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隨著電子商務發展、物流需求增加及專業駕駛人力短缺，城市貨運面臨配送成本、道路安全與供應鏈韌性等多重挑戰。無人物流結合人工智慧、自動駕駛、車聯網及物流數位平台，可依不同物流環節導入無人貨車、自動導引車與配送機器人，串聯港口、機場、物流園區、配送中心及城市末端節點。其重要性不僅在於提升單一運具的運輸效率，更可進一步整合倉儲調度、道路資訊、充電設施與遠端營運，形成可監控、可調度且具應變能力的城市物流系統。因此，無人物流將成為智慧城市提升物流效率、降低人力與安全風險，以及強化重要物資供應與城市韌性的重要基礎。

【內容大綱】

• 一、無人物流在智慧城市中的角色
  • (一)提升長途運輸及高風險作業安全
  • (二)回應物流需求成長、人力短缺與成本壓力
  • (三)強化重要物資配送與供應鏈韌性
  • (四)串聯物流節點與城市基礎設施
• 二、無人貨運的物流區段與應用案例
  • (一)工廠、倉儲與物流園區：Einride走向日常無人化物流案例
  • (二)港口與機場接駁：新加坡自動化碼頭與城市級物流節點案例
  • (三)長程高速公路幹線：Aurora商業營運與日本公共建設推進案例
  • (四)中程固定路線與城市末端：Gatik與Starship的任務案例
• 三、支撐無人物流的重要技術綜整
  • (一)多模態感測與車端資料蒐集
  • (二)AI感知、預測與決策模型
  • (三)車載運算與功能安全架構
  • (四)道路通訊、物流平台與遠端營運
• 四、結語：無人物流由單點應用走向智慧城市系統整合
  • 依物流環節分段導入，逐步擴大商業應用
  • 技術發展由車輛自主化走向整體營運系統
  • 提升城市物流效率與韌性的重要基礎
• IEKView

【圖表大綱】

• 圖1、麥肯錫預測自駕貨車依不同距離可節省成本幅度
• 圖2、Einride無駕駛艙自動貨車
• 圖3、日本T2公司無人貨車L4範疇
• 圖4、Aurora「Swiss Cheese Model(瑞士乳酪式多層防護架構)」
• 圖5、T2自動駕駛貨車架構：多模態感知、BEV融合、VLM情境理解、行為規劃與運動控制