商用車隊如何從AI中受益？

0:00 各艦隊的任務與需求各不相同

今天在《The Garage 》節目中，我們正在內華達州拉斯維加斯舉行的 2026 年 ACT Expo 展會現場進行直播。展場內匯集了種類繁多、令人驚嘆的各類商用車輛，從重型牽引車、拖車、公車，到各式各樣的電動充電設備，以及各類特殊用途車輛應有盡有。其中一項我們特別關注的重點，就是科技如何為車隊及其各項任務帶來實質效益。

無論是為了預防性維護、確保運作時間、可靠性與安全性，乃至於自動駕駛卡車與營運優化，科技在商用車領域都扮演著重要角色，而我們也開始見證這一點。這裡的許多展品，都在探討車隊如何以嶄新的方式運用科技來解決各種問題。

為了深入探討這個主題，今天我們邀請了一位特別嘉賓。這位嘉賓是勞倫斯・巴德（Lawrence Bader），他曾在 UPS 任職三十二年，負責營運與管理該公司的車隊業務，現為獨立顧問。在今天的訪談中，勞倫斯將與我們分享他曾遇到的各種問題，以及車隊必須解決的課題，並闡述他如何看待科技在現在及未來如何解決其中一系列問題。這是一場關於商用車的極其有趣的對談。

走吧。

1:35 介紹勞倫斯·貝德

歡迎收聽《The Garage 》。我是約翰·海因萊因（John Heinlein），Sonatus 的首席行銷長。我們正在 2026 年拉斯維加斯 ACT Expo 展會現場進行直播錄製。我非常興奮能邀請勞倫斯·貝德（Lawrence Bader）做客本集播客。

勞倫斯，歡迎來到《The Garage 》。謝謝你，約翰。非常感謝。我們向來會請來賓先向我們介紹自己和個人背景。

請自我介紹一下。跟我們談談你自己吧。

當然。嗯，我叫勞倫斯·貝德。我最近從 UPS 退休了，在該公司工作了三十二年。

三十二年。

太好了。

三十二年是一段漫長的時間，在這段期間，我有機會負責管理我們所稱的「全球車隊系統」。

而且，我的整個職涯其實都是在資訊科技領域度過的。不過，你知道的，在 UPS 工作讓我有許多機會，得以在航空領域工作，也得以在自動化樞紐工作。而在我職涯的最後十年，我實際上專注於我們所謂的「地面運輸」。

而這基本上就是那支約有 275,000 輛滾動設備組成的車隊。

那可真是、那可真是好多設備啊。

這種見解正是我們所尋求的。我們希望了解你，以及你從那段經歷中學到了什麼。不過，就像我們在播客中一貫的做法，先請你分享一個關於你的趣事吧。

嗯，你知道嗎，其實，約翰，我真的很喜歡組裝和駕駛賽車。我其實直到較晚的年紀才開始接觸這件事。事實上，直到我四十五歲之前，我連一套煞車片都換不了。

不過，你知道的，我從事 IT 工作這麼久，在開發軟體時其實很難真正親自動手操作。你無法親身體驗，也無法真正深入地感受其中精髓。所以，你知道的，我學會了如何使用扳手，也就是說，能夠將那股動力傳遞到地面上，並真正享受駕駛賽車的樂趣。

這、這太棒了。我非常喜歡這種技能。我必須說，這並非我的專長，但我喜歡動手製作實體物品。我會做一點木工，也喜歡在家裡動手做東西。

所以啊。

我認為，你所創造的事物，正是你內在的寫照。

對吧？是啊。你看，這很具體。我覺得很棒。那麼，現在請跟我們談談你目前的工作以及你的公司吧。

3:22 轉型至顧問服務與技術採用

是啊。你知道的，在這個行業待了三十二年之後，我其實還不想這麼快就離開這個行業。我在這裡結交了不少朋友，而且這裡也有很多機會。所以說，我現在只是個獨立顧問，專門協助車隊導入新技術。

