊断工作都是实时执行的。 此外，保险和延长保修可以通过提供主动的驾驶员行为分析而受益，这样就可以根据实际驾驶行为历史和分析制定针对个别驾驶员的培训模块。对于车队而言，主动监控车辆和驾驶员评分可以降低车队运营商的TCO（总拥有成本），减少因盗窃和疏忽造成的损失，同时再次为驾驶员提供主动培训。 推动车队管理的未来 利用物联网、边缘计算和云的人工智能分析正在迅速改变车队管理的执行方式，使其比以往更加高效和有效。人工智能能够分析来自远程信息处理设备的大量信息，为管理人员提供有价值的信息，以提高车队效率、降低成本和优化生产力。从实时分析到驾驶员安全管理，人工智能已经改变了车队的管理方式。 人工智能通过云通过OEM处理收集的数据越多，就能做出更好的预测。这意味着未来的自动驾驶汽车将更安全、更直观，拥有更准确的路线和更好的实时车辆诊断。

  行业资讯 2023年7月3日
• 

  红海市场杀出的细分蓝海，车队管理改变商用车命运的「核武器」

  对于智能商用车，尤其是货运车来说，横亘在增加盈利和商业化运营中间的一道坎，就是车队日常维护能力的建立。 传统出租车和网约车，大多数是有司机以及线下维修网点、车队基地提供日常用车的一些维护，常见的主要是车辆故障。 相比而言，货运车需要长时间的连续运行以及更少的停工维护时间，才能保证盈利的可能性。此外，货运行业危险系数极高、货物多为高价产品。一旦出现事故将对企业造成极大程度的损失。 因此，其日常的司机管理、车辆监管维护与保养维修等问题就变得至关重要。 这将是一个全新的市场，空间巨大。 机会来临 如今的车队管理赛道有着将要看尽长安之花的自得，即将迎来的爆发期是天时、地利、人和的结果。 先看天时：“新冠疫情将智能车队管理这个细分行业往前推进了3-5年。”该行业某高管如此判断。受疫情影响，在全球范围内，货运司机都变得极为紧俏，供不应求。 尤其在司机地位较低的国内，车队对于司机的态度开始发生了180度大转变。同时，车队管理平台渗透率的上升，也为企业与司机带来了良性合作的更多可能性，而不再是单纯的雇佣关系。 据相关调研数据，数字货运平台的GTV（总交易价值）在2020年占道路运输市场的4%以上，预计到 2025 年将达到18%； 再看地利：早在2019年，我国公路货运量就已突破416亿吨，货物周转量接近8万亿吨公里，载货汽车保有量超过1300万辆，市场规模超过5万亿人民币，拥有3000多万名货车司机群体，成为世界第一大公路运输市场。 而作为大型企业，车队管理在其节约成本，增加收益的过程中，成为其必不可少的环节，车队管理系统平台市场规模也将持续增长。 根据CIC报告，仅在2020年，中国就约有30%的物流支出是由于规划和管理不善或货物损失造成的浪费支出。 而这种低效率的运营方式也为第三方物流和供应链管理服务提供商提供了越来越多的外包机会，这些供应商拥有强大的专业知识和能力来解决这些不足。 然而，在该领域，欧美日前十大企业市占率在10%以上，而中国前十大企业的市占率仅5%。 这从侧面说明，市场教育仍然处于发展阶段，但对于相关供应商而言，则是一个前所未有的蓝海机遇。 更重要的是，近几年，营运车辆推动安全辅助驾驶功能效果显著，高工智能汽车预计，到2025年，控制类辅助驾驶功能在营运车辆中将实现中等规模应用，市场渗透率达40%以上。 智能车队管理平台的价值由此凸显。 “辅助驾驶的意义在于帮助司机避免危险事故的发生。而我们从另一个角度来看，系统帮助司机避免事故的次数与过程就是评价司机驾驶水平、开车状态、适合完成哪类运输任务的重要参考。我们会根据数据反馈来对其进行分级与分析，帮助企业实现运输效率的最大化，我们认为，这才是真正有价值的事情。”科络达首席执行官吴柏仪（Paul Wu）表示。 最后看人和：一直以来，欧美国家都认定司机才是推行运输产业最重要的推手。因此，面对高价、高危货品的运输，企业亟需安全相关的车队管理服务，但可以提供可靠且功能完善方案的企业并不多。 “我们早在2015年就进入了车队管理行业。但彼时的管理系统基本只是基于简单的GPS定位系统，能发挥的作用更是有限，且早已是竞争白炽化的红海市场。”Paul介绍。 深谙行业规律，科络达认为，当前，智能驾驶赛道进入技术产品与应用场景紧密结合的阶段。 幸运的是，通过精细化的市场调研，科络达率先发现了这个面向高阶客户的细分蓝海市场，并毫不犹豫地投身而入。 如此，疫情突发、加持技术升级、企业需求提升，于行、于业，是大敌当前也是千载一会。 优质基因+全套方案的王炸组合 在科络达看来，全方位保障货运的顺利进行，离不开司机管理、安全管理、运营管理这三个关键模组。 而通过调研，这家公司发现市面上并没有可以提供完整模组服务的公司。借此机会，科络达利用长久深耕在数据领域的优势，推出了集DMS+TMS+FMS+VMS于一体的EGK智能车队管理方案。即司机管理、货运管理、车队管理，影像管理。 “这三个模组的共同串联有着极为重要的价值与意义，配以实时大数据将这些模组信息进行有机组合，是我们产品非常重要的着力点。”科络达全资子公司EGK总经理Kevin强调。 Kevin表示，通过EGK的运营数据可发现： A、异常驾驶行为是有迹可循的，且可以被精准导正； B、危险的地区会被数据突显出来，且历历在目； C、有效率的发现潜在的危机，不再遥不可及； D、透过异常驾驶行为预警声响，驾驶变安全了； E、原来有很多的危险驾驶行为不全然是司机造成，而是路上交通设施； F、落实有影像有数据的安驾教育，比漫无目标倡导更有效。 总结来讲，于司机，EGK的价值在于保障司机安全，减少因一时疏忽而引发的意外，对司机驾驶行为控管并找出潜在危险的驾驶； 于车队，EGK可以利用数据，为公司设立驾驶安全标准，奖励驾驶态度良好司机，提升营运效率，形成正向循环。 而良好驾驶态度又可以有效减低油耗 (5-10%)、有效减低车辆损耗减低保险成本 , 保费回馈与降低设备成本； 以上所有的正向反馈最终都会让货运企业受益。减少交通意外会令公司商誉大增，赢来更多的客户。 此外，据统计，通过监测维修、停车、故障时长、量化出勤TCO，以及通过DVIR发车检查、定制保养、OTA远程故障支持等措施，可使故障率降低5%-10%，维修时长节约5%-15%。 科络达首席技术官章鑫杰（Jacky Zhang）介绍，以上车队管理的实现需将软硬件有效结合。例如，在车内安装、行车记录仪、卫星定位装置、主动安全设备、智能摄像头等硬件设备。 这些设备负责数据采集，传输到管理平台之中，再采用大数据、云计算等技术,对接收的数据进行分析。 其中包括车辆安全情况、驾驶员操作情况等，进而将发现的问题传输至驾驶员或直接进行远程操控。 “重要的是，我们通过实时的大数据监测，可以及时发现并提取车辆或司机异常的各种状况，通过向司机发送预警、通知车队、相关安防部门等方式，以最快的速度防止危险的发生。”Jacky强调。 聊到产品定位，Kevin表示，科络达瞄准的是非常高阶且极其细分的货运市场，其中包括专送高危、高价、高品质要求的产品货运团队。例如油罐车、天然气运输、冷链生鲜、急救车等。 “我们做了很多调研，发现这些大型企业早就希望对这些车辆进行很深入且更有价值的管理。而我们的多个落地项目也表明，科络达确实解决了这些企业真正的痛点。” 而除了完整的管理服务外，科络达自带的基因优势也将加持整体的服务链条，成为业界不可替代的领先方案商。 这家公司拥有包括OTA升级、远程诊断、V-SOC安全防护程序等在内的全方位车辆安全产品矩阵，并积累了多年的软件开发经验。 通过软件测试、OTA升级、远程诊断、再到车队管理等一系列程序，打通了软件定义汽车、硬件监测防护、大数据连通服务的全部节点，为车厂提供国内最完备的一站式解决方案。 “接下来，我们的版图将更快扩展至大陆、欧美、日本、东南亚等国际厂商，让安全走得更远。”Paul表示。

