干線物流產業及智能網聯技術發展現狀分析

摘要：干線物流作為供應鏈中重要的環節，對物流效率和成本具有重要影響。隨著物流業務量的不斷增長和技術的不斷進步，智能網聯技術在干線物流中的應用變得越來越重要。2022年以來，隨著相關政策法規的執行，由智能網聯技術加持下的干線物流正在逐漸市場化，正式拉開了商業化落地的序幕。本文針對干線物流領域的智能網聯技術的發展現狀進行了深入研究和分析，并分析了智能網聯技術在干線物流中的挑戰和發展方向。

關鍵詞：干線物流；自動駕駛；智能網聯；技術現狀

中圖分類號：U461；TP212.6" 收稿日期：2023-10-15

DOI：10.19999/j.cnki.1004-0226.2024.03.002

1 前言

我國公路運輸的市場規模超過5萬億元，已成為世界第一大的公路運輸市場。在公路運輸中，干線物流運輸的市場規模占比78%，約合3.9萬億元[1]。公路貨運是中國目前最主要的運輸方式，2021年中國公路貨運量達到391.4億t，占貨運總量的75%。其中，干線物流是指在公路運輸網中起骨干作用的線路運輸。隨著全球化的進一步發展和電商行業的快速崛起，干線物流的需求與日俱增。然而，傳統的干線物流模式在面對快速變化的市場需求時已經無法滿足，智能網聯技術的出現為干線物流帶來了機遇和挑戰。

本文基于現有的研究和最新的行業動態，分析智能網聯技術在干線物流中的技術現狀和發展方向。未來，隨著技術的不斷發展和應用場景的逐步完善，干線物流智能網聯技術有望取得更大的突破，并對整個物流行業的發展產生重要影響。

2 干線物流產業現狀

2.1 產業發展機遇

a.干線物流產業受益于全球化和電子商務的推動，國際貿易的增加和跨境電商的興起為干線物流提供了巨大的市場需求。隨著國際貿易不斷增加，越來越多的企業需要運輸商品跨越國界，這為干線物流提供了廣闊的機遇。

b.隨著國內經濟的快速發展，國內市場對物流服務的需求也在不斷增長。2020年中國目前占全球干線物流市場份額約為22.4%，預計到2025年將達到27.5%。中國干線物流市場規模從2015年到2020年年均增長率為8.4%，預計到2025年將達到4.9萬億元。電子商務的普及使得物流配送的市場規模更加龐大，對干線物流提供了廣闊的市場空間。此外，國內西部地區的開發也為干線物流提供了機遇，需要大量的物流運輸支持。“一帶一路”倡議的推進，也加快了國際貿易的增長，為干線物流提供了發展的機會。

2.2 產業發展存在的問題

整體而言，干線物流產業的集約化程度不夠、經營方式多種多樣且呈顯著的粗放狀態、運輸市場組織結構分散等問題也就導致在快速發展的同時，貨運效率、成本、安全等問題愈發明顯，嚴重制約了行業的健康發展。

a.物流成本上升成為制約干線物流發展的因素之一，居高不下的成本成為干線物流企業與個體亟待解決的問題之一，燃油費、道路通行與人力成本為其主要承擔成本。中國干線物流運輸司機規模已經達到1 600 萬，物運輸司機的每年平均年薪在每人12萬元左右，人工勞動成本更是達到1.9萬億元[2]。油價上漲和勞動力成本增加等因素都導致物流成本上升。

b.物流配送網絡的不完善也制約了干線物流的發展，交通擁堵問題仍然存在，2019年中國城市交通擁堵指數為2.7，使干線物流運輸效率受到制約，需要加大投資建設物流基礎設施。

同時，安全問題也是困擾干線物流行業的痛點之一。拆解干線物流運輸事故原因可發現，司機疲勞駕駛、激進駕駛，設備盲區、惡劣天氣、特殊路況因素為高速公路事故發生的主要因素。根據億歐智庫統計，82.4%的貨車司機駕駛時間超過8 h，如圖1所示，疲勞駕駛現象十分常見，帶來一定的安全隱患。

3 干線物流智能網聯相關企業現狀

3.1 國外現狀

3.1.1 美國

美國在自動駕駛技術方面處于領先地位。多家公司如Waymo、Tesla和TuSimple都在當地開展自動駕駛卡車的測試和試運營。Waymo公司與菲亞特·克萊斯勒（FCA）基于FCA Pacifica混合動力型小型貨車于2020年7月開始開展了相關工作，并在亞利桑那州進行了長時間的貨物運輸試驗，同時計劃在其他地區進行拓展[3]。美國政府也支持自動駕駛技術的發展，并制定了相應的法律法規。

