近日，百度地圖受邀參加2022全國汽車物流行業年會，會議上百度地圖智能物流解決方案架構師帶來了主題為《百度地圖汽車物流數智化應用方案》的演講分享。隨著汽車消費需求持續升級和汽車產業生態日益豐富，越來越多的汽車企業加入了汽車物流的行列，整車運輸方式正在發生翻天覆地的變化。傳統的汽車運輸方式以干線運輸為主，而目前更多的運輸方式也是采用整車+零擔（整車+拼車）或整車+集裝箱等混載。汽車作為大件商品，其包括體積大、重量重、物流成本高等運輸特點，為此眾多汽車運輸企業逐漸向更長鏈、高效率和低成本方式過渡。

基于此，百度地圖汽車物流數智化應用方案可以提供全鏈條數字化運營和監管，通過 AI算法和數據，幫助企業實時獲取生產、物流等信息，為整車廠等汽車物流企業提供數字化管理和運營支持，實現訂單、庫存/生產、運輸/交付的可視化調度與監管，對企業物流運營數據進行全面掌控及實時監測，保障生產及供應鏈安全。

本次會議演講實錄

大家好，非常高興有這個機會能夠跟大家分享一下百度地圖對汽車物流的理解以及應對方案。汽車物流的內容是非常豐富的，包含零配件的入場物流，商品車、零售備件的銷售物流等。物流整體質量的好壞已經不單單是成本問題，還會直接影響到整個主機廠對市場需求的響應速度，進而影響物流企業在市場上的競爭力。基于這些理解，今天和大家分享『百度地圖汽車物流數智化應用方案』的一些成果。整個方案圍繞著安全可控、高效集約、智能化這三個維度展開，為眾多企業打造更高效綠色的物流應用方案。

整個方案以百度地圖作為數字底座，基于百度地圖各種層面上的地理數據及百度地圖積累的物流業務數據，以及地圖開放的百度鷹眼軌跡、路線規劃、導航等這些基礎的地圖能力，圍繞入廠物流、商品車和售后物流這三個場景打造出數字化物流算法中臺。在這個算法中臺里面包含了智能調度、智能配載等算法產品，這些算法和物流場景相結合，為業務上層應用提供支撐。

接下來詳細介紹下方案核心內容——首先是智能定價，我們經常會根據兩點間的實際行駛里程決定最終的物流運費，但是因為各種客觀因素的存在，使得這種里程的計算變成非常復雜的事。在實際業務執行過程中，業務方開發了很多輔助系統，但還是存在各種各樣的偏差，比如在計算從高速下口到實際的4S店過程涉及到城市道路時，里程就有非常大的偏差。針對這樣的場景百度地圖推出貨車專屬導航服務，全面考慮貨車運行過程中的限行/限寬/限高/限重等物理限制，以及各省市的交規政策限制，規劃出一輛貨車實際可行駛的精準路線，甚至百度地圖也在去年首家開放了危化品導航服務，針對危化品運輸車輛這樣的特種運輸進行專屬路線規劃和導航。另外在實際過程中企業需要對整個運輸過程進行監管，監管車輛行駛的真實軌跡和實時位置，比如行駛路線有沒有偏差，針對這樣的需求百度地圖也提供了軟硬一體的監管方案。當前百度地圖與北斗達成戰略合作，實現了北斗優先定位，充分保證了位置服務的精準度。

其次除了貨車路線規劃，百度地圖也基于百度鷹眼軌跡提供更精細化的圍欄服務。比如根據業務需要繪制一個區域圍欄，管控車輛進出特定區域的時間，針對指定路線，也可以有路線圍欄，在運輸車輛偏移時可以得到一個及時的預警通知。另外對于過往歷史車輛軌跡還可以做深度的分析，比如車輛有沒有異常停留，有沒有超速、急加速、急減速這樣的危險駕駛行為，都可以通過百度鷹眼軌跡分析功能實現。

另外不管是商品車的發送還是零配件的入廠或是售后物流場景下，運輸環境是越來越復雜的，在運輸的配送調度環節中，除了車輛限制、成本限制外，還要考慮倉儲層面的限制或客戶的物流配送需求。在這些因素疊加的情況下單純依靠傳統的人工調度方式可能就無法滿足實際業務需求。所以針對這些場景百度地圖也是推出了以智能調度為核心的算法中臺。首先在商品車發送或是售后零部件場景，不管是單點提多點送，還是多點提多點送，這些業務場景都有針對性算法覆蓋。

接下來再介紹下多式聯運這種更復雜的運輸場景。我們知道公、鐵、水三個運輸模式時效不一樣，成本也不一樣，但是如果在相對運力比較有限，訂單比較多的情況下，該如何為每一個訂單選擇最佳的配送方案，使得既能滿足訂單履約要求又滿足成本最低的訴求呢？針對這個場景，通過百度地圖在路況、算力、算法優勢，推出多式聯運的智能調度方案可實現相對最優解。當前這套方案已經在一汽物流的業務運輸場景中落地使用，整體來說通過這套系統不僅可以幫助企業規劃一個更佳的配送方案，達到降本增效的要求，同時還能夠在分鐘級別內快速響應外部的新的需求，幫助企業提升市場競爭力。

針對商品車的配載、汽車零配件的打托、集裝箱排柜的場景下，百度地圖也推出了對應的智能配載的算法。除了能支持各種各樣裝載約束條件之外，還可以進行三維可視化展示。當前，針對一個標準的集裝箱，能夠達到分鐘級別的整體配載方案的計算，裝載率保持在90%以上，通過這個方案幫助企業花最少的錢，裝更多的貨。

另外還有一個場景是對應的商品車的預測、調配，實際運輸管理過程中經常發生區域性的運力不均，有的地方非常空閑，特殊的熱點區域運力短缺的情況。那在這種情況下應該從哪些地方調撥運力？調撥多少才能滿足要求？讓事情變復雜的是，除了運力調撥之外，業務可能還需要做一些預測性的事件，比如提前發現什么時候有這種運力短缺，所以這套方案的算法可以綜合考慮訂單信息、排產信息、可用運力信息，結合歷史訂單給出一個更佳的運力調撥方案。

最后百度地圖在大數據層面有非常多的積累，可提供針對物流大數據平臺可打造可視化的大屏，從宏觀、全局角度查看整體的物流運行情況。以上是關于『百度地圖汽車物流數智化應用方案』的簡單介紹，希望能對大家實際業務起到幫助，謝謝大家。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的百度地图汽车物流数智化应用方案，推进整车运输行业全链条数字化发展的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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