交通智能：布隆德尔集团在其重型卡车上测试Konboi的车载人工智能系统

同一辆卡车的燃油消耗量可能因驾驶员的不同而增加多达25%。对于整个重型卡车车队而言，这将对您的运营成本、二氧化碳排放量以及安全关键绩效指标（KPI）产生影响。 通过Blondel集团与Konboi的合作试点项目，我们正在测试一款车载智能运输解决方案，该方案可直接优化驾驶行为、降低油耗并提升运营安全性。 在 Logistics Concepts，我们正在分析如何将这一“Hypermile”模块集成到您的运输信息系统中，在车队层面实现规模化应用，并使其与您的脱碳目标及投资回报率保持一致。

Blondel × Konboi 试点项目公告及范围：目标、架构及衡量指标

2026年6月22日，圣康坦——布隆德尔集团宣布与Konboi建立合作伙伴关系，Konboi是一家位于法兰西大区的、专注于交通智能领域的初创企业。 此次合作旨在测试一种搭载于重型卡车的车载交通智能解决方案，以减少燃油消耗和二氧化碳排放，同时提高长途运输的运营安全性。 该试点项目是集团“物流4.0”战略及公路运输脱碳战略的重要组成部分。

该试点项目被定位为一个结构化的概念验证，其初期范围有限且可量化。 四辆卡车配备了Hypermile技术，这是一种被定位为“物流4.0”核心组件的智能巡航控制系统。第一阶段旨在验证潜在的投资回报率，随后将过渡到更广泛的工业试点，最终实现全车队及各运营网点的全面部署。

Hypermile 基于车载智能和边缘计算技术，集成于车载单元（OBU）中。该解决方案整合了来自车载信息系统、道路及车辆的数据，以实现车速的持续优化。 我们的目标是实现更平稳的驾驶、更好地控制燃油消耗并统一驾驶行为，从而为车队管理提供更可预测的解决方案。

该技术架构基于一个车载信息处理盒或改装盒，其作为本地车载信息处理平台。它收集CAN总线数据（必要时可通过OBD-II接口），并与车载物联网传感器进行交互。 OBU在边缘端执行机器学习和推理算法，无需持续依赖云端。这种设计既能降低延迟，又能保障运行安全性。

在智能交通领域，该解决方案整合了多个传感器融合模块。物联网传感器主要监测地形、交通状况、预判的拥堵、载重、胎压以及行车路线上的即将发生的事件等。 Konboi指出，这些数据将输入到一个专为节能驾驶设计的机器学习模型中，该模型能够根据路段和交通状况动态调整速度建议值。

该解决方案是更广泛的数字化车队管理系统的一部分。 OBU依托GPS/GNSS定位技术来优化运输路线。实时跟踪数据随后可为供应链可视化工具提供支持，或用于构建覆盖整个车队的未来运输运营数字孪生。

在感知方面，该试点项目的当前范围主要集中在车速控制上。计算机视觉模块仍可用于ADAS（高级驾驶辅助系统）、车载摄像头、激光雷达、雷达、盲点监测或紧急制动辅助等功能。 这些功能旨在逐步提升至L2或L3自动化水平，这与Konboi所倡导的“互联驾驶员”和“人类辅助”理念相一致。

嵌入式软件层负责驱动边缘推理和驾驶参数的调整。 该机器学习模型基于一套专为重型卡车驾驶设计的数据集进行训练，并通过持续的数据标注流程不断补充数据。模型漂移的监测已成为部署管理中的关键挑战，旨在确保观察到的道路场景、驾驶行为与生成的车速建议之间保持一致。

4G/5G连接（根据不同地区和运营商，可能辅以M2M或NB-IoT技术）可确保车载数据上传和远程监控。 该技术支持OBU软件、机器学习模型及推理规则的OTA更新，且无需让车辆停驶。运营技术（OT）网络安全与数据安全始终是设计的核心，旨在最大限度地降低系统被劫持或数据流遭篡改的风险。

在监管层面，该试点项目遵循公路运输法规框架。运输智能系统必须与行车记录仪保持兼容，并符合社会和道路交通法规要求，同时遵守驾驶时间限制。 未来与车联网服务提供商、原始设备制造商（OEM）或第三方车联网平台的集成，必须在所有运营国家/地区遵守互操作性、数据主权及《通用数据保护条例》（GDPR）的要求。

