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车队管理是一个复杂的系统工程，而车管员则是这个系统的中流砥柱。他们不仅要负责车队调度、维护、保养等工作，还要处理与客户之间的沟通和协调。本文将从以下八个方面对车管员的工作进行详细分析。 一、车辆调度 车管员需要根据客户需求和路况情况，合理安排车辆的出发时间和路线。在这个过程中，他们需要考虑多种因素，如交通拥堵、天气变化、客户需求等。同时，在出发前，他们还需要对车辆进行检查和维护，确保每一次出发都是安全可靠的。 二、维修保养 车辆是车队管理的核心资产，因此维修保养也是不可或缺的环节。车管员需要定期对车辆进行保养和检查，并及时处理各种故障和问题。在这个过程中，他们需要与维修厂家和供应商保持良好的关系，并协调各方资源以确保及时修复。 三、安全管理 安全是车队管理最为重要的一环。在日常工作中，车管员需要密切关注车辆的安全状况，并采取相应的措施保障安全。例如，对于长途行驶，车管员需要对车辆进行全面检查，并根据路况和天气情况调整出发时间和路线。 四、客户服务 客户服务是车队管理中不可或缺的一环。车管员需要与客户保持良好的沟通和协调，并及时处理客户提出的各种问题和需求。例如，对于客户提出的特殊要求，车管员需要及时做出反应，并与其他部门协调配合，确保客户需求得到满足。 五、成本控制 成本控制是车队管理中至关重要的一环。车管员需要通过有效的成本控制手段，降低运营成本，并提高整个车队管理的效率和盈利能力。例如，对于车辆维修保养费用，车管员需要与供应商进行谈判，并选取最优惠的合作伙伴。 六、团队管理 团队管理是车管员日常工作中必须掌握的技能之一。他们需要根据团队成员的特点和能力，合理分配工作任务，并及时进行团队建设和培训。同时，他们还需要与其他部门协调配合，共同完成车队管理的各项任务。 七、数据分析 数据分析是车队管理中不可或缺的一环。通过对各种数据的收集和分析，车管员可以及时了解车队运营情况，并做出相应的调整和决策。例如，对于车辆油耗情况，车管员可以通过数据分析找出原因，并采取相应的措施降低油耗。 八、技术创新 技术创新是车队管理中不断追求的目标之一。车管员需要了解最新的技术发展动态，并尝试将其应用到实际工作中。 总之，作为车队管理的中流砥柱，车管员需要具备多种技能和素质。只有不断提升自身综合能力，才能更好地完成各项工作任务，并为整个车队管理贡献力量。

AWS宣布IoT FleetWise正式上线，这是一个全托管的服务，供用户收集、转换车辆资料，并将其上传到云计算，车辆制造商、车队运营商和汽车供应商不需自行开发车辆资料收集系统，就能够大规模收集车队资料，当然，用户也能够使用IoT FleetWise来强化现有系统。 AWS IoT FleetWise能够收集车辆资料并将其分送到云计算，用户可以使用这些资料分析车队的健康状况，并识别潜在维护问题，或运用这些资料改进车载娱乐系统。另外，用户也能够用于训练机器学习模型，改进自动驾驶和高端驾驶辅助系统。 该服务为车辆建模框架，供用户利用该框架在云中对车辆及其传感器、驱动器建模，AWS提供IoT FleetWise Edge Agent应用程序，使得车辆和云计算能相互安全通信。在车辆上运行的IoT FleetWise Edge Agent，使用资料收集架构控制要收集的资料，以及传输至云计算的时机，该应用程序会收集和截取资料，通过AWS IoT Core传入Timestream表格或是S3存储库中。 IoT FleetWise Edge Agent本身为一个C++开源项目，用于收集、解码、范式、缓存和截取车辆资料到AWS上，其支持多种部署方法，像是车辆网关、资讯娱乐系统、云计算资讯处理控制单元，或是售后设备。当车辆连接到云计算时，Edge Agent会不断接受资料收集架构，并将转换后的资料发送至云计算。 AWS以监控电动汽车的电池作用IoT FleetWise用例说明，官方提到，对电动汽车来说，电池温度是一个关键指标，因此用户应该对整个车队进行持续分析，而为了避免连续资料截取的高额成本，用户可以通过配置电动汽车电池温度阈值，来优化资料收集。 该分析结果可以提供给汽车制造商的品质工程部门，快速评估在特定温度下，问题发生的根本原因和可能性，基于这个分析结果，在短期汽车制造商可以采取措施支持受影响的车辆，而中期目标则可提高车辆制造品质。 目前AWS IoT FleetWise服务先在美东维吉尼亚北部，和欧洲法兰克福地区推出，用户需对创建车辆付费，以及每台车辆的资料收集付费，其他搭配的服务如AWS IoT Core和Amazon Timestream则独立计费。