我在 UPS 任職期間，有幸能實際測試許多產品。如果我能將這方面的經驗分享給其他車隊——這些車隊未必具備相關背景或時間去深入鑽研這些事物——你知道的，這對我來說就是一件好事。 但我也很樂意協助那些正在開發產品的供應商和解決方案提供商，幫助他們釐清哪些產品能真正站穩腳跟，哪些能成功銷售給車隊。不過說到底，對我而言，所有發展方向最終都指向自動駕駛車輛。

你知道嗎，我正試著協助加速推動自主運作的普及。

太棒了。如果有人想找你，你的公司叫什麼名字？

先進運輸技術。哦，太好了。你也可以在 LinkedIn 上找到我。

好的。此外，我們也很樂意在節目說明中加入一個連結，讓大家能夠

找到你。

4:16 從 UPS 汲取的經驗教訓

鑒於您在 UPS 的長期職涯，我想請教，您在那裡學到的哪些經驗教訓，能應用於當今的車隊管理，並供大家借鏡？

你知道嗎，我覺得在我整個職業生涯中獲得的最重要且貫穿始終的領悟就是：你真的就得先開始做。懂嗎？你真的必須付諸行動，才能真正帶來改變。很多時候，我們對解決方案的分析過於深入。

我們常常過度分析自己想達到什麼目標、想完成什麼事。但關鍵在於先開始。從小處著手，累積一些信心，然後你就能以此為基礎，在這些「小勝利」之上繼續發展。這就像是迭代開發，這是我們在資訊科技產業中經常採用的做法。

而且，如果你不開始行動，就永遠無法達成目標。

4:54 車隊管理中的創新技術解決方案

能否舉個例子，說明你眼中的人們是如何以嶄新且有趣的方式運用科技的？

是的。事實上，在我離開 UPS 之前，我有機會協助部署一項名為「無鑰匙牽引車」的技術。我們實際上已將鑰匙從牽引車的操作系統中移除。

沒有鑰匙嗎？

不需要實體鑰匙。沒錯。我們實際上，你知道的，在司機的裝置上設置了加密的數位鑰匙，這使我們能夠在適當的時間，將電子鑰匙發放給正確的司機，供其使用正確的車輛。因此，我們徹底消除了必須管理實體鑰匙、將鑰匙板掛在車上，或是把鑰匙放在咖啡罐裡的這些情況。

這在許多方面都對我們有所幫助。其中之一，就是光是司機的耗時這部分。司機抵達該設施時，會先前往警衛室，然後還得走進調度室，才能領到分配給他們的牽引車。

而且有時候，司機未必真的想要那台原本排給他的特定拖拉機。所以他可能會用甜言蜜語說服櫃檯人員，讓對方當天給他另一台拖拉機。這就讓一切都亂了套，對吧？現在，司機已經不需要再走過調度室了。

它會自動出現在他們的裝置上。他們走過該裝置時，一進入感應範圍，就能立即打開門。裝置隨即開始預先觸發循環，接著他們便出發了。

而且就像維修人員一樣，他們在需要移動車輛並將其開進維修廠時，往往找不到鑰匙。但現在，鑰匙資訊實際上已顯示在技師的裝置上，他們可以直接解鎖車輛、將其開進指定位置，並立即開始工作，無需前往調度室。

我確信這能讓您發放金鑰，並在日後不再需要時撤銷權限。

沒錯。這意味著，這其實是一項頗具潛力的技術，能在許多不同領域發揮作用。例如，租賃市場就是其中之一。但我認為，對於任何面臨鑰匙管理問題的車隊來說，這無疑是現有解決方案中一個值得關注的選項。對吧？這只是眾多解決方案中的其中一個罷了。

對啊。就是用一種嶄新的方式運用科技罷了。

以嶄新的方式。

我們發現——而且我認為，當我們與客戶交談時，很多時候「完美」反而會成為「好」的敵人。確實如此。人們總試圖尋求完美的解決方案，結果卻一無所獲。

你永遠都到不了那裡。

與其從頭開始，不如先從一個行得通且穩固的解決方案著手，再逐步加以擴充，這樣會好得多。我們解決方案的一大優勢，就在於具備適應變化與迭代的能力。您或許最初是為了某個應用程式而開始使用它，後來才發現還有其他問題需要解決，但您可以隨著需求成長而逐步擴展功能。