该试点项目的目标范围涵盖多个指标类别。 在能效方面，Blondel集团和Konboi旨在实现按车辆和任务类型划分的燃油消耗量可量化降低。Konboi指出，不同驾驶员之间的燃油消耗差异最高可达25%， 且对于每月行驶10,000公里的卡车而言，燃油消耗量若降低10%，根据运营条件和燃料类型不同，每辆车每年可减少约4至5吨二氧化碳排放。

物流关键绩效指标（KPI）还用于追踪经济效益、总拥有成本及投资回报率的走势。该试点项目根据运输脱碳目标，分别按每公里、每趟运输以及货物类型来衡量燃油成本。 此外，还将结合包含电动车队、氢燃料车辆及充电基础设施的前瞻性情景对数据进行评估，旨在将运输智能定位为推动动力系统转型的补充性杠杆。

在人性化层面，驾驶员会观察驾驶员的行为分析及驾驶评分。其目标是在不降低舒适性和安全性的前提下，实现驾驶行为的标准化。 未来的系统模块可能包括疲劳预警或驾驶异常检测功能，其阈值将经过校准，以避免给联网驾驶员造成过重负担。“人机协同”的概念依然是核心：车载智能系统提供辅助，但驾驶员仍承担着监督和决策的关键角色。

为了保障运营安全，系统集成了事件管理和道路安全指标。这些指标涵盖急刹车、特定路段超速、危险驾驶行为以及险些发生事故的事件频率。 来自传感器融合、车载摄像头（如有）或其他ADAS传感器的数据，最终将用于构建异常检测模块，以支持预测性维护。

最后，数据与合规性仍是该项目范围内的一个重要方面。相关指标涉及所收集数据的质量、接口的稳健性以及TMS与ERP系统的集成能力。 通过REST API开放接口，应能实现TMS的无缝集成，并与开票ERP系统、现有的路线优化及车队管理工具连接，同时针对每个运营国家明确制定数据安全、GDPR（《通用数据保护条例》）及数据主权的相关规则。

对Hypermile人工智能系统优势与局限性的评估：油耗、二氧化碳排放、安全性及操作员差异性

我们在此推出了一项以重型卡车运输智能化为核心的工业试点项目。Hypermile车载智能系统作为智能调节器，依托物联网传感器、CAN总线以及潜在的OBD-II接口来采集车辆数据。 边缘计算逻辑支持本地推理，无需持续依赖4G/5G、NB-IoT或M2M网络连接，这对于长途公路运输而言是一项重要的运营优势。

在燃油消耗方面，首要问题在于不同驾驶员之间的差异。Konboi指出，不同驾驶员之间的燃油消耗差异最高可达25%。 车载智能系统旨在通过驾驶员行为分析、隐式驾驶评分以及持续的车速调节，来统一驾驶行为。 实际上，Hypermile 作为一层智能运输系统，能够平滑加速过程、预判坡道和减速情况，并减少高油耗阶段。

初步估算显示，对于每月行驶约10 000公里的卡车而言，燃油消耗量可降低10%，这意味着根据具体运营条件，每辆车每年可减少数吨二氧化碳排放。 就物流关键绩效指标（KPI）和总拥有成本而言，在能源价格持续上涨以及运输业脱碳面临监管压力的背景下，这一数量级将直接影响项目的投资回报率。

减排措施与其他举措相辅相成，例如逐步引入电动车队、氢燃料汽车或使用替代燃料。 该技术的优势在于，可通过改装盒或与远程信息处理盒相连的车载单元（OBU），立即应用于现有的燃油卡车。 在智能物流的整体发展路径中，通过精细化驾驶优化，可以对车队中的大部分车辆产生影响，而无需等待动力系统的全面更新或充电基础设施的升级。

在道路安全方面，Hypermile 补充了现有的 ADAS 功能模块，例如紧急制动辅助、盲区监测以及车道偏离预警。 通过稳定车速并预判交通状况，该解决方案有助于实现更平稳、更可预测的驾驶，从而提升运营安全性。 “联网驾驶员”的概念日益强化：该平台可整合车载信息系统、GPS/GNSS定位、实时跟踪及疲劳预警功能，从而降低事故风险，同时仍符合道路运输法规及行车记录仪的使用要求。