  行业资讯 2022年6月30日
• 

  大陆推出数字化应用Fleetmatch 可自动匹配司机提高车队工作效率

   据外媒报道，科技公司大陆集团（Continental）研发了一种数字解决方案——Fleetmatch，能够将物流公司和专业司机轻松且高效地联系在一起。该平台不仅可作为物流车队的工作门户，还可用作一个应用程序，让驾驶员能够通过智能手机查看工作录用通知和装载码头的定价信息。由于德国汉堡都市区物流业发达，预计该方案可得到广泛应用。 大陆利用Fleetmatch应对两大挑战：市场上缺乏专业卡车司机，以及大众普遍低估该职业。由于缺乏司机，部分物流车队经常处于闲置状态，仅在德国，目前就短缺4万多名专业司机，对汉堡等主要物流业所在地产生了特别负面的影响。 现在，车队经理只需几分钟就可以在网站上发布公司简介和招聘广告，而Fleetmatch其中一个独特的卖点是可以通过过滤器主动搜索具有特定资质的司机，让车队联系到特定的司机。如果司机与特定的工作相匹配，车队可以解锁相应司机的档案。虽然车队在网站上需要付费才能解锁，但是所有司机都可免费使用该应用。在这个基于网络的解决方案中，公司只能看到已经发布了个人资料的司机，因此，有可能会让一名司机与一个车队相匹配。然后，公司和求职者可以利用各种方式联系在一起，司机可以在智能手机应用上右滑工作机会，将简历发送至车队，而车队经理也可以等待其他人申请职位，或者利用主动搜索功能解锁特定司机的简历。 除了匹配工作这一核心功能之外，很多专业司机也广泛使用装载评价功能，基于三个标准打分：是否得到认可？装货/卸货的情况如何？等待时间是否合理？ Fleetmatch凭借着功能、设计以及整体概念，已经在业内引起了共鸣。在发布之后16个月内，该应用程序已经在谷歌Playstore上被下载了3万多次，450万名Facebook用户都访问了Fleetmatch的Facebook页面。与此同时，该应用也收到了数千份装货码头评级，以及许多来自司机、车队经理、行业协会和专家的积极回应。“Fleetmatch有助于提高整个车队的效率，提高司机的积极性和满意度。当训练有素的专业司机把货物从A地转移到B地时，它还能提高道路安全。”Fleetmatch 项目负责人Bunzel总结道。

  行业资讯 2023年6月27日
• 

  深圳智能网联汽车管理法规施行：“无人驾驶”渐行渐近

  　　国内首部关于智能网联汽车管理的法规——《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》8月1日起正式实施，成为深圳新兴领域的突破性立法。《条例》规定，有驾驶人的智能网联汽车发生道路交通安全违法情形的，由公安机关交通管理部门依法对驾驶人进行处理；完全自动驾驶的智能网联汽车在无驾驶人期间发生道路交通安全违法情形的，由公安机关交通管理部门依法对车辆所有人、管理人进行处理。 　　近年来，智能网联汽车产业方兴未艾，但在应用和法规等方面仍处于探索起步阶段。作为国内首部关于智能网联汽车管理的法规，《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》的出台并正式实施，可以说把整个行业的发展又向前推进了一步，标志着中国智能网联汽车发展正式开始进入有法可依的时代。 　　智能网联汽车的发展之所以要经历一个较长时间的探索阶段，除了技术方面的难题，更关键的是如何解决好配套的责任划定细节。比如，智能网联汽车上路前，需要获得哪些许可，与传统汽车有何区别？发生道路交通安全违法事故时如何区分责任？且这里又分为有人驾驶和无人驾驶两种情形；再比如，无驾驶人的完全自动驾驶智能网联汽车在发生故障或不适合自动驾驶时，如何进行安全处理？等等疑问，其实都关系到智能网联汽车上路的安全性，因此必须予以周全考量。而《条例》对这些问题，都给予了明确的解答，可以说解决了智能网联汽车上路的关键性“烦恼”。这也是其突破性和创新性所在。 　　当前，我国智能网联汽车产业呈现强劲发展的势头。国内已开放自动驾驶道路测试里程超过5000公里，全国多座城市开放了自动驾驶的路测示范。媒体报道显示，北上广深四大一线城市之外，已有包括重庆、长沙、武汉等40余个省市，积极出台有关自动驾驶的相应管理办法或实施细则，从道路测试、载人测试、示范运营到无人化等多个阶段开展积极探索。像深圳这样先行先试的一线城市，在推动法律、法规、标准的逐步成型上，更是扮演了非常重要的角色。因此，这次《条例》的实施，不仅仅是深圳智能网联汽车发展的一次突破，也为全国其他城市推进智能网联汽车的立法管理，树立了一道标杆，提供了可供借鉴的经验。 　　当然，也还有两个方面的问题值得注意。一方面，作为国内首部关于智能网联汽车管理的法规，意味着它本身就是开创性的，缺乏足够的现实参照和经验参考，那么，其效果到底如何，或还有待现实检验。在实施过程中，恐需要依据现实情况予以不断修订和完善。也就是说，我们既要对这类具有首创性的法规予以包容看待，同时也要求立法者、执法者以开放的心态来对待法律与现实的“磨合”，从而不断提升其与现实的契合度，最终最大限度地发挥其为智能网联汽车发展保驾护航的作用。 　　另一方面，深圳这次在智能网联汽车方面的立法毫无疑问对其他城市具有示范性和借鉴参考价值，但要提醒的一点是，每个地方智能网联汽车的发展基础，包括道路测试情况，车路协同基础设施状况，商业运营条件等等都不尽一致，因此在立法上，也要充分考虑地方实际，切不可盲目照抄照搬。在很大程度上说，智能网联汽车的管理立法是一个水到渠成的过程，它的背后实际是一个完整的产业系统在支撑，一些条件不成熟的城市不必急于求成。 　　不过，作为先行者的深圳在立法上的突破，对智能网联汽车整个行业来说，确实是迈出了重要一步，也是对行业发展的一种有力的鼓舞。当有一天，我们叫网约车，前来“接驾”的居然是一辆无人驾驶汽车，请不要惊讶。因为，我们离“无人驾驶”时代，已经越来越近了。