4月24日，美国联邦通信委员会（FCC）批准了各州机构、一些汽车制造商、大学和其他机构的请求，以使用V2X（Vehicle-to-Everything）技术来部署互联汽车技术，防止碰撞事故，特别是在十字路口。 1999年，FCC在5.9GHz频段分配了75MHz的频谱，用于智能运输系统和业余无线电等服务。但在其5.9GHz频段命令中，他们将该分配的45MHz重新用于非授权用途，如Wi-Fi。 大众汽车集团旗下的奥迪、福特公司、捷豹路虎、犹他州和弗吉尼亚州的交通部门、哈曼国际公司、松下公司等在2021年底提出了使用C-V2X（Cellular Vehicle-to-Everything，蜂窝车联网）的豁免申请。 根据美国政府的研究显示，这项技术如果在汽车中广泛使用，每年至少可以防止该国60万起车祸。 汽车创新联盟（Alliance for Automotive Innovation）的官员希拉里·凯恩（Hilary Cain）在一份声明中说：“这些豁免正是汽车制造商部署V2X面临的监管难题中所需要的一块。” 她称其为“一种改变游戏规则的无线安全技术，使车辆能够看到拐角处，与其他车辆通讯，并与行人、骑自行车的人、交通灯和基础设施进行实时沟通”。 美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）的数据统计显示，2022年，该国有42795人死于交通事故，比2021年下降0.3%，但仍高于2005年以来的任何一年。 美国智能交通协会（Intelligent Transportation Society of America）首席执行官劳拉·查斯（Laura Chace）在一份声明中说：“随着我们国家道路上的死亡人数继续飙升，我们必须最大限度地利用车联网技术来保证所有道路使用者的安全。” 查斯敦促最后的规则能够建立一个监管框架，确保这些重要的安全解决方案能够得到投资和部署。 美国参议员加里·彼得斯（Gary Peters）和辛西娅·卢米斯（Cynthia Lummis）在2月份敦促FCC对豁免请求采取行动，称“该技术有助于拯救生命，将为未来的汽车和交通基础设施铺平道路”。 事实上，像V2X这样的技术只有在道路上有相当大比例的车辆使用它的情况下才能发挥作用。 而另一种类似的短程通信技术DSRC(Dedicated Short Range Communication，专用短程通信) 历经20年的发展，也没有汽车制造商真正将DSRC调制解调器集成到他们的汽车中，这意味着没有安装的用户群可以从该技术中受益。 多年来，这种持续的失败FCC也看在眼里。 2020年，FCC发现，几乎没有汽车制造商在使用它，最终决定将45MHz从5.850GHz重新分配到5.9252GHz，该带宽被从汽车制造商和高速公路规划者那里拿走，并提供给了Wi-Fi，后者拥有需要带宽的实际用户。 尽管代表性的交通行业贸易组织（美国智能交通协会和美国国家公路和交通官员协会AASHTO）对此表示反对，但2022年8月，美国哥伦比亚特区上诉法院依旧裁定批准了FCC的上述计划，释放之前为车辆和基础设施相互通信预留的部分频谱，转交给Wi-Fi。 这两个组织在当时的公开信中写道：“尽管裁决令人失望，但我们将继续努力确保剩余的 30 MHz 不受干扰，并促进运输安全。” 美国智能交通协会的V2X未来工作组过去数月来一直在积极工作，以确定在新范式下有效部署技术战略。AASHTO 同样在与其他公司进行合作，以进一步为V2X 技术在公共道路上的应用、部署和集成做准备。 在C-V2X的推广方面，我国已经走在了前面。从制定LTE-V2X国际标准开始，我们企业就参与其中。 在产品研发方面，我国已经形成了包括芯片模组、终端设备、整车应用、安全、高精度定位及地图服务等环节的完整产业链生态。 在测试验证方面，IMT-2020（5G）推进组C-V2X工作组等行业组织牵头组织了跨行业广泛参与的C-V2X“三跨”“四跨”“新四跨”等互联互通应用实践活动，服务300余家企业开展协同研发和测试验证，吸引上万用户参与体验。 中国新车评价规程（C-NCAP）对车辆进行全方位安全性能测试，计划于2025 年将C-V2X 功能纳入C-NCAP 的五星碰撞路线图。目前，已有十多家车企，包括一汽、红旗、东风、广汽、上汽、蔚来等十几家车企均发布了量产前装C-V2X 功能的汽车。 未来，依托5G+C-V2X车联网，我国将走出“聪明的车+智慧的路+协同的云”车路云协同发展模式支撑我国汽车产业和智慧城市变革，并将培育出行服务提供商等新业态、新商业模式。