沒錯。而且我認為我們今天都發現了這一點，特別是在AI 這方面。你知道，光是蒐集資料這件事，就耗費了我們所有人大把的時間，才終於將資料掌握在手中。但我們不知道該如何運用這些資料。對吧？我們當時無法據此採取行動。所以，現在我們可以基於這些年來蒐集的所有資料進行迭代優化了。

7:25 《AI 》在車隊營運中的角色

這是一個完美的過渡，因為「AI 」對我們來說是個極其重要的議題，也是我們目前在播客中探討的重點主題。那麼，您認為當前在「AI 」領域中，哪些因素正在推動實質性的進展？您看到哪些機會？以及您建議人們未來應在「AI 」的哪些領域進行投資？因為我認為，當人們提到「AI 」時，腦海中立刻浮現的往往是自動駕駛，雖然這確實很重要。 我想大家也會聯想到語音助理等等。但對我來說，這只是冰山一角，才剛開始觸及技術的潛力。您認為有哪些機會呢？

嗯，你知道，對我來說，善用AI 以及你所蒐集的所有資料，其實就是為了探討：我們該如何開始將這些瑣碎的任務自動化？你知道的，讓我們把人為因素從那些純粹只是重複性的瑣碎任務中剔除。而這正是我們需要著手的地方。對吧？

嗯，你知道的，我們在創業初期，就是從擷取車載資訊數據和GPS定位開始的。不過，這只是個開始。我們該如何利用這些數據，進而實現真正的預測性分析？又該如何在零組件故障發生之前就預先判斷出來呢？

我們該如何將維護計畫從——您知道的——基於時間和里程的模式，轉變為真正基於狀態的模式，也就是根據實際設備的運作狀況來進行？

我認為你提到的這一點非常重要，因為當我們今天談到維護和診斷時，人們所使用的工具相對來說相當粗糙。這意味著你很可能正在進行一些不必要的過度維護。絕對是這樣。而且有時候，你採取行動時已經太遲了。

如果我們能運用更先進的智慧系統，不僅像您所說的那樣僅關注行駛里程表，更能深入了解車輛實際的使用狀況，並更具體地分析您所指出的問題徵兆，我認為這將極具價值。

是啊。我認為很多時候，你知道的，那些正經的車隊——也就是必須準時送達的車隊——往往會對設備進行過度維護。而過度維護設備是很昂貴的，對吧？

我的意思是，你知道的，我們會……就像我見過一些車隊，他們其實會在輪胎還不需要更換之前就先更換。他們也會僅憑使用時間和里程數，在起動馬達還不需要更換之前就先更換，因為他們必須維護自己的聲譽。沒錯。而且，你知道的，如果我們能朝這個方向邁進，實際觀察系統發出的訊號，就拿電氣系統當作例子來說吧。

你知道嗎？當你試圖預防故障時，完全可以更換三、四個主要零件，無論是電池、線路還是起動機本身。讓我們實際深入探討電路中的典型模式，看看「AI 」是否能預測——嗯，那台起動機究竟何時會故障？

你知道嗎，與其每年都更換，不如視需要再更換吧。

沒錯。我們在距離我們僅幾英尺遠的展位上，正在展示一個類似的示範，說明如何利用 RP129 協定來更深入了解車輛的實際狀況，協助判斷問題出在起動馬達、線路問題，還是其他原因？ 這樣一來，就不必盲目地更換那些其實沒有故障的零件——這種做法會導致維修成本上升、停機時間延長——而是能在需要時，只更換真正有故障的零件。

已修正

10:15 米其林輪胎監測技術

你剛才也提到了輪胎。我覺得這是一個很有趣的應用，因為，你知道的，輪胎在「橡膠接觸路面」這個層面上確實至關重要。對吧？沒錯。

但我們與米其林（Michelin）有項合作計畫，最近透過AI 展示過，他們正是按照您所說的來運作。他們具體分析車輛的使用方式、載重隨時間的變化、重量等各項因素，並將這些不同要素納入考量，從而更精準地判斷輪胎實際的磨損狀況，並與理論上的磨損狀況進行對比。 這不僅能延長輪胎的使用壽命，同時也能減少停機時間，並降低不必要的