  行业资讯 2022年8月2日
• 

  现代物流报：网约车务请对得起自身和客户

  时下，网约车已成为客户、特别是城市年轻一族出行的主要方式和习惯，也改变了城市交通现状。但网约车平台当前存在的恶性竞争乱象，直接影响了消费者的合法权益。而近日交通运输部会同中央网信办、工信部、公安部、市场监管总局等五部门，对11家网约车平台公司进行的联合约谈，要求各平台整改自身问题，提出加快推进合规化等五项要求，明确要求各平台提出今年年底前的具体合规目标。笔者认为，当为此举点赞。 据悉，我国网约车用户规模达4亿人次，市场规模突破3000亿元。这块不断加大的“蛋糕”，自然吸引了各路神通，纷纷各显其能，谋取利益最大化。然而，在平台各显神通的过程中，有些是以牺牲司乘人员利益为代价的。一些先入场的平台，利用其相对垄断的市场优势，随意调整计价规则、设置过高抽成比例，从司机和乘客身上攫取高额利益，造成平台和用户之间的关系失衡。 而一些后入场的新平台，为抢占市场，一边加大乘客补贴，一边加快司机招募。想用补贴和充足的司机留住用户，容易引起资本恶性竞争与无序扩张。而“带车加盟”，更是既涉嫌非法营运，对乘客也是极其不负责任的表现。加之公开出售预约单的行为泄露个人信息现象，让不少消费者对网约车的安全保障等产生顾虑。因此，必须加以约束管理。 笔者认为，为遏制上述乱象，早该打好“组合拳”。本次约谈很有必要，职能部门早该出手了。平台必须坚守底线，严格落实平台、车辆和驾驶员“三项许可”，而不是总被“约谈”。多措并举，共同发力，才能对得起自身和客户，对得起社会。 从职能部门讲，应切实落实五部门约谈要求，促进网约车规范运行不应止于约谈，必须建立长效机制，强化行业监管，一旦发现违规行为，定当顶格严处，决不手软。 从网约车平台讲，必须让抽成合理且透明。尽快主动向社会公布计价规则、抽成比例等，切实保障司乘人员合法权益。网约车应为人们便利生活而约，而不是老被管理部门约谈。 从客户讲，想想一些非法网约车曾造成的惨剧，一旦需要打车，务请查清网约车的合法性，切勿上当受骗，坚决维护自身的合法权益。 特约评论员 李宏