3.1.2 歐洲

歐洲在自動駕駛技術方面也有一定的進展。德國的DAF Trucks和瑞典的Scania都在進行自動駕駛卡車的研究和測試工作。Scania在Hub to Hub的運輸場景上投入了大量的研發精力。相比于交通復雜的城市路況，Hub to Hub更簡單的運輸要求使其成為Scania自動駕駛開發道路的理想選擇。在瑞典交通管理局的許可下，Scania目前正在瑞典特定的開闊道路上測試自動駕駛卡車。此外，歐洲聯盟也在推進自動駕駛卡車相關標準和法規的制定，以促進技術的發展和應用。

3.1.3 日本

日本的UD卡車和日野汽車等公司也在積極研發自動駕駛卡車技術，進行了一系列的測試。日本政府將自動駕駛技術納入國家戰略，推動相關政策和法規的制定。2023年1月，圖森日本團隊開始在東名高速進行常態化自動駕駛測試。2023年6月6日，圖森未來正式宣布進入日本市場，并開始在日本東名高速公路進行自動駕駛測試，如圖2所示。測試線路連接日本三大都市圈，是日本最重要的干線物流運輸線路之一。

根據日本媒體報道，日本政府計劃最早將于2024年在新東名高速公路的部分區間設置自動駕駛專用車道，并在2026年開始允許L4級別全無人化重卡的商業化運營。

3.1.4 韓國

韓國的干線物流自動駕駛技術主要處于研發和試驗階段。韓國各大汽車制造商和科技公司正在進行多個干線物流自動駕駛試驗項目。例如，現代汽車公司于2018年8月完成了首次自動駕駛卡車高速公路測試，2019年11月在韓國驪州高速公路上開展首次自動駕駛卡車的編隊行駛測試[4]。現代和起亞汽車合作開展“車隊自動駕駛系統”試驗，嘗試實現自動駕駛卡車的編隊行駛。此外，LG化學與CJ物流也合作進行自動駕駛物流車輛的試驗。

3.2 國內現狀

中國干線物流自動駕駛技術正處于高速發展的階段，2018年11月28日，全國第一張針對干線物流場景的自動駕駛重卡測試許可證在保定頒出[5]。2019年，中國首個無人駕駛卡車商業化項目在浙江省成功上路。該項目由廣汽集團和無人駕駛技術公司TuSimple合作實施，實現了高速公路上的無人駕駛運輸。

近年來，類似的無人駕駛卡車項目在國內不斷增加。2023年6月9日，圖森未來宣布獲得上海市浦東新區頒發的無駕駛人智能網聯汽車道路測試牌照，獲準在洋山深水港及物流園區、東海大橋等指定公開道路開展L4級別自動駕駛重卡的“全無人化測試”。嬴徹科技與百余家貨主和承運車隊展開常態化的智能重卡運營服務合作，商業運營里程超過5 000萬km，覆蓋了全國7大核心經濟區的340多條干線高速運營線路，累計發運近5萬趟次。在共計600多天的智能駕駛重卡常態化商業運營中，自動駕駛里程占比超過90%。

2018年5月29日，X事業部總裁肖軍在JDCUBE大會上透露，京東美國研發中心正在打造L4級別的無人重卡，并在美國完成智能駕駛測試累計長達2 400 h。京東表示，未來將基于該項成果建立自動駕駛物流網絡，承接北上廣三地和京東七大區域中心之間的干線中轉和長途運輸任務[6]。

國內的干線物流智能網聯相關企業包含了如線控制動、傳感器、芯片等核心零部件的供應商，自動駕駛解決方案商、智能網聯解決方案商，和造車新勢力、商用車主機廠、物流場景方等終端客戶。伴隨著車路協同技術的發展，智慧交通解決方案商、V2X設備商、通信設備與服務商等也逐漸融入整個產業中來，共同構建智能網聯與自動駕駛生態。

4 干線物流智能網聯技術發展現狀

4.1 車聯網技術

干線物流車聯網技術是指將物流車輛與互聯網進行連接，實現車輛之間、車輛與物流管理系統之間的數據傳輸和信息交互。車聯網技術可實現車輛運行監控、信息共享和智能調度等功能，能夠提高物流運輸的可視化和智能化水平，提高運輸效率和服務質量。

