然而，在我看来，在事件的发展过程中，物流和运输组织中车队的安全至关重要。通过引入先进的基于人工智能的车队安全工具，世界发生了变化，这些工具可以预测甚至预防许多事故，并提高驾驶员的表现并简化整个车队管理流程。其中包括人工智能行车记录仪、车队管理解决方案、实时跟踪设备、预测损坏评估系统以及预测和健康管理系统等，使车队能够以比以往更安全的方式实现最佳运营几年前就有可能。
人工智能在车队安全中的作用
实时数据和见解是只有人工智能才能提供的独特品质，使其成为车队安全工具的非常有价值的补充。与早期用于安全的方法不同，这些方法实施了更具防御性的措施并在事件发生后使用，而人工智能解决方案具有战略性，因为它们会宣布危险并防止危险发生。
人工智能驱动的车队安全工具 通常包括：
- AI行车记录仪：针对特定时间道路上几种分心/不安全行为模式的检测和警告信号。
- 驾驶员监控系统：借助生物信号检查驾驶员的疲劳程度和注意力。
- 预测性维护工具：防止车辆出现未被注意到的机械问题，从而导致故障或事故发生。
- 车队管理平台：提供安全数据和报告的集中仪表板。
所有这些技术相互交叉，以提高驾驶员的责任感、提高事故率并降低运营成本。
人工智能驱动的车队安全工具的主要特点
1. 实时驾驶员警报
人工智能车队安全工具的关键特征之一是实时观察驾驶员的行为和通知。例如，人工智能行车记录仪可以检测：
- 驾驶时分心主要涉及使用手机或专注于道路以外的事情。
- 松弛程度由面部或头部运动决定。
- 超速、急转弯、拐角等高风险行为。
每当出现这些行为时，系统就会立即给出反馈，使驾驶员能够改变他/她的行为并防止同样的情况发生。
2. 数据驱动的洞察
由人工智能驱动的车队安全技术 收集信息，为管理人员提供在加强现有安全措施时可以使用的提示。这些工具提供：
- 每日、每周和每月基于特定行程的驾驶员分析。
- 危险驾驶行为的特征。
- 关于应制定准确的培训的建议。
然后，车队运营商可以利用这些发现为其管理系统开发安全且高效的解决方案。
3. 预测性维护
人工智能的应用在驾驶安全和车内健康方面。预测性维护工具分析来自传感器的数据以检测磨损迹象，例如：
- 轮胎气压不正常。
- 发动机过热。
- 制动系统问题。
如果这些问题在发生之前得到解决，车队就可以处理导致维修时间和费用减少的因素，以及因机械问题引起的事故。
4. 游戏化和驾驶员参与度
用于车队管理的大量基于人工智能的解决方案都配备了游戏化元素，以防止事故发生。其他司机通过考试即可获得积分，并鼓励他们在道路上格外小心。这创造了一种问责文化，并在此过程中影响司机改变他们的行为并实践更安全的风格。
人工智能驱动的车队安全工具的优势
1. 事故预防
人工智能工具用于在此类事故发生之前进行风险评估。通过这种方式，他们可以防止行为中的危险行为，从而降低发生事故的风险，确保驾驶员、乘客和道路上每个人的安全。
2. 降低保险费用
安装人工智能安全设备的车队可以获得大多数保险提供商的折扣优惠。这意味着通过结合人工智能系统来分析和最大限度地减少事故率，保费是有利协商的。
3. 提升运营效率
驾驶员安全、预测性维护和集中数据管理是人工智能使车队运营变得轻松的一些方式。因此，最终价值是一支比未得到充分管理的车队运营能力更强、成本更低且风险情况更少的车队。
4. 提高驾驶员保留率
人工智能辅助工具 对驾驶员很有帮助，因为他们提供非威胁性的建议，通过消除问题来帮助减轻驾驶员的压力水平。事实证明，这可以提高工作满意度，从而更好地保留组织中的司机员工。
实际应用
案例研究 1：减少分心驾驶
一家物流公司为他们的汽车安装了人工智能行车记录仪，以帮助避免分心驾驶。在接下来的三个月里，系统分析了常见的干扰因素，包括伸手拿电话，并生成了机舱内的消息。这种积极主动的方法帮助将不安全驾驶事件减少了 40%。
案例研究 2：主动维护节省时间和成本
交付车队采用了某种形式的预测维护系统来跟踪发动机。在人工智能传感器的帮助下，该公司解决了新出现的问题，总体而言，将车辆故障减少了四分之一。
人工智能在车队安全方面的未来
随着人工智能技术的发展，车队安全工具将变得更加先进。未来的发展可能包括：
- 与自动驾驶系统集成 提高半自动驾驶车辆的安全性。
- 高级风险建模 根据环境数据预测事故。
- 增强的驾驶员健康功能，例如压力监测和健康跟踪。
这些进步将继续为车队安全制定新标准，使公司能够保护其驾驶员和资产，同时在竞争激烈的行业中保持领先地位。
未来是人工智能驱动的
由人工智能驱动的车队安全解决方案正在迅速改变公司运营车队的方式。除了提供准确及时的事故跟踪外，这些技术还提供实时监控、效率和效果分析以及驾驶员满意度预测。
对于当今的车队来说，竞争和降低道路风险至关重要。因此，使用人工智能技术势在必行。立即在您的车队中实施人工智能，打造更安全、更智能的明天。
特色图片来源： Chuttersnap/Unsplash