  行业资讯 2022年5月5日
• 

  直挂云帆济沧海，中国企业如何“搏浪”智慧交通大时代？

  随着社会经济和科技的快速发展，以及城市化水平的不断提升，智慧交通已经成为当今世界各国在平衡交通压力、解决环境污染、弥补能源短缺、丰富出行方式等问题上的重要手段。在中国，信息化与传统汽车产业的深度融合已经成为趋势。《“十四五”信息通信行业发展规划》中就提到，要推动C-V2X与5G网络、智慧交通、智慧城市等统筹建设。与此同时，消费者通过使用智能手机而对接入和沉浸体验形成的更高期待，也在催生着汽车领域的全新体验。 目前，随着汽车向新四化（电动化、智能化、网联化、共享化）的方向不断转型，国内汽车供应链上包括整车厂、物联网无线通信解决方案供应商、系统集成商在内的各方力量得以在全球范围内大展拳脚，不仅将其产品和解决方案远销海外，更重要的是还在源源不断地输出成熟的商业模式，树立起中国品牌全球化的市场定位。 进击的巨人！看中国汽车品牌扬帆出海 自汽车工业诞生以来，汽车产业历经风云。在如今的智能网联时代，国内汽车厂商开始加速超车。上汽集团和长城汽车作为国内领先的汽车整车制造商，拥有丰富的出海经验和历史沉淀。两者均在海外布局了覆盖“研、产、销”的完整业务体系，并以用户为中心，持续输出领先的产品、技术、创新商业模式和品牌文化。面对汽车“新四化”背景下的机遇，两家车企“扬帆出海”开启新征程，并用傲人成绩书写了一幅中国汽车行业布局全球市场的美好蓝图。 • MG：上汽“新四化”为百年老牌注入新动能 2019年9月，在纯电动MG EZS登陆荷兰市场的首日，一位MG老爷车的车主就迫不及待地将该款新车推荐给他的儿子，并表示：“我希望这是一种传承。” 基于近百年的“全球化”基因，MG在全球范围内拥有大量忠实拥趸。如今，依托上汽“走出去”的宏观战略和面向“新四化”的转型，百年老牌再次被注入新动能。2021年，MG累计在海外批售超36万辆，同比增长56.9%，继续保持着自2019年起中国单一品牌海外销量冠军的成绩，并在全球17个国家跻身单一品牌销售量前十。 ◇上汽集团全球化战略赋能 与大多数车企“走出去”的战略不同，MG品牌“走出去”的首选目标市场并不是非洲、东南亚等相对容易“攻占”的地区，而是去攻克难度更大、市场更加成熟和广阔的发达国家市场，并在2022年全力发力欧洲这一主流汽车品牌的必争高地。 目前，上汽集团在美国硅谷、英国伦敦、以色列特拉维夫建立起3大创新研发中心，在泰国、印尼、印度、巴基斯坦建立了4座生产基地，并在海外建成了100多家零部件生产研发基地，形成了零部件、物流和金融系统，构建了一张超1800个服务网点的全球营销网络。截至2021年，上汽集团已建成欧洲、澳新、美洲、中东、东盟、南亚6个五万辆级市场。对于MG而言，“出海”输出的不单单是一件件产品，更是一整套产品和服务体系。上汽集团强大的体系实力为MG“出海”提供了强有力的支撑。 上汽集团其实是第一个在行业中提出“新四化”趋势研判的车企。站在“巨人肩膀”上的MG，这些年来依托上汽集团的强大实力，在汽车新能源和智能化方面都已达到世界一流水准。同时，这种技术优势正源源不断地转化为产品优势，MG领先的产品品质已经获得了全球80多个国家和地区的认可，旗下车型在满足“中国标准”的同时，还满足世界造车体系中以严格著称的“欧洲标准”，成为其出海路上最可靠的“硬实力”，赢得了来自消费者、行业专家和媒体的大力赞誉。 超千台MG电动车在比利时泽布吕赫港口整装待发 通过欧洲内陆公路网络与海路发往各经销商处 ◇ 在新兴市场探索差异化的智能网联技术 依托上汽“新四化”技术优势，MG旗下MG ONE有望成为将智能化浪潮带出海的典范。MG ONE集智能与潮流于一体，除拥有上汽一贯的高品质和高性能之外，高科技也是这款车型成功出圈的关键，这一点在其科技配置上显而易见。 MG ONE搭载的是基于7纳米制程工艺打造的第三代骁龙座舱平台，领先于汽车行业普遍采用的14纳米制程，能够实现更强的性能和更低的功耗。作为性能王者，第三代骁龙座舱平台集成多核高通AI引擎、高通Spectra ISP、高通Kryo CPU、高通Hexagon处理器和高通Adreno GPU，集多领域的先进性能于一身，并支持沉浸式图形图像多媒体、计算机视觉和AI等功能。此外，第三代骁龙座舱平台还是洛神智能座舱系统的智能大脑，不仅为30英寸环抱式三联屏带来智胜体验，支持智能跨屏交互和极度流畅的高速操作、超高分辨率的屏幕画质以及真实细腻的渲染效果，还配合AI语义Powered by达摩引擎，支持高效精准的AI深度语义识别，更好地满足消费者对未来座舱的期待。 MG和高通的关系，就像汽车与智能化和网联化之间的关系一样，既是强强联合，也是全球化战略的相互成就。作为车企，MG更靠近用户，拥有大量汽车核心技术的积累和用户使用习惯的反馈数据；作为技术公司，高通更专注于移动和计算技术的研发，在汽车领域有超过20年的投入，全球已有超过1.5亿辆汽车采用了骁龙汽车智联平台。 上汽乘用车公司副总经理崔卫国表示：“全球汽车产业正处于一场跨时代的变革之中，随着物联网技术的快速发展，汽车的智能化已经成为全球车企共同的布局方向之一，而高通推出的骁龙数字底盘在决定未来汽车行业发展的关键领域有强大的技术积累和市场成果。一方面，高通与MG联手能为MG提供行业领先的技术，让MG产品能更快用上更好的技术；另一方面，MG广泛的用户群体覆盖，也为更多高通先进的技术在实车上落地提供了助力。” 