Uber Freight меняет рынок грузоперевозок в США с помощью искусственного интеллекта
Типичная ситуация: дальнобойщик доставляет груз из Лонг-Бич, Калифорния, в Чикаго, но возвращается обратно с пустым трейлером. Это означает потраченное впустую топливо, неоплаченные километры и дополнительную нагрузку на дорожную инфраструктуру. Подобные издержки в конечном итоге сказываются на стоимости товаров для конечного потребителя.
Решить эту задачу взялась компания Uber Freight – логистическое подразделение Uber Technologies. Подход основан на применении технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, аналогично тому, как классическое приложение Uber оптимизирует поездки для пассажиров. Теперь система распределяет грузы между перевозчиками, сводя к минимуму порожние рейсы.
Генеральный директор Uber Лиор Рон в интервью Business Insider объяснил: «Конечная цель состоит в том, чтобы каждая миля поездки была оплачена. Мы пока не можем достичь этого, но мы уверены, что можем стать намного ближе».
Технология платформы позволяет выстраивать сложные маршруты с учетом загрузки. Например, вместо возвращения из Чикаго в Калифорнию без груза, водитель может по цепочке доставить партии товаров в Новый Орлеан, Хьюстон и Финикс. По словам Л. Рона, такой подход уже позволил сократить пробег порожняком на 10–15%.
С момента запуска платформы в 2023 году Uber Freight обслужил грузы на сумму свыше 20 млрд долларов. Компания разработала алгоритм, учитывающий сотни параметров – от погодных условий до перекрытий на дорогах. Это позволяет перевозчикам получать гарантированные цены на доставку и фрахт, а также снижает необходимость в ручных расчетах и подборе предложений.
Технологии машинного обучения помогают и в решении задачи маршрутизации.
Эффективность уже оценили участники рынка. Фредди Хименес, владелец логистической компании F&J Logistics Inc. из Канзас-Сити, отмечает: «Для меня, как для водителя, самое важное – оставаться в движении. Я не трачу часы на ожидание и не беспокоюсь о том, откуда прибудет следующий груз».
По мнению экспертов, инициатива Uber Freight отражает глобальную тенденцию цифровизации логистики. Старший аналитик Gartner Хосе Рейес отмечает, что системы искусственного интеллекта позволяют анализировать погодные условия, трафик и дорожную обстановку для выбора оптимальных маршрутов в реальном времени. Это способствует не только повышению эффективности перевозок, но также улучшает безопасность водителей и упрощает процессы планирования и диспетчеризации.
Аналогичной позиции придерживается исполнительный директор Центра транспорта и логистики Массачусетского технологического института Крис Кэплис. Он подчеркивает, что обучающиеся модели ИИ способны адаптироваться к изменениям в политике или правилах, автоматически корректируя маршруты без необходимости в разработке дополнительных алгоритмов.
Дополнительный шаг в развитии платформы – внедрение ИИ-агентов. Эти системы, использующие обработку естественного языка, уже применяются в службе поддержки Uber Freight. По словам Л. Рона, они позволяют сократить время ответа на клиентские запросы с 5 минут до 30 секунд. Это повышает общую эффективность, позволяя водителям быстрее получать необходимую информацию и документацию.
Цифровые системы активно внедряют и на железной дороге. Как именно это делается, какой эффект приносит – эти и другие вопросы, связанные с развитием цифровых сервисов, будут обсуждаться на конференции «Цифровизация на транспорте», которая состоится 25 апреля в г. Москве в отеле «Золотое кольцо» (ул. Смоленская, д. 5). Организатор – редакция журнала «РЖД-Партнер». Участие возможно как очно, так и онлайн.
Решить эту задачу взялась компания Uber Freight – логистическое подразделение Uber Technologies. Подход основан на применении технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, аналогично тому, как классическое приложение Uber оптимизирует поездки для пассажиров. Теперь система распределяет грузы между перевозчиками, сводя к минимуму порожние рейсы.
Генеральный директор Uber Лиор Рон в интервью Business Insider объяснил: «Конечная цель состоит в том, чтобы каждая миля поездки была оплачена. Мы пока не можем достичь этого, но мы уверены, что можем стать намного ближе».
Технология платформы позволяет выстраивать сложные маршруты с учетом загрузки. Например, вместо возвращения из Чикаго в Калифорнию без груза, водитель может по цепочке доставить партии товаров в Новый Орлеан, Хьюстон и Финикс. По словам Л. Рона, такой подход уже позволил сократить пробег порожняком на 10–15%.
С момента запуска платформы в 2023 году Uber Freight обслужил грузы на сумму свыше 20 млрд долларов. Компания разработала алгоритм, учитывающий сотни параметров – от погодных условий до перекрытий на дорогах. Это позволяет перевозчикам получать гарантированные цены на доставку и фрахт, а также снижает необходимость в ручных расчетах и подборе предложений.
Технологии машинного обучения помогают и в решении задачи маршрутизации.
Эффективность уже оценили участники рынка. Фредди Хименес, владелец логистической компании F&J Logistics Inc. из Канзас-Сити, отмечает: «Для меня, как для водителя, самое важное – оставаться в движении. Я не трачу часы на ожидание и не беспокоюсь о том, откуда прибудет следующий груз».
По мнению экспертов, инициатива Uber Freight отражает глобальную тенденцию цифровизации логистики. Старший аналитик Gartner Хосе Рейес отмечает, что системы искусственного интеллекта позволяют анализировать погодные условия, трафик и дорожную обстановку для выбора оптимальных маршрутов в реальном времени. Это способствует не только повышению эффективности перевозок, но также улучшает безопасность водителей и упрощает процессы планирования и диспетчеризации.
Аналогичной позиции придерживается исполнительный директор Центра транспорта и логистики Массачусетского технологического института Крис Кэплис. Он подчеркивает, что обучающиеся модели ИИ способны адаптироваться к изменениям в политике или правилах, автоматически корректируя маршруты без необходимости в разработке дополнительных алгоритмов.
Дополнительный шаг в развитии платформы – внедрение ИИ-агентов. Эти системы, использующие обработку естественного языка, уже применяются в службе поддержки Uber Freight. По словам Л. Рона, они позволяют сократить время ответа на клиентские запросы с 5 минут до 30 секунд. Это повышает общую эффективность, позволяя водителям быстрее получать необходимую информацию и документацию.
Цифровые системы активно внедряют и на железной дороге. Как именно это делается, какой эффект приносит – эти и другие вопросы, связанные с развитием цифровых сервисов, будут обсуждаться на конференции «Цифровизация на транспорте», которая состоится 25 апреля в г. Москве в отеле «Золотое кольцо» (ул. Смоленская, д. 5). Организатор – редакция журнала «РЖД-Партнер». Участие возможно как очно, так и онлайн.
В рамках конференции состоятся две дискуссии. Первая посвящена внедрению цифровых технологий на железнодорожном транспорте и тем сервисам, которые сегодня предлагает и развивает перевозчик. Вторая – развитию клиентских сервисов операторов, а также цифровой интеграции при организации мультимодальных перевозок.
К проведению мероприятия приглашены ведущие отраслевые эксперты.
По вопросу участия в мероприятии обращайтесь по тел.: +7 (812) 418-34-90 или по электронной почте: conf@rzd-partner.ru.