關鍵技術和應用包括如下內容：

a.車輛定位和導航。

利用全球定位系統（GPS）和地理信息系統（GIS）技術，對車輛進行準確定位和導航，實時監測車輛位置和行駛軌跡，提供導航指引和路徑優化。

b.車輛遠程監控。

通過安裝傳感器和監控設備，實時獲取車輛的運行狀態、燃油消耗、速度、行駛里程等信息，監控車輛的工作負荷，可以及時發現車輛故障和異常情況，并進行預警和維修處理，提升運輸效率和安全性。

c.數據通信和云平臺。

通過車載通信設備和互聯網，將車輛采集到的數據傳輸到云平臺，實現實時數據交互和存儲，為后續的數據分析和決策提供支持。

d.調度優化和運力共享。

基于車輛和貨物的實時位置和各項運輸需求，利用優化算法實現車輛調度的智能化，提高運輸效率和經濟性，通過物流平臺實現運力的共享和資源優化。

e.車輛管理和維護。

通過車輛數據和運行情況的分析，實現對車輛的管理和維護，提前預警和排除故障，降低維修成本和車輛故障的風險。

干線物流車聯網技術的應用可以提高物流運輸的效率和可靠性，降低成本和延誤風險，促進貨物運輸的信息化和智能化。同時，車聯網技術還能夠為物流企業提供更精準和實時的貨物跟蹤和定位服務，提升客戶滿意度和信任度。隨著物聯網和大數據技術的不斷發展，干線物流車聯網技術有望進一步完善和拓展，為物流行業帶來更多的創新和發展。

4.2 ADAS智能化技術

干線物流ADAS技術是指在物流車輛上應用先進的駕駛員輔助系統，通過傳感器、攝像頭、雷達等裝置，實時感知和識別道路情況、車輛周圍環境以及駕駛員的行為，并提供警示、輔助和控制等功能，以提高駕駛安全性和減少事故風險。

干線物流ADAS技術的主要功能和應用包括如下內容：

a.前向碰撞預警和自動緊急制動。

通過雷達和攝像頭等傳感器，實時監測前方道路和車輛情況，當系統檢測到可能發生前向碰撞的危險時，會提供視覺、聲音等警示，同時可以自動觸發緊急制動，避免事故的發生。

b.車道偏離預警和輔助。

通過攝像頭和圖像識別技術，監測車輛在車道內的位置，當車輛發生車道偏離時，系統會發出警示，提醒駕駛員進行糾正。一些高級系統還可以提供車道保持輔助功能，在駕駛員不自主地偏離車道時進行自動修正。

c.盲區檢測和警示。

通過側面攝像頭和雷達等傳感器，檢測車輛周圍的盲區情況，當有其他車輛或行人在盲區內時，系統會提供警示，避免發生側面碰撞事故。

d.自適應巡航控制。

通過雷達和攝像頭等傳感器，實時感知前方車輛和道路情況，系統可以自動調整車速和距離，保持與前車的安全距離，提供舒適和安全的巡航控制。

e.疲勞駕駛監測和提醒。

通過車載攝像頭和圖像識別技術，監測駕駛員的眼睛、臉部表情等特征，判斷駕駛員是否疲勞或分心，當疲勞駕駛的危險性增加時，系統會發出警示，提醒駕駛員休息。

干線物流ADAS技術的應用可以提高物流車輛的安全性和駕駛效率，減少事故的發生和運輸延誤。隨著自動駕駛技術的不斷發展，干線物流ADAS技術還有望實現更高級別的自動駕駛功能，為物流行業帶來更多的創新和發展。

4.3 車路協同技術

干線物流車路協同技術是指通過車輛和路網之間的信息交互和協同操作，實現物流車輛在干線運輸過程中的高效調度和路徑優化的技術方案，如圖3所示。

該技術主要包括以下幾個方面：

a.路況信息獲取與傳輸。

通過交通管理系統、傳感器、監控攝像頭等設備獲取道路交通流量、擁堵情況、道路施工信息等路況數據，并將這些信息傳輸回物流調度中心。同時，物流車輛也會將自身所在路段的實時路況信息上傳至物流調度中心，從而形成一套完整的路況信息庫。

b.路線規劃與路徑優化。

基于實時的車輛位置和路況信息，利用路線規劃與路徑優化算法，為物流車輛動態規劃最佳行駛路徑，并根據實際情況進行路徑的調整和更新。這些算法會綜合考慮交通流量、時間窗口、交通限制等因素，以最大化地優化車輛的行駛效率和貨物的派送速度。

c.車輛調度與協同控制。

通過物流調度中心的協調與指揮，對物流車輛進行動態調度與協同控制。當持有貨物的車輛發生故障、交通堵塞、路況變化時，物流調度中心可以快速調度其他車輛進行代替、重組行駛路徑或指定臨時的路線規劃。

d.列隊跟馳。

列隊跟馳為高速公路車路協同的核心應用場景，主要是兩輛以上的卡車在道路上列隊行駛，后車采用跟馳模式，車輛間通過DSRC/C-V2X等通信方式進行信息與數據的實時傳遞，將前車的加減速等動作信息及車速、位置信息實時傳遞給后車，并利用ADAS/AD系統對后車進行自動整體控制，如圖4所示。列隊跟馳技術相對單車自動駕駛更易落地，未來技術成熟后可實現一個駕駛員操控多車，降低人力需求，并有效減低車輛5%～20%的油耗。