4月20日，物联网平台供应商及互联运营云（Connected Operations Cloud）开发商Samsara宣布推出其可持续车队管理（Sustainable Fleet Management）解决方案。Samsara现有燃油效率和电动汽车（EV）产品的演变旨在为客户提供更多数据驱动的洞见，以便能够减少排放、快速启动电气化并实现其可持续发展目标。 Samsara的可持续车队管理解决方案旨在支持客户迈向更可持续运营，具体新功能和增强功能包括： 燃料和能源中心（Fuel & Energy Hub），作为混合燃料车队（包括内燃机（ICE）、EV和混动车）的一站式商店，可确保其驾驶员和资产以最佳性能支持可持续发展目标。凭借该新的仪表板，运营领导者可以可视化整个车队的性能，同时收集有关燃油经济性、成本和消耗的可操作见解，从而准确地进行指导。Fuel & Energy Hub现已开放测试版。 可持续发展报告（Sustainability Report），允许客户可视化车队排放，并监控站点和车辆的输出以查明改进区域。该报告还提供了对当前和预测车队排放量随时间变化的洞见，因此客户可以设定更准确的目标，并跟踪其可持续发展目标的情况。可持续发展报告现已公开测试版。 充电控制（Charge Control），通过大规模管理实时EV充电，并轻松识别充电问题来消除驾驶员的里程焦虑。现在，客户可以按组或按个别车辆创建自定义充电配置文件，并接收违规通知。Charge Control将于2023年夏天公开测试。 电动汽车适用性报告（EV Suitability Report），为客户提供定制的车队中最适合EV过渡的ICE车辆列表。作为Samsara现有车队电气化报告（Fleet Electrification Report）的改进版，新报告现在包括对所有车辆类型的评估，并允许客户配置电气化标准以获得高级建议。电动汽车适用性报告现已普遍可用。 Samsara客户现在可以利用这些功能，以及平台现有的燃料和能源报告（Fuel & Energy Report）、驾驶员效率报告（Driver Efficiency Report）、怠速事件报告（Idling Events Report）、车队基准报告（Fleet Benchmarks Report）等。 Samsara首席产品官Jeff Hausman表示：“凭借新解决方案，我们能够为客户提供燃油经济性、车辆利用率和排放方面的见解，从而帮助客户了解改进机会，并采取措施。”

今天的消费者希望他们的汽车像他们的移动设备和个人语音助手一样变得智能和个性化。物联网数据分析、云计算、5G、大数据等诸多新兴技术和概念与人工智能相结合，为车辆与周边环境的互联互通开辟了新天地。 值得注意的是，汽车行业一直积极采用新兴技术。现在，汽车行业的公司越来越多地整合人工智能，以利用互联汽车技术、自动驾驶和预测性维护。汽车领域的 AI 涵盖许多领域，从检测和响应道路上潜在危险的高级驾驶员辅助系统到允许驾驶员在双手放在方向盘上的同时保持联系的语音识别技术。 汽车行业人工智能服务令人兴奋的方面包括它们通过优化燃料使用和实现自动驾驶来提高效率和安全性以及减少行业对环境的影响的潜力。随着人工智能不断发展并在汽车行业留下印记，不久将有更多的人工智能在汽车行业实施。具体有以下几个方面： 1. 智能导航 人工智能可以通过分析各种路况帮助驾驶员做出更好的导航决策。现代人工智能驱动的导航系统可以根据附近道路封闭、事故、交通拥堵、建筑工程和道路状况的信息建议更好的路线。 举个例子，百度自研文心交通大模型创新性地将时空 Transformer 应用在交通领域，把时序上的交通变化与空间上的道路拓扑结合起来，根据不同地理区域的粒度、不同的时间跨度以及不同的数据稀疏程度，构造了大量的交通规律学习任务，并基于多目标、多任务预训练技术来训练，从而增强了人工智能的通用性、泛化性，大幅提升通行效率 15%-30%。此外，生成式 AI 具备跨模态、跨语言的深度语义理解与生成能力，能够有效降低百度地图用户的时间成本约 70%。 2. 数字孪生和人工智能的车辆设计 现代人工智能汽车制造商在其制造设施中广泛使用数字孪生，通过模拟某些设计决策将如何影响汽车性能来简化汽车设计。通过为机器学习系统提供历史数据和传感器数据，工程师和设计师可以深入了解他们的想法如何转化为车辆性能。该技术还有助于消除与测试物理原型相关的成本。 宝马表示其工程师现在正在使用 Monolith 进行车辆开发。更准确地说，宝马的 AI 工程师使用 AI 来准确预测汽车在空气动力学方面的性能，而无需构建物理原型。更重要的是，BMW 的碰撞测试工程团队还成功地应用 Monolith 来预测碰撞过程中乘客胫骨所受的力，而无需在开发过程的早期进行物理测试。 3. 客户预测性维护 通过嵌入各种车辆部件的无数连接传感器，汽车制造商可以做出明智的维护决策，并在新出现的问题变得严重之前解决它们。例如，智能传感器可以提醒司机轮胎压力过低或需要更换机油。 4. 远程车辆诊断 预测分析驱动的维护有利于汽车制造商和车主。客户会及时收到有关潜在技术问题的警报，并转向制造商而不是独立的汽车维修店进行维修。 5. 全自动车辆 完全自动驾驶汽车仍然存在相当大的监管挑战。然而，无人驾驶汽车接管送货和公共交通的未来比人们想象的更近了。深度学习和先进的计算机视觉帮助车辆遵守交通规则并安全驾驶，几乎不需要人工干预。 