模块五
AI 驱动智慧运输与配送
更快、更省、更安全
本模块学习目标
- 说出运输配送的重要性及挑战。
- 识别 AI 在路径规划、运力调度、过程监控、ETA 预测、末端配送的应用。
- 理解智能路径规划的优势。
- 了解 AI 如何优化车辆和司机调度。
- 认识 AI 在提升运输安全方面的作用。
- 了解无人配送的现状、应用和挑战。
- 使用 LLM 查询与智慧运输、无人配送相关的技术信息。
开篇导读：让货物“流动”起来的智慧
货物离开仓库，就要踏上“旅程”——运输与配送，这是连接生产与消费、仓库与客户的“血管”。
但这条“血管”也常面临拥堵、成本、安全、效率等挑战。AI 正在通过优化路线、智能调度、实时监控、精准预测等方式，为运输配送插上智慧的翅膀。
想一想
等快递时你最关心什么？现在的运输配送还有哪些可改进之处？你最希望 AI 解决哪个问题？
第一节：智慧的大脑——智能路径规划与运力调度
1.1 告别“绕路”：智能路径规划
AI 驱动的路径规划，比普通导航更“聪明”：
- 不仅考虑距离、实时路况，还考虑预测性路况。
- 综合考虑车辆限制、配送时间窗口、成本（油耗/过路费）等多重因素。
- 实现多目标优化，找到时间、成本、距离的最佳平衡。
价值：省时、省钱、准点、合规。
1.2 运筹帷幄：智能运力调度
面对海量订单和有限运力（车辆、司机），AI 实现高效匹配与调度：
- 智能匹配: 根据订单要求和运力状态自动匹配。
- 动态调度: 实时响应变化，快速调整方案。
- 拼单/拼车优化: 智能合并顺路订单，提高装载率。
价值：提高利用率、减少空驶、降低成本、快速响应。
案例思考：即时配送平台的“超级大脑”
外卖、同城急送的快速响应背后，是 AI 实时匹配订单、商家、骑手、路况，规划最优路线的强大能力。
第二节：智慧的眼睛与守护者——运输过程监控与安全
2.1 全程可视：货物追踪与状态监控
- 精准定位与轨迹追踪: GPS 等技术实时掌握车辆位置。
- 在途状态感知 (IoT + AI):
- 冷链监控 (温湿度异常报警)。
- 震动/倾斜监控 (易碎品)。
- 开箱报警 (异常开启)。
2.2 安全“守护神”：驾驶行为监控与预警 (DSM & ADAS)
- DSM (驾驶员状态监控): 车内摄像头 + CV
- 疲劳检测 (哈欠、闭眼)。
- 分心检测 (打电话、低头)。
- 及时预警并上报。
- ADAS (高级驾驶辅助系统): 车外传感器 + AI
- 前向碰撞预警 (FCW)。
- 车道偏离预警 (LDW)。
- 盲点监测 (BSD)。
- 自动紧急制动 (AEB) 等。
讨论一下
AI 驾驶监控技术有哪些好处？可能引起驾驶员哪些顾虑？
2.3 智能油耗/能耗管理
AI 分析驾驶行为、路线、载重等数据，找出影响油耗/能耗的关键因素，提供改进建议或优化策略。
第三节：智慧的最后一公里——末端配送创新
3.1 更准时的承诺：智能 ETA 预测
AI 综合考虑配送员位置、任务量、实时路况、小区复杂度等，给出更靠谱的送达时间预测，减少客户等待焦虑。
3.2 无人配送：驶向未来的新模式
无人配送车
小型低速电动车，自主导航避障，用于园区、小区、校园等末端配送。
无人机配送
速度快，不受地面交通影响，适用于偏远地区或紧急物品。挑战：成本、载重、法规、安全等。
现状与挑战：无人配送已开始商业化运营，但成本、技术成熟度、法规、用户接受度等仍是挑战。目前更多是人力的补充。
第四节：动手与探索：智慧交通触手可及
4.1 体验与分析：身边的智能导航
任务：打开你常用的地图导航 App。
- 规划一条易堵车路线。
- 观察路线选项（是否考虑路况？有无“躲避拥堵”？）。
- 评估预计到达时间的准确性。
思考
地图 App 背后的 AI 技术（路况分析、ETA 预测）如何改善了我们的出行体验？
4.2 用 LLM 探索前沿技术
利用 AI 助手，深入了解智慧运输与配送的前沿技术。
AI 的模拟回答:
记录与分享
记录关键点，与同学分享你的新发现。
本章小结与展望
在本模块，我们聚焦于 AI 如何让物流的“血管”——运输与配送——变得更智慧。了解了 AI 在路径规划、运力调度、过程监控、安全预警、ETA 预测及末端无人配送等方面的关键作用，目标是实现更快、更省、更安全。
接下来，我们将重点学习和实践强大的 大语言模型 (LLM)，看看它如何成为我们物流人日常工作中的智能助手。进入 **模块六**！