AI и устойчив транспорт: реални стъпки за по-нисък CO₂

73% от компаниите не са променили целите си за устойчивост през последната година, а още 12% са увеличили ангажимента си. Това е силен сигнал: въпреки политическата и пазарната несигурност, устойчивостта вече не е „инициатива“, а оперативна линия в бюджета.

Има обаче една неудобна истина, която виждам отново и отново при транспортни и логистични екипи: много компании искат по-нисък въглероден отпечатък, но управляват транспорта си с данни от вчера. Точно тук темата на тази серия — „Изкуствен интелект в логистиката и транспорта“ — става практична. AI не „замества“ устойчивостта; той я прави изпълнима в ежедневната работа: планиране, диспечиране, капацитет, зареждане/зареждане, договори, отчетност.

Следващите секции превеждат ключовите изводи от доклада за устойчивост на веригите за доставки (2025) през реалността на транспорта — и показват как AI оптимизацията на маршрути, прогнозната аналитика и решенията за управление на флот помагат да се постигнат CO₂ цели без да се удря сервизното ниво.

Защо „оперативната ефективност“ е №1 — и как AI я прави измерима

Докладът поставя оперативната ефективност като най-важната стратегия за намаляване на емисиите от товарния транспорт, пред инвестициите в нискоемисионни активи, офсети и търговия с емисии. Причината е проста: това са мерки с ниска бариера и бърз ефект — по-малко празни километри, по-добра консолидация, по-интелигентно планиране.

Проблемът? В много организации „ефективност“ означава набор от правила: фиксирани прозорци, статични маршрути, ръчни корекции в последната минута. AI променя това от „правила“ към „модел“, който се учи.

Къде AI дава най-бърз ефект в транспорта

Най-лесните за старт случаи са тези, при които вече имате данни (TMS, телематика, WMS, ERP) и болка (закъснения, празни курсове, високи разходи):

• Оптимизация на маршрути в реално време с ограничения: часови прозорци, капацитет, забрани за тонове, паузи на водачи.
• Предиктивно ETA (очаквано време на пристигане) и пре-планиране при риск: задръствания, временно затваряне на пътища, претоварени рампи.
• Динамична консолидация на товари: групиране по география, SLA и тип стока, вместо „който е готов, тръгва“.
• Откриване на аномалии: необясними отклонения, празни връщания, нестандартен разход на гориво.

Един практичен критерий: ако диспечерът ви прекарва часове в телефонни обаждания и „пожарогасене“, имате отлична основа за AI-оптимизация.

Устойчивостта в транспорта не започва с нови камиони. Започва с това да спрете да плащате за празни километри.

Нискоемисионни активи: електро, водород, биогорива — как да вземете решение без „вяра“

Докладът подрежда инвестицията в нискоемисионни активи като втора по важност стратегия. Това е логично, но и рисковано: ако смените технологията без да промените операциите, често получавате високи разходи и ограничен ефект.

От технологична гледна точка, компаниите виждат:

• Биогоривата като най-силен вариант в краткосрочен план (лесен преход за налични флотилии).
• Електрическите батерии като нарастваща опция там, където има оперативен fit: градски/регионални маршрути, депо зареждане или коридорно зареждане.
• Водород като по-дългосрочна ставка за тежкотоварни приложения.

Как AI помага да изберете правилната технология за правилния маршрут

Ето позиция, която си струва да е ясна: електрификацията не е PR проект; тя е математическа задача. AI (или поне ML + оптимизационни модели) ви позволява да моделирате реалността:

1. Сегментация на маршрутите (lane mining): кои линии са стабилни, повтаряеми, с предвидим товар и престои.
2. Енергийно моделиране: реален разход по наклон, температура, тегло, стил на шофиране.
3. Сценарии за зареждане: депо vs публична инфраструктура, време на престой, цени по часови зони.
4. Total Cost of Ownership (TCO): не само лизинг/капекс, а поддръжка, гуми, престои, деградация на батерии, стимули.

Вместо „да пробваме 2 електрически камиона“, по-добрият подход е: да изберем 10 маршрута, които AI оценява като подходящи, и да пилотираме там. Така шансът да докажете ROI е много по-висок.

Офсети и търговия с емисии: полезни, но не ви спасяват от лоша операция

Офсетите и емисионната търговия са в списъка, но не са на първо място. И правилно. Те работят като финансов инструмент и временно „покритие“, но не решават структурните проблеми: празни курсове, слаб plan vs actual контрол, ниска запълняемост.