6. 简化汽车保险 借助人工智能和计算机视觉，驾驶员可以在事故发生后使用手机摄像头拍摄受损汽车的照片，供基于人工智能和计算机视觉的系统分析汽车损坏情况。这样，评估过程变得更快、更客观。 7. 营销自动化 人工智能现在是汽车品牌营销人员必备的工具。通过评估客户的购买周期和社交媒体数据，营销专家可以发现交叉销售和追加销售的新机会、自动化潜在客户管理、个性化广告、预测需求和销售以及改进营销策略。 8. 车队管理 基于有关道路状况、特定区域的交通、天气和其他环境信息的数据，人工智能系统可以帮助车队经理确定最有效的路线，预测潜在的延误，并向相关人员发出警报。 9. 生成式设计 具有前瞻性的汽车制造公司已经在使用衍生式设计来制造更坚固、耐用和可持续的汽车零部件。基于 AI 的设计系统可以根据设计师和工程师定义的参数集为特定组件生成数百种设计变体。 10. 个人语音助手 虽然部分行业参与者采用了 Alexa 和 Siri 等第三方个人助理，但一些汽车公司已选择创建自己最先进的语音识别软件。这些助手可以调节温度、提供有关油箱中气体量的信息、拨打电话和更换无线电台。重要的是，这些工具具有高度的个性化，这意味着它们可以记住驾驶员的偏好并根据上下文和用户历史记录提出调整建议。 11. 联网车辆 物联网用例的快速增长以及人工智能、5G 和云计算的进步使车辆能够相互连接、移动设备和基础设施，从而使自动驾驶更加安全和高效。例如，汽车可以相互通信以确保它们保持安全距离。另一个例子是连接的送货卡车，它可以以最高速度编排紧凑的车队，以最大限度地减少风阻和降低油耗。此外，联网车辆可以减少交通拥堵和旅行时间。交通管理人员将能够更全面地了解路况并更有效地控制交通流量。 12. 质量控制 虽然许多汽车制造商已经使用机器视觉进行质量控制，但它们无法适应产品变化，并且只能检测到一小部分可能的缺陷。具有深度学习和计算机视觉的质量控制解决方案可以超越简单的异常检测，同时智能地检测和分类多个缺陷。它几乎可以消除人为干预并显着提高质量控制系统的效率。 v 13. 需求预测 汽车行业拥有最复杂的供应链生态系统，事实证明人工智能对需求预测非常有效。智能解决方案可以根据经济状况和行业环境的变化预测需求。它允许制造商根据需求调整产量并降低多余的库存成本。 结合区块链和物联网等工业 4.0 的其他技术，人工智能系统还考虑了运输和设备状况信息。它可以提高供应链的透明度和可追溯性，确保整个供应链的可见性，并最终将供应链转变为智能供应链。 14. 驾驶员行为分析 安装在汽车上的物联网传感器可以将数据发送到深度学习驱动的系统以分析驾驶员行为。这些见解包括换油间隔、制动器使用、事故后车辆停机时间和油耗，可在升级现有车辆或创建新车辆时使用。 15. 智能驾驶关怀 借助情绪识别、计算机视觉、智能物联网传感器和人工智能，现代车辆可以识别可能导致交通危险的驾驶行为。通过评估驾驶员的体温、眼球运动、头部位置、驾驶行为和时间，嵌入式 AI 系统可以检测驾驶员的状态是否具有潜在危险并停止汽车或切换到自动驾驶模式。 16. 电动汽车增强型电池工程 使用现代机器学习应用程序，工程师可以通过准确预测各种条件将如何影响电池性能来简化电动汽车的电池开发。人工智能还可以帮助更快地确定最佳电池形状、尺寸和化学成分，从而缩短产品生命周期。 17、排放监测 碳排放量的快速上升已提上全球议程。尽管如此，许多汽车公司仍无法准确测量其碳足迹。幸运的是，像 BCG 这样具有环保意识的组织现在正在开发基于人工智能的系统，这些系统有助于测量温室气体排放并将其碳足迹减少 30% 以上。 18. 设备预测性维护 传统上，技术人员会定期对设备进行维护，以确保机器不会意外发生故障。相反，物联网传感器可以从机械部件收集数据并将这些数据发送到基于人工智能的系统，该系统可以检测性能偏差并提醒员工潜在的故障。这样，汽车制造商可以降低维护成本并节省员工的时间。 19. 客户服务聊天机器人 对话式人工智能是加强客户与品牌之间关系和提高品牌忠诚度的重要工具。AI 聊天机器人可以接管员工的日常任务，例如安排试驾、帮助客户选择车型、回答客户有关汽车功能的问题以及收集客户反馈。 20. 打击保险欺诈 欺诈是汽车保险行业的一个严重问题。每年，保险公司都会支付数十亿美元的欺诈性索赔，而欺诈的成本反映在保单持有人的更高保费上。结合自然语言处理，人工智能可以发现索赔中的可疑模式并将其标记为人类员工审查。在预测数据分析工具的帮助下，人工智能可以根据投保人的行为模式和客户资料来估计投保人的欺诈风险。 人工智能对汽车行业的 10 大革新 更少的事故 人工智能可以通过为驾驶员提供有关潜在危险的实时信息来帮助减少道路交通事故的数量。 更快的应急响应 人工智能可以在发生事故时自动向应急服务部门发送警报，从而帮助提高应急响应速度。 更智能的交通管理 人工智能可以更有效地管理交通流量，减少拥堵，让司机的旅途更愉快。 