运输部门国家的碳排放和石油需求份额，2024年
2026-03-31 08:30:00
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与运输行业的快速电气化相结合，人工智能可以帮助降低成本并提高效率。德国 一家由DHL快递资金支持的初创公司Greenplan，利用人工智能优化路线，成本 降低了20%。行驶公里数的减少也导致了排放量的降低。另一个应用案例是在公 路货运规划中，人工智能可以提高利用率。减少空置空间有可能削减约5%的公路 货运排放。在人类方面，人工智能可以提供反馈以优化驾驶行为。这样的推动来 调整加速和刹车模式，可以减少2-10%的燃油使用。人工智能还可以通过促进预 人工智能模型在各种数据集上进行训练，包括实时交通拥堵、维护计划和驾驶舱 条件。像Uber和现代汽车这样的公司正在积极将人工智能机器学习技术应用到他 们的物流业务中。例如，Uber Freight利用人工智能算法进行路线优化，帮助将 空车的行驶里程减少10-15%. 这不仅提高了运营绩效，还增强了燃油效率，丛而最终导致碳排放量降低
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