凭借在智能化、网联化方面的先发优势，MG在海外推出的产品会比当地的汽车产品更具竞争优势。不仅如此，MG还会针对不同国家、不同地域消费者的用车偏好与需求，进行本地化的更新优化，以满足不同市场用户的需求，从而赢得了海外消费者的一致认可，MG更被人民日报头版称为“我国汽车电动化、智能化走在世界前列”的中国品牌！ • 长城汽车：向全球化智能科技公司转型实现“换道超车” 1997年10月，第一批长城皮卡出口中东，拉开了长城汽车进军海外的序幕。如今斗转星移，基于20多年的出海历史底蕴，长城汽车针对“全球大布局”、“研发大投入”、“企业大变革”和“用户大运营”重新定位，通过向全球化智能科技公司全面、彻底转型，为其全球化战略输送了源源不断的动力。截止2021年，长城汽车整车出口已达170多个国家和地区，在海外形成了7大规模性重点市场，海外销量突破了14万辆关口，同比增长103.7%，海外销量呈现高速增长的态势。 ◇ 在新能源和智能化的新赛道上持续深耕 作为最早走出国门的中国车企之一，长城汽车深谙只有把握新一轮科技变革的机遇，持续提升竞争力，才能进一步实现走向全球的目标。 从技术角度来看，长城汽车已经在新能源和智能化技术领域积累了深厚的经验和优势：在新能源领域，长城汽车深入高效燃油、混合动力、纯电驱动、燃料电池等多个技术领域，发布3.0T+9AT/9HAT超级动力总成，发布并免费向社会开放大禹电池技术多项专利，推出国际领先的车规级“氢动力系统”全场景解决方案——“氢柠技术”；而在智能化领域，长城汽车完善体系布局，战略投资地平线与同光股份，成立咖啡智能生态联盟，并推出全新电子电气架构、智慧线控底盘等前瞻技术产品，持续推动企业向全球化智能科技公司转型。 长城汽车登陆第43届泰国曼谷国际车展 基于此，长城汽车得以在海外布局多达十余款产品，包括第三代哈弗H6、长城炮、哈弗JOLION等车型，不断为全球消费者带来创新智能的驾驶体验。同时，长城汽车旗下魏牌已正式进军欧洲市场，将于近期上市，与豪华品牌直面竞争，完成从“源自中国”到“代表中国”的重大突破。 ◇ 以深度本土化策略聚焦海外年轻市场 面对重要海外市场，长城汽车采取的是深度本土化策略，致力于赢得广大年轻用户的信赖和支持。首先，年轻人作为未来汽车购买力的主要力量，代表着与时俱进的文化和态度，反映了汽车未来发展的重要方向，与年轻人为伍也就代表着与未来的购买力为伍。比如在泰国市场，长城汽车率先发布GWM品牌超级符号，以此作为尊重Z世代群体对个性、多元价值需求的新起点。 另外，针对不同市场用户的需求，长城汽车也在不断推进符合当地文化氛围与兴趣取向的用户活动，以全面满足不同市场用户对产品和品牌商的差异化诉求。比如今年，长城汽车将在欧洲市场交付魏牌摩卡PHEV（Coffee 01），并推出以社交、智能生活为核心的汽车品牌APP，来推进智能、低碳出行和拓展用车相关生活场景。 更值得一提的是，随着长城汽车不断走向世界，长城汽车的品牌向上力也得到了增强。现实表明，在部分国际市场，长城汽车旗下产品的售价不仅远超国内，同时也高于当地其他主流品牌，且依然受到了消费者的持续追捧，这说明长城汽车塑造的高端汽车品牌形象已具备一定市场基础。而这也不得不提到长城汽车一直以来的合作伙伴——高通。 ◇ 携手高通打造智能出行新体验 数据显示，在智能出行体验的持续焕新下，今年4月，长城汽车智能化车型占比提升至89%，三大技术品牌车型占比超66.2%，这表明高价值、高智能化产品已经成为长城汽车的销售主力。而与高通的合作，为长城汽车实现产品智能化升级，提供了有力的技术支撑。  在智能座舱领域，长城汽车率先采用第三代骁龙座舱平台打造专属智能座舱平台，实现在全球范围内领先量产。相比上一代主流车机系统，其CPU运算能力提升2.5倍以上，GPU图像处理能力提升3.5倍以上，处于行业一流水准，为数字座舱提供核“芯”支撑，给予用户迅敏智慧回应。更有畅快多屏联动，将智能座舱科技感拉满，操控指令瞬间响应，操作顺滑流畅，带来自如屏幕交互体验。 魏牌摩卡DHT-PHEV内饰座舱 长城汽车表示：“与高通的合作是强强联合，能够为长城汽车智能化进阶提供强力的技术保障，实现技术产品的行业领先与率先落地，为用户带来更智能化的未来出行体验，同时赋能产品价值与品牌价值的升级。” 写在最后 汽车的发明已逾百年，自那时起，汽车解决了人类的基本需求之一——个人机动性，并且始终是我们工业社会的核心支柱产业；如今，交通领域正处于百年未有之大变革时期，信息化、智能化、网联化以及绿色可持续化正在对传统交通领域进行全方面、深层次的重构。在这场浪潮中，中国企业凭借先发优势、资源整合优势以及全球化战略布局，通过成功的商业模版复制和先进工业文化输出，为全球提供增长与科技进步的新引擎。 当然，无论是上汽名爵、长城汽车，还是移为通信、有方科技，它们的行动都是中国企业走向世界的一处缩影，而在它们之外，还有更多的国内企业在直接或间接地走向世界。比如高新兴基于高通MDM9x07芯片系列打造的车载连接OBD，为TMO（K1）、Vivint等运营商深入北美和欧洲市场奠定了坚实基础；美格智能为icar visions提供了同样基于高通MDM9x07芯片系列打造的车载智能移动视频监控解决方案，使其业务“奔驰”于全球40余个国家和地区间；移为通信通过基于高通9205 LTE调制解调器打造的车载智能终端，不断在北美、欧洲、韩国、澳洲等市场拓展“朋友圈”……它们正凝聚起来，共同谱写中国汽车产业出海的华章。