提高燃油效率 人工智能可以帮助驾驶员更好地决定何时以及如何加速和制动，从而提高燃油效率。 减少碳排放 智能驾驶可以减少车辆排放，有助于改善空气质量和应对气候变化。 个性化体验 人工智能可以根据驾驶员的喜好和需求个性化车载信息娱乐系统。 增强安全性 人工智能可以通过提供有关潜在危险的警告并协助完成停车和倒车等任务，从而帮助提高驾驶安全性。 改进的连接性 人工智能可以帮助改善车辆与其他道路使用者之间的连通性，从而提高出行效率。 为司机带来更多便利 人工智能可以通过自动化路线规划和导航使驾驶更加方便，让司机可以专注于其他事情。 精简保险 人工智能可以帮助汽车保险公司识别风险、更准确地计算保费并检测欺诈。 总结： 显然：随着我们进入新的一年，准备好在市场上看到更多由 AI 辅助驱动的汽车。随着人工智能投资和发展的兴起，技术对我们的汽车和整个汽车行业的影响将继续增长。从帮助人们为他们的家人选择完美的汽车到最终为他们开车，我相信人工智能面向消费者的汽车用例是我们将体验到的最激动人心的案例之一。通过高质量的培训数据，汽车品牌和制造商可以保持在人工智能创新的前沿，利用其能力实现我们对汽车的未来愿景。 由于人工智能的进步，汽车行业正处于重大转变的风口浪尖。从制造和设计到销售和营销，再到服务和维护，人工智能可以在使汽车更智能、更安全、更高效方面发挥作用。汽车行业不可避免地从硬件转向软件，这要求汽车制造商重新构想他们的工作流程并密切关注相关的监管框架。鉴于人工智能在该领域的空前潜力，克服法律、道德和安全方面的挑战只是时间问题。

前不久发布的《2022年度中国公路货运景气度CEO调查报告》，通过140多份有效问卷，勾勒出2022年我国公路货运行业的运行概况。根据调查数据，被调查企业反映2022年：公路货量规模总体下滑、收入规模总体下滑、企业经营成本明显增长、运价总体与上年持平、企业利润较上年总体下滑、企业人员用工总体平稳、资产投资更加谨慎（与其他领域投资趋紧不同的是，在数字化转型方面的投入总体呈增长态势）。 公路货运行业：数字化转型投入持续增长 与其他领域投资趋紧不同，接受调查的企业反映，在数字化转型方面的投入总体呈增长态势。调查数据显示： 近六成（59.7%）的企业在数字化转型方面投入有所增长；近三分之一（33.1%）的企业反映投入基本持平。两者合计占比超过九成（92.8%），显示企业在数字化转型方面投入保持积极态势。 2022年企业在数字化转型方面的投入分布情况 从具体的数字化转型实践看，企业数字化转型正在多个层面展开。调查数据显示： 近八成（77.7%）的企业进行了管理信息系统建设或改造升级，加快业务管理的在线化； 超过一半（50.4%）的企业自建或运营互联网平台，探索和尝试企业运营的平台化。 超过四成（43.9%）的企业投入智能技术装备改造升级，加快物流作业的自动化、智能化； 还有不到两成（17.3%）的企业使用社会化的平台服务，融入行业生态化系统。 2022年企业数字化转型主要实践分布情况 受调查企业中，通过数字化转型而具备的数字化服务能力主要集中在以下7个方面： 超过八成（82.7%）的企业具备数字化运输管理能力，这也是公路货运市场最先启动数字化转型的领域，也是公路货运企业开展业务提升的基础工具； 其次是客户订单管理（66.9%）和车队管理（56.1%）的数字化，占比在六成左右，仍然是业务开展的重要领域； 此外，数字化能力较强的还有车辆监控能力（48.2）、司机管理（48.2%）、全程运输可视（45.3%）和交易平台（44.6%）。 企业已具备数字化服务能力领域的分布情况 以上都是伴随着业务的数字化转型首先推进的，对于提升效率、降低成本、服务客户具有积极意义。但是，企业数字化转型还处于初级阶段，对于数据的挖掘、算法的使用、交易的结算、安全的保障、能源的管理等方面，还需要数字化转型更上一个台阶。 行业趋势：与数字化转型的必然性 随着三年疫情平稳，公路货运市场景气度积极反弹。但应当清晰地意识到成本压力依然存在，市场对优质运力的要求不断扩大。 趋势：成本压力促成供应链合作关系 对物流企业来说，国际油价总体高位运行，再也回不到“5元时代”，通过多种方式降低油耗成本成为必然要求；从客户角度来看，物流降成本的压力有所增加，但是单一的低成本目标逐步向低成本与高韧性的平衡转变，客户与物流服务企业建立战略合作关系的情况将更加普遍，通过深化融合降低供应链物流成本成为趋势。 趋势：数字化促进优质运力形成和扩张 近年来，无论是数字化运输管理系统，还是网络货运平台，都展示出数字化对物流行业发展的巨大推动力。物流行业的数字化转型，通过业务线上化、流程数字化、网络智能化，在各个细分领域促进和实现了物流资源的集约化整合和利用，业务流程的可视和协同，物流管理的智能优化。数字化已成为打造低成本高效率优质运力的重要方式。 