疫情帶動物流業加速數位轉型，在物流智慧化的過程中，如何提升安全與效率是近年來物流業的發展趨勢。亦捷科際總經理徐聖智表示，物流業從車聯網到智慧交通領域，車隊管理系統不只是單純導入車載通訊裝置，系統間的數據整合是當前的發展重點。
物流交通移動服務(MaaS)偏重車隊數據的蒐集與整合，因此整合輸配送管理系統間的數據並有效運用，成為物流MaaS的關鍵，徐聖智表示，車隊管理平台分為前中後端，將前端的先進駕駛輔助系統(ADAS)與外接監控設備，呈現至中端的駕駛顯示介面，接著透過數位式行車記錄器，轉化數據給後端的管理平台，讓後端平台進行數據分析並整合，才能有效進行車隊控管。
徐聖智指出，亦捷科際與研華科技合作發展商用車隊管理平台，提供商用車隊在車輛管理的解決方案，將防撞偏移系統、駕駛疲勞偵測系統與影像盲區偵測系統進行整合，藉由數位式行車記錄器與後端的管理平台結合，讓數據控制中心精準掌握駕駛行為，藉此確保駕駛安全與提升運輸效率。
以駕駛疲勞偵測系統的數據應用為例，為確保駕駛安全，一般物流車輛均會導入駕駛疲勞警示系統，在行車時監測駕駛人的狀態。徐聖智表示，當警示系統的提示過於頻繁，反而會造成駕駛因習慣提示而失去偵測效果，徐聖智認為，透過後端監測，將駕駛分析行為帶入數據分析中，讓後端的數據控制中心了解駕駛的行為後，才能有效提升駕駛的行車反應，減少駕駛對警示疲勞的程度。
車輛、商品與司機配送員是物流車隊管理的重點，同時在車隊管理上也必須確保駕駛安全與提升運輸效率，研華服務物聯網智能移動與物流資深協理林威佐指出，從紅綠燈偵測、路邊號誌 、駕駛行為管理到車輛軌道偏移，都是安全跟效率的具體體現，因此在車隊管理上，不單僅是升級硬體設備，而是要透過提供一站式的解決方案，提高安全與效率。
徐聖智表示，目前車隊的智慧偵測管理主要應用在司機端，未來期望透過影像偵測，導入AI影像辨識，掌握貨物位移變化與環境變化，以及偵測車輛周遭物件偵測，如貨門未關、遺留貨物等警示，進行車外影像智慧偵測，讓智慧偵測管理囊括人、車、物三大車隊管理重點。