从交通智能的角度来看，所收集的海量数据也为预测性维护铺平了道路。通过持续分析来自物联网传感器的车速、载荷、轮胎气压及事件数据，可以实现异常的早期检测。 只要拥有标注完善的训练数据集，并能对模型随时间的漂移进行监督，车载机器学习模型就能识别车辆某些部件的漂移特征，并为预测性维护策略提供支持。

Hypermile 采用边缘计算架构。 本地推理可降低延迟，并减少驾驶决策对云端的依赖。汇总后的数据随后可通过 4G/5G 或 M2M 连接上传至车载信息平台或车队管理系统，以进行全面分析。 这属于智能物流的典型应用场景，其中车队管理、送货路线优化和行程规划均基于对现场事件的结构化实时跟踪，且不会给网络带来过载。

在运营效益方面，通过统一驾驶方式，可以缩小资深司机与新司机之间的差异。由于在整个车队范围内采用了统一的算法控制，对燃油消耗影响显著的操作人员差异得以减少。 这种标准化还便于管理物流关键绩效指标（KPI），为衡量减排、节油或机械磨损方面的努力提供了更稳定的基准。它还可以作为针对性培训计划的依据，这些计划基于驾驶员评分系统生成的数据。

然而，也存在一些局限性和需要注意的问题。在运营技术（OT）网络安全和数据安全方面，对CAN总线和物联网传感器的访问，加上空中下载（OTA）更新，要求无论是车载单元还是中央平台，都必须具备高水平的保护措施。 只要数据能够追踪驾驶员（即使是经过假名化处理的），GDPR（《通用数据保护条例》）的要求、数据主权以及社会和交通法规的合规性便立即适用。因此，系统的透明度、算法的可解释性以及数据治理已成为交通智能的核心组成部分。

从技术层面来看，系统扩展能力仍有待验证。从四辆卡车过渡到规模更大的车队，需要确保物联网传感器、车载摄像头（如有）、激光雷达、雷达以及GPS/GNSS数据之间的融合质量得到有效控制。 与现有信息系统（如车队管理平台或运输管理系统）的对接，将需要通过REST API实现强大的互操作性，甚至需要进行ERP集成，以充分发挥供应链可视化带来的效益。 若缺乏这种集成，概念验证将仅局限于局部范围，投资回报率有限，且难以推广至更广泛的应用场景。

工业部署路线图：从车载单元（OBU）到符合《通用数据保护条例》（GDPR）

针对四辆重型卡车开展的试点项目表明，Hypermile 类车载智能系统契合了更广泛的“运输智能化”和“物流 4.0”发展逻辑。 为了从概念验证过渡到工业试点，进而实现150辆卡车及以上的规模部署，我们需要制定一份路线图，将技术限制、信息系统集成、治理、投资回报以及合规性等要素有机结合起来。

这里所说的是一种智能交通生态系统，其中远程信息处理平台、远程信息处理盒和车载单元（OBU）构成了智能交通的物理基础，而边缘计算则负责本地推理。 关键在于在确保运营安全以及符合社会和交通法规的同时，实现安全、平稳的规模扩展。

• 稳定 OBU/传感器/边缘计算架构
• 通过 REST API 确保 TMS 与 ERP 之间的互操作性
• 制定数据治理、GDPR及运营技术（OT）网络安全框架
• 构建总拥有成本/投资回报率的商业案例
• 建立事件管理机制

嵌入式架构：车载单元（OBU）、物联网传感器和边缘人工智能

该路线图的核心是车载单元（OBU），它整合了远程信息处理数据、物联网传感器数据以及车辆信号。 在智能物流的实施过程中，我们必须为整个车队统一车载信息处理设备标准，包括为老旧卡车加装改装设备，从而覆盖整个公路运输车队，无论是有机发动机车辆、电动车队还是氢燃料车辆。

该车载单元（OBU）成为车载智能的边缘计算节点。 它执行车载机器学习模型，并收集和预处理来自CAN总线、OBD-II、GPS/GNSS定位、压力传感器、制动传感器以及ADAS信号的数据流。 它还支持通过 OTA 方式推送模型更新，并具备版本管理、回滚以及在全面部署前进行受限环境测试的功能。

传感器融合与ADAS：迈向“增强型智能驾驶”

围绕“增强型驾驶”所探讨的发展路径，要求对传感器堆叠和传感器融合进行管控。通过结合计算机视觉、车载摄像头、雷达、激光雷达和GNSS数据，可以实现驾驶员行为分析、高级驾驶评分、 盲区检测以及紧急制动辅助或疲劳警示等ADAS功能，并与高速公路环境下的L2或L3不同自动化级别相契合。

