AI有望让卡车停驶降三成，罗兰贝格称落地仍难

据罗兰贝格（Roland Berger）最新报告，人工智能有望将卡车非计划停驶时间最多削减30%，并显著压低运营成本。报告发现，尽管大规模落地仍有限，业内对AI在货运领域的潜力普遍乐观。

这家咨询公司2026年9月的报告调研了英国、德国、荷兰和法国共59家运输行业参与者。约93%的受访者预计，未来三到五年内AI将对货运产生重大甚至变革性影响，其中29%预期将发生变革性改变。

车队与线路规划被视为最具前景的应用，53%的受访者将其列为首位，其次是维修管理（41%）和驾驶员辅导与监控（36%）。

报告指出了AI已带来可量化收益的几个领域。AI驱动的配载匹配可将空驶里程减少约20%以上，同时将配货覆盖时间从数小时缩短到几分钟。预测性维护可将非计划停驶最多降低30%，维修成本降幅有望达到两位数低位区间。

AI驱动的二手卡车估值也是新兴机会。罗兰贝格表示，通过分析车况、里程、可比成交和区域需求，该技术可将定价准确度提升约10%。

报告援引一家欧洲车队运营商的说法称，组合多种AI应用可将总拥有成本中的可变部分降低5%至7%。

尽管存在降本潜力，大面积推广仍面临多重障碍。受访者将AI解决方案的质量与可靠性、实施成本以及与现有软件的兼容性列为最大挑战。

报告还发现，82%的受访者正转向与行业无关的通用AI供应商，57%则在同专注卡车的AI开发商合作。

罗兰贝格预计，卡车制造商以及独立的远程信息处理与车队管理服务商，尤其有望从AI中开辟新收入来源；而车队运营商更可能通过提升效率和降低成本获益。

不过，该咨询公司提醒，仅仅是试探性使用AI并不能释放其全部潜力。企业必须拥有可靠数据、将应用整合进现有系统，并重新设计工作流，才能收获可量化的节约。

报告总结称，当下投资AI的运输企业有望树立运营成本与服务的新标杆，让行动迟缓的跟随者面对效率越来越高的对手竞争。完整报告可在罗兰贝格官网查阅。

卡车人点评

笔者认为，罗兰贝格这份报告对中国卡车行业很有参考价值。国内像满帮、货拉拉这类平台早已用算法做车货匹配，空驶率下降的红利其实我们已经吃到一部分；但预测性维护这块，国内多数中小车队还停留在“坏了再修”的阶段，核心难点同样是数据——车联网数据分散在主机厂、运营商各自手里，打通难。要想真正把停驶率降下来，主机厂得开放更多车辆运行数据接口，车队也要舍得在TPM（全员生产维护）和远程诊断上投入。一句话：AI不是装个软件就灵，先把数据底座和维保流程理顺，才是降本的关键。