商用車智能網聯技術對物流效率的影響研究

中圖分類號：U471 DOI：10.20042/j.cnki.1009-4903.2025.01.015

Research on the Impactof Commercial Vehicle Inteligent Connected Technology on Logistics Efficiency

Abstract：Tstudytipactofommercialicleitelgntonectedteholoogistisfncyispapeanalisoe technicalsystemandaplicationscenarios，andconstructsamult-dimensioalevaluationindexsystemincludingtimeecencyand costeficiencoiasahiatolntlodlostibin significant economic benefitsto logistics enterprises.

Keywords：IntelligentConnectedTechnology；LogisticsEffciency；PathOptimization；CollaborativeDistribution

0引言

隨著物流行業的快速發展，傳統配送模式已難以滿足日益增長的高效率、低成本需求。智能網聯技術的出現為解決這一問題提供了新的思路，該技術通過整合多源信息，實現車輛的智能化管理和精準調度，有望成為提升物流效率的關鍵突破口。

1商用車智能網聯技術

1.1智能網聯核心技術體系

1.1.1車載傳感系統

車載傳感系統是整個智能網聯技術的基礎，它如同車輛的“感官系統”。該系統通過多種傳感器的協同工作，使車輛能夠全方位感知自身狀態和外部環境。例如，通過GPS/北斗雙模定位模塊結合慣性測量單元，車輛可以精確獲取自己的位置和姿態信息。通過前后視攝像頭、毫米波雷達和超聲波傳感器，車輛能夠實時感知周圍環境，識別道路狀況、其他車輛和障礙物。

1.1.2車聯網通信技術

車聯網通信技術指通過在車輛上安裝車載終端設備，實現對車輛所有工作情況和靜、動態信息的采集、存儲并發送。車聯網系統一般具有實時實景功能，利用移動網絡實現人車交互。通過V2X（車與萬物通信）技術，車輛不僅能與其他車輛通信，還能與道路基礎設施進行信息交換。

1.1.3智能決策控制系統

智能決策控制系統則是車輛的“大腦”。它基于收集到的各種數據，進行智能分析和決策[11。比如，系統會根據實時路況、配送任務的時效性要求等因素，規劃出最優配送路線。在行駛過程中，系統還能提供自適應巡航控制、車道保持輔助等功能，從而提高行駛的安全性和效率。

1.1.4云平臺數據處理技術

云平臺數據處理技術為整個系統提供強大的后臺支持。通過分布式數據存儲和處理技術，平臺能夠處理海量的車輛運行數據。各種智能算法的支持，使得車隊調度更加高效，路徑規劃更加優化。同時，平臺還能對運營效率進行分析，為管理決策提供數據支持。

1.2微卡和面包車智能網聯應用場景

1.2.1城市配送場景分析

智能網聯系統在此場景下，首先通過多源數據融合技術，整合歷史交通數據、實時路況信息和天氣預報等信息，為配送車輛制定最優配送方案。系統會根據不同商超的收貨時間窗口，自動規劃配送順序和路線，并考慮貨物的溫度要求、體積重量等因素進行合理配載。在實際配送過程中，系統通過實時路況監測，動態調整行駛路線，確保準時到達。同時，通過貨倉環境監測系統，實時監控貨物狀態，確保商品品質。

1.2.2同城快遞運輸場景

在電商快遞高速發展的背景下，這類配送的特點是訂單密集、時效性強、配送范圍廣[2]。智能網聯系統通過大數據分析，預測不同區域、不同時段的訂單量，提前進行運力規劃和調配。系統采用動態路徑規劃算法，根據實時訂單情況和交通狀況，持續優化配送路線。在配送高峰期，系統能夠實現多車協同作業，通過車隊管理系統，將訂單智能分配給最適合的車輛，避免重復配送和空駛浪費。

1.2.3生鮮配送場景

通過先進的車載溫控系統和環境監測傳感器，實現貨倉溫度的精確控制和實時監測。系統會根據不同生鮮商品的保存要求，自動調節溫度和濕度，并通過智能算法優化配送路線，確保在最短時間內完成配送。在運輸過程中，系統通過實時監控和追溯技術，記錄全程溫度變化和配送軌跡，一旦出現異常情況，立即發出預警并啟動應急預案。

2智能網聯技術對物流效率的影響機制

2.1物流效率評價指標體系

2.1.1時間效率指標

時間效率指標涵蓋了準時交付率、平均配送時間、裝卸貨時間等關鍵要素。借助智能網聯技術，系統能實時監控各環節的時間消耗，并精確計算這些時間指標。例如，利用GPS定位和行車記錄，可以準確統計從接單至送達的全過程時間，結合預計到達時間計算準時率；通過車載傳感器記錄每個網點的裝卸貨時間，以便發現效率瓶頸。

2.1.2成本效率指標

成本效率是衡量成本支出及其效果的指標，可體現為成本數額與產品產值、銷售收入、資金平均占用額或利潤額的比率[3。成本效率指標主要涵蓋單位里程成本、燃油消耗率、車輛利用率等。智能網聯系統通過采集和分析車輛運行數據，能精確計算這些成本指標。

2.1.3服務質量指標

服務質量指標用于評估配送服務的優劣，包括客戶滿意度、貨物完好率、投訴處理及時率等。智能網聯系統通過全程監控和數據記錄，為服務質量評估提供客觀依據。例如，通過貨倉環境監測確保貨物運輸過程中的品質；通過電子簽收系統及時獲取客戶反饋。

2.1.4資源利用率指標

資源利用率指標反映了物流資源的使用效率，涉及車輛周轉率、庫容使用率、人員效能等。智能網聯技術能夠優化資源配置，提高使用效率。例如，通過實時位置追蹤和智能調度提升車輛使用效率；通過多車協同系統優化人力資源配置。