我们必须根据具体应用场景定义相应的配置方案：降低燃油消耗、减少排放以实现交通运输脱碳、主动安全、送货路线优化以及行车路线优化。 边缘计算系统即使在4G/5G、NB-IoT或M2M连接中断的情况下，仍能进行稳健的本地推理，这一能力是决定运营安全性的关键标准。

信息系统集成：市场平台API、运输管理系统（TMS）、企业资源规划（ERP）及供应链可视化

在整个车队范围内部署时，必须将车载单元（OBU）视为运输信息系统平台的一个组成部分。目标架构基于一个远程信息处理平台，该平台向运输管理系统（TMS）和企业资源规划（ERP）层提供标准化的REST API，以支持车队管理、计费、维护和计划工作。 其目标是在现场与后台之间建立数字连续性。

TMS集成使路线和送货路线优化算法能够与Hypermile的驾驶建议相结合。这样，我们就能在行程时间、燃油消耗和客户需求之间进行权衡。 ERP集成支持运营成本核算、物流关键绩效指标（KPI）监控以及财务部门层面的全生命周期成本管理，从而实现供应链可视化的全面整合。

数据管道、训练数据集和模型漂移

交通智能依赖于来自实地数据的质量。我们需要设计一条连接车载单元（OBU）与云端的数据处理流程，用于构建训练数据集、进行数据标注以及跟踪机器学习模型的性能。 这种方法能够根据实际行驶情况、驾驶员特征和车辆特性对模型进行调整，即使在涉及多家汽车制造商（OEM）和出行初创企业的多方协作背景下也是如此。

治理机制应纳入模型漂移的监控，并建立运营团队与数据团队之间共享的指标体系。无论是由新一代传感器、交通流量变化还是新的公路运输法规所导致的潜在漂移，都需要制定重新校准和重新训练的流程，同时确保不影响运营安全。

治理、运营技术（OT）网络安全与事件管理

规模化部署需要在运营、IT部门、运输业务部门和风险管理职能之间建立清晰的治理机制。 一旦车载信息平台与CAN总线及ADAS功能进行交互，运营技术（OT）网络安全便成为关键重点。我们必须对风险进行全面评估，制定网络分段政策、设备身份管理政策以及M2M流量监控政策。

事件管理应涵盖三个方面：边缘计算服务及实时监控的可用性、驾驶数据的完整性，以及在车载单元（OBU）或传感器发生故障时的运营连续性。 为确保符合社会和交通法规要求以及保障驾驶员安全，仍需制定向受控且经审计的非辅助驾驶模式切换的应急程序。

《通用数据保护条例》（GDPR）框架、数据主权与联网司机的保护

一种能够详细分析驾驶行为的车载智能系统，带来了个人数据保护方面的挑战。 “联网司机”的身份、驾驶员评分以及驾驶行为分析等功能，必须受到明确的《通用数据保护条例》（GDPR）政策的规范，其中应包含数据最小化、限制数据保存期限以及在可行情况下进行假名化处理等措施。

我们必须明确车队运营商、车载信息服务提供商及技术合作伙伴之间的数据主权，并界定数据处理和委托处理的责任。 与行车记录仪、社会及道路合规性以及驾驶时间管理相关的应用，必须与驾驶指导或鼓励生态驾驶的应用保持区分，并向驾驶员及其代表保持完全透明。

投资回报率（ROI）、总拥有成本（TCO）与投资权衡

所公布的量级数据——对于每月行驶10,000公里的卡车而言，燃油消耗量有望降低10%，且每辆车每年可减少数吨二氧化碳排放——构成了该商业案例的基础。 我们必须将这些数据与实际部署成本进行对比：车载单元（OBU）、物联网传感器、4G/5G网络连接、软件许可、运输管理系统（TMS）与企业资源规划系统（ERP）的集成，以及变革管理。

投资回报率分析应涵盖燃油消耗的节省、交通脱碳背景下的排放减少、ADAS带来的潜在事故率降低，以及对预测性维护的影响。 与此同时，我们还将与网络安全、GDPR（《通用数据保护条例》）以及车载单元（OBU）支持运营相关的额外成本纳入考量，以便从车队层面管控全生命周期成本。