2021年12月8日，旨在將貨車運輸時間減半、減少駕駛時間的浪費的智能貨物運輸系統項目STAFFEL正式啟動。亞琛工業大學(RWTH Aachen)的項目伙伴FIR、MANSIO GmbH、PEM Motion GmbH和德國標準化協會 (DIN)正在聯合開發一個基于人工智能的跨貨運代理交叉運輸互聯網平臺。該項目旨在為卡車運輸、駕駛和休息時間的高效設計做出重大貢獻。 作為mFUND創新計劃的一部分，STAFFEL項目得到了聯邦交通和數字基礎設施部共計150萬歐元的資助。

在人工智能算法的幫助下，長途運輸路線可以細分為多個子路線，然后通過基于實時數據(如交通和基礎設施)，在貨運代理和承運人之間的協調，從而優化線路運輸。同時， 智能防盜技術可以確?？ㄜ嚨陌踩唤?。

遵守駕駛和休息時間會導致道路交通的中斷。 特別是在長途運輸時，這將導致運輸時間的大幅增加和停車需求的增加。 新平臺借助AI支持避免此類干擾，并在駕駛時間結束時將卡車交給休息的司機。 與此同時，卡車司機將能夠駕駛更多的路段，并更多地呆在他們的家鄉。 駕駛超時、尋找停車位增加的交通負荷和亂停車給居民帶來的煩惱顯著減少。 人工智能支持的駕駛路線的同步也對二氧化碳排放有積極影響。 根據聯邦交通部長Andreas Scheuer的說法，目前缺乏大約 3萬個卡車停車位。 據德國國家電視臺報道，隨意停放的卡車造成事故頻發、騷擾居民、增加了貨物被搶劫機會，每年造成3億歐元的損失。亞琛工業大學FIR項目經理、FIR生產管理負責人Tobias Schr?er指出 “物流業不斷變化，面臨著復雜的挑戰。 我們很高興能夠作為STAFFEL項目的一部分，為更有效的道路貨運設計做出貢獻，” 

自2021年12月8日項目啟動后，項目合作伙伴將開始進行詳細的需求分析。 隨后，該平臺和防盜系統將進行原型開發，并通過兩次現場測試進行驗證。在第一次現場測試中，區域運輸公司將通過駕駛時間市場相互聯網。 在第二次現場測試中，將沿著主要交通路線建立交換站，并在實踐中進行交錯交通測試，目的是確定卡車貨運的影響、潛力和挑戰，并準備在歐洲范圍內實施，同時考慮到制定相應標準。 該項目由聯邦交通和數字基礎設施部(BMVI)資助，預計于2024年5月完成。