維護。它使用的是AI 。

此外，我們認為，若將這類AI 更靠近車輛，便能進行那些在雲端無法完成的運算。雲端運算速度太慢、距離太遠，而且需要過多的資料。

所以，這大概就是我們所追求的願景之一。

你認為這可行嗎？

11:10 生產前後的虛擬感測器

嗯，絕對是這樣。我的意思是，能在邊緣進行運算，並在遠離雲端的情況下完成處理，這能讓你變得更加靈活。此外，我也接觸過一些關於「虛擬感測器」的概念——或許你們也討論過這個——也就是透過兩到三個其他輸入訊號來建構感測器，進而能對其有更深入的洞察。 我實際上已在幾個不同的地點見過這種應用。

這是真的。我們也展示了一些過去這項技術如何運作的實例。例如，我們曾與一家名為 COMPREDICT 的供應商合作，還有其他廠商也利用虛擬感測器來進行計算。 事實上，有充足的資訊可以計算出感測器的測量結果，而無需安裝實體感測器。透過這種方式，既能節省成本，也能簡化車輛結構。但真正令人興奮的是——這點你我之前也聊過——試想，當車輛出貨後，你才意識到「真希望當時裝了那個感測器」，雖然手邊已有所有數據，但「天啊，我當時沒裝上感測器」。這種情況下，你甚至可以在生產完成後，追加安裝一個虛擬感測器。

這、這還挺酷的。

因此，我們討論的其中一件事是：試想一個虛擬的警示燈。你會意識到，當這些情況組合出現時——當我在這個子系統上看到這個指示，在那個子系統上看到那個指示時——這就預示著問題即將發生。 屆時你便可以觸發一盞虛擬危險警示燈，提示說：「嘿，快看，你需要把這台設備送去維修，比如說要盡快處理」，但這也可以作為一種虛擬危險警示燈在……之後部署。

製作

12:30 當沒有驅動程式時，診斷就顯得更加重要

你知道嗎，我其實是這樣看待未來自動駕駛卡車的發展前景的。當自動駕駛卡車在高速公路上來回行駛時——這確實會發生——駕駛座上將不會有駕駛員。對吧？而且能夠在問題發生前就偵測到，並能明確闡述這輛自動駕駛車輛究竟能行駛多遠？

我必須在下一處出口立刻下高速嗎？我能完成我的任務嗎？還是說我得規劃路線，才能抵達下一家——你知道的——經認證的維修站，那裡可能距離這裡一百二十五英里遠？我覺得這是一個很有趣的抉擇。

是啊，這很大程度上取決於駕駛員的專業能力，你知道的，我們非常尊重駕駛員，以及他們的知識和專業技能。你知道，我認為我自己、你，當然還有專業駕駛員，都能看出並感受到有些地方不太對勁。

沒錯。完全正確。

他們希望對此進行調整。但隨著我們邁向一個自動駕駛的世界——在那個世界裡，駕駛者不再親自駕駛，或者可能並非時刻都在駕駛——屆時可能會出現某種情況，迫使我們必須以嶄新的方式來監控這一切。

是的。沒錯。而且必須同時將它安裝在拖拉機和拖車上。這是真的。你知道嗎，拖車也是非常重要的一環，我現在看到越來越多的車隊開始在這些拖車上採用感測器技術。

是的。智慧拖車是個很重要的議題。而且我們所探討的這些內容，都沒有什麼獨家之處。我認為這些內容同時適用於牽引車和拖車。

沒錯。正如我之前提到的，就是鼓勵車隊盡早開始採用這項技術，這方面就有個很好的例子。我們目前正在研究拖車上的胎壓監測系統（TPMS）或自動充氣系統。雖然目前還未普及，但輪胎確實是最重要的環節之一。

事實上，我最近在這邊遇到一支車隊，他們在車輛上安裝了輪胎氣壓監測系統；根據各州的路邊檢查數據顯示，他們現在的輪胎違規紀錄為零。

這在我們的產業中可說是相當了不起。這只是車隊實際付諸行動的一個例子：他們從簡單的事情做起，從自己熟悉的部分著手，並加以實踐。如今，他們不僅能從中獲得財務上的回報，品牌形象也因此受益。