AI може да направи офсетите по-смислени — не като заместител, а като последна стъпка:

• Изчисляване на емисии на ниво пратка/маршрут (activity-based), вместо на ниво месечен отчет.
• Подобряване на качеството на данните за ESG отчетност: автоматично събиране от телематика + TMS.
• Приоритизация: офсетирайте остатъчните емисии там, където няма технически или инфраструктурен вариант в следващите 12–24 месеца.

Ако вие не можете да обясните защо две идентични доставки имат различен CO₂ отпечатък, не сте готови да харчите сериозни бюджети за офсети. Първо данните, после финансовите инструменти.

Най-големите бариери: инфраструктура и капекс — как да ги заобиколите умно

Две бариери излизат най-ясно: ограничена инфраструктура за зареждане/зареждане (19.3%) и високи първоначални разходи (17.9%). Тук много екипи блокират и казват: „Ще чакаме пазарът да узрее“.

Аз не харесвам този подход. Не защото инфраструктурата не е проблем — тя е. А защото чакането рядко е стратегия.

Какво работи на практика през 2026 (без да чакате „идеалния момент“)

1. Започнете с ефективност + видимост (0–90 дни)

   • AI-оптимизация на маршрути и разписания
   • мониторинг на празни километри
   • управление на престои на рампи

2. Преминете към „електрификация на линии“, не на флот (90–180 дни)

   • изберете линии с висока повторяемост
   • добавете депо зареждане там, където престоят така или иначе съществува

3. Използвайте „виртуална инфраструктура“ чрез планиране (180–365 дни)

   • AI планира зареждането като ограничение в оптимизацията (подобно на капацитет)
   • избягвате маршрути, които изискват несигурна публична зарядна среда

4. Изградете бизнес казус с данни, не с надежда

   • проследявайте KPI преди/след: CO₂/пратка, CO₂/км, on-time %, cost/stop

Това е устойчивост, която финансите разбират.

Практичен план: 8 седмици до първи AI резултати в „зелената“ логистика

Ето план, който често е реалистичен за 3PL, производители и търговци с вътрешен транспорт или договорени превозвачи.

Седмица 1–2: Данни и базова линия

• Извадете 90 дни история от TMS (курсове, спирания, прозорци, тарифи)
• Добавете телематика (км, гориво, празен ход, скорост)
• Определете базови KPI:
  • % празни км
  • средна запълняемост (по тегло/обем)
  • CO₂ на пратка и на км
  • средно време на престой при товарене/разтоварване

Седмица 3–5: Модел за оптимизация и правила

• Дефинирайте ограниченията, които реално ви управляват (не тези на презентациите)
• Въведете динамична оптимизация на маршрути за избрана зона/клиент
• Настройте аларми за аномалии (закъснение, отклонение, празен ход)

Седмица 6–8: Измерване и мащаб

• Сравнете „преди/след“ на избраните линии
• Докажете ефекта върху разход и емисии
• Подгответе план за мащабиране: още зони, още превозвачи, интеграции

Тук идва и моментът за LEADS: ако не можете да определите кои данни са ви нужни и кои KPI са „истински“, най-добрият първи ход е кратка диагностика с екип, който е правил това в транспорт.

Често задавани въпроси (и директни отговори)

„AI оптимизацията на маршрути достатъчна ли е за устойчивост?“

Не. Тя е най-бързият старт, но устойчивостта изисква комбинация: ефективност + правилна технология (EV/биогорива) + отчетност.

„Къде електрическите камиони имат най-добър шанс за ROI?“

В регионални и градски маршрути с повторяемост и депо зареждане. AI помага да ги идентифицирате и да не пилотирате на „грешните линии“.

„Как да докажа CO₂ намаление пред клиент?“

С емисии на ниво пратка/маршрут, базирани на реални километри и реален разход, не на усреднени таблици.

Какво означава това за 2026: устойчивостта ще се мери в оперативни решения

Фактът, че 73% от компаниите държат целите си, а 12% ги увеличават, казва едно: натискът няма да намалее. Клиентите искат по-чиста логистика, регулациите стават по-конкретни, а разходите за транспорт не се „успокояват“ по команда.

Моят извод е прагматичен: ако устойчивостта ви не минава през TMS, планирането и управлението на флот, тя ще остане слайд. AI в логистиката и транспорта е начинът това да стане ежедневна практика — с оптимизирани маршрути, по-малко празни километри, по-добро използване на активи и по-сигурни решения за електрификация.

Следващият въпрос, който си струва да обсъдите вътрешно, е прост: Кое е по-скъпо за вас през 2026 — инфраструктурата, или липсата на план как да работите в ограниченията ѝ?