近日，由卡尔动力牵头，联合清华大学共同申报的《自动驾驶混合运力调度技术研究与示范应用》项目，成功通过2025年鄂尔多斯市科技计划项目的立项公示，填补了国内重卡补能调度领域的研究方法和实践空白。作为本次项目的合作单位，卡尔动力与清华大学智能绿色车辆与交通全国重点实验室展开深度合作，融合多源异构数据、智能算法、通信与控制技术，构建了完整的自动驾驶混合运力调度技术体系，并形成标准化的调度效率提升与评价解决方案，为自动驾驶重卡的高效、深度应用提供重要技术示范。数智化转型网www.szhzxw.cn
一、智能调度，无人货运的”全能总指挥”
运力调度一直是货运行业的”老大难”问题，高度依赖人力沟通，不仅耗费大量时间与协调成本，尤其是在自动驾驶和人工驾驶”混驾”的情况下，更容易造成货等车、车等桩的局面，导致资源浪费。
用智能化手段优化运力调度，就像给货运安排一个知己知彼的”全能总指挥”。货物、场端、运力、电网各方需求，智能调度系统可以实时掌握，综合考虑车辆情况、运力资源和货运优先级，生成定制化的”专属行程表”，从而高效、有序地完成运输任务，打通自动驾驶货运的生命线。数智化转型网www.szhzxw.cn
二、KargoCloud让分散的运力资源”活”起来
为解决货运场景中信息不全和协调困难的问题，卡尔动力自研了车路云一体化调度云平台KargoCloud，打通物流运输的”任督二脉”。该平台将车队、货物、运力资源、能源补给信息汇总至移动端，结合具体运输任务让分散的运力”活”起来，彻底告别车辆空转、排队苦等的低效场景，使单车单日运输效率平均提升10%，能源费用平均降低20%，管理成本平均减少50%。
此次立项的《自动驾驶混合运力调度技术研究与示范应用》项目基于KargoCloud积累的数据和经验，重点补充理论框架与具体模型，把这个”总指挥”变得更规范、更智能。针对信息获取费时、费力的问题，该项目将”混驾”环境下的运力资源信息、能耗数据、场站数据等多源异构数据像拼拼图一样整合在一起，便于从”上帝视角”合理分配；为改变人工沟通的低效模式，通过开发小程序，让车辆接任务如”网购下单”般简单，并建立评分激励制度，提升发运效率和服务质量；最重要的是，建立了自动驾驶编队能耗模型，能预测车队能耗和充电站忙闲状态，规划最佳时间和路线，让车辆一到场就能充上电，解决混驾环境下的协同补能难题。
三、场景淬炼技术锋芒，”鄂尔多斯方案”走向全国
技术研究绝非”纸上谈兵”，而是要落到实际场景的应用上。因此，卡尔动力将以鄂尔多斯市为核心场地，通过规模化应用验证混合运力调度平台与智能补能策略的可行性，打造可复制、可推广的”鄂尔多斯方案”。数智化转型网www.szhzxw.cn
以技术为矛、场景为盾，卡尔动力现已率先拥有行业领先的规模化运营能力，并深度参与了鄂尔多斯市智能网联体系构建，助力当地于2024年获批国家车路云一体化试点城市、交通运输部先导应用试点。此次课题立项则为更深入的协同创新按下”加速键”，卡尔动力将持续加码创新投入，携手学界、业界等多方伙伴，加速自动驾驶混合运力调度技术的研发与落地，推动重卡运输向智能、低碳、协同化全面升级。随着技术联盟与市场合作的持续拓展，自动驾驶货运编队技术的商业化应用正迎来加速突破期。
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