百度物流地图将助推智能物流时代的全面到来

 行业动态     |      2019-11-18

  
10月24日,百度智能云发布百度物流地图正式版,基于百度地图海量数据专门为物流行业打造全方位地图。

  百度智能云“天工智能物联网平台”提供“时空洞察”能力,物流地图和智能算法帮助企业规划路径,调度物流,优化物流企业的运营管理。

  
相比2019年8月上线的公测版,针对物流行业B端客户,百度物流地图正式版中推出了全新货运导航SDK,彻底突破300KM限制,实现了全国不限距离、多点有序的路线规划,形成以货运路线规划&货运导航、轨迹服务、私有化图层、基础位置服务为一体的物流地图,解决了B端客户在商流运输计划中的地址校准,运输前调度规划,运输中任务实时追踪监控,运输后司机绩效管理和运费结算,以及仓库选址决策等刚性诉求。

  更合理的货运路线规划

  支持以API形式调用,助力企业级客户实施实际运输前的路线规划。支持全国不限距离,最多20个途经点,未来3天以内的路线规划,返回路线规划结果充分考虑物理限行和政策限行,结合百度地图海量历史大数据,精准预估到达时间,同时考虑为客户节省企业成本,提供时间优先、距离优先、不走高速等不同偏好路线。针对有大量路线规划需求的企业客户,我们还支持批量调用货运路线规划服务。

  更智能的货运导航

  针对企业级客户,支持以SDK形式调用,可与货运路线规划服务联合使用,司机可以基于运输前公司制定的合理路线规划,借助货运导航实施配送任务,同时货运导航实时精准路况,提供秒级避堵方案,更有语音导航陪伴司机,让配送变得更高效。

  针对普通货车司机,进入百度地图App,使用货车导航,可以让运输避开限行免去违章,更加省时、安全的完成货物运输。

  更便捷的轨迹服务

  支持以API、SDK形式调用百度鹰眼轨迹服务,支持车辆运输中产生轨迹上传到云端,对由于弱网、设备等原因产生的轨迹漂移现象能够通过业界领先的鹰眼轨迹纠偏算法校正。

  企业管理者可以随时对轨迹进行查询,对运输过程进行监控,应对异常情况,及时调整运输任务。同时积累下来的历史运输轨迹,又可以帮助企业管理对运输轨迹进行重合度对比、停留点、驾驶行为分析等。真正做到让每个企业管理者业务管理便捷化、创新化。

  更贴合你的私有化图层

  支持以SAAS形式提供私有化图层工具。企业物流业务人员,可以将企业中基于业务校正的POI数据,在私有化地图上进行标注、上传,方便企业进行物流POI(仓库、门店、加油站等)点管理,让运输起始点变得更精准。同时还支持将企业中基于业务诉求将需要避让的路线在系统中进行标注、上传,跟不想走的路说再见。

  
五大核心功能上线,服务更精细

  结构化地址相互解析的功能。使用正地理编码服务时,用户可将结构化地址数据(如:北京市海淀区上地十街十号)转换为对应坐标点(经纬度);逆地理编码则提供将坐标点(经纬度)转换为对应位置信息(如所在行政区划,周边地标点分布)的功能。

  定位服务:定位服务包含普通IP定位和智能硬件定位。可获取包括:省、市等地址信息和经纬度信息。智能硬件服务通过智能可穿戴、智能家居、智能交通设备和VR设备等智能硬件,提供精准定位的功能,适用于室内、室外多种定位场景,支持Wi-Fi、蓝牙、GPS、基站等多种定位方式。

  路线规划服务:路线规划服务,分为货车和非货车两种模式,其一是货运批量算路和路线规划。货运批量算路,能够基于全国的货车五限信息,考虑货车交通限制信息和实时路况,支持输入多个起终点,批量计算两点间行驶里程和时间,适用于高频计算多个点位距离的场景,如快消品行业多网点城市配送场景中,货主可以利用批量算路提高效率。货运路线规划,能够综合货运限行策略及实时路况,提供里程优先、时间优先、不走高速等偏好的货车行驶路线方案。本次公测版中,已支持同城和不超过300km的跨城路线规划,未来将没有距离限制,支持所有跨城路线规划。

