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人工智能将改善卡车运输业的10种方式
2019年10月04日 由 TGS 发表
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在自动驾驶领域，人们比较关注的焦点是，人工智能将如何把人类从自动驾驶卡车、数字负载匹配以及其他货运的低效物流作业中拯救出来。人工智能初创企业Diveplane首席执行官、大片《Fortnite》和《战争机器》(Gears of War)投资方Epic Games的前总裁迈克•卡普斯(Mike Capps)认为，人工智能有很多方式支持传统航运和物流。以下是Capps认为人工智能可以应用于卡车运输行业的10种方式：
- 综合数据集有助于物流供应商分析大量客户数据，并且无需担心数据丢失对其声誉或财务造成影响。
- 机器学习分析可以帮助更好地分析驾驶员行为和意外车祸原因，这将直接与改进驾驶员培训发展联系在一起。
- 机器学习可以提供对车辆所需预防性维护程序的更深入理解，以最大限度地提高车队效率。在速度、制动、转向数据等有助于识别某种驾驶方式与平均无故障时间（MTBF）数据相关的地方，也能提供一定量的帮助。
- 人工智能可用于确定最佳路线和车队组合，通过最大化车辆容量和减少燃料消耗来促进成本领先。
- 在招聘过程中使用人工智能，可以通过消除选择上的偏见，帮助更好地安排候选人在卡车运输岗位上的位置。
- 可解释的人工智能确保了自动驾驶车辆的正常运行。自动驾驶汽车需要透明、易懂的技术才能正常、高效地工作。如果不了解机器为什么会做出某一个决定，人工智能就不可能一直安全地运行——这是自动驾驶汽车的一个必要要求。
- 人工智能正在朝着支持库存组合、质量和库存位置方向发展，从而最大限度地减少网络中的库存再平衡。
- 机器学习已经在许多易受欺诈、浪费和滥用影响的行业中得到应用。物流业一直在寻找创新，以确定库存流失或缩水的根本原因，机器学习可以提供帮助。
- 人工智能可以从多个来源获取数据，以支持战略性的决策，如确定人口迁移与宏观经济之间的关系——这可以支持新地区或国家配送中心的选址。
- 未来，人工智能或许可以在识别盈利和非盈利客户方面发挥核心作用。使用历史数据，机器学习将提供关于某个特定客户是否经常延迟付款或不付款的记录，从而形成一个信用度的审查系统。
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