城市货运分析：新兴技术与集成平台的未来趋势

### 城市货运分析：新兴技术与集成平台的未来趋势 在城市货运领域，为了实现减排、降低成本并满足服务交付要求，软件系统在确定枢纽或转运设施的使用以及选择新的运输方式（如电动汽车）方面起着关键作用。接下来，我们将深入探讨城市货运领域的新兴技术以及集成平台的相关内容。 #### 新兴技术 ##### 联网和自动驾驶车辆 自动驾驶车辆有望提升安全性和效率。例如，驾驶辅助和自动刹车系统在转弯场景中能避免碰撞，其警报系统会基于传感器获取的车辆轨迹考虑驾驶员反应时间，当预测到潜在碰撞时自动刹车。由于驾驶员失误和盲区问题，还需采用技术提醒驾驶员注意卡车附近的行人和自行车骑行者。 自动驾驶车辆为最后一公里配送带来了降低劳动力成本和排放的机会。为减少与人员和复杂基础设施的交互，需要开发配送机器人的路线规划程序，这要求将优化方法与先进地图系统和行人监测系统相结合。 车辆与基础设施的实时通信有诸多好处。卡车与交通信号的数据交换能让卡车更节能地通过信号交叉口，还需制定确定最佳速度的程序，以确保卡车根据信号计时计划和交通状况更顺畅地通行。未来的信号协调系统可优先考虑高负载率或低排放发动机的卡车，为运营商提供激励。 联网货运车辆还能实现基于拥堵水平、车辆负载率和排放的动态道路定价，同时需要先进的路线引导系统将货车分配到装卸区和码头。像澳大利亚综合多式联运生态系统（AIMES）这样的测试平台，有助于行业与政府建立有效合作。利用历史和实时信息（如拥堵水平和事故情况）改进旅行时间预测程序，可提高预计到达时间（ETA）的准确性，而提醒驾驶员并响应车辆附近行人和自行车骑行者的警告系统也有助于提升安全性。 ##### 电动汽车 对于电动货运车辆，将车辆充电纳入车队管理和运营至关重要，因为这会影响运营商的财务和运营绩效。除了常见的停机充电，运营商还会采用其他策略，如机会充电、中断路线的侵入式策略以及基于触发的紧急充电。因此，需要改进的决策支持系统来帮助车队经理和驾驶员确定最佳充电策略和运营决策。 城市能源供应商需要决定充电站的位置、容量以及提供的充电服务类型。同时，还需开发行为模型，以更好地理解和预测运营商对充电策略的采用情况。动态无线充电技术可让车辆在行驶中充电，无需停车，这有助于解决充电基础设施不足的问题，平衡电网需求，并实现太阳能的无存储利用。 ##### 数字孪生（DT） 数字孪生是一种新兴技术，旨在提供一个虚拟系统来复制物理系统及其过程，并利用各种信息源更新现实世界中环境和物理元素的动态状态。通过定期更新的数据，模型可模拟场景并预测关键指标。 将运营环境的预测变化（如天气条件和拥堵水平）纳入决策支持，同时更新模型中资产的实际状态（如车辆位置）。传感和通信技术实现了与物理系统最新状态的实时交互和决策，离散事件和基于代理的模拟模型可与实时数据相结合。 创建数字孪生需要大量数据，城市货运网络的物理孪生包括运输网络（链路和节点）、需求（供应和服务点）、集装箱（装载单元）、枢纽和运输工具（车辆）。地理信息系统（GIS）可用于数据管理、可视化和动画展示，数据库通过与传感器连接的模拟和优化模型实时更新。数字孪生需要共享实时信息，这对数据安全和信任提出了很高要求，区块链和智能合约或许能解决这些挑战。例如，日本国土交通省已创建了一个数据平台，将3D地形图与3D城市模型相连接，未来还计划为56个城市创建数字孪生，以促进商业效率和智慧城市建设。 ##### 数据 城市物流中大量货物需要存储、分类和分发，在发货人和收货人之间，货物通常由多个运输组织运输，并在多个枢纽进行转运。因此，在首英里、分类和最后一英里的运输过程中，相关公司之间需要进行数据交换。新的数据标准（如GS1的Scan4Transport）为捕捉供应链中货物的数据提供了实用方法，简化了集成过程，提高了货运的可见性和灵活性。组织间高效的数据交换对于实现高度互联的城市物流至关重要。 传感器网络收集的近实时数据为数据挖掘提供了机会，数据挖掘方法可从海量数据中获取信息。与以往的科学方法不同，数据挖掘能基于现实世界的观察发展新理论。 #### 集成平台 ##### 平台特征 为应对生产力、可持续性和弹性方面的挑战，未来的分析系统需要基于更集成的平台。这些平台需考虑多个利益相关者或代理，包括新兴组织（如PI公司和众包实体）以及传统利益相关者（如发货人、收货人、运营商、管理员和居民），并预测私营部门的可行性和实用性等绩效标准，以及管理员关注的环境和社会影响等方面。 集成平台可用于设计和评估新的高度互联物流（HCL）设施和服务，如微整合中心（MCC）、联合配送系统（JDS）、众包配送和包裹储物柜等在城市地区的实施情况。它能为HCL系统的用户和政策制定者提供运营、规划、监管和投资方面的决策支持，帮助他们理解自身行为对系统的影响。评估和推荐最佳的PI倡议和公共政策，以构建高效和可持续的城市货运网络，需要一套集成的建模方法，包括陈述偏好方法（SPMs）、游戏化、离散选择模型（DCMs）、学习模型、基于代理的模拟模型（ABSMs）、优化模型和机器学习（ML）算法。 为评估促进HCL的政策，管理员需要工具来预测HCL平台提供的服务价格，并了解HCL组织（如枢纽运营商）与运营商（包括众包）的互动方式，同时还需考虑利益相关者的学习行为。 未来的建模平台需要结合行为选择、模拟和优化等多种建模方法，数字孪生等技术可提供数据集成和可视化。此外，还需预测和评估实施城市物流倡议的短期和长期效益，以及不同利益相关者的参与程度，并考虑利益相关者决策的时机（运营、战术和战略层面）。 基于代理的模拟是一种综合建模方法，可表示利益相关者之间的动态交互。行为选择模型用于预测利益相关者的决策，优化模型用于预测关键利益相关者如何管理资源，严肃游戏也将成为未来分析平台的重要组成部分。 利益相关者的决策可分为运营、战术和战略规划。例如，运营商的日常运营规划包括调整配送服务价格、选择自行配送或使用联合配送系统、选择配送方式（如货车、自行车、电动汽车、无人机或步行）和路线。运营商在决策时需要了解系统状态，包括联合配送系统和包裹储物柜公司提供的资源和价格、管理员实施的政策、发货人的订单以及交通状况。 包裹储物柜公司需要制定战略计划，确定安装位置和容量，管理员则可制定战略计划，限制或对特定区域（如中央商务区）的快递员收费，并为HCL平台的发展提供补贴，以鼓励整合和联合配送