4.6万亿美元的公路货运市场即将迎来规模化颠覆。
显然，我们亟需借助技术让公路货运更具可持续性。
采用智能化人工智能规划的企业将减少排放，并在成本和可靠性方面赢得竞争优势。
在任何行业，新技术的引入都始于一个假设，始于对可能性的设想。随后，要将这种可能性变为现实，往往需要进行概念验证。如何将这项技术应用于实际运营？它能解决哪些真正的问题？能否规模化？最终，新方案和新技术需要清楚展现强劲且面向未来的商业价值。信念先于证明。
人工智能技术迅猛兴起，正在重塑其触及的每个领域，不断拓展可能性的边界。公路货运也不例外。
不到十年前，零排放技术还处于起步阶段，全电动系统的构想似乎难以实现。然而，如今到了2025年，4.6万亿美元的公路货运市场即将迎来规模化颠覆。单位经济效益不断改善，客户要求运营更具可持续性且兼顾成本效益，监管框架也在调整以适应新方案。
但有一个争论始终挥之不去：我们该如何应用这项新技术，替换老旧的柴油车辆？是逐辆替换，还是彻底重新构想整个系统？争论的核心在于总拥有成本这一指标。长期以来，行业一直难以在这一点上实现与柴油车的成本平价，也难以就最佳方案达成共识。直到现在。
世界经济论坛如何推动可持续且包容的出行体系？
世界经济论坛的塑造出行未来平台聚焦四大行业：航空航天与无人机；汽车与新型出行；航空旅行与旅游；以及供应链与运输。该平台旨在确保未来的出行安全、清洁且包容。
通过明日清洁天空联盟，100多家公司正携手合作，推动全球航空业到2030年使用10%的可持续航空燃料。
世界经济论坛与联合国儿童基金会合作，携手领先的航运、航空和物流企业制定了一项章程，支持COVAX向全球弱势社区运送超过10亿剂新冠疫苗。
公路货运零排放项目和P4G-迈向零排放联盟促成了一系列成果，展示了加快向零排放货运转型的依据、成本和机遇。
“空中送药”倡议正在利用无人机运送疫苗和药品至印度偏远地区，并已成功完成300多次试验。
世界经济论坛的目标：真正零排放倡议正致力于加快零排放航空的发展与规模化，利用电动和氢动力飞行技术。
世界经济论坛与洛杉矶市、美国联邦航空管理局和美国国家航空航天局合作，制定了城市天空原则，以助力全球各城市采用城市空中交通。
世界经济论坛牵头制定了空间可持续性评级，以激励和推广更安全、更可持续的空间任务管理及在轨碎片缓解方式。
循环汽车倡议正在为汽车循环经济政策议程提供参考；在获得欧盟委员会和零排放车辆转型理事会成员国认可后，目前该倡议受邀为中国的政策路线图提供支持。
推动印度网络正与政策制定者合作，推动电动汽车制造政策，促进零排放公路货运车辆的普及，并为转型提供资金支持。
城市出行记分卡倡议——由世界经济论坛的全球新型出行联盟牵头——正汇聚出行运营商与城市，共同衡量向可持续城市出行体系转型的进展。
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从根本上推动货运发展
显然，我们亟需借助技术让公路货运更具可持续性。全球公路货运产生了全球二氧化碳排放量的8%；根据Einride的计算，如果当前趋势持续，到2030年这一比例可能超过10%。新技术能够为最难减排的行业之一带来所需的影响，而电动化运营正处于向零排放技术转型的前沿。电动货运运营最多可减少95%的二氧化碳当量排放——该数据基于Einride对运营排放的计算。
行业通常采用逐辆替换的方式实现电动化，即直接以电动卡车替代柴油卡车，而不改变底层物流。但对于传统行业而言，需要更根本的转变。
这种零敲碎打的做法在规模较小时或许可行，但在压力和规模扩大时便难以为继。车辆续航和充电时间等因素，以及交通状况或天气等不确定因素，在车队层面相互叠加，使可持续且具成本效益的规模化变得困难。实现零排放货运的下一步，是有效且可持续地扩大规模。直到现在，人们还无法量化系统层面规划的影响。Einride坚信，有办法克服这些限制，通过人工智能规划实现更智能、更灵活的电动化。
规划人工智能：货运转型中缺失的一环
为验证系统层面的方法，Einride团队与研究机构弗劳恩霍夫系统与创新研究所（Fraunhofer ISI）合作开展了一项基于实际货运运营数据的研究。研究分析了来自200辆卡车、覆盖500个配送地点的38,000多批货运数据，这些货运由食品零售商（也是Einride客户）REWE完成。研究比较了两种电动化策略：
1. 逐辆替换
直接以电动卡车替换柴油卡车，同时保持现有路线和配送任务分配不变。
2. 人工智能驱动的系统层面规划
运用先进的优化方法，在车队层面动态重新规划路线、车辆分工和充电计划。
此时，车队层面的人工智能驱动策略明显优于传统的逐辆替换方案，结果显然并不令人意外：
• 电动化率提高：在人工智能驱动的系统层面规划策略下，电池电动卡车（BET）承担了85%的总载货量，而逐辆替换方案为57%。电动化吨公里占比增加一倍以上，从26%升至55%。
• 成本显著降低：重新规划后的车队总拥有成本最多降低13%，相比之下，纯柴油车队的总拥有成本更高。逐辆替换策略的总拥有成本仅降低3%，而且仍高度依赖补贴。
• 优化车辆利用与充电：人工智能规划改善了车辆调度和充电计划，通过优先提升运营智能而非扩充硬件，减少了对大规模基础设施投资的需求。
这些成果的核心是Einride规划人工智能，这是嵌入Einride软件平台的先进人工智能应用。它结合约束求解技术、真实世界的货运数据和多年运营经验，持续生成并优化车队方案。与传统的路线优先方法不同，规划人工智能会在整个车队范围内动态考虑车辆能力、充电需求、配送约束和能源成本。这有助于更智能地分配任务、降低总拥有成本，并在规模化运营中实现更高的电动化率。
前方之路
这项研究首次提供证据，说明电动化运营如何在总拥有成本低于柴油运营的情况下有效扩大规模。电动化不仅是技术转型，也是一场运营变革。要实现可持续且具成本效益的货运运营，光有硬件还不够；还需要系统层面的思维、数字智能，以及最终挑战过时假设的意愿。
采用智能化人工智能规划的企业将减少排放，并在成本和可靠性方面赢得竞争优势。衡量成功的标准不应再是部署了多少辆新技术车辆，而应看这些车辆以多高的智能化水平融入系统。
货运革命正在展开。如今的问题不是要不要采用新技术，而是我们会以多大的决心付诸行动。