14:22 車隊管理中的數據應用

我們目前討論的許多內容都仰賴數據。車隊雖然已經收集數據多年，但我認為其中很大一部分數據，恐怕都堆放在某處，從未被檢視過。請問，您認為透過智慧運用數據來實現我們正在討論的這些目標，會帶來什麼樣的機會？

是的。我的意思是，這確實是業界面臨的一項挑戰。根據我與許多車隊的交流，雖然收集了大量數據，但這些數據都處於孤島狀態，而且數據量過於龐大，任何車隊都難以真正加以運用。所以這確實是關鍵所在。

既然我們已經有了AI ，它實際上將會進來並產生這些——你知道的——這些可執行的洞察。而我們必須將這些可執行的洞察帶到實際運作的現場，而不是發送到發送給所有人的電子郵件串中，也不是放在供應商的儀表板裡，讓它們只埋藏在某些供應商的平台中。這些洞察必須直接應用於實際運作的現場。沒錯。

讓我們將這項功能整合到他們的車隊管理系統中，或是當天的任務調度系統，又或是駕駛員專用的系統——也就是車內駕駛員控制面板。沒錯。必須配合現有的運作模式，而不是再疊加一層技術、一個螢幕，或是另一個他們必須登入的入口網站。

這根本行不通。

沒錯。這確實是個很精闢的觀點，因為部分資料需要傳送給中央車隊經理，以便其掌握整體維修狀況……並安排維修時程；而部分資料則需要傳送給駕駛員，但答案其實是兩者皆需。

這不只是「好吧」，如果我只要給司機一個應用程式，問題就都解決了；或者只要把它扔到一英里外某個控制台裡就行了。這需要將所有這些要素結合起來。

嗯，這正是此處的關鍵所在，而我們其實尚未深入探討這一點。但根據我與許多車隊的交流，他們在採用技術或整體AI 時所面臨的挑戰，在於組織內部存在嚴重的孤島現象。要知道，這必須貫穿整個組織。營運長才是真正需要出面協調的人，確保所有業務單位能夠協同合作，共同推動這項技術的落實。 這必須包含維修部門、調度部門、健康與安全部門，當然還有 IT 部門——因為 IT 部門正是將所有環節串聯起來並確保系統可用的關鍵單位。

顯然，商用車隊和商用車與乘用車有所不同，因為停機時間至關重要。停機時間就等於金錢損失，是直接的金錢損失。那麼，您認為維護工作將如何改變這種狀況？您是否認為，我們若能實施更智慧的維護、更智慧的預測性維護，將能實質上減少停機時間？

哦，當然了。是的。我的意思是，你知道的，現在我們只能等到事情發生之後才處理。失敗已經發生了。

系統已經觸發了診斷故障代碼（DTC）。我們必須搶在故障發生之前採取行動，實際上我們可以在正常運作過程中從各類感測器擷取數據，建立該特定平台的數位孿生模型，並掌握其運作狀態何時偏離正常範圍。因此，我能在實際的 DTC 代碼被觸發之前就預先預測到問題。這正是魔法發生的關鍵所在。

這樣我才能及時介入，在設備在路上發生故障之前，把它從路上拖走。我實在受不了設備在路上拋錨。

沒錯。而目前我們關注的只是單一車輛。我認為，正如您也提到的AI ，真正的機會在於：如果我們能從整個車隊的角度來觀察，就能發現車隊中的規律——例如，這輛車出現了這個問題，但現在我意識到，這個問題不僅影響了這輛車，還會波及其他車輛，或者其他車輛很快也會出現同樣的問題。

嗯，如果他們使用的是相同的零組件的話。對吧？或者說，同一家一級供應商在不同的車隊中都出現了問題。不過，你知道的，即使進一步鎖定特定品牌和車型，我們在該品牌和車型上也確實存在問題。能夠在繼續增加投入的車輛數量之前，及早發現這些問題，這簡直就是一座金礦。