同时，数字化转型带来的数据要素的沉淀，为物流企业的运营、拓展提供数据支撑，同时为业务扩张所需信贷需求赢得政策支持优势。 物流数字化转型的必然性 物流已进入高质量发展阶段，无论是物流企业关注的降本增效，还是客户从供应链角度出发的供应链物流降本，或是物流企业从发展角度所关注的业务范围拓展、服务模式升级转型，数字化都将是绕不开的关键因素。运输管理系统和网络货运平台，成为物流数字化转型关注的焦点。 运输管理系统：增强物流企业硬实力 高效智慧的运输管理系统软件涵盖：智能调度、智能装车、路径优化、车辆管理、财务结算等功能模块。为物流企业提供运单管理、配载管理、车辆管理、客户管理、财务管理等运输管理信息化解决方案，围绕物流企业在“人、财、车、货、单”等各个环节的协同管理，帮助物流企业更好地提高工作效率，降低运输成本，使物流企业在激烈的市场竞争中处于领先优势。 网络货运：物流数字化转型热点 在物流行业数字化转型众多解决方案中，网络货运无疑是最受关注的。其优势特色包括： 网络货运平台利用互联网技术，整合车源、货源、解决传统物流运输组织调度问题，促进物流资源集约化管理。 对物流业务进行智慧调度和运营管理，实现物流运输的提质降本增效，实现数字化、现代化、智能化管理。 帮助企业取得合规发票，并通过运营数据监测，促进平台企业规范化运营。 利用平台优势，将业务覆盖到全国各省市，任何一个地方的运输资源均可整合至平台，平台集聚效应凸显，大大推动物流业务的规模化发展。

3月13日，康迈中国首批智能轮毂Smart Hub™产品交付暨装车仪式在山东潍坊康迈工厂举行，康迈中国的多位工程师参与此次活动，并在现场规范指导，共同见证康迈智能轮毂产品向首批用户交付，助力物流运输车队实现智能联网管理，为车辆运行保驾护航。 作为全球领先的商用车行业轮毂生产企业，康迈一直在致力于数字化产品的开发，本次交付装车的Smart Hub™产品是康迈在2017年推出的智能轮毂诊断系统，可让驾驶员和车队管理者查看轮端健康状况的实时数据，并在出现紧急情况前事先预警，提高车辆运营效率，避免紧急事件。目前，Smart Hub™产品已经在北美应用于大量车队用户，装车数量超过10000台。经过在不同车型、不同路况、不同地域的大量测试，康迈于2023年将产品正式引入中国市场。 首批交付仪式现场为4辆重型牵引车安装了智能轮毂设备，其均为山东潍坊至周边港口及江苏南京的专线牵引车，因为高出勤率的要求，车辆工作强度较高。安装康迈智能轮毂产品之后，车辆的安全性将得到进一步的保障，可以满足最高的出勤率与运营效率。 敢于吃螃蟹，康迈智能轮毂产品魅力何在？ 作为康迈智能轮毂产品在中国市场的第一个批量订单，车队管理者为何赞不绝口，这套系统究竟有何魅力，在此笔者为大家讲解一下其作用和价值。 现如今智能网联汽车的快速发展也已经在商用车行业进行了渗透，车联网应用受到越来越多物流车队的青睐。康迈的系列数字化产品是一个模块化的车联网系统，包括目前引入中国的Smart Track™车辆轨迹监测、Smart Air™胎压监测和Smart Hub™轮毂状态监测，以及今后会陆续引入中国的管路压力监测、轴荷监测，正在测试中的货物跟踪、主挂匹配等应用模块。负责实现这些功能的传感器安装在监测位置，通过车域网VAN进行连接，再由应用程序接口 API反馈到终端以便管理人员查看。 ·Smart Air™ Smart Air™传感器安装于车辆轮胎气门芯位置，监测胎压情况，几十秒发送一次胎压数据，如果发现胎压下降达一定幅度，或达到高/低临界值便会自动报警。这样一来，驾驶员和管理人员可以随时了解胎压状态，以防止车辆出现慢漏气、跑偏、过早磨损等现象，延长轮胎和胎面寿命，降低爆胎风险；合适的胎压也有助于提升燃油效率，节省燃油费用。如果出现轮胎扎钉等现象也能及时发现和处理，避免安全事件的发生。 康迈的Smart Air™胎压监控是一个智能系统，它部署有强大的后台算法和计算能力，能够基于车辆运行中的大量数据进行分析并自动优化工程模型，在数据发生变化时根据历史规律分析发生了什么变化，为什么发生变化，下一步可能发生什么，从而尽早发出预警信息，避免意外事件发生。 ·Smart Hub™ Smart Hub™传感器安装于车辆轮毂上，收集轮端的振动和温度数据，基于康迈数十年的工程积累，通过工程建模、数据科学和高级分析、云计算等数据处理技术，实现轮端健康状态的可视化和实时预警。车辆配置了Smart Hub™，便可以通过轮端的振动和温度得知车辆轴承和油封是否有磨损，轮胎是否有严重损坏，是否有慢漏气等情况，并及时预警。司机或车队管理者在远程便可对车辆轮端和轮胎的状态进行充分了解，避免过热起火或轮毂飞出等重大安全事故。 此外，通过Smart Hub™反馈回的振动和温度数据，结合Smart Track™轨迹监控，能够更好的了解驾驶员的驾驶习惯，使用行车制动器/辅助制动装置的频率，让车队管理者及时纠正驾驶员的制动习惯，避免轮端温度过高的现象发生，提高车辆使用寿命，提升燃油效率。 编后语： 从Preset®到Smart Hub™，康迈的每一款产品都影响着全球商用车的制造理念。在康迈进入中国之前，市场上均采用脂润滑轮端，PreSet®产品的推出，让低成本高可靠的油润滑轮端成为了高端重卡的首选，受到长途干线物流用户的青睐。现如今，康迈通过Smart Hub™等智能产品将轮毂总成可视化进一步发展，让用户能够对轴承、油封、胎压等零部件的健康状态有着更好的了解，进一步推动我国干线物流的高效管理及运行安全性。

