近日，百度地图受邀参加2022全国汽车物流行业年会，会议上百度地图智能物流解决方案架构师带来了主题为《百度地图汽车物流数智化应用方案》的演讲分享。随着汽车消费需求持续升级和汽车产业生态日益丰富，越来越多的汽车企业加入了汽车物流的行列，整车运输方式正在发生翻天覆地的变化。传统的汽车运输方式以干线运输为主，而目前更多的运输方式也是采用整车+零担（整车+拼车）或整车+集装箱等混载。汽车作为大件商品，其包括体积大、重量重、物流成本高等运输特点，为此众多汽车运输企业逐渐向更长链、高效率和低成本方式过渡。

基于此，百度地图汽车物流数智化应用方案可以提供全链条数字化运营和监管，通过 AI算法和数据，帮助企业实时获取生产、物流等信息，为整车厂等汽车物流企业提供数字化管理和运营支持，实现订单、库存/生产、运输/交付的可视化调度与监管，对企业物流运营数据进行全面掌控及实时监测，保障生产及供应链安全。

本次会议演讲实录

大家好，非常高兴有这个机会能够跟大家分享一下百度地图对汽车物流的理解以及应对方案。汽车物流的内容是非常丰富的，包含零配件的入场物流，商品车、零售备件的销售物流等。物流整体质量的好坏已经不单单是成本问题，还会直接影响到整个主机厂对市场需求的响应速度，进而影响物流企业在市场上的竞争力。基于这些理解，今天和大家分享『百度地图汽车物流数智化应用方案』的一些成果。整个方案围绕着安全可控、高效集约、智能化这三个维度展开，为众多企业打造更高效绿色的物流应用方案。

整个方案以百度地图作为数字底座，基于百度地图各种层面上的地理数据及百度地图积累的物流业务数据，以及地图开放的百度鹰眼轨迹、路线规划、导航等这些基础的地图能力，围绕入厂物流、商品车和售后物流这三个场景打造出数字化物流算法中台。在这个算法中台里面包含了智能调度、智能配载等算法产品，这些算法和物流场景相结合，为业务上层应用提供支撑。

接下来详细介绍下方案核心内容——首先是智能定价，我们经常会根据两点间的实际行驶里程决定最终的物流运费，但是因为各种客观因素的存在，使得这种里程的计算变成非常复杂的事。在实际业务执行过程中，业务方开发了很多辅助系统，但还是存在各种各样的偏差，比如在计算从高速下口到实际的4S店过程涉及到城市道路时，里程就有非常大的偏差。针对这样的场景百度地图推出货车专属导航服务，全面考虑货车运行过程中的限行/限宽/限高/限重等物理限制，以及各省市的交规政策限制，规划出一辆货车实际可行驶的精准路线，甚至百度地图也在去年首家开放了危化品导航服务，针对危化品运输车辆这样的特种运输进行专属路线规划和导航。另外在实际过程中企业需要对整个运输过程进行监管，监管车辆行驶的真实轨迹和实时位置，比如行驶路线有没有偏差，针对这样的需求百度地图也提供了软硬一体的监管方案。当前百度地图与北斗达成战略合作，实现了北斗优先定位，充分保证了位置服务的精准度。

其次除了货车路线规划，百度地图也基于百度鹰眼轨迹提供更精细化的围栏服务。比如根据业务需要绘制一个区域围栏，管控车辆进出特定区域的时间，针对指定路线，也可以有路线围栏，在运输车辆偏移时可以得到一个及时的预警通知。另外对于过往历史车辆轨迹还可以做深度的分析，比如车辆有没有异常停留，有没有超速、急加速、急减速这样的危险驾驶行为，都可以通过百度鹰眼轨迹分析功能实现。

另外不管是商品车的发送还是零配件的入厂或是售后物流场景下，运输环境是越来越复杂的，在运输的配送调度环节中，除了车辆限制、成本限制外，还要考虑仓储层面的限制或客户的物流配送需求。在这些因素叠加的情况下单纯依靠传统的人工调度方式可能就无法满足实际业务需求。所以针对这些场景百度地图也是推出了以智能调度为核心的算法中台。首先在商品车发送或是售后零部件场景，不管是单点提多点送，还是多点提多点送，这些业务场景都有针对性算法覆盖。

接下来再介绍下多式联运这种更复杂的运输场景。我们知道公、铁、水三个运输模式时效不一样，成本也不一样，但是如果在相对运力比较有限，订单比较多的情况下，该如何为每一个订单选择最佳的配送方案，使得既能满足订单履约要求又满足成本最低的诉求呢？针对这个场景，通过百度地图在路况、算力、算法优势，推出多式联运的智能调度方案可实现相对最优解。当前这套方案已经在一汽物流的业务运输场景中落地使用，整体来说通过这套系统不仅可以帮助企业规划一个更佳的配送方案，达到降本增效的要求，同时还能够在分钟级别内快速响应外部的新的需求，帮助企业提升市场竞争力。

针对商品车的配载、汽车零配件的打托、集装箱排柜的场景下，百度地图也推出了对应的智能配载的算法。除了能支持各种各样装载约束条件之外，还可以进行三维可视化展示。当前，针对一个标准的集装箱，能够达到分钟级别的整体配载方案的计算，装载率保持在90%以上，通过这个方案帮助企业花最少的钱，装更多的货。

另外还有一个场景是对应的商品车的预测、调配，实际运输管理过程中经常发生区域性的运力不均，有的地方非常空闲，特殊的热点区域运力短缺的情况。那在这种情况下应该从哪些地方调拨运力？调拨多少才能满足要求？让事情变复杂的是，除了运力调拨之外，业务可能还需要做一些预测性的事件，比如提前发现什么时候有这种运力短缺，所以这套方案的算法可以综合考虑订单信息、排产信息、可用运力信息，结合历史订单给出一个更佳的运力调拨方案。

最后百度地图在大数据层面有非常多的积累，可提供针对物流大数据平台可打造可视化的大屏，从宏观、全局角度查看整体的物流运行情况。以上是关于『百度地图汽车物流数智化应用方案』的简单介绍，希望能对大家实际业务起到帮助，谢谢大家。