2.2影響機制分析

2.2.1路徑優化效應

智能網聯系統利用實時路況分析和多目標優化算法，實現配送路徑的動態優化。系統綜合考慮交通狀況、配送時間窗口、車輛負載等因素，生成最優配送路線。這種優化不僅減少了行駛里程和時間，還提高了配送準時率。同時，系統能根據實時路況動態調整，避開擁堵路段，進一步提高配送效率。

2.2.2車輛管理效應

智能網聯技術通過實時監控車輛狀態和預測性維護，顯著提升了車輛管理效率。系統實時監測車輛參數，預警潛在故障，安排最佳維護時間，減少非計劃停運。此外，通過駕駛行為分析指導駕駛員改善習慣，降低燃油消耗和車輛損耗。

2.2.3調度優化效應

智能網聯系統運用大數據分析和人工智能算法實現配送任務的智能調度。系統根據訂單特征、車輛狀態、駕駛員情況等信息進行最優任務分配。在突發情況下，系統能迅速重新調度，確保整體配送效率不受影響。

2.2.4協同配送效應

智能網聯技術通過多車協同和區域協同機制優化物流資源配置。系統協調多輛車輛共同完成配送任務，實現運力靈活調配。在區域配送中，通過車輛間的信息共享和協作提高整體效率。

2.3效率提升模型構建

2.3.1基礎數據采集與處理

首先是車輛運行數據，包括實時位置、行駛速度、油耗、載重等[4，通過車載傳感器網絡獲取，采樣頻率設為每 1～5s 1次，確保數據的連續性和完整性。其次是訂單數據，含配送時間窗口、貨物類型、重量、客戶特殊需求等，通過物流管理系統實時采集。第三是環境數據，如實時路況、天氣、交通管制信息等。采用Z-score標準化方法識別異常值：

式中 x -—原始數據點

M- -一樣本平均值

Σ 一標準差

當某個數據點的 大于3時，我們將其判定為異常值。

2.3.2效率評估模型設計

在物流配送場景中，需構建全面反映系統效率的綜合指數。該指數通過加權求和整合多個單項指標：

式中 w_i. ——第i個指標的權重

I_i —標準化后的指標值

權重確定采用層次分析法（AHP）和熵值法結合。通過AHP計算權重：

式中 α_1j ——指標i相對于指標j的重要性比值

考慮因素間交互作用，構建含交互項的效率評估函數：

該函數不僅考慮了各個因素的獨立影響 （β_iX_i 項），還考慮了因素間的交互作用。 β 是常數項，表示基礎效率水平。

2.3.3影響因素量化分析

在路徑優化效果評估中，關注優化前后的時間節省效果。考慮不同路段重要程度，引入權重系數差異化計算：

式中 t_i^new 1 優化前的路段通行時間

ti^old 一一優化后的路段通行時間

a_i ——路段權重系數，反映了不同路段的重要程度

在車輛資源利用效率方面，構建綜合利用率指標，考慮載重量、運距和時間維度：

式中Li——實際載重量

D₁ —運輸距離T—一總運營時間Cmax 一最大運力

3.3實證結果分析

在實施智能網聯技術后，該物流公司多個運營指標實現顯著提升。表1呈現了智能調度系統與傳統管理模式下的運營效率對比數據。

由表1可見，智能調度系統顯著提升了運營效率：單車日均接單量提高 35% ，空駛率下降 25.56% ，表明調度更為高效，車輛使用更為充分；高峰期響應時長減少 39% ，周轉率提升 39% ，顯示出系統在繁忙時段的快速響應能力；充電等待時間減少 37.85% ，有效緩解了新能源車隊的充電耗時問題。總體而言，智能調度系統通過優化車輛調度、減少空駛和等待時間，顯著提升了運營效益。

3案例分析與實證研究

3.1研究對象選取

某大型物流公司在全國范圍內運營車輛超過5000輛，業務涵蓋長途運輸、城市配送及生鮮冷鏈物流等領域。隨著業務規模的不斷擴大，傳統的車輛管理模式已難以滿足高效、低成本的配送需求。為應對這一挑戰，該公司決定引入智能網聯技術，以實現車輛管理的智能化與精細化調度。所采用的智能網聯技術包括車載傳感器、智能調度系統、車輛遠程監控及數據云平臺等，旨在通過實時數據采集與分析，提升配送效率，降低運輸成本，并提高服務質量。這些技術具體應用于路徑優化、車隊協同、車輛狀態監控及冷鏈配送等環節。

4結束語

智能網聯技術的應用正在重塑物流行業的運營模式。本研究表明，該技術在提升物流效率方面具有顯著成效。未來，隨著技術的持續進步和應用場景的不斷拓展，智能網聯技術將在物流行業發揮更加重要的作用。

3.2數據收集與分析

為全面評估智能網聯技術對車隊管理和物流效率的影響，該物流公司部署了多種傳感器設備和車載終端，以實時采集各項運行數據。數據采集主要涵蓋以下幾方面：車輛狀態數據，包括車輛位置、速度、油耗、載重等關鍵信息；訂單數據，涉及訂單時間、配送要求、貨物種類及運輸要求等詳細信息；交通環境數據，包括實時交通狀況、天氣預報、道路狀況等外部環境信息。

所有數據通過車載終端傳輸至云端管理平臺，平臺運用大數據處理與智能算法對數據進行分析，形成可供決策的報告和預測。數據分析的核心目標是優化配送路徑、提高車隊調度效率、降低空駛率與成本，并確保運輸服務的及時性和質量。

參考文獻

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