所以，在這裡的 ACT 展會上，展場裡充斥著各式各樣、種類繁多的車輛。有重型工程車、公車、卡車，還有拖車……拖拉機和拖車。您覺得這次展會中有哪些東西特別有趣？今天您又特別關注哪些展品呢？

17:53 自動化與自動駕駛車輛

嗯，對我來說，就是回歸自動化。 明白嗎？現在許多企業都正積極投入自動化，善用這些數據；而我則將自動化推向更遠的層面——透過自動駕駛車輛，無論是公路運輸還是場地內貨物調度，特別是在我們的第八級卡車領域。因此，在 ACT 展會上，你會看到許多自動駕駛車輛供應商正與當地的一些原始設備製造商（OEM）建立合作關係，我非常期待看到這些車輛上路行駛，並數量日益增加。

所以，當你思考自動駕駛時，你是否將其視為一種終極目標，也就是所謂的「最後一哩」自動駕駛？

您認為這主要適用於高速公路嗎？您如何看待業界對此的採納情況？

嗯，我認為業界首先會在配送中心或樞紐站採用這項技術。也就是說，我指的是在場內進行貨櫃調度。 也就是將拖車從集結區調度到裝卸碼頭，從裝卸碼頭駛出進行出貨等相關作業，接著再上路長途運輸。基本上，像那些長途運輸——跨越多個州的運輸，因為會超過電子行車記錄儀（ELD）的行車時數規定，像是橫跨美國東西兩岸的運輸。 對吧？很多時候，我們會將拖車裝上火車，透過鐵路運輸，但這種方式未必總是可靠且準時。但如果我們能將這些運輸任務從公路轉移到自動駕駛卡車上，讓它們在不需加油的情況下連續運行三十二小時，那將是極其理想的一天。

我明白了。所以這其實是從配送中心開始的一系列工作，而配送中心或許是人們不太會認為是重要領域的地方。在那裡，要搬運貨物需要大量的人力投入。

噢，是在那塊地產上嗎？是的。

嗯。

而且正因為這是個封閉空間，因此能讓你嘗試一些在道路上無法做到的不同做法。

是啊。這樣能掌控得更多。我不必擔心外界的看法。對吧？我真的可以，你知道的，掌控貨場的運作方式。老實說，這真的是一份艱鉅的工作。你知道的，如果你從未開過碼頭牽引車或移車機，卻得在裝載貨物時猛撞那輛拖車的後方，這工作對體能要求非常高。

一整天都這樣做，一個接一個地進行。

這工作倒也不是什麼搶手的工作。對吧？大家還是寧願四處奔波。沒錯。在本地工作。

而且說到長途運輸，你知道的，我們很多司機都不願意離開家人四、五天。所以這正是另一項絕佳的應用方案，能真正改善當今司機們的生活。

因此，我們真正要做的，是運用不同的技術來解決正確的問題，因為這些問題可能各不相同。配送中心可以利用對該中心的高解析度資訊，或許還需要額外的信標等設備；相較之下，長途運輸則面臨不同的問題，需要更廣泛的高速公路地圖系統等等。

嗯，AI 確實正在加速這項發展，這基本上是基於物理學的AI 。物理學AI 正是真正、真正地加倍投入並加速自主與自動化營運成長的關鍵。

一想到所有這些事物能協同運作，這未來真是令人振奮。我認為車隊管理這份工作相當艱鉅。你已經親身體會到了。

當然。

但我認為，只要做法得當，就能為這個產業帶來令人驚嘆的成果。

20:38 結論與未來展望

總而言之，你們必須積極擁抱科技。科技就在那裡，而且確實有效。如果貴公司不積極擁抱科技，你們就知道，將會錯失許多機會，屆時將會出現其他公司，甚至可能——你們知道的——輕易地超越你們。

好啦，勞倫斯，我們進行了一場廣泛的討論，你在業界的經驗實在非常寶貴。感謝你抽空前來與我們交流。這是我很樂意的。我也很享受這次交流，約翰。如果你喜歡本集的內容，請按讚並訂閱，以便觀看更多類似節目——無論是來自 ACT Expo 的內容，還是我們在全球各地舉辦的其他展會。感謝收看。我們很快再見。