美自动驾驶卡车24/7！运力翻倍，跨境物流新机遇

当前，全球物流行业正经历一场深刻的变革，以人工智能、大数据和物联网为核心的智能技术，正加速应用于交通运输的各个环节。其中，自动驾驶技术在长途货运领域的探索与实践，尤其引人注目。这项技术被视为解决物流效率、降低运营成本、提升运输安全的关键路径，其每一步进展都牵动着全球供应链参与者的神经。在这样的背景下，美国科技公司极光创新（Aurora Innovation）与美国德特马物流（Detmar Logistics）近日达成的一项商业合作，为我们展示了自动驾驶卡车在特殊货运场景下的最新应用图景，也为中国跨境行业从业者提供了观察和思考的新视角。

据悉，这项合作将由德特马物流公司承担一家跨国石油和天然气公司的压裂砂运输任务。此次部署标志着压裂砂首次在美国得克萨斯州二叠纪盆地的公共道路和高速公路上实现自动驾驶运输。对于极光创新公司而言，这也建立起了其在客户站点之间的首批路线之一，是该公司在2026年将网络从单纯的场站到场站运营扩展的关键里程碑。

压裂砂，作为页岩油气开采中的关键材料，其运输具有显著的特殊性。它通常以散装形式进行，对运输的及时性、效率和持续性有着极高要求。传统的运输模式，受限于人力司机的工作时长和疲劳度，难以实现全天候、高强度运转。而自动驾驶卡车的引入，恰好能有效解决这些难题。美国极光创新公司的联合创始人兼首席执行官克里斯·厄姆森（Chris Urmson）对此表示，为德特马物流公司启动高速公路自动驾驶运营，充分体现了其技术如何为客户带来即时价值。他指出，借助“极光驾驶员”（Aurora Driver）技术，德特马物流能够实现车辆资产近乎24小时、每周7天的利用率，从而有效将其为主要能源生产商运输沙子的能力翻倍。

根据合作计划，在德特马物流公司位于美国得克萨斯州米德兰的设施与美国首都砂矿业公司（Capital Sand）位于莫纳汉斯的矿场之间，有监督的自动驾驶运营已于2026年初启动。预计到2026年第二季度，极光创新公司将部署其第二批无人驾驶卡车，届时，德特马物流的运输任务将全面过渡到车上无需人员的完全无人驾驶运营模式。这条运输路线结合了20号州际公路上的高速驾驶与德特马物流设施及矿场周边的当地道路和私人道路。值得注意的是，极光创新公司还在矿场提供了先进的自动驾驶能力，包括自主导航填充物装载的顶部筒仓，这在复杂工业环境下展现了自动驾驶技术的高度适应性。

德特马物流公司首席执行官马特·德特马（Matt Detmar）指出，随着同步压裂技术对沙子需求量的增加，以及运营商转向24/7工作计划，保持安全、可靠的支撑剂流动至关重要。这意味着对物流服务的稳定性和效率提出了更高要求。在初始合同下，德特马物流已承诺在2026年使用三十辆配备“极光驾驶员”技术的卡车，每辆卡车每天将运输沙子超过二十小时。这将释放出前所未有的资产利用水平，助力德特马物流与其主要客户共同发展业务。

对于物流行业而言，车辆资产利用率是衡量运营效率和盈利能力的关键指标。传统卡车因受驾驶员工作时间限制，通常无法达到如此高的日均运行时间。自动驾驶技术的介入，打破了这一瓶颈，使得车辆可以实现“人歇车不歇”，极大提升了资产的投资回报率。未来，随着该技术的普遍应用和广泛部署，德特马物流公司计划在现有的人工驾驶车队和独立承包商网络之外，拥有并运营一支扩大的“极光驾驶员”动力卡车车队，这预示着自动驾驶将在其核心业务中扮演越来越重要的角色。

这项在美国能源物流领域的自动驾驶实践，对中国的跨境物流和智能交通发展具有多重启示。当前，中国正积极推动物流行业的数字化、智能化转型，而自动驾驶技术无疑是其中的核心组成部分。从长远来看，自动驾驶卡车在特定场景下的成功应用，为中国探索和推广类似解决方案提供了宝贵经验。

我们可以从以下几个方面审视其对国内的借鉴意义：

• 提升物流效率与降低成本： 自动驾驶技术能够实现全天候运行，减少人工成本和因疲劳驾驶带来的事故风险，从而提高运输效率，降低整体物流成本。这对于需要大规模、高频次货物运输的行业，如煤炭、矿石、港口集疏运等，具有显著的经济效益。对于中国的跨境电商而言，高效的国内干线物流是支撑其全球布局的重要基石。
• 解决“用工荒”与优化人力结构： 随着人口结构变化，卡车司机短缺问题在全球范围内日益凸显，中国同样面临这一挑战。自动驾驶技术的成熟与应用，有望在一定程度上缓解用工压力，并引导现有劳动力向更具技术含量和附加值的岗位转型，优化物流行业的人力资源配置。
• 提升运输安全性： 机器视觉、雷达、激光雷达等传感技术结合人工智能算法，能够提供比人类驾驶员更稳定、更精准的感知和决策能力，有效避免人为失误导致的交通事故，显著提升道路运输的安全性。安全是任何物流发展的前提，尤其在跨境贸易中，货物的安全送达是客户信任的基础。
• 特定场景下的先行探索： 像压裂砂运输这样的封闭或半封闭环境下的工业物流，由于路线相对固定、驾驶环境相对简单，是自动驾驶技术最理想的切入点。中国在港口、矿区、园区内部等特定场景下的自动驾驶示范项目，可以借鉴此案例，加速技术验证和商业化落地。例如，港口内部的集装箱转运、矿区的无人矿卡运输等，都已取得积极进展。
• 数据积累与技术迭代： 自动驾驶卡车在真实运营中积累的大量数据，是其持续优化算法、提升决策能力的关键。这种数据驱动的迭代模式，将加速技术的成熟与普及。中国企业在自动驾驶领域同样需要大规模的数据积累和场景验证。

面对全球自动驾驶技术在物流领域的蓬勃发展，国内相关从业人员应持续关注此类动态。这不仅有助于了解行业前沿技术和市场趋势，更能为自身业务的创新升级提供灵感。无论是传统物流企业、科技研发公司，还是跨境电商平台，都应积极拥抱并探索自动驾驶等智能技术在物流供应链中的应用潜力。通过学习借鉴国际先进经验，结合中国国情和市场特点，共同推动中国物流行业的智能化、高效化发展，从而更好地服务于日益繁荣的中国跨境贸易。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/us-autonomous-trucks-24-7-2x-capacity.html