短期來看，V2V的有人駕駛列隊跟馳將成為最快落地技術應用，通過在車輛上搭載智能化與網聯化設備，使得車輛間互聯互通，組隊前進，幫助后車實現降低油耗，提升司機駕駛體驗。長期來看，V2X將成為終極商業目標，利用車載和路側傳感器獲取各種交通和車輛信息，為智能網聯重卡提供決策支持。

5 干線物流智能網聯技術發展機遇和挑戰

5.1 發展機遇

a.政策支持。

中國對自動駕駛的政策越來越開放。北京市智能網聯汽車政策先行區宣布，正式開放自動駕駛高速場景，允許首批獲取高速公路測試通知書的企業開展試點測試。據了解，此次北京將先行開放京臺高速北京段（五環路-六環路）雙向10 km路段，進行前期道路測試驗[7]。

b.提高運輸效率。

智能網聯技術可以實現物流車輛的智能調度和路徑規劃，優化運輸路線，減少擁堵和等待時間，提高交通效率。

c.降低運輸成本。

通過智能網聯技術，可以實現車輛之間的協同配送，減少空駛和重復運輸，降低物流成本。嬴徹卡車NOA商業運營數據顯示，在華東、華南、華北、華中等干線貨運核心流向上，百公里節油平均可達1～3 L，相較于人類優秀司機節油可達3%～7%。其中30%常態化運營線路可實現7%～10%的油耗下降。

d.提升安全性。

智能網聯技術可以實現車輛之間的實時通信和協同行駛，預警和避免危險情況，提升物流運輸的安全性。嬴徹科技聯合北京理工大學航天人因工程團隊將航空航天人因研究引入卡車自動駕駛。經過累計134趟次運輸任務、近12萬km的司機生理疲勞和心理疲勞指標測試對比分析顯示，相比傳統卡車駕駛員，使用嬴徹卡車NOA的智能卡車駕駛員的生理疲勞度下降約35%，心理疲勞度下降約11%。

e.促進環?？沙掷m發展。

智能網聯技術可以實現能源和環境的優化利用，減少廢氣排放和能源消耗，推動物流行業向更加環保和可持續的方向發展。

5.2 存在問題和挑戰

a.技術成熟度不足。

目前，智能網聯技術在干線物流領域還需要進一步的研發和完善，包括車輛自動駕駛技術、交通管理系統、通信技術等方面。

b.法規和政策限制。

智能網聯技術需要符合國家和地區的法規和政策要求，包括車輛上路許可、數據隱私保護等方面。

c.安全和隱私問題。

智能網聯技術涉及數據的收集、傳輸和處理，需要保證數據的安全性和隱私性，避免被惡意利用。

d.成本和投資壓力。

智能網聯技術的研發和應用需要大量的資源和資金，對企業和政府都提出了較高的投資壓力。

6 結語

a.干線物流智能網聯技術是將自動駕駛技術與物流行業相結合的創新應用。該技術可以提高物流運輸的安全性、效率和可持續性，對于推動物流行業的發展和進步具有重要意義。

b.干線物流智能網聯技術的應用面臨一些挑戰和障礙。例如，技術的成本較高、法律法規的制定和落實、用戶的接受度等，這些問題需要在技術、政策和市場層面上得到解決。

c.干線物流智能網聯技術的未來發展方向是提高智能化水平和實現全面的互聯互通。通過不斷改進和創新，期待干線物流智能網聯技術能夠在物流行業中廣泛應用，進一步提升物流的效率和可持續性。

參考文獻：

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[2]李文銳.高速路場景的自動駕駛物流車軌跡規劃與跟蹤研究[D].西安：西安石油大學，2022.

[3]李凱，王智宇，奚瑞軒，等.L4級自動駕駛汽車發展綜述[J].專用汽車，2023（2）：4-7.

[4]王建萍，何力.干線物流無人駕駛卡車市場化挑戰[J].汽車與配件，2021（2）：56-59.

[5]李凱，王智宇，奚瑞軒，等.L4級自動駕駛汽車發展綜述[J].專用汽車，2023（2）：4-7.

[6]石立群.無人卡車的發展現狀與應用前景[J].現代商貿工業，2019，40（30）：214-216.

[7]田野.干線物流：進擊的高速自動駕駛卡車[J].智能網聯汽車，2021（5）：29-31.

作者簡介：

馬文博，男，1990年生，高級工程師，研究方向為智能網聯汽車測試評價。