车队运营商是如何转向电动汽车的

根据麦肯锡公司(McKinsey and Company)的估计，将大型商用车队从内燃机(ICEs)改为电动汽车(ev)，可能会降低15%至25%的总拥有成本。

大业主已经加入进来，同样着眼于净零目标。亚马逊(Amazon)和赫兹(Hertz)分别在美国订购了10万辆电动汽车，以取代其配送车队和租赁车队的内燃机汽车。亚马逊还在投资可再生能源，在转型过程中为其车队和更广泛的活动提供部分动力。

这些企业正在迅速采用电动汽车。速递敦豪公司(DHL)的目标是，到2030年，其全球车队的数量将超过8万。在英国，该公司在2021年增加了首批50辆电动运输货车，到今年3月，其车队已增至270辆。现在，它们服务于包括伦敦、伯明翰、曼彻斯特、格拉斯哥、利兹、利物浦和布里斯托尔在内的30多个城镇。

“下一阶段的推广是朝着2050年实现净零排放迈出的积极一步，”DHL快递车队总监理查德•克鲁克表示。

然而，实现从内燃机到电动汽车的高效过渡并非易事。有许多基础设施元素需要组合在一起。为了做到这一点，公司开始求助于人工智能(AI)来为他们的产品建模。

考虑到这些因素，大公司具有固有的优势。他们已经在追踪交付或使用情况，或者就英国最大电信公司英国电信(BT)而言，追踪维护情况。这种追踪已经持续了很多年。2000年，美国取消了GPS的正式信号衰减，使民用跟踪更加精确。

英国电信是一个有趣的例子，因为它也在转型英国最大的车队之一(约3万辆车，拥有约3万名外勤人员)，并且已经掌握了一些需要回答的关键问题的数据，因为它在优化预约安排方面做了早些工作。它还逐步使用数据分析和人工智能方面的最新创新，以提高原始服务的效率。

这个系统在本世纪初启动，已经允许英国电信同意在两小时内访问，而不是全天的窗口。例如，它为该公司提供了一幅图景:不同的技术人员在一个工作日的不同地点通常会进行哪些旅行。它可以将这些信息与地理数据、天气预报以及网络性能的历史数据进行匹配，以帮助它进行维修和预测性维护。

在电动汽车转型方面，这有助于该公司围绕从哪里开始转型、充电点应该放在哪里以及地区差异将如何影响汽车性能等因素做出决策。关于最后一点，麦肯锡研究报告中15%至25%的比例的一个原因是，电动汽车的性能可能会因地理和温度等因素而不同——在丘陵地带和/或较冷地区行驶的车辆，电池耗电量更快。

做好这一点意味着拥有大量的位置和拓扑数据，以及英国电信服务、安全和运营实验室主任保罗•奥布莱恩所说的“领域专业知识的遗产”。

拥有可以追溯到很久以前的数据也很重要。Wendy Keyes是Esri公司高级空间分析专家，Esri公司是全球最大的地理信息系统(GIS)分析公司之一。她解释了希望绘制零售活动地图的公司面临的主要挑战，尽管这一点适用于更广泛的领域。

“我最近合作的一家公司想要预测未来10年的销售情况，但他们只有过去10年的数据来训练模型。问题是，这些数据是在经济强劲扩张时期收集的，这限制了该模型在经济不稳定或衰退时期预测销售的有效性。”

模拟可以帮助克服这一点，但当面对如今迫在眉睫的极端经济条件时，如果不能深入挖掘一些旧的数据，任务就更难了。

当用户希望添加人工智能时，Keyes还发现了一个进一步的挑战。GIS和AI的结合，通常被称为地理空间AI(或GeoAI)，被认为对电动汽车的过渡很有用，因为它可以利用机器学习来识别使用模式，并利用计算机视觉进一步为基于地图的分析提供信息。

虽然GIS和AI都是越来越数字化的技术，但它们之间仍有差距。它们有自己的术语，有些术语重叠，但意思不同。与几乎所有类型的新AI项目一样，Keyes认为:“拥有GIS和内部数据科学团队的业务主管应该把这些团队聚在一起，因为当他们开始合作时，奇迹往往会发生。”

对于BT、DHL、Hertz和亚马逊等公司来说，这不是什么大问题，因为它们在一段时间内一直在推动员工之间的交叉学习。当其他规模较小的船队运营商面临压力，被迫走上同样的道路时，他们该怎么办呢?毕竟，据估计，道路运输车辆的碳排放量占英国总排放量的四分之一。

在某些情况下，麦肯锡估算的拥有成本可能足够有说服力。奥布莱恩表示，对于大型企业而言，英国电信在人工智能推动下的预测效率提高了2%至3%，这已经为它们节省了“数百万英镑”。然而，即使是小型维修公司运营的货车，每年也要跑很多英里。

对于那些寻求更细粒度和更全面的理由的人来说，关键可能是制定一个适当的地理空间策略。像Esri这样的公司，以及竞争对手Mapbox和Carto，都在寻找业务——不仅仅是从电动汽车领域。GeoAI可以用来帮助确定公司把商店、诊所、仓库等放在哪里。

好消息是，更大的参与者已经学会并将继续学习的东西，现在正在往下渗透。展示你是实现净零碳道路上的领导者可以提供营销优势，但更广泛的认识是，所有行业的所有参与者都需要发挥作用——电动汽车就是一个非常显著的例子。