人工智能＋物聯網 解決許多棘手難題

　　【儀表網 儀表下游】導讀：隨著更多的物聯網設備進入市場，以及實施人工智能的成本下降，它們影響當今世界的方式將會增加。但是，像這樣的技術如何改變交通管理呢？
 

　　人工智能(AI)和物聯網(IoT)都是尖端技術，正開始在我們周圍的世界獲得牽引力。“財富商業洞察”(FortuneBusinessInsight)指出，2019年全球人工智能市場規模達到270億美元，估計到2027年將增長10倍。物聯網也是一個充滿活力的領域。公關新聞網(PrNewsWire)認為，到2030年，物聯網設備的數量將超過240億臺。這兩項進步都算作“智能”技術。隨著更多的物聯網設備進入市場，以及實施人工智能的成本下降，它們影響當今世界的方式將會增加。但是，像這樣的技術如何改變交通管理呢？
 

　　解決交通運輸管理中的問題
 

　　在全球范圍內，運輸管理和物流可能是復雜的領域。今天的世界是不斷聯系在一起的，這使得人們有可能比以往任何時候都更快地發現錯誤并糾正錯誤。然而，盡管我們可以通過互聯網快速獲取數據，但在傳輸之前的數據收集效率仍然存在問題。可見性、報告、分析和通信都是這個全球交通管理數據網絡的組成部分。然而，如果其中一個手臂發生故障，整個系統可能會變得效率低下。一些反饋系統可以起到糾正這些問題的作用，但它們為一個簡單的問題創造了復雜的解決方案。
 

　　成本管理是全球運輸面臨的另一個主要問題。航運價格，即使是地區性的，也會根據當地的因素而波動，比如燃料成本和航線可獲得性。隨著供應線變得更長，它們也變得更難維護。購買條款也可以根據商品的來源而變化。匯總成本價格并提出較有效的購買選項是運輸管理的關鍵要素。但即便如此，想出一個可行的購買選擇，將降低購買商品和跨境運輸的成本，可能需要大量的時間和精力。由于市場是動態的，這種分析必須持續進行。
 

　　交付績效是運輸管理需要關注的另一個方面。當一家公司購買產品時，它希望在盡可能短的時間內將產品送到其儲存設施。高效的航運路線會讓這件事變得簡單。然而，并不是所有的運輸路線都提供相同的運輸信息。此外，平衡物流成本，如支付工人工資和燃料成本，可能會影響企業的盈利能力，從長遠來看，這會使一些商品的生存能力變得比其他商品更差。
 

　　人工智能和物聯網提供的解決方案
 

　　那么，全球運輸管理如何利用人工智能和物聯網，以較低的成本和精力將貨物運送到目的地呢？多虧了這些相互關聯的技術，我們有了幾項即將到來的創新，可能會同時解決其中的幾個問題。
 

　　1、自動駕駛(自動)車輛
 

　　到目前為止，每個人都應該知道開發第一輛自動駕駛汽車的戰斗。從優步(Uber)到谷歌(Google)再到特斯拉(Tesla)，每個人都在爭先恐后地成為第一個創造出安全的自動駕駛汽車的人。不幸的是，這項技術還遠未成熟。今天的自動駕駛汽車顯示出許多缺陷，使它們成為一種有用的自動駕駛功能，但與理論上可以自動駕駛的預期汽車相去甚遠。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“閱讀”路牌，并拾取視覺線索來調節車輛的速度和軌跡。物聯網設備確保汽車可以與附近的汽車通信，并將其位置更新到中央數據庫。對于物流規劃者來說，這可以消除報告的問題，因為負載本身就會報告。如果它在交通攔截或事故中遇到困難，可以立即通知公司。
 

　　2、更好的決策
 

　　人工智能的學習方式與人類截然不同。在大多數情況下，研究人員給人工智能一個開始位置和一個結束位置，并讓它從一個位置到達另一個位置。人工智能做出決定并得出結論。然而，有時這些決定會導致可怕的結果。在訓練人工智能時，研究人員可以給它提供數萬個測試數據點，以提煉它的決策技能。當應用于運輸管理時，人工智能可以利用貨物路線內物聯網設備的數據點。因此，它可以比人類更有效地發現大量數據中的模式。迭代過程意味著高效的交通路線和模式更頻繁地出現，讓商業計劃提前發現問題。
 

　　3、分析用途
 

　　自古以來，人類就一直試圖預測未來。過去，他們會使用分析來判斷孩子長大后可能實現的目標。今天，我們在分析中采用了更多基于統計的方法，但仍然有很多事情是在黑暗中進行的。幸運的是，人工智能和物聯網為開發考慮數十億個數據點的分析引擎提供了一種方法。來自物聯網設備的流數據進入人工智能引擎，將其添加到不斷增長的信息池中。通過發現模式的流程，人工智能可以可靠地預測產品成本的變化，使企業能夠適應。通過了解即將到來的危機，運輸管理企業可以轉移其資源以在危機發生之前應對它。
 

　　4、倉庫和庫存管理
 

　　任何負責管理倉庫的人都知道這部分運輸管理會變得多么復雜。但是如果貨架上的產品知道它們有多少呢？在這種情況下，規劃物流會更容易嗎？如何根據分銷地點的庫存了解對產品的需求何時會增加？可以使用復雜的算法來預測這些事情，并允許庫存部門迎合它們。物聯網提供產品本身的直接報告。然后，中央AI可以匯總這些報告，并顯示帶有“熱點”的區域地圖，根據之前的銷售數字，這些地方的需求可能會激增。所有這些都可以實時完成，從而減少訂購延遲并確保每個配送中心都有足夠的倉庫產品。
 

　　有哪些實際的商業利益？
 

　　人工智能和物聯網的結合可能意味著公司運營成本的大幅節省，從而帶來更健康的底線。企業也可以從提高效率中受益。物聯網設備和人工智能不需要休息，因此該公司的數據中心將每天每小時都在運行，以確保事情順利進行。無論是為鞋類用品商店清點庫存，還是在線汽車拍賣，這些好處都延伸到了運輸管理的各個領域。在接下來的十年里，物流可能會變得容易得多。
 

　　資料來源：千家網