　　由欧洲软件开发商Gurtam创建的全球远程信息处理和物联网平台Wialon在150多个国家/地区的连接量已达到创纪录的350万台设备。按照联网车辆和其他资产计算，Wialon是世界上最大的车队管理平台。 　　通过一个2400多家合作伙伴组成的网络在全球范围内开展工作（其中包括远程信息处理服务提供商和解决方案开发商），Wialon可以连接和跟踪车辆和资产，包括货运和客运车队、特种机械以及发电机和燃料储存等固定装置。 　　已通过Wialon平台连接的第350万台车是西非ambulances车队的一辆车，Wialon的合作伙伴Geoloc Conseil可在该地确保救护车和燃料管理的高效调度。该公司主要在法国和西非开展业务，为运输、建筑、快递和服务公司提供服务。 　　“自2016年以来，我们一直与Wialon合作，籍此一个简单的互联网搜索让我们找到了燃料跟踪和机器运转时间监控的解决方案。七年后，我们在平台上连接了第350万辆汽车，我们对此非常自豪。Wialon基地的创新、可靠和用户友好的技术解决方案在促进和加速非洲业务增长方面发挥着关键作用。”Geoloc Conseils董事总经理Francois Traoré表示。 　　Wialon平台及其车队管理软件解决方案、Wialon超过2,400家合作伙伴（远程信息处理服务提供商和解决方案开发商）已在广泛的市场和行业部署了应用：运输和移动、物流、递送服务、建筑、农业企业、水和废物管理、公用事业、铁路、采矿和加工以及安全。他们的业务遍及欧洲、美国、加拿大、拉丁美洲、中东、非洲、澳大利亚和中亚。 　　“远程信息处理和IoT应用现在已普及到车队管理，我们对Wialon为全球合作伙伴、开发商和客户生态系统的增长做出的贡献感到非常自豪。连接350万台设备对我们来说是一个重要的里程碑，按照全球互联车辆和其他资产的数量计算，Wialon已成为全球最大的远程信息处理和IoT平台，”Gurtam的Wialon主管Aliaksandr Kuushynau表示。

如果用一个词来形容过去两年物流车队们的生存状况，相信会有不少人异口同声说出：难。 疫情反复、油价上涨、运力削减，物流车队们遇到了前所未有的挑战。 2023年，物流车队们的生存环境是否会发生新的改变？车队又该如何在经济发展的新周期中锤炼自己的能力？ 1、全球供应链重构的大背景下，公路物流行业发展进入新周期 2022年，大家的日子到底过得怎么样，数据是最有说服力的。 运联研究院根据交通运输部公布的数据统计，2022年，公、铁、水三种运输方式合计货物运输总量达506.1亿吨，同比下降3%。其中，公路货物运量371.2亿吨，同比下降5.5%；但铁路运输与水路运输量，均持续增长。 不过，如果我们考虑到大宗工程物流公路运输的占比，实际上，市场上的货源下降幅度在10%以上。 这样的市场状况也被商用车的销量数据所佐证：2022年商用车整体销量330万辆，同比下滑31%。 苦了两年后，2023年公路物流行业能否迎来大家期待已久的“触底反弹”？ 事实上，这个问题的答案仍然有非常强的不确定性，因为我们正在面临全球供应链重构带来的挑战。 全球供应链重构的核心，包括六个方面： 第一，分工的改变，从全球分工到区域内聚集；第二，布局，从过去的高度集中到进行多元化，以保证供应链的安全；第三，形态，从网链结构到研产销一体化；第四，从低价劳动力的偏好到数字化、科技化；第五，绿色的粗放高碳转向绿色低碳；第六，政治权利角逐，将在市场竞争者扮演更重要的作用。 这六个变化，其实都在指向一个方向：提升产业链的韧性和安全水平，而构筑强大的供应链是基础。 因此，全球供应链重构的大背景下，物流及供应链在国家战略层面被提到了前所未有的位置上。 年初的中央经济工作会议中提到，产业链供应链安全稳定是构建新发展格局的基础，要提升产业链供应链全球竞争力。 如何提升供应链的竞争力，去年12月15日国务院办公厅印发的《 “十四五“现代物流发展规划》中有明确的说明，其中提到，到2025年，基本建成供需适配、内外联通、安全高效、智慧绿色的现代物流体系。 这两个趋势，都会作用于物流车队企业。新的发展周期下，因为物流的集群化、规模化趋势，运力市场的组织化会加快，对物流车队的发展也提出了新的要求，即，面临发展增长和绿色转型的“双命题”。 近日，“壳牌&斯堪尼亚联合运输解决方案发布会”的举办，就是为了与行业的从业者一起探讨，如何解决这个“双命题”。 