自动驾驶革命：Einride 和 Lidl 的无人驾驶部署预示着全球物流新时代

这如何影响全球供应链

Einride 和 Lidl 最近在德国公共道路上部署了一辆无驾驶室的 SAE L4 级自动驾驶卡车，这标志着全球供应链的一个变革性里程碑。这一开创性举措在德国联邦机动车运输管理局 (KBA) 颁发的首个此类许可证下运行，预示着货物运输方式的根本性转变，将影响全球的物流流向、路线、运力以及运营模式。

首先，真正无人驾驶车辆的引入，在没有安全员的情况下运行，直接解决了公路货运中最持久的挑战之一：劳动力短缺。通过消除对人类驾驶员的依赖，24/7 运营成为现实，不受工时法规或驾驶员可用性的限制。这极大地提高了现有车队的有效运输能力，实现了更频繁、更快速的货物运输。对于全球供应链而言，这意味着缩短了运输时间并提高了计划遵守度，特别是对于关键的“最后一英里”或区域配送环节。

其次，运营模式本身也正趋于优化。自动驾驶卡车可以遵循高度精确的预编程路线，最大限度地减少偏差和燃料消耗。这种可预测性水平允许更紧密的调度，并更好地与仓库和配送中心等其他物流节点集成。我们可以预见，未来路线将根据交通、天气和交付优先级由复杂的 AI 实时动态优化。这可能导致传统枢纽辐射模式的重组，可能实现更直接的点对点交付或创建新的、高效的微型枢纽。在 Lidl 仓库/配送中心和 Lidl 商店之间运输货物的具体用例，就体现了这种优化的专用路线效率。

此外，这些自动驾驶车辆将产生海量数据。行驶的每一英里、转的每一个弯、每一次加速和减速都将被记录下来。这些数据经过分析，可以揭示前所未有的运营效率、车辆性能和基础设施利用率洞察。对于全球供应链管理者而言，这意味着迈向真正数据驱动的决策，从而实现网络设计和执行的持续改进。无需人类驾驶员即可运行的能力也为在对人类操作员可能具有挑战性或不太理想的环境中部署这些车辆开辟了道路，从而可能扩大物流网络的覆盖范围和可靠性。

全球财务影响

自动驾驶卡车部署对托运人、承运人和全球贸易的财务和成本影响是深远的，预示着物流领域经济模式的重大转变。

对于像 Lidl 这样的托运人而言，直接的财务收益源于劳动力成本的大幅降低。驾驶员工资、福利和相关管理费用在公路货运支出中占很大一部分。正如 Einride-Lidl 部署所展示的，消除对驾驶员或安全员的需求，直接转化为每英里运营支出的降低。除了劳动力，自动驾驶车辆旨在实现最佳燃油效率、精确加速和制动，从而在其生命周期内进一步降低燃油消耗和维护成本。24/7 运营的潜力还意味着更快的库存周转和减少在途货物所占用的营运资金，从而提高整体现金流和供应链响应能力。随着时间的推移，这些效率可能导致运输成本降低，这可能会转嫁给消费者，从而影响零售定价和竞争力。

承运人面临着更复杂的财务格局。虽然他们将从运营效率中获益，但购买自动驾驶卡车技术的初始资本支出将是巨大的。投资这些先进车辆，以及必要的充电基础设施和复杂的车队管理系统，代表着巨大的前期成本。然而，长期投资回报率是可观的：大幅降低运营成本，提高资产利用率（24/7 运营），以及在不受驾驶员可用性限制的情况下扩展运营的能力。早期采用这项技术的承运人可能会获得显著的竞争优势，提供更可靠、更快、可能更便宜的服务。这可能导致市场整合，因为小型承运人难以负担技术转型，或者可能催生以自动驾驶车队管理即服务为重点的新商业模式。保险模式也需要发展，从以驾驶员为中心的风险评估转向以技术为中心的责任。

对于整体贸易而言，自动驾驶卡车的广泛采用可能导致物流成本普遍降低，使货物在区域和国际间运输变得更便宜。这可以刺激贸易量，并开辟以前认为服务效率低下而成本过高的新市场。像德国这样通过 KBA 许可证等方式，早期采用自动驾驶车辆法规和基础设施的国家和地区，将受益于全球供应链中竞争力的增强。效率和可靠性的提高还可以减轻由劳工罢工或驾驶员短缺引起的供应链中断，为全球贸易流提供更大的稳定性。然而，转型将需要对基础设施、监管框架和网络安全进行大量投资，以保护这些互联的自动驾驶网络。

MGS 如何帮助应对当今全球贸易环境

在一个日益由自动化物流定义的时代，像 MGS 这样的先进货运可见性控制塔不仅有益，而且对于运营商有效驾驭和利用这些进步而言，绝对至关重要。Einride 和 Lidl 等公司部署无人驾驶卡车，引入了新的复杂性和数据层，而 MGS 凭借其独特优势能够对其进行管理。

首先，MGS 提供这些自动驾驶资产的实时跟踪和监控。虽然卡车本身是智能的，但运营商仍然需要一个集中平台来监督其整个车队。MGS 可以直接与自动驾驶车辆的远程信息处理和运营数据流集成，提供精确的位置、速度、路线遵守情况和预计到达时间 (ETA)。这对于管理一个无人干预的车队至关重要，确保例如在仓库和商店之间运输的货物按计划运行。

其次，自动驾驶卡车产生的大量数据需要先进的数据聚合和分析能力。MGS 可以摄取这些丰富的数据，并将其与其他供应链信息（例如，库存水平、订单数据、天气预报）结合起来，提供全面的视图。这使得预测分析成为可能，在潜在延误或问题影响运营之前识别它们。例如，如果一辆自动驾驶卡车偏离其优化路线或遇到意外减速，MGS 可以立即标记出来，从而实现主动干预或重新路由决策，即使没有人类驾驶员报告异常情况。

此外，随着自动驾驶运营规模的扩大，合规性和绩效监控变得至关重要。Einride-Lidl 运营获得的 KBA 许可证凸显了这些车辆面临的监管审查。MGS 可以帮助确保自动驾驶卡车在指定地理围栏内运行，遵守速度限制，并遵循批准的路线，提供可审计的合规性记录。它还可以监控自动驾驶运营特有的关键绩效指标 (KPI)，例如正常运行时间、每英里效率和事故率，为持续改进提供洞察力，并展示自动驾驶投资的投资回报率。

最后，在一个物流资产日益自动化的世界中，在运输点无需人工干预即可管理异常和中断的能力至关重要。如果自动驾驶卡车遇到意外障碍、技术问题或交付优先级发生变化，MGS 可以充当中央指挥中心。它可以触发警报、启动远程诊断或协调替代解决方案，确保货物运输不中断。这种能力将被动的问题解决转变为主动的、数据驱动的决策，这对于维护自动驾驶供应链的完整性和效率至关重要。

来源：Parcel and Postal Technology International — https://www.parcelandpostaltechnologyinternational.com/news/automation/einride-and-lidl-deploy-driverless-truck-on-german-public-roads.html