  路线规划服务之二,是普通批量算路和路线规划,能够支持计算公交、骑行、驾车、步行等非货车交通方式的行驶路线长度和时间。

  轨迹重合对比:轨迹重合对比服务,能支持计算两条轨迹的重合率和相似性。重合率指轨迹和规划路线重合的里程数,占规划路线总里程数的比重。相似性则提供了更详细的对比结果,包括匹配和未匹配的轨迹点、匹配和未匹配的配轨迹里程等。

  私有化地址和路线库:私有化地址库服务,支持对用户业务中常用地址数据的校准、存储和管理,提供单个POI点上传和批量上传两种方式。上传单个POI点时,支持输入非结构化的地址信息或经纬度坐标,在地图上显示坐标点,通过拖拽坐标点或编辑地址信息,就能得到用户想要存储的地址和坐标。批量上传时,支持直接上传一批正确的地址。上传完成后,用户可在云端对地址进行存储管理,并随时查询调用。

  私有化路线库服务,支持用户自主标注私有限制路段并在云端存储,在路线规划时可以进行规避。支持用户拖拽起终点和路线的途径点进行标注,支持设置每条路线对应车型、限制时间和路线属性,实现对依维柯、4米2厢货等特定车型在某天某个时段禁行和避让的效果。

  支持多种复杂业务场景

  基于多年积累的人工智能及大数据经验,以及对物流行业的长期探索,本次上线的物流专属地图,已经支持多种复杂业务场景,主要包括选址决策、调度规划、运输监控、地址校准和司机管理。

  选址决策:仓库、网点、门店在选址时,周边环境是重要考察因素。物流地图能提供地点检索服务,可通过周边检索,以拟选择的地址为中心,查询附近交通、住宅、商业等不同类别POI分布情况,辅助客户进行选址决策。

  调度规划:车辆运输配送过程中,路线长度和耗时是调度规划的重要依据。物流地图在不同运输配送环节中,能根据不同车型的交通限制信息和实时路况,为调度人员或系统规划里程、时间最短的路线,实现干线+末端的合理调度配送方案。

  运输监管:运输监管能保证货物可追踪,提高运输过程安全性。物流地图的IP定位和智能硬件定位服务,可以在获得授权的情况下获取车辆、司机的实时位置和轨迹,帮助客户进行运输监管,实现运输过程透明化,提高安全性。

  地址校准:正确的地址数据是物流活动的基础。物流地图的正/逆地理编码、私有化地址库服务,可以帮助客户对地址信息和经纬度坐标进行相互解析,私有化地址库还能提供标注、校准功能,在地址解析时返回客户认为正确的地址信息和坐标。

  司机管理:绩效考评可以量化对司机的管理。物流地图提供的轨迹重合对比服务,可计算出规划路线和司机实际行走路线的重合度,作为司机绩效考核的重要指标,从而科学有效地对司机进行管理。

  此外,通过连接货主、物流公司、TMS厂商、司机等不同角色,并集成多物流要素的地理和业务数据,百度智能云打造了多物流场景下的智能化应用。

  智能物流升级案例

  
对于道路救援企业来说,时间和效率是核心,洪水、台风等造成大面积受灾的情况,更是对道路救援公司业务系统的极大考验。“利奇马”台风登录浙江后不到一个小时时间,吉诺救援就接收到295个救援请求,利用百度智能云物流地图、智能调度引擎、车联网等产品,吉诺救援在40分钟内就调度了300多台车辆前往37个县展开救援,救援的效率和准确性大大提升。

  未来,百度智能云将继续打通物流数据、整合物流信息、优化物流资源,赋能更多物流企业,助推智能物流时代的全面到来。