公路物流不是靠“想象”决策,而是靠“轨迹”复盘业务实况。本文基于中交兴路的轨迹数据,深度分析在途业务场景下的数字化机遇,为企业优化运营策略提供实战指引。

在运输管理系统中,需要对在途车辆进行监控,本文基于中交中路接口,探讨下常见的几种业务场景以及实现路径,希望帮助到大家,欢迎交流!
一、基本概念以及技术原理
1.基本概念
在运输过程中,根据车辆的载货量,物流配送可以分为整车运输和零担运输。
- 整车运输:单次运输货物的容积或重量装满一整车;
- 零担运输:单次运输货物的容积和重量不足一整车,为节省运力成本,需要等多个配送单凑满整车后才开始运输;
整车运输相当于包车,零担运输相当于拼车,由于零担运输需要等待多个配送单凑满整车,因而其速度较整车运输慢。
根据包裹的运输目的地的远近,物流配送可以分为干线运输、支线运输、传站和长途传站四种运输方式。
- 干线运输:跨地区分拣机构间的车辆运输,利用铁路、公路的干线,大型船舶的固定航线等进行长距离、大数量的运输,如将货物从华北大区运往华南大区;
- 支线运输:同区域内不同城市的分拣机构间的车辆运输,相对于干线运输,其距离短、数量较少,如将货物从华北大区的北京分拣中心运往沈阳分拣中心;
- 传站:同城间分拣机构与站点间的车辆运输,如将货物从北京的某个分拣中心运往某小区的配送站点;
- 长途传站:跨城市分拣机构与站点间的车辆运输,如将货物从北京分拣中心运往天津南开区的某配送站点。
2.中交兴路技术原理
中交兴路的车辆轨迹获取高度依赖车辆的GPS定位,是提供核心物流信息服务(如车辆位置监控、轨迹追踪、行驶路线分析、电子围栏报警等)的基础,目前仅适用于公路运输;
以下是更详细的说明:
- 核心数据来源:安装在车辆上的GPS(或北斗)卫星定位终端是获取位置信息的源头;接收来自全球定位系统(GPS)和/或中国北斗卫星导航系统(BDS)的卫星信号,计算出车辆当前的经纬度坐标、速度、方向和时间戳。中交兴路在国内运营,其车载终端通常同时支持GPS和北斗双模定位,以提供更好的覆盖范围和精度,特别是在城市峡谷等复杂环境下。
- 数据传输与处理:车载GPS终端获取到位置信息后,会通过移动通信网络(如 2G/3G/4G/5G 或 NB-IoT) 将这些数据实时或定时上传到中交兴路的物流信息服务平台;平台接收到这些原始的位置点数据后,进行存储、处理、分析和关联(例如关联到具体的车辆、司机、运单等)。
- 轨迹的形成:车辆在行驶过程中不断上传位置点,平台将这些按时间顺序排列的位置点连接起来,就形成了车辆的行驶轨迹;轨迹数据包含了车辆在特定时间段内经过的所有位置点及其对应的速度、方向等信息,最终通过API接口提供企业服务;
二、几种核心业务场景实现方案
1.轨迹可视化:运输轨迹查看以及回放
关键技术实现:调用百度地图API,通过中交兴路接口获取车辆行驶轨迹点(经度/纬度/时间戳),并渲染为动态路径;
业务价值:实时追踪车辆位置,预判延误风险并支持调度干预(催车/换车),同步支撑供应商考核;

2.智能预测:运距与时效计算
关键技术实现:对接中交兴路运输节点服务等接口,获取车辆当前位置经纬度、已行驶距离、剩余运距以及预计送达时间等信息;接口字段示例如下图;
业务价值:通过车辆当前位置,判断车辆当前行驶运距,以及剩余运距,计算预计到达时间和剩余时间,实现动态预估到达时间,辅助调度决策与应急响应;

3.园区级精确定位:3D动态监控
关键技术组合:中交兴路北斗高精度定位:园区内差分定位(精度达0.5米);
3D数字孪生:将物理园区(建筑、道路、设施等)数字化复现为可交互三维场景,支撑智慧管理、规划展示及应急推演。
实现路径:接口场景:对接中交兴路运输节点服务接口,获取车辆当前位置、车辆速度、车头方向;将其渲染在3D地图上;
业务场景:车辆进入仓库月台范围 → 通过当前轨迹点进行实时监控,显示在3D地图上→叠加预警标签,实现多维监控 →联动消息提醒功能,辅助调度决策与应急响应;

4.核心指标监控:运输可视化大屏
业务场景:通过中交兴API获取并展示在途车辆数/准时车辆/风险车辆占比,展示全国运输密度(颜色深浅=车辆密集度),当点击任意车辆图标可下钻查看单据信息、轨迹路线、货物清单、司机联系方式等,最终实现核心指标呈现与可视化监控;

三、产品设计启示以及多式联运监控补充说明
1.海运 + 铁路延伸监控方案
通过接入 AIS 船舶定位(误差 < 1>
2.多式联运可视化的实现思路
主动接入铁路/海运节点数据(如国铁开放平台),联动中交兴路公路运输节点数据,达成全链路可视化监控,推动多式联运全程可控性提升,进一步提高供应链异常处理效率;
3.其他人性化设计思路
司机端或可采用智能语音播报取代弹窗告警,减少驾驶时分心情况;PC 端通过用延误指数替代单纯的时效数字(如“高风险”>“延迟 2 小时”)等;
4.基于中交兴路的在途轨迹业务场景的实践分析,以及拓展多式联运下的全链路在途轨迹监控,期望有机会借助其他新技术的力量,不断打通各链路技术瓶颈和业务痛点,最终实现供应链上下游协同效率的整体提升;
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