Trucks
從服務廠到實際駕駛的過程中，人工智慧在改善生產力、出車率、耗油量和安全性方面皆有巨大潛力。 在許多領域，它已經產生了重大影響——而且這種影響只會越來越大。
人工智慧的出現預示著社會各方面效率和生產力將會提升——貨車運輸業也不例外。 它有助於加速現有趨勢的發展，並催生出以前難以想像的新功能。 以下是人工智慧正在影響物流和公路貨運的七個主要領域。
1. 更快、更準確的預測性維護
近年來，貨車運輸領域最大的發展之一是能夠從車輛收集數據，並利用這些數據來幫助預測和預見故障，從而避免車輛拋錨。 雖然這不再是新鮮事，但人工智慧可以處理和分析更大規模的數據，而且速度更快。
這樣更容易識別資料中的模式，並將特定故障與其促成因素連結起來。 它能夠更深入瞭解可能導致故障的警告訊號，以便透過定期保養來解決問題。
人工智慧的速度還有可能實現即時數據檢索和分析，並顯著縮短診斷時間。 貨車車主越早得到通知，就越容易安排保養和維修。
2. 根據需求而非里程安排服務計劃
除了預測性維護之外，連接性和資料也為自適應維護提供了可能。 傳統上，車輛保養是按照日曆或行駛里程安排的，而自適應維護則是根據貨車的特定工作量和狀況來安排的。 如果貨車狀況良好，便能延後維修保養。 反之，如果已發現潛在故障或貨車一直在惡劣條件下運行，便可以提前進行維修保養，盡可能降低任何意外故障風險。 無論哪種方式，貨車在路上行駛的時間都會更長。
這雖然不是什麼新鮮事，但人工智慧正在加速和改進這個過程。 這使得遠端即時評估貨車狀況變得更加容易和快速。 這樣一來，貨車只有在真正需要的時候才需要進廠維修。
3. 更有效率的路線優化與車隊管理
精細的規劃和協調是任何高效物流運作不可或缺的一部分，而路線優化可以幫助確保每輛貨車都能最大限度地提高生產效率，並將空駛里程降至最低。 然而，這可能是一個複雜的過程，受到交通、天氣和客戶需求等多個變化因素的影響。 對於跨多個交付點運輸混合貨物的運輸商來說，情況尤其複雜。
借助人工智慧，路線優化可以提升到一個全新的水平。 它可以用來設計高效的日程安排和配送路線，並根據不斷變化的情況進行即時調整。 UPS、亞馬遜、聯邦快遞和 DHL 只是目前使用人工智慧路線優化技術的部分主要物流公司。
隨著產業向電氣化轉型，這將變得更有價值。 充電需求為路線規劃增加了另一層複雜性。 然而，人工智慧解決方案有潛力能模擬路線和能源消耗，並順暢地增加充電機會，同時盡可能不干擾駕駛員的送貨計劃。
4. 更優質且即時的駕駛員支援服務
目前收集的車輛資料大部分都是駕駛員行為相關資料。 這些資料可以用來識別像是頻繁緊急煞車和緊急加速之類的行為，而這些行為會對耗油量和安全產生負面影響。 目前已有連線服務可以分析和處理這些資料，並可用於幫助駕駛員改善駕駛技巧。
借助人工智慧，這些服務可以增強，從而更快地做出反應並處理更多數據。 比起統計報告，也許可以利用這些資料來提供即時指導。
5. 更智慧的主動安全系統
主動安全系統已經大大提高了道路安全。 為了有效發揮作用，這些解決方案依賴複雜的演算法和強大的運算能力，能夠在微秒內處理多個數據點並做出決策。 他們需要能夠監控車輛周遭環境，並識別行人和其他道路使用者等物體。 作為研發的一部分，主動安全系統需要針對各種交通場景進行測試，以確保在任何情況下都能有效運作。
借助人工智慧，可以處理更多的數據點，從而實現快速決策。 測試模擬可以更快完成，並涵蓋更廣泛的情況。 希望這能提高他們識別不同移動物體以及路標和交通號誌的能力。 未來有可能開發更多自動駕駛支援功能，幫助駕駛員應對危險情況。 例如，如果偵測到駕駛員失去意識，則該功能會提示貨車自動靠邊停車並安全停止。
6. 數位工作坊
數位化也對維修車間產生了影響，技術人員越來越依賴 IT 系統來檢索說明和文檔，然後再進行服務和維修。
目前正在探索其中一種可能解決方案，也就是為技師配備由人工智慧手持設備，可以讓他們更快獲取這些資訊。 許多人已經成功地使用人工智慧工具，透過簡單的語言和上傳的圖片來解決複雜問題。 因此，應該可以為技師創造相同的支援功能。 這樣做可以實現更快、更有效的維修。
誰也無法確定未來會怎樣，但有一件事是肯定的。 人工智慧將繼續為貨車運輸業創造許多令人興奮的可能性。
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- 機器學習在貨車運輸產業可以扮演什麼角色？
[1] Sarah Whitman，《人工智慧在路線優化中的實際應用案例》(Real-World Examples of AI Being Used for Route Optimization)，2025 年 9 月 28 日，Debales，https://debales.ai/blog/real-world-examples-of-ai-route-optimization-in-logistics
