全球運輸管理如何利用人工智能和物聯(lián)網(wǎng)以最低的成本和精力將貨物運送到目的地？ 由于這些相互關(guān)聯(lián)的技術(shù)，我們有幾項即將到來的創(chuàng)新可以同時解決其中的幾個問題。  

 1. 自動駕駛（自動駕駛）汽車 

    到此，大家應(yīng)該都知道第一輛自動駕駛汽車的研制之戰(zhàn)了。 從優(yōu)步到谷歌再到特斯拉，每個人都在爭先恐后地爭先打造安全的自動駕駛汽車。 不幸的是，這項技術(shù)還遠(yuǎn)未成熟。 今天的自動駕駛汽車顯示出許多缺點，使其成為有用的自動駕駛功能，但它們與理論上可以自動駕駛的汽車相去甚遠(yuǎn)。 人工智能正在努力幫助提高這些車輛的能力。 通過使用攝像頭中的視覺傳感器，人工智能可以“讀取”路標(biāo)并拾取視覺線索來調(diào)整車輛的速度和軌跡。 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備確保汽車可以與附近的汽車通信并將它們的位置更新到中央數(shù)據(jù)庫。 對于物流計劃人員來說，這可以消除報告問題，因為報告了負(fù)載本身。 如遇堵車?yán)щy或事故，可立即通知公司。  

 2. 更好的決策 

    人工智能的學(xué)習(xí)方式與人類完全不同。 大多數(shù)情況下，研究人員給人工智能一個起點和一個終點，讓它從一個位置走到另一個位置。 人工智能做出決策并得出結(jié)論。 然而，有時這些決定會導(dǎo)致可怕的結(jié)果。 在訓(xùn)練人工智能時，研究人員可以為其提供數(shù)以萬計的測試數(shù)據(jù)點，以完善其決策能力。 當(dāng)應(yīng)用于運輸管理時，人工智能可以在貨物路線中使用來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)點。 因此，它可以比人類更有效地發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中的模式。 迭代過程意味著更頻繁地出現(xiàn)有效的交通路線和模式，允許業(yè)務(wù)計劃提前發(fā)現(xiàn)問題。  

 3. 分析用途 

    自古以來，人類就一直試圖預(yù)測未來。 過去，他們會使用分析來確定孩子長大后可能實現(xiàn)的目標(biāo)。 今天，我們在分析中采用了更多基于統(tǒng)計的方法，但仍有很多東西這是在黑暗中完成的。 幸運的是，人工智能和物聯(lián)網(wǎng)提供了一種開發(fā)考慮數(shù)十億數(shù)據(jù)點的分析引擎的方法。 來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的流數(shù)據(jù)進(jìn)入人工智能引擎，將其添加到不斷增長的信息池中。 通過發(fā)現(xiàn)模式的過程，人工智能可以可靠地預(yù)測產(chǎn)品成本的變化，使公司能夠適應(yīng)。 通過了解即將到來的危機(jī)，運輸管理公司可以轉(zhuǎn)移資源以在危機(jī)發(fā)生之前做出反應(yīng)。  

 4. 倉庫和庫存管理 

    任何負(fù)責(zé)倉庫管理的人都知道這部分運輸管理會變得多么復(fù)雜。 但是如果貨架上的產(chǎn)品知道其中有多少呢？ 在這種情況下，是否更容易規(guī)劃物流？ 如何根據(jù)配送地點的庫存來知道產(chǎn)品的需求何時會增加？ 可以使用復(fù)雜的算法來預(yù)測這些事情，并允許庫存部門迎合它們。 物聯(lián)網(wǎng)提供關(guān)于產(chǎn)品本身的直接報告。 然后中央人工智能可以匯總這些報告并顯示具有“熱點”的區(qū)域地圖。 根據(jù)之前的銷售數(shù)據(jù)，這些地方的需求可能會激增。 所有這一切都可以實時完成，從而減少訂單延遲并確保每個配送中心都有足夠的倉庫產(chǎn)品。