2、组织化的三个阶段，指引物流车队的升级方向 关于“双命题”的探讨，要回归到运力市场发展的基本规律，因为发展的问题只能通过发展来解决。 运联智库研究院高级总监刘子成提到，运力市场发展的底层逻辑，就是通过组织化来提升效率。目前，物流行业的组织化经历了货源组织化、运力组织化、资产组织化三个阶段。整体上来看，我们处于运力组织化阶段。 某一个行业发生货源组织化的早期，是第三方物流车队企业发展的“黄金时期”。正如国内“大车队”的快速发展，就正值头部快递企业发展壮大，货源也随之被集中化的时候。 但是，当一个行业的货源组织化进入非常充分的阶段，头部企业会率先进行内部运力的组织化。比如，随着快递企业的货量不断增加，稳定的双边线路越来越多，快递企业也开始大量自建运力。这个时候，第三方物流车队的钱就没有那么好挣了。 摆在物流车队面前的，只有两条路。 一是，提升车辆使用效率与货源的组织效率，建立成本和效率的相对优势。 正是因为对提升效率的迫切需要，近两年，物流车队企业开始越发关注车队的精细化管理。车联网应用、车辆配置、油品选择、维修保养等对于车辆总体使用效率的作用，也开始被人重视。 在发布会的圆桌对话环节，纭毅运输天津峻辰能源有限公司总经理冯念江提到了，他们目前车队发展考虑的一个重要问题，就是如何与上下游联动，通过信息化建设提升一线的运营效率。 （壳牌&斯堪尼亚联合运输解决方案发布会圆桌论坛） 二是，寻找新的“蓝海”市场。 目前，除了标准化程度高的快递、快运行业，危化品、大宗、冷链、快消等行业也逐步进入到货源组织化的后期阶段。 中顺鹏升物流集团总经理周运鹏就提到，他们之所以可以在过去的两年取得可观的成长，就是因为找到了新基建、新能源等“蓝海市场”。这些市场的稳定发展潜力，让他们有底气今年继续实现30%以上的增长。 2、车队竞争力重塑：做好成本和效率的平衡 行业的发展趋势，是看得见但未必摸得着的未来。对于物流车队企业来说，能不能把握住趋势，看的是能不能做好成本和效率的计算题。 毕竟，重新认知成本与效率的过程，正是物流企业不断重塑竞争力的过程。 第一，运力市场新的发展趋势，要求车队管理理念必须更新换代。 效率和成本一定是个翘翘板，如果单一追逐某一方面，那另一方面肯定会翘起来。 以车辆为例，购置成本只是价格冰山中浮在水面上的一角。实际采购中，许多车队管理者只关注价格、油耗、马力，对车辆的总拥有成本与运营经济性缺少清晰的概念，这就很容易忽略一系列“隐形成本”。比如，采购时减少5%的采购价格，但是维护时却增加6%的维修成本，这一减一加反而增加了总体成本。 车队在管理中引入TCO（车辆全生命周期成本）的概念，就是为了能够从全生命周期成本与车辆整体运营效率的角度，帮助车队更好地制定采购决策与资源配置，将不同成本项进行关联管理，体系化地对车队的成本管理进行查缺补漏，使车队进入正向的发展循环。 值得关注的是，3月3日举办的“壳牌&斯堪尼亚联合运输解决方案发布会”是车辆提供者与能源服务商共同参与的活动，探讨的是如何通过“油品选择+车辆选择”的“组合型决策”，优化车队的TCO管理，为行业提供一种从TCO成本要素关联去看待车队管理的视角。 以壳牌推出的全新升级配方柴油为例。升级后的产品可以提供更好的燃油经济性，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%。据一些客户的使用反馈，其实际节油效果会高于3%。 同时，全新升级壳牌配方柴油还可以为车辆提供更强扭矩和负载牵引力，让车辆行驶更有动力。其中壳牌独有的双重清洁技术，可以保护车辆关键燃油系统部件及油品储罐免受腐蚀，减少车辆因故障停机，影响车辆运营效率。 第二，全面拥抱新的管理工具。 车队管理一直是物流车队企业经营者们面临的一个难题。“宁带千军万马，不带车队一兵一卒。”流传在业界的这句话，充分说明了这个问题。 物流车队的管理能力建设，决定了其他三类成本的控制能力。实际中，车队管理人员往往身兼多职。 不过随着互联网的到来，网络化、智能化、数字化等在很大程度上提升了物流车队企业的管理效率。 第三，在新的管理背景下，升级管理能力。 过往的车队管理主要考虑驾驶员管理、车辆管理、调度管理和安全管理，但如今在“双碳”的国家政策之下，绿色减碳成为车队管理新的背景和前提。 尤其是国六标准实施，对车队排放提出了更高的要求。全新升级壳牌配方柴油采用的双重清洁技术，既能主动清除喷油嘴积碳，从而提供更好的燃油经济性；又可以减少二氧化碳的排放，减少环境污染。 近两年，新能源物流车的发展备受追捧。这也可以视为新的管理背景下，物流车队企业对于资产配置的新思考。 新周期，新环境，新工具，或许也将会诞生一批“新概念”的车队企业。 这一连串的“新”面前，要想回答物流车队的生意会不会变好，着实比较难。但我们相信，总有一批拥有“新能力”的车队能够成长壮大，并对“双命题”做出他们的解答。