  行业资讯 2022年6月10日
• 

  Wejo与丰田达成数据协议

  据外媒报道，互联、电动和自动驾驶汽车（AV）数据的云和软件分析公司Wejo Group Limited（Wejo）宣布与丰田北美公司（Toyota Motor North America）达成数据协议。凭借该协议，Wejo将为美国云连接车队车辆提供个性化的互联车辆数据服务。 Wejo将收集丰田车队互联车辆的数据，并通过Wejo的ADEPT平台进行处理和匿名化。然后，远程信息处理服务供应商（TSP）、车队所有者和车队管理服务（FMS）公司可以利用这些来自嵌入式OEM硬件的数据来支持车队服务。 凭借丰田互联车队车辆的数据，Wejo可以为TSP和FMS公司提供信息运营所需的信息，包括地理位置、燃料信息、里程表和速度读数以及轮胎压力。此外，Wejo将从这些丰田车队车辆中获取驾驶员行为信息，其中包括促进安全驾驶的必要数据。通过分析驾驶员的表现，Wejo的客户将能够发现改进和培训的机会，最终让车队所有者放心。车队所有者将利用数据优化车队和驾驶员，同时保障投资并减少责任风险。 丰田互联技术（Toyota Connected Technologies）公司总经理Josh Batie表示：“通过合作，Wejo将能够为TSP和FMS公司提供数据驱动的增强型车队管理信息，从而提高道路安全和效率。而我们也能够扩展提供数据的方式和地点，同时将控制权掌握在客户手中。” 除了传统的车队管理产品外，参与的丰田车队车主将直接从车辆中获取数据，而无需额外的售后硬件或数据计划。但是，只有在同意与Wejo共享的丰田客户的明确要求和指示下，丰田车队互联车辆数据才会被共享。此外，Wejo ADEPT在保护消费者数据安全方面会提供最高标准。

