# 车辆现在在哪还不够，过去怎么走的也能查

来源: https://www.likelic.com/blog/vehicle-history-tracking.html

做运输管理时，很多人最先关心的是：

**车现在到哪里了？**

司机出发以后。

车辆有没有到仓库？

是不是已经进入港区？

距离目的地还有多远？

所以实时车辆定位，是一个非常直接的运输管理需求。

但真正遇到异常之后，企业往往会继续问另外一些问题：

**这辆车之前到底怎么走的？**

**中间有没有停过？**

**停了几次？**

**这一趟实际跑了多少公里？**

**客户说车辆晚到了，问题到底发生在哪一段？**

这时候，只知道车辆“现在在哪里”，其实已经不够了。

还需要把过去一段时间的运输过程重新还原出来。

所以在车辆实时定位之外，立刻云进一步增加了：

车辆轨迹查询
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通过输入黄牌车辆的：

**车牌号**

**开始时间**

**截止时间**

系统可以查询车辆在指定时间区间内的历史行驶轨迹，并进一步统计：

1.  总计里程
2.  停车次数
3.  行驶路线等相关数据

让车辆定位从：

**“现在在哪里”**

进一步延伸到：

**“这段时间是怎么走过来的”。**

实时定位解决“现在”，车辆轨迹解决“过去”
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这两个功能看起来很接近。

但实际解决的问题并不一样。

### 实时车辆定位

回答的是：

> 这辆车现在在哪里？

适合：

客户临时问车辆位置。

操作人员查看当前运输状态。

判断车辆是不是已经接近目的地。

### 车辆轨迹查询

回答的是：

> 这辆车在过去某一段时间里是怎么运行的？

适合：

运输完成以后复盘。

异常延误排查。

司机行程核查。

停车情况分析。

里程统计。

所以车辆轨迹并不是简单地把实时定位“多显示几个点”。

它更重要的价值是：

**把一段运输过程重新还原出来。**

场景一：客户问“为什么今天晚到了？”
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这是车辆轨迹最典型的应用场景之一。

比如一票货物原本预计：

下午 2 点到仓库。

最后实际到达时间却是：

下午 5 点。

客户可能会问：

> 为什么晚了 3 个小时？

如果只看现在的位置。

车辆已经到仓库了。

已经无法判断之前发生了什么。

这时候，可以直接根据：

车牌号。

开始时间。

截止时间。

查询这段时间内的车辆历史轨迹。

系统将车辆的行驶路线重新展示出来。

再结合停车次数等数据，就可以进一步判断：

车辆是不是途中长时间停留。

是否存在绕行。

哪一段运输时间明显异常。

这样处理客户问题时，就不再只能依赖：

**“司机说路上堵车了。”**

而是多了一份实际轨迹数据作为参考。

场景二：想知道车辆这一趟到底跑了多少公里
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运输业务里，里程本身也是一个非常重要的数据。

比如企业想核查：

这一趟提货实际行驶了多少公里。

运输路线是否合理。

司机申报的里程与实际行驶情况是否存在明显差异。

过去如果没有轨迹数据，通常只能依赖：

司机填报。

地图大概测算。

或者凭经验判断。

车辆轨迹查询之后，系统可以根据指定时间段内的车辆行驶信息，进一步统计：

**总计里程。**

这样车辆管理就不再只是一个地图上的位置点。

而开始有了可以用于分析的运输数据。

场景三：一趟运输，中途到底停了几次？
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有时候车辆并没有明显偏离路线。

但运输时间就是比正常情况长很多。

问题可能并不在：

走错路。

而是在：

**停车。**

例如：

途中等待。

临时休息。

堵车长时间停留。

进入某个场站后等待装卸。

如果只看起点和终点，很难判断这些情况。

车辆轨迹可以进一步统计：

**停车次数。**

结合实际轨迹查看，可以帮助企业了解：

这辆车在运输过程中是否存在较多停留。

哪些停留属于正常业务节点。

哪些停留值得进一步核实。

对于一些时效要求比较高的运输业务，这类数据会比单纯的“最终到达时间”更有参考价值。

订单里的车辆，也可以直接查轨迹
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车辆轨迹并不是只能在单独的车辆定位页面使用。

如果一辆车已经关联到具体订单，也可以直接从订单业务场景进入。

例如订单已经维护：

运输明细。

运单。

车牌号。

那么操作人员在处理这票订单时，可以直接通过车辆定位继续查看：

**车辆轨迹。**

这样查询过程仍然围绕当前订单展开。

不需要先记住车牌号，再退出订单去另外一个功能里重新查一遍。

对于日常操作来说，这种方式会更加顺手。

从“车辆位置”变成“运输过程”
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如果只有实时定位，系统记录的其实主要是一个：

