作为气候解决方案的货运运输人工智能

在全球范围内，运输部门约占全球温室气体排放的 23%，其中 42% 仅来自货运物流。人工智能（AI）能否帮助货运部门更高效运营，从而减少这些排放？
本文将探讨 AI 利用行业庞大数据量以实现气候目标的潜力，重点介绍三种应用场景：路径优化、停留时间与运力优化。部分应用已在推进：截至 2024 年，亚马逊与美国邮政（United States Postal Service）等大型快递公司已在运输与物流中启用 AI，带来数百万美元的运营节约与减排。如今又出现一批小型初创公司，帮助无力自建技术的公司，让任何人都能搭上 AI 革命的快车。
世界经济论坛（WEF）最近一份报告估计，企业借助 AI 优化路径可实现运输排放减少 7%。利用实时变量与历史路径数据，AI 既能为车辆规划最优长期路线，也能适应实时状况，实现日常燃油节约。WEF 认为，若在全球公路货运中部署路径优化工具，其减排效果约相当于让美国全部中重型卡车的 25% 停驶。
企业优化燃油消耗的另一种类似方式是缩短车辆停留时间。停留时间指车辆静止耗费的时间，无论是因为装卸货物，还是仅仅堵在路上。截至 2023 年，以拥堵为主的停留时间低效已让美国卡车运输业损失约 946 亿美元的生产力。此类 AI 规模化应用的一个例子是杭州「城市大脑」（HCB），它利用红绿灯、摄像头与车辆 GPS 等多源实时数据来监测和管理交通流。该系统可调整信号配时以缓解拥堵，为应急车辆识别最优路线，甚至检测交通违法。城市大脑上线后，杭州从全国拥堵第 5 位降至第 57 位，温室气体总排放下降 1.5%。
AI 提升运营效率、减少排放的另一途径是优化装载能力。若美国能减少不必要的行程，货运排放可降低至多 4%。一些研究显示，空驶里程占美国卡车行驶里程的 20%–35%，运输业因空载每年损失逾 1500 亿美元。在非空驶里程中，卡车平均仅承载其最大载荷的 57%。借助 AI，产业与政策领导者可在货运企业间推动共同装载，通过货载匹配减少空驶，并优化挂车装载配置以提升装载效率。弗洛克货运（Flock Freight）与康沃伊（Convoy）等公司已开始提供拼载服务，弗洛克货运报告成本节约最高达 20%，净行驶里程减少 51%。仅在美国推广这一技术，每年即可减少二氧化碳排放 1900 万吨。
尽管更大的基础设施或技术转型是重要且必要的长期目标，但它们需要高额初期投入。由于对新技术不熟悉，行业往往不愿承诺这类投资。而借助 AI，企业可实现前所未有的效率提升并削减运营开支，创造双赢：既减少气候影响，又同时改善运营效率。
要负责任地实现这些收益，AI 部署必须受到强有力伦理框架的治理，防范社会不公、劳动岗位流失与新的环境风险。兑现气候承诺将持续创新、快速部署现有最佳 AI 工具，并需要确保技术普惠的政策，让各种规模的组织都能共享经济与环境的红利。
作者：伊莱·瓦尔奇利（Eli Walchli），加州大学伯克利分校学生、法律能源与环境中心（CLEE）实习生。
图片来源：https://www.pexels.com/photo/us-mail-truck-in-urban-setting-framed-by-structure-30940263/（访问日期：2026 年 5 月 13 日）