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