  行业资讯 2023年1月12日
• 

  北邮X滴滴：基于最小车队的动态车辆调度

  作者： 张文琦（北京邮电大学博士研究生） 李晶晶（北京邮电大学硕士研究生） 王强（北京邮电大学副教授，博导），研究方向：移动网络、信息理论、机器学习和智能决策系统 石东海，滴滴惠普产品技术负责人、高级技术总监 编者按 众所周知，交通供需存在时间和空间上的不匹配的现象，某一时刻城市内一部分地区车辆供过于求的同时，另一部分地区可能存在车辆空驶的状况。随着近年来全球定位系统（GPS）、无线通讯工具以及人工智能技术的发展，我们是否可以进行更好的规划，在维持车队规模一定的情况下，对这些空驶车辆进行有效指引以减少空闲率、提高司机收入并改善用户体验呢？滴滴出行惠普产品的石东海团队以及北极邮电大学王强团队对此合作探讨，结合强化学习算法进行调度优化，仿真验证显示效果显著。 由于交通供需之间的不匹配，大城市的车辆共享平台效率有很大提升空间。随着全球定位系统（GPS）和无线通信工具的发展，车辆共享平台可以充分利用空闲车辆来缓解供需之间的差距。 针对如何对空驶车辆有效指引以减少空闲率，同时研究城市承运中不同车队规模时的效率，滴滴出行普惠产品技术部负责人石东海团队和北京邮电大学王强副教授合作探讨，联合提出了一种基于最小车队的动态车辆调度方法，模拟实验得到了AI Labs的环境支持。 首先，在已知车辆共享网络情况下，采用二部图匹配算法获得所需的最小车辆数。然后，为了平衡实时交通中交通供需之间的失配，提出了深度强化学习算法DDQN（Dueling Deep Q-Network ），以有效地使用有限的车辆。DDQN能够估算供需之间复杂的动态关系，因此可以根据DDQN的调度政策将可用车辆调度到需求量大的地方，从而缓解供需之间的差距。最后，我们设计了一个模拟器来训练和测试决斗的深度强化学习算法。仿真结果证明算法在订单响应率和司机计费时长占比方面有显著改进，可以提升司机收入、改善用户体验。 1 研究背景 在线乘车共享服务由于其便利性和灵活性而受到了许多研究者的追捧。随着全球定位系统（GPS）和无线通信工具的发展，车辆共享平台能够充分利用道路上的车辆，这不仅能提高交通资源的利用率，还能够有效缓解交通拥堵和交通供需之间的差距。因此如何最好的规划和管理共享平台中的车辆就变得尤为重要。在已知车辆共享网络的情况下，采用二部图匹配算法最小化所需车辆数，并提出DDQN算法来将可用车辆分配到实时交通需求较大的地点已达到缓解供需之间差距的目的。 2 问题挑战 在当前的研究背景下，本论文提出了一种深度强化学习算法DDQN。在算法设计的过程中，我们面临的挑战主要是如何有效地分配有限的车辆，以满足更多需求。由于在车队管理过程中，调度政策的变化将很大程度上影响到未来的供需情况，我们需要保证调度的有效性。 3 解决方案 本论文基于滴滴平台中真实的数据，包括道路信息、时间估计以及订单数据，设计基于 DDQN的强化学习算法对车辆进行动态的调度策略。 本论文主要解决两个方面的问题，1）最小车队问题，在订单信息已知的情况下最大程度地减少所需车辆的数量；2）可用车辆调度问题，根据深度强化学习的策略，将可用车辆派往需求量大的地点来最大程度地提高响应率。 1 最小车队问题 根据订单数据，构建一个车辆共享网络，由于时间的方向性，它是一个有向无环图。图中的每个节点代表一个行程，图中的边表示两行程之间的可连接。由于是个有向无环图，我们可以将图分解为一个二部图，此时最小车队问题就转化为二部图最大匹配问题。通过二部图匹配算法就可以得到车辆共享网络的最小车队数量，图1展示了执行算法后得到的最小车队数和真实情况的对比，可以看到所需的车队数量有了明显的减少。 2 可用车辆调度问题 在一个调度的时间线里，首先根据历史信息生成订单，其次更新可调度车辆分布，再次根据决策策略进行空闲司机调度，最后进行派单。调度的时间线流程如图3所示。 我们使用DDQN模型来对共享网络中的可用车辆进行合理的调度和管理。在DDQN模型中， DDQN由状态、动作、奖励和状态-动作值（Q值）组成，空闲驾驶员（可用车辆）作为代理人。DDQN的目标是从初始状态开始获得最大化长期累积报酬的最优策略。在每次调度的过程中，每个空闲驾驶员都从状态空间观察一个状态，然后根据策略，每个空闲驾驶员都从动作空间选择一个动作执行。具体动态过程如图4所示。在DDQN中，我们采用Dueling结构对各个状态进行动作选择，这样可以提高算法的稳定性。 4 实验与结果 在该实验中，本论文的数据集来源于滴滴出行的脱敏数据，可用车辆调度的实验数据包括北京核心区连续三周的车辆和订单数据。订单数据集包含上/落客时间和上/落客位置（经纬度）。车辆数据包含每几秒钟更新的位置（经纬度）和状态（在线和离线）信息。通过对比模拟器方法、随机方法和Q-Learning的方法，证明了我们提出的方法在订单响应率和司机计费持续时间占空比方面有显着改进，如表1所示。 论文核心贡献者

  行业资讯 2023年7月11日