**位置。**

例如：

> 当前车辆位于苏州工业园区。

但有了车辆轨迹以后，企业看到的就开始变成一个：

**运输过程。**

比如：

上午 8:20 出发。

↓

沿指定路线行驶。

↓

途中出现一次停车。

↓

继续前往仓库。

↓

下午到达目的地。

↓

本次累计行驶 XX 公里。

管理者看到的不再只是地图上的一个点。

而是一段更加完整的运输过程。

这对于：

**运输追溯、异常复盘、行程核查**

会更加有价值。

特别适合这些业务场景
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车辆轨迹功能尤其适合一些需要关注陆运过程的国际物流企业。

例如：

### 港前运输

车辆从客户工厂提货，到仓库、堆场或者港区。

可以查询实际运输轨迹。

### 报关运输

货物从装货点进入监管场所。

发生延误时，可以辅助核查车辆运行情况。

### 中短途运输

企业需要关注：

实际里程。

途中停车。

运输时效。

轨迹数据可以提供进一步参考。

### 客户异常查询

客户提出：

> 为什么昨天那票车那么晚？

可以直接查询对应时间段的历史轨迹进行复盘。

查询时，只需要三个核心条件
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车辆轨迹查询本身并不复杂。

核心就是三个信息：

**车牌号**

告诉系统要查哪一辆车。

**开始时间**

从什么时候开始看。

**截止时间**

看到什么时候结束。

确定时间范围之后，系统就可以根据车辆定位数据源返回的信息，展示这一时间段内的车辆轨迹和相关统计结果。

所以在实际使用时，时间范围越明确，查询结果也越容易与具体业务对应起来。

实时定位和轨迹查询，是两种不同的查询
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这里需要特别注意一个容易误解的地方。

虽然：

**实时定位**

和：

**车辆轨迹**

都属于车辆定位相关能力。

但两者属于独立查询。

因此费用也是：

**分别计算。**

例如：

同一个黄牌车辆。

先查了一次实时位置。

之后又查询历史轨迹。

系统会分别计算两次查询费用。

实时定位怎么计费？
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实时定位查询：

**一次扣费 1 票。**

但对于同一个车牌号：

**同一天内查询 N 次，也只扣费 1 票。**

也就是说，如果当天已经查询过这辆车的实时位置，后续当天再次查询，不会因为反复刷新而不断重复扣费。

车辆轨迹怎么计费？
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历史轨迹的计费方式与实时定位不同。

车辆轨迹是按照：

**查询涉及的天数**

进行计费。

例如：

一个车牌号查询 **1 天**的车辆轨迹：

扣费 **1 票**。

如果查询连续 **2 天**：

扣费 **2 票**。

以此类推。

所以如果只是为了核查某一次具体运输，建议根据实际业务时间设置合理的开始时间和截止时间。

不需要为了查询一次短途运输，直接选择很长的时间范围。

为什么车辆轨迹不是“实时定位的附属功能”？
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因为两者服务的是运输管理的不同阶段。

运输正在进行时：

**实时定位更重要。**

企业关心：

现在在哪里。

还有多久到。

有没有到指定区域。

运输已经结束，或者发生异常以后：

**历史轨迹更重要。**

企业关心：

走过哪里。

停过几次。

跑了多少公里。

异常发生在哪个时间段。

所以车辆轨迹真正补齐的是：

**运输发生之后的追溯能力。**

从“问司机”，到“先看看轨迹”
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以前遇到运输异常。

很多企业第一反应是：

> 打电话问一下司机。

这当然仍然是必要的沟通方式。

但问题是：

司机描述是一种人工反馈。

轨迹数据则可以提供另外一个参考维度。

以后再遇到：

车辆延误。

路线异常。

长时间停留。

客户质疑到达时间。

可以先在立刻云中查询：

**实际车辆轨迹。**

再结合司机反馈和业务情况判断。

这会比单纯依赖口头描述更加清晰。

让运输管理不仅看结果，也能回看过程
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很多货代系统过去更关注的是：

订单最终有没有完成。

货物有没有到。

运输状态是什么。

但随着客户对过程透明度要求越来越高，企业也开始需要知道：

**中间到底发生了什么。**

车辆轨迹查询就是把这部分过程信息进一步补充进来。

通过：

**车牌号 + 时间范围**

可以重新查看车辆历史行驶路线。

同时得到：

**总计里程 + 停车次数等统计数据。**

让原本只在运输过程中短暂存在的位置数据，变成后续还能继续查询和复盘的信息。

对于需要管理大量陆运车辆、提货任务和运输节点的国际物流企业来说，这类能力最终解决的其实不是：

**“地图上多了一条线”。**

而是：

**运输完成以后，企业仍然有办法回答——这辆车当时到底是怎么走的。**

最后千万记得，查询黄牌车定位需要获取运输公司或司机的授权。

车辆轨迹功能的详细操作方法可查看：

**《V79.立刻云操作指南：车辆轨迹功能》**

[https://www.likelic.com/tutorial/248.html](https://www.likelic